Zo zet je een AI-agent op met een Mac mini (stappenplan)

maandag, 26 januari 2026 om 14:38

Een eigen AI-agent draaien hoeft allang niet meer in de cloud of op dure servers. Met een Mac mini kun je verrassend eenvoudig zelf een AI-agent opzetten die taken automatiseert, documenten doorzoekt of content genereert. Zo werkt het, en dit heb je nodig.

Zelf een AI-agent opzetten op een Mac mini (stappenplan)

Je hebt grofweg 2 routes:

Route A: Lokaal draaien (privacy & goedkoop per run)

Beste als: je vooral lokaal wil werken, documenten wil verwerken, of niet afhankelijk wil zijn van API-kosten.

Stack (simpel & robuust):

Ollama (lokale modellen draaien)
Open WebUI of LM Studio (makkelijke interface)
n8n (automation / workflows)
(optioneel) Chroma/SQLite voor “geheugen” (vector store)

Wat je dan kunt bouwen:

“Agent” die je lokale map met PDF’s/Docs indexeert en Q&A doet.
Workflow: “drop een bestand in map → extract → summary → mail/Notion”.

Globale setup:

Installeer Homebrew
Installeer Ollama
Pull een model (bijv. Llama 3.x / Mistral / Qwen)
Zet Open WebUI erboven (UI)
Voeg n8n toe voor triggers (cron, webhook, mail, slack)

Route B: API-agent (krachtigste modellen, snelste resultaat)

Beste als: je de beste kwaliteit wil (Claude / GPT), en makkelijk tools wil verbinden.

Stack (snel bouwen):

Node.js of Python
Agent framework:
Lichtgewicht: “eigen agent loop” (vaak genoeg)
Framework: LangChain / LlamaIndex / OpenAI Agents SDK (afhankelijk van provider)
Tools: web fetcher, file reader, kalender/mail via API, database
RAG: documenten naar embeddings → vector store → retrieval

De snelste “werkende” AI-agent (mini-template)

Dit is de simpelste architectuur die in de praktijk wél werkt:

Systeemregels: wat mag de agent wel/niet doen?
Planner: model maakt een plan (korte steps).
Tool-router: model kiest tool (search/read/write).
Memory: bewaar korte samenvattingen + belangrijke facts.
Evaluator: check: klopt het? is het compleet? zo niet → extra tool call.

Hardware: welke Mac mini is “genoeg”?

Apple Silicon (M1/M2/M4) is ideaal voor lokaal LLM’en.
RAM is belangrijker dan CPU:
8GB = krap (kleinere modellen, minder context)
16GB = prima start
32GB = comfortabel voor grotere modellen / RAG / meerdere processen
Opslag: 256GB kan, maar 512GB+ is fijner als je veel documenten indexeert.

Welke richting past bij jou?

Wil je vooral privacy + eigen documenten → Route A (Ollama + WebUI + n8n)
Wil je vooral beste output + makkelijk opschalen → Route B (Claude/GPT via API + RAG)