Polling Agents in AI-assistenten: 11 implementatiepatronen
Betrouwbare pollingpatronen voor AI-agents.
Pollende agents behoren tot de minst glamourrijze onderdelen van de architectuur van AI-assistents, maar ze zijn ook een van de meest nuttige.
Betrouwbare pollingpatronen voor AI-agents.
Pollende agents behoren tot de minst glamourrijze onderdelen van de architectuur van AI-assistents, maar ze zijn ook een van de meest nuttige.
MCP biedt agents tools. A2A biedt agents collega’s.
De architectuur van AI-agents begint zich op te splitsen in twee lagen.
A2A maakt van agents netwerkpeers.
Het A2A-protocol, kort voor Agent2Agent Protocol, is een open standaard voor communicatie tussen onafhankelijke AI-agentensystemen.
Werkend, gestructureerd en ophaalbaar geheugen voor assistenten.
Geheugen verandert assistenten van reactief naar persistent, maar het is ook waar veel systemen stil verlopen. Onderzoeken betoogen dat de splitsing tussen kortetermijn- en langetermijngeheugen niet langer voldoende is voor modern agentengeheugen; OpenAI en LangGraph SDK’s wijzen op een eenvoudigere stack — werkgeheugen, duurzame staat en ophaling.
Hoe serieuze assistenten daadwerkelijk worden gebouwd.
Een productieve AI-assistent is niet zomaar “een LLM met een prompt”. Het is een systeem dat intentie accepteert, staat behoudt, beslist wanneer het moet ophalen of handelen, en voldoende runtime-detail blootlegt om fouten te debuggen.
Sterren, tokens, downloads — wie wint er eigenlijk?
Open-source AI-agentframeworks winnen explosief aan populariteit op GitHub. Twee projecten die centraal staan in het ecosysteem van zelfgehoste AI-systemen — OpenClaw en Hermes Agent — zijn zo ver vooruit gelopen dat de rest van het veld strijdt om een verre derde plaats.
Referentie voor het afstellen van agentische LLM’s
Deze pagina is een praktische referentie voor het afstemmen van agentische LLM-inferentie (temperatuur, top_p, top_k, penalties en hoe deze interacteren in meervoudige stappen en workflows met veel hulpmiddelen).
Voer OpenClaw veilig uit met NemoClaw
De meeste AI-agent-stacks behandelen beveiliging nog steeds als een reparatie na de demonstratie. NemoClaw begint van het tegenovergestelde uitgangspunt en maakt isolatie, beleid en routing vanaf dag één tot de standaard.
Acht uitbreidbare backends voor persistente agentgeheugen.
Moderne assistenten vergeten nog steeds alles als je het tabblad sluit, tenzij er iets persists buiten het contextvenster. Agent-memoryproviders zijn diensten of bibliotheken die feiten en samenvattingen over sessies heen bewaren — vaak geïntegreerd als plugins, zodat het framework slank blijft terwijl het geheugen schaalt.
De vaardigheden die het behouden waard zijn, en die je kunt overslaan
OpenClaw heeft twee extensiestromen, en het is makkelijk om ze met elkaar te verwarren.
Plugins breiden de runtime uit. Skills breiden het gedrag van de agent uit.
Eerst plugins. Vaardigheidsnamen kort weergegeven.
Dit artikel gaat over OpenClaw-plug-ins — native gateway-pakketten die kanalen, modelproviders, tools, spraak, geheugen, media, webzoeken en andere runtime-oppervlakken toevoegen.
Hoe echte OpenClaw-systemen daadwerkelijk zijn gestructureerd
OpenClaw ziet er in demonstraties eenvoudig uit. In productieomgevingen wordt het een systeem.
De meeste lokale AI-opstellingen beginnen met een model en een runtime.
Installeer OpenClaw lokaal met Ollama
OpenClaw is een zelfgehoste AI-assistent die is ontworpen om te draaien met lokale LLM-runtimes zoals Ollama of met cloudmodellen zoals Claude Sonnet.
Handleiding OpenClaw AI-assistent
De meeste lokale AI-instellingen beginnen op dezelfde manier: een model, een runtime en een chatinterface.