Agent loops zijn de toekomst van werk

De meeste AI-agents doen altijd hetzelfde. Met een agent loop leert AI van zichzelf: proberen, meten, verbeteren. Andrej Karpathy draaide er 83 experimenten mee in een nacht.

Wat is een agent loop?

Een AI-agent is een AI die zelfstandig een taak uitvoert. Je geeft hem een opdracht en hij gaat aan de slag. Tot zover niks nieuws.

Het probleem is dat de meeste agents altijd hetzelfde doen. Dezelfde instructie, steeds opnieuw. Soms is het resultaat goed. Soms niet. Maar hij leert er niks van.

Dat verandert met een agent loop.

Hoe werkt het?

Jij schrijft één document. Daarin staat wat het doel van de agent is en hoe een "beter" resultaat eruitziet. Zo zijn meer conversies, een snellere laadtijd of een lagere foutmarge voorbeelden van een "beter" resultaat.

Binnen een agent loop voert de agent het werk uit en meet hij het resultaat. Is het beter dan de vorige keer? Houd die strategie dan vast. Is het slechter dan vorige keer? Weggooien en opnieuw proberen met een andere aanpak.

Dat herhaalt hij eindeloos. Niet zijn eigen instructies, maar het werk zelf: de code, de instellingen, de aanpak.

83 experimenten in een nacht

Andrej Karpathy, mede-oprichter van OpenAI deed dit onlangs. Hij schreef één strategiedocument. En zijn agent draaide in één nacht 83 experimenten waar verbeteringen uit kwamen.

En dit werkt overal waar je kunt meten wat "beter" is. Marketing, advertenties, code, content testen, sales.

Wat dit betekent

Op deze manier leert AI van zichzelf. Jij bepaalt het doel. Jij zegt wat "beter" betekent. De AI doet het zware werk.

Als je dacht dat mailtjes door ChatGPT laten schrijven al veel uit handen geven was... dit is pas echt uit handen geven.

Gepubliceerd op 2026-03-13 door Beterzo.