Engineers / Gevorderd

AI-agents, MCP en evaluatie

Agents met tools, het Model Context Protocol en het deel dat de meeste teams overslaan: een evaluatieset en guardrails voor productie.

Voor wie

Engineers die een LLM-prototype hebben gebouwd en nu een agent willen die ze in productie kunnen vertrouwen.

Stappen
9
Niveau
Gevorderd

Wat je daarna kunt

  • Een agent bouwen die tools aanroept via MCP
  • Een evaluatieset en een regressiegate schrijven
  • Een guardrail plaatsen tussen de agent en een risicovolle actie
  • Het Context Engineer Associate-examen afleggen

Begin hier

Volg de NexOps-cursus

AI-agents in productie. Tools, geheugen, evaluatie, guardrails, kosten en beheer, met het model van je keuze

8 lessen · 6 uur

Dit leerpad begint met onze eigen cursus, met lessen, kennischecks en labs. De externe cursussen hieronder zijn extra oefening.

Open de cursus

Extra oefening

  1. Cursus

  2. Cursus

  3. Cursus

  4. Cursus

  5. Cursus

  6. Bouwen

    Een agent met één tool, één evaluatieset en één guardrail

    Doel. Bouw een kleine agent met één tool en maak hem veilig om te wijzigen door hem te testen.

    Wat je doet

    1. Stel één nuttige alleen-lezen tool beschikbaar via een MCP-server.
    2. Schrijf 15 taken met het verwachte resultaat, waarvan drie die de agent moet weigeren.
    3. Draai ze bij elke wijziging en laat de build falen als het slagingspercentage zakt.
    4. Voeg een guardrail toe die een mens om akkoord vraagt voor elke actie die data wijzigt.

    Hoe goed eruitziet. Je kunt de prompt of het model wijzigen en weet binnen minuten of de agent beter of slechter werd.

  7. Lezen

  8. Check

  9. Certificeren

Cursusgegevens komen van de aanbieders. Kijk op de pagina van de aanbieder voor de nieuwste details.

Volgende stap

Wil je dat je team dit samen leert?

We geven workshops aan bedrijfsteams en studenten, op locatie of online. Vertel wie de deelnemers zijn en wat ze daarna moeten kunnen.

Open voor projecten in Q4 2026