Cloudflare verlaagt drempel om AI-agents te bouwen en te implementeren

Cloudflare introduceert nieuwe producten die de ontwikkeling van AI-agents versnellen. Het connectiviteitscloudbedrijf stelt ontwikkelaars in staat om eenvoudig AI-agents te bouwen en toe te passen met de ontwikkeling van het eerste remote Model Context Protocol (MCP), de toegang tot duurzame workflows en een gratis versie voor Durable Objects. Met deze oplossingen kunnen ontwikkelaars in enkele minuten in plaats van maanden betaalbaar en schaalbaar AI-agents bouwen.

Toekomst van AI

AI-agents zijn door AI aangestuurde systemen die autonoom kunnen handelen, beslissingen kunnen nemen en zich aan veranderende omgevingen kunnen aanpassen. Daarmee vertegenwoordigen ze de toekomst van AI. Hoewel AI-agents tot enorme productiviteitswinsten kunnen leiden, hebben organisaties moeite met het ontwikkelen van agents die daadwerkelijk renderen.

Voor het ontwikkelen van agents zijn drie kerncomponenten nodig: AI-modellen die rendement opleveren, workflows voor de uitvoering en API's voor toegang tot tools en services. Om schaalbare agentsystemen te bouwen, hebben organisaties toegang nodig tot een platform dat deze componenten op een schaalbare en kostenefficiënte manier kan aanbieden.

Bouwen en schalen

“Cloudflare is de beste plek om AI-agents te bouwen en op te schalen”, zegt Matthew Prince, medeoprichter en CEO van Cloudflare. "De meest innovatieve bedrijven weten dat agents de toekomst van AI zijn en ze kiezen voor Cloudflare omdat we alles bieden wat ze nodig hebben om snel aan de slag te gaan en op grote schaal AI-agents te bouwen op ons Workers-platform. Allereerst beschikken we over het meest uitgebreide verbonden netwerk ter wereld. Ten tweede hebben we een ontwikkelplatform gecreëerd dat gebruikmaakt van dat netwerk om binnen 50 milliseconden code uit te voeren voor 95% van iedereen die online is. Tenslotte blijven we innoveren om ontwikkelaars de beste tools te geven om de toekomst van agentische AI te bouwen.”

Platform voor ontwikkeling AI-agents

Met deze aankondiging pakt het Developer Platform van Cloudflare een aantal van de grootste uitdagingen voor ontwikkelaars aan bij het bouwen en toepassen van AI-agents.

Slimme, autonome acties met de eerste externe MCP-server in de markt

MCP is een open source-standaard waarmee AI-agents direct met externe services kunnen communiceren. Hiermee verschuift de toepassing van AI van het geven van instructies naar het daadwerkelijk uitvoeren van taken namens een gebruiker. Denk bijvoorbeeld aan het versturen van een e-mail, het boeken van een vergadering, of het doorvoeren van codewijzigingen. Voorheen kon MCP alleen lokaal op een apparaat draaien, voor gebruik door ontwikkelaars en early adopters. Dit belemmerde echter een bredere, algemene acceptatie.

MCP-servers

Cloudflare maakt het eenvoudig om remote MCP-servers op Cloudflare’s platform te bouwen en te gebruiken, zodat elke AI-agent veilig via internet verbinding kan maken en met services zoals e-mail kan communiceren. Dus zonder dat daar nog een lokaal gehoste server voor nodig is.

Deze MCP-servers kunnen de context onthouden en daardoor elke gebruiker een consistente, continue ervaring bieden. Dankzij het partnerschap met Auth0 en Stytch versimpelt Cloudflare tevens de authenticatie en autorisatie, waardoor gebruikers machtigingen aan agents kunnen delegeren. Hierdoor wordt de veilige toepassing van agents aanzienlijk eenvoudiger.

Lees ook

Cloudflare lanceert AI-beveiligingsoplossing voor bedrijven

Cloudflare introduceert AI Labyrinth om kwaadaardige bots te misleiden

Nieuwe AI gateway van Cloudflare nu voor iedereen beschikbaar

AI agents bouwen

Durable Objects waren eerst alleen beschikbaar als onderdeel van betaalde abonnementen, maar zijn nu door ontwikkelaars te gebruiken met de gratis versie van Cloudflare. Hiermee wordt de brede en gedemocratiseerde toegang tot een cruciaal onderdeel voor het bouwen van agents uitgebreid. Durable Objects zijn een speciaal type Cloudflare Worker dat rekenkracht combineert met opslag, waardoor stateful applicaties in een serverless omgeving te bouwen zijn zonder het beheer van de infrastructuur. 

Durable Objects vormen de ideale basis voor AI-agents die context moeten behouden tijdens interacties, bijvoorbeeld door eerdere voorkeuren te onthouden, of gedrag te veranderen op basis van eerdere gebeurtenissen. Dankzij het netwerk van Cloudflare kunnen Durable Objects worden opgeschaald naar miljoenen gelijktijdige klantinteracties en kunnen er agents worden ingezet in de buurt van de oorspronkelijke aanvraag. Zo krijgt elke klant een snelle reactie met een lage latentie.

Kritiek

Is er ook kritiek op het gebruiken van zogenaamde AI Agents? Jazeker, dit zijn de belangrijkste kritiekpunten:

1. Gebrek aan transparantie (Black Box)

AI-agents maken vaak gebruik van complexe modellen die lastig te interpreteren zijn. Hierdoor is het moeilijk te achterhalen hoe en waarom bepaalde besluiten zijn genomen. Dat kan leiden tot onvoorspelbaar en oncontroleerbaar gedrag.

2. Veiligheidsrisico’s

AI-agents kunnen onbedoelde handelingen verrichten door foutieve interpretatie van instructies. In sommige gevallen zijn ze moeilijk te stoppen zodra ze actief zijn, wat potentieel leidt tot risico’s zoals ongewenste acties of zelfs schade.

3. Ethische bezwaren en verantwoordelijkheid

Het gebruik van AI-agents roept ethische vragen op over verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid. Wie is verantwoordelijk als een AI-agent schade veroorzaakt: de ontwikkelaar, de gebruiker, of iemand anders?

4. Misbruik en manipulatie

AI-agents zijn in te zetten voor kwaadaardige doeleinden, zoals het verspreiden van nepnieuws, phishing, hacking of manipulatie van informatie. Hoe toegankelijker AI-technologie is, hoe groter de risico’s op misbruik.

5. Economische impact en arbeidsmarkt

De toenemende automatisering via AI-agents roept vragen op over het verdwijnen van banen. Vooral in sectoren met veel routinematig werk kunnen AI-agents op termijn menselijke arbeidskrachten vervangen.

6. Gebrekkige regelgeving

Momenteel ontbreekt het vaak nog aan duidelijke regelgeving rondom het gebruik van AI-agents. Dit kan leiden tot juridische onzekerheid en onduidelijkheid over privacy en gegevensbescherming.

7. Bias en discriminatie

AI-agents kunnen onbewust discrimineren door vooroordelen die in datasets verborgen zitten. Hierdoor kan ongelijke behandeling ontstaan, bijvoorbeeld op basis van geslacht, afkomst of leeftijd.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief

Ontvang dagelijks de populairste en actuele artikelen in je mailbox.

Abonneren