AI-nieuws week 44: agents die zelf handelen worden goedkoper

Deze week werden agents die zelf schermen bedienen en taken uitvoeren een stuk goedkoper, en kwam er een agent die zelf het initiatief neemt. Voor organisaties met grote AI-projecten verschuift de vraag daarmee van “kan het?” naar “welke handelingen geven we vrij, onder welke controle, en bij welke leverancier?”

De belangrijkste ontwikkelingen

OpenAI maakt computer use goedkoper met GPT-6.1 Terra

OpenAI bracht op 26 oktober GPT-6.1 Terra uit, een middenklassemodel voor computer use: het leest wat er op een scherm staat en voert handelingen uit in applicaties. Volgens BleepingComputer kost het via de API 1 dollar per miljoen input-tokens en 5 dollar per miljoen output-tokens, en voert het taken volgens OpenAI ruim drie keer sneller uit dan de zwaardere modellen. Het model is beschikbaar in de API, ChatGPT en Codex (9to5Mac). OpenAI geeft het onder zijn eigen Preparedness Framework de classificatie “Critical” voor cyberrisico (Cybersecurity News).

Waarom het ertoe doet: agents die via de gebruikersinterface werken, waren tot nu toe vaak te traag en te duur voor processen met hoge volumes. Een lagere prijs per handeling maakt ze rendabel voor koppelingen met oude systemen zonder API. Tegelijk vraagt die risicoclassificatie om strakke afscherming: een aparte omgeving, minimale rechten en logging van elke actie. Hoe je zo’n agent opbouwt, lees je op AI-agent laten bouwen.

Claude Duet: een agent die zelf het initiatief neemt

Anthropic opende op 21 oktober een research preview van Claude Duet, een app waarin Claude op de achtergrond gekoppelde accounts doorneemt, een dagelijkse briefing stuurt en langere taken uitvoert op een eigen cloudcomputer. Voordat de agent een bericht verstuurt, betaalt, een document tekent of iets verwijdert, toont hij de voorgenomen actie en wacht hij op goedkeuring. Sommige handelingen, zoals geld overmaken tussen rekeningen, zijn ook mét goedkeuring uitgesloten. Een aparte classifier blokkeert het delen van de gevoeligste gegevens (veiligheidspagina). De preview is alleen voor Pro- en Max-gebruikers in de VS, nog niet voor Team of Enterprise.

Waarom het ertoe doet: dit is een consumentenproduct, maar het ontwerp is bruikbaar voor elke organisatie die agents inzet. Het onderscheid tussen vrije handelingen, handelingen met goedkeuring en verboden handelingen is precies het soort afspraak dat je in je AI-governance vastlegt, en dat de AI Act voor hoog-risicosystemen eist onder de noemer menselijk toezicht.

Open-weight modellen naderen de top: Kimi K3.1 Pro

Moonshot AI zette op 23 oktober Kimi K3.1 Pro live in zijn API, met een contextvenster van een miljoen tokens. De gewichten volgen volgens Moonshot op 4 november (CGTN, Let’s Data Science). Op de benchmarks die Moonshot zelf publiceert, scoort het model dicht bij de sterkste gesloten modellen. Een licentie is nog niet bekendgemaakt.

Waarom het ertoe doet: hoe kleiner het verschil tussen open en gesloten modellen, hoe realistischer het wordt om gevoelige toepassingen op eigen of Europese infrastructuur te draaien. Kijk wel verder dan de benchmark: de licentie, de hardware die een model van deze omvang nodig heeft en de herkomst van het model wegen in een aanbesteding zwaarder dan een paar punten op een ranglijst. De afweging tussen open en gesloten staat uitgewerkt in Eigen AI bouwen.

Kort

Modellen

• MiniMax publiceerde op 23 oktober de gewichten van M3.1 Flash, een mixture-of-experts-model van 428 miljard parameters, onder een eigen communitylicentie met voorwaarden voor commercieel gebruik (Magica).

EU en regelgeving

• Het kabinet rekent volgens Computable op AI en digitalisering om fors op rijkspersoneel te besparen, en wil systematisch kijken waar AI past bij inkoop door de overheid.

Tools en onderzoek

• Oracle kondigde op 21 oktober AI Agent Studio for Industry Applications aan, voor het bouwen en beheren van agents binnen zijn branchesoftware.
• Leveranciers van bedrijfssoftware blijven MCP-servers uitbrengen, zoals Interact voor intranetkennis en Notified voor pr- en IR-data. Meer over de standaard in onze note over Model Context Protocol.

Wat dit betekent voor jouw AI-project

• Herreken je business case voor agents. Processen die vorig kwartaal te duur waren om via een agent te laten lopen, kunnen nu wel uit. Reken met de prijs per afgeronde taak, niet per token, en neem toezicht en foutafhandeling mee.
• Leg per handeling vast wie beslist. Maak een lijst van wat een agent zelfstandig mag, wat goedkeuring vraagt en wat nooit mag. Die lijst hoort in je ontwerp en in je governance, niet alleen in de prompt.
• Houd modellen uitwisselbaar. De prijs-prestatieverhouding verschuift elke maand. Een architectuur met een abstractielaag tussen je toepassing en het taalmodel laat je overstappen zonder te herbouwen, ook naar een open model op eigen infrastructuur.

Wil je weten welke processen in jouw organisatie geschikt zijn voor een agent, en onder welke voorwaarden? Daar helpen we bij met AI-advies. Nieuw met de basis? Lees eerst wat generatieve AI is.