In tech-kringen groeit de fascinatie voor wat men agentic AI noemt: kunstmatige intelligentiesystemen die niet alleen reageren op prompts, maar zelfstandig plannen, beslissingen nemen en taken uitvoeren via meerdere stappen en externe tools. In demo’s zien dergelijke systemen er indrukwekkend uit — ze schrijven code, beantwoorden complexe vragen en automatiseren workflows. Maar wat gebeurt er als je ze loslaat op echte, dynamische omgevingen? Nieuw onderzoek, gevoed door academische teams verbonden aan Stanford, Harvard en andere topuniversiteiten, geeft hier een eerlijk antwoord op: veel agent-AI-systemen slaan door zodra de controle-omgeving minder netjes is dan in de demo’s.
Wat betekent “agentic AI”?
Agentic AI verwijst naar een klasse van AI-systemen die verder gaan dan gewone chatbots. Ze kunnen zelf doelen plannen, meerdere stappen uitvoeren en externe tools zoals zoekmachines, databases of programmeeromgevingen aansturen om complexe taken af te ronden — zoals het automatisch afhandelen van workflows of taken waarvoor vroeger mensen nodig waren. Wikipedia
De kern van het nieuwe onderzoek
Het recent gepubliceerde artikel onder de titel “Adaptation of Agentic AI” onderzoekt waarom deze agent-systemen zo goed lijken in gecontroleerde demo’s maar falen in echte situaties. De onderzoekers schetsen een unified framework waarin adaptatie — het vermogen van de AI om context te leren en zelf bij te sturen — centraal staat. Ze beschrijven hoe agentic AI bestaat uit een planning-module, tool-gebruik en geheugen, maar hoe deze vaak niet goed genoeg samenwerken om robuust gedrag in het wild te garanderen.
In het kort: agentic AI faalt niet omdat het intellect ontbreekt, maar omdat de systemen niet adaptief genoeg zijn om complexe en onvoorspelbare omgevingen goed te verwerken.
This AI Paper from Stanford and Harvard Explains Why Most 'Agentic AI' Systems Feel Impressive in Demos and then Completely Fall Apart in Real Use | Barak Turovsky๐ช๐ต๐ ๐ฎ๐ด๐ฒ๐ป๐๐ถ๐ฐ ๐๐ ๐น๐ผ๐ผ๐ธ๐ ๐ฎ๐บ๐ฎ๐๐ถ๐ป๐ด ๐ถ๐ป ๐ฑ๐ฒ๐บ๐ผ๐ — ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ณ๐ฎ๐ถ๐น๐ ๐ถ๐ป ๐ฟ๐ฒ๐ฎ๐น ๐๐ผ๐ฟ๐น๐ฑ ๐๐๐ฒ This Stanford + Harvard paper nails a pattern many of us have been feeling intuitively. Most agentic AI systems don’t fail because the models are weak. They fail because the ๐๐๐ฃ๐๐๐๐๐๐๐๐ก they operate in is adversarial, incomplete, and constantly shifting. A few takeaways that really stood out: • Agentic AI shines in clean, scripted demos but struggles with long-horizon tasks full of edge cases • Small early mistakes compound rapidly, leading to total task collapse • The hardest part isn’t reasoning - it’s state tracking, recovery, and coordination over time • Evaluation benchmarks dramatically underestimate |
Vier strategieรซn van adaptatie
In het onderzoekswerk onderscheiden de auteurs vier manieren waarop agentic AI kan ‘leren’:
- A1/A2 – Het systeem zelf aanpassen op basis van feedback of outputbeoordelingen
- T1/T2 – De tools waarop het systeem steunt aanpassen, niet de AI zelf
Deze classificatie helpt te begrijpen welke keuzes ontwikkelaars kunnen maken om agentic AI robuuster te maken — bijvoorbeeld door meer nadruk te leggen op tool-adaptatie of externe feedbackloops. Reddit
Waarom demos misleiden
In demonstraties werken agent-AI’s vaak in gecontroleerde, script-achtige omgevingen. Kleine fouten worden weggefilterd, contextvariaties zijn beperkt en de ‘wow-factor’ domineert. Maar zodra een agent met ruis, incomplete data of onverwachte situaties geconfronteerd wordt — zoals echte workflows vereisen — breken deze systemen vaak samen omdat ze niet goed kunnen:
- lange horizonplanning voltooien
- fouten herstellen
- omgaan met onverwachte input
- dynamische contexten beheren
Dat is geen tekort aan intelligentie, maar een tekort aan systemische adaptatie en robuustheid.
Wat betekent dit voor de toekomst van AI-agents?
Het onderzoek onderstreept dat agentic AI nog in een vroege fase zit. Om ze succesvol in productie te brengen, moeten ontwikkelaars verder kijken dan indrukwekkende demo’s. Robuuste feedbackloops, betere foutafhandeling en adaptieve mechanismen zijn nodig om deze systemen betrouwbaar te maken buiten labomgevingen.
|
New research shows why adapting AI agents is key to real-world intelligenceFor all the progress made by large language models, most AI systems still share a fundamental weakness. They are static. Once trained, they rely on fixed behaviors and rigid tool use, which limits how well they perform outside controlled environments. New research published in December 2025 by researchers from top institutions including Stanford, Harvard, Princeton, |
Deze inzichten maken duidelijk dat agentic AI niet minder slim is dan generatieve AI-modellen, maar dat de manier waarop die intelligentie zich vertaalt naar gedrag — planning, leren en aanpassing — een fundamentele bottleneck vormt voor real-world toepassingen.
