Heeft u overwogen dat, met de uitzonderlijk snelle groei van deze technologie, de verborgen risico’s van AI-agenten net zo veel impact kunnen hebben op ons leven als AI-technologie zelf? In 2025 zullen ongeveer 25% van de bedrijven die generatieve AI gebruiken hun eigen agentic AI-pilots lanceren. Daarom neemt het aantal van dergelijke ‘autonome’ AI-gestuurde tools exponentieel toe.
Is technologie echter al geavanceerd genoeg om dergelijke uitbarstingen mogelijk te maken? Sommige van deze oplossingen zullen onvermijdelijk mislukken door bugs, zwakheden en slechte planning. Wat gebeurt er dan met het bedrijf dat dergelijke tools gebruikt?
Vandaag bespreken we al deze onderwerpen en bieden we enkele voorbeelden uit het echte leven van verborgen storingen in AI-agenten die door het QAwerk-team zijn geïdentificeerd tijdens onze bug crawls en AI-agententesten.
Agentic AI Begrijpen: Waarom het Belangrijk is
Laten we beginnen met precies te definiëren wat agentic AI is en hoe het tegenwoordig wordt gebruikt. In wezen zijn AI-agenten autonome systemen die hun omgeving waarnemen en beslissingen nemen of acties ondernemen om een specifiek doel te bereiken. In theorie zouden ze slechts minimale menselijke input moeten vereisen, zoals het stellen van een vraag of het geven van een specifieke opdracht.
De vraag naar dergelijke tools is groot. Mensen kunnen tegenwoordig met minimale inspanning basale varianten hiervan maken met behulp van grote taalmodellen (LLM’s) zoals ChatGPT of Gemini. Volgens een Deloitte-rapport hebben bedrijven de afgelopen twee jaar meer dan $2 miljard geïnvesteerd in agentic AI, en ze gaan door. De populariteit van deze systemen is gemakkelijk te begrijpen als u de voordelen bekijkt die ze bieden, zoals:
- Verhoging van de productiviteit door automatisering
- Stroomlijnen van workflows
- 24/7 meertalige ondersteuning bieden
- Verhogen van de reactiesnelheid
- Verbeteren van personalisatie
- Kostenbesparingen door optimalisaties en automatisering
- Leveren van waardevolle inzichten op basis van data-analyse
Er is echter ook de zeer belangrijke kwestie van de beperkingen van AI-agenten, evenals problemen zoals AI-hallucinaties, databias en gebrek aan transparantie.
5 Verborgen Fouten in AI-Agenten Ontdekt in Real-Life Apps
Als testexperts hebben onze teams meerdere QA-controles uitgevoerd van populaire apps met behulp van specifieke AI-agent evaluatiemetrieken en de oplossingen vanuit een technisch oogpunt beoordeeld. Hieronder bieden we enkele voorbeelden van kritieke en belangrijke technologische problemen die deze tools hebben. Deze verborgen fouten in AI-agenten beïnvloeden de prestaties, maar kunnen ook bredere implicaties hebben door kwetsbaarheden te creëren voor aanvallen.
PocketPal AI (Android)
Een kritiek probleem dat we hebben ontdekt tijdens de bug crawl van PocketPal, een AI-gestuurde workflowhelper voor Android, is dat de app in een eindeloze laadstatus terechtkomt bij het wijzigen van het model in Benchmark.
Nu is de directe impact dat de gebruiker gefrustreerd raakt door de buggy UX-flow. Dit brengt reputatieschade toe aan het merk van de ontwikkelaar en vermindert het aantal downloads van de app. De situatie wordt echter veel complexer wanneer we de verborgen risico’s van autonome AI-agenten in dit geval beschouwen:
- Achter de schermen wordt deze bug waarschijnlijk veroorzaakt door problemen in de benchmark/agent-pipeline, een onopgeloste async call, of een backend/API-randgeval. Merk op dat de agent zelf in orde kan zijn, maar de ongeziene ‘AI-fouten’ zijn de orkestratie- of UI-statusproblemen.
- Deze specifieke bug kan een achterdeur creëren voor resourcelekken en leiden tot een direct gebrek aan observatievermogen. Daarom creëert een schijnbaar UX-probleem verschillende beveiligingskwetsbaarheden van AI-agenten.
- Dit specifieke probleem zal moeilijk op te lossen zijn omdat het mogelijk niet wordt gemeld, aangezien gebruikers denken dat het een tijdelijke glitch is en de app uit frustratie laten vallen. Het kan ook interfereren met AI-agent debuggingtechnieken omdat de logs het niet nauwkeurig weergeven.
Fiscal.ai (SaaS)
Onze bug crawl voor Fiscal.ai toonde verschillende problemen aan die de testers van QAwerk wisten te identificeren. Het is een AI-gestuurd SaaS-product dat is ontworpen om bedrijven te helpen besluitvorming te versnellen door financiële data-analyse en forecasting te automatiseren. Een van de belangrijkste problemen die we ontdekten, is dat de Copilot-chat die u verwijdert, toegankelijk en actief blijft voor het verzenden van berichten.
Dit lijkt misschien geen groot probleem voor de gebruiker. Sterker nog, velen zullen het niet eens opmerken. Het heeft echter serieuze implicaties in de context van verborgen fouten in AI-agenten.
- In wezen betekent de bug dat u een ‘spookchat’ heeft die nergens wordt vermeld, maar wel bestaat en actief blijft binnen een systeem dat toegang heeft tot financiële gegevens, dashboards en analyses van institutionele kwaliteit.
- Dit creëert een reeks compliance- en beveiligingsrisico’s, waardoor de organisatie die het AI-platform gebruikt kwetsbaar is voor zowel straffen als vijandige aanvallen op AI-agenten.
- De chat kan gevoelige informatie bevatten die de gebruiker wilde verwijderen, maar deze blijft toch toegankelijk. Dit is een directe bedreiging voor de gegevensprivacy en schendt meerdere regelgevingen.
- Het feit dat de chat moeilijk te detecteren is, maakt het zowel moeilijk om de bug te identificeren als kan financiële audits hinderen, die verplicht zijn voor veel gebruikers van het platform.
Flexi AI Tutor (SaaS)
Flexi AI Tutor is een AI-agent die studenten en docenten helpt door assistentie te bieden bij het delen van kennis over meerdere vakken. We hebben een grondige evaluatie van Flexi AI Tutor uitgevoerd en een paar bugs ontdekt, waarvan sommige kritiek. Een belangrijk probleem was dat de foutmelding voor de profielafbeeldingsgrootte werd weergegeven in de browser in plaats van in de app-interface.
Een bug als deze beïnvloedt de gebruikerservaring door inconsistenties in de interface te introduceren. Het is vervelend, maar lijkt niet essentieel. Echter, voor wat betreft verborgen fouten in AI-agenten, duidt deze op een onderbreking ergens in de gebruikersstroom en toolintegratie. Afhankelijk van de exacte oorzaak, kunnen de implicaties van deze bug zijn:
- De stap voor clientvalidatie kan worden omzeild of niet vroeg genoeg in de UI worden uitgevoerd. Daarom wordt deze door de browser afgehandeld. Als het probleem is dat de front-end grote bestandsuploads niet onderschept, kan de back-end ze afwijzen, maar dit heeft invloed op de prestaties en veroorzaakt vertragingen. Dit soort problemen beïnvloeden het geheugengebruik en de uploadsnelheid van pagina’s.
- Grote mislukte uploads kunnen resulteren in gedeeltelijke statuswijzigingen en verwijzingen naar corrupte profielfoto’s creëren. Dit veroorzaakt afbeeldingsglitches en compromitteert de integriteit van het systeem. Toegegeven, dit risico is kleiner als de oplossing een moderne ‘upload → valideer → sla metadata op’-architectuur heeft.
TwinMind (SaaS)
Tijdens onze bug crawl van TwinMind, een AI-assistent ontworpen om uw leer- en productiviteit te verbeteren door middel van realtime transcriptie en intelligente suggesties, vonden we een kritieke bug. De app gebruikt uw microfoon als primaire gegevensbron en stopt niet met opnemen, zelfs niet als de microfoonpermissie wordt geweigerd. De gebruiker moet de browser opnieuw starten omdat de app de afwijzing niet correct afhandelt.
Vanuit het oogpunt van de gebruikerservaring, doet dit de app niet echt ‘intelligent’ lijken. Toestemmingsweigeringen komen vaak voor, dus frequente gebeurtenissen kunnen leiden tot een eindstatus waar de app niet uit kan herstellen. Er is echter ook een diepere laag, verbonden met de beveiligingsrisico’s van AI-agenten:
- Sommige locaties (bijvoorbeeld scholen of kantoorruimtes) vereisen het blokkeren van microfoons om privacyredenen. Daarom creëert de app een systeemdoorbraak die mogelijk onopgemerkt blijft.
- Vanuit technisch oogpunt is dit een klassiek voorbeeld van verborgen fouten in AI-agenten als een niet-beheerd state transition issue. Het beïnvloedt de AI-subsystemen in realtime en zet WebRTC-streams en audio graph nodes op, maar worker threads stoppen nooit goed. Dit is een bron van potentiële lekken.
Answer.AI (iOS)
We hebben een bug crawl van Answer.ai uitgevoerd, een iOS-app die simpelweg fungeert als een AI-tutor die u helpt met onderzoek. Dit leidde ons tot de ontdekking van een eigenaardige bug: de gebruiker kan geen vraag met meerdere zinnen stellen tijdens het chatten met de ‘tutor’ omdat de app de gegevens wist en alleen antwoordt op de laatste zin.
Het is zeker een van de meest vervelende problemen die een dergelijke tool kan hebben, en gebruikers zullen de app waarschijnlijk uit frustratie laten vallen. Er is echter meer te overwegen met vergelijkbare risico’s van AI-agenten:
- De oplossing kan incorrecte resultaten produceren, wat de keuzes van de gebruiker kan beïnvloeden.
- De gebruiker kan aannemen dat onvolledige antwoorden te wijten zijn aan miscommunicatie in plaats van afkapping.
- Aangezien er geen signaal is voor foutmeldingen, verslechtert de kwaliteit van de prestaties geleidelijk.
- AI geeft foute of laagwaardige antwoorden.
Aanvullende verborgen risico's van AI-agenten
We kunnen de risico’s van AI-agenten onderverdelen in twee categorieën: technische problemen en de sociaaleconomische impact van autonome AI-systemen. Het laatste omvat:
- AI-beheer en naleving: Als we AI autonoom maken, moeten we er ook voor zorgen dat het geen chaotische macht wordt die anarchie aanwakkert. Daarom vereisen zelfbeherende systemen strikt beheer en regelgeving. Zulke systemen en wetgeving hebben we echter nog niet. Er is de EU Artificial Intelligence Act, maar dit is slechts de eerste stap naar degelijke wettelijke regelgevende kaders die het gebruik en de impact van AI-agenten kunnen beheersen.
- Gebrek aan transparantie: Het voornaamste probleem hier is dat we soms niet precies begrijpen hoe de AI tot specifieke conclusies komt. Hierdoor loopt de gebruiker het risico om AI-hallucinaties als waarheid aan te nemen of misleid te worden door onzichtbare AI-problemen. De oplossing zou kunnen zijn het introduceren van ‘human-in-the-loop’ toezicht. Het probleem van het autonome ‘denken’ van de machine en het vermogen om de aan de menselijke toezichthouder verstrekte informatie te beperken, blijft echter bestaan. Studies tonen reeds aan dat AI in staat is om alignment te faken en gebruikers ronduit te misleiden.
- Ethische richtlijnen: De maatschappelijke implicaties van AI-agentrisico’s vloeien voort uit het gebrek aan ethische richtlijnen voor machines. We mogen niet vergeten dat ze grotendeels lijken op kinderen, die vanaf de geboorte geen notie hebben van moraal en ethiek. Het mitigeren van dit risico vereist daarom het vaststellen van duidelijke ethische richtlijnen waaraan AI-agenten zich moeten houden. Deze richtlijnen moeten prioriteit geven aan mensenrechten, privacy en verantwoordingsplicht.
- Maatschappelijke tegenreactie: Een van de grote verborgen risico’s van AI-agenten komt eigenlijk van mensen, niet van de AI. Wijdverbreide implementatie van deze technologie kan leiden tot zowel overmatig vertrouwen als afwijzing als gevolg van ontkrachting. Het laatste verklaart de opkomst van ‘AI zal uw baan afpakken’, terwijl het eerste de zorg wekt dat mensen lui en intellectueel minder capabel kunnen worden door te vertrouwen op AI. Beide zijn grotendeels onrealistische extremen. Hun bestaan toont echter aan dat we een publiek voorlichtingsprogramma moeten implementeren over Kunstmatige Intelligentie en, belangrijker nog, de beperkingen van AI-agenten, zodat mensen een beter begrip krijgen van deze technologische innovatie.
Conclusie: Hoe AI-agent risico's en beperkingen te beperken
Het is moeilijk om de toekomst van AI-agenten en autonome systemen te voorspellen, maar één ding is zeker: we zullen er meer van zien. Naarmate de vraag ernaar groeit, nemen ook de verwachtingen van gebruikers toe. Om een competitieve tool te lanceren, zult u er dus voor moeten zorgen dat deze vrij is van problemen, inclusief onzichtbare AI-fouten. Om dit te bereiken, hebt u handmatige of geautomatiseerde AI-agent testing nodig, uitgevoerd door ervaren professionals.
Neem vandaag nog contact op met QAwerk om alle potentiële zwakke punten van uw app te ontdekken!
Veelgestelde vragen
Wat zijn de risico's en fouten van AI-agenten?
De meest voorkomende verborgen risico’s van AI-agenten hebben betrekking op:
- Beveiliging: gecompromitteerd via prompt injection; slechte beveiliging van het app-ontwerp; openbaarmaking van gevoelige informatie; supply chain risico’s.
- Betrouwbaarheid: foute doelstellingen; slechte beëindigingscontroles; incorrect gebruik van tools; coördinatie mislukkingen in multi-agent systemen.
- Veiligheid en ethiek: slijmslijmerigheid; overmatige naleving; bedrieglijk gedrag.
- Operationeel niveau: contextverlies en cumulatieve fouten; overmatig vertrouwen door menselijke gebruikers.
Hoe beveilig ik een AI-agent?
Behandel deze oplossingen als code-uitvoeringsvlakken met hoog risico en implementeer vanaf het begin robuuste AI-agent teststrategieën. U moet het systeem ook beschermen tegen prompt injection door strikte AIM- en least privilege-beleidslijnen te implementeren en externe inhoud te isoleren. Gebruik human-in-the-loop als laatste verdedigingslinie om risico’s te minimaliseren.
U kunt beveiligingskwetsbaarheden van AI-agenten ook verminderen door segmentatie, wat betekent dat kleinere, gespecialiseerde sub-agenten met beperkte rechten worden gebruikt.
Wat zijn de nadelen van AI-agenten?
Belangrijke nadelen en beperkingen van AI-agenten zijn onder meer:
- Ze vereisen constante monitoring vanwege de moeilijkheden bij de reproduceerbaarheid van de resultaten.
- Er zijn complexe en verborgen fouten in AI-agenten die kunnen leiden tot cascade-fouten in het hele systeem.
- Debugtechnieken voor AI-agenten kunnen duur zijn vanwege de complexiteit.
- Beveiligingsrisico’s van AI-agenten zijn moeilijk te overwinnen met het huidige technologische niveau.
- Slijmslijmerigheid en overmatig zelfvertrouwen kunnen gebruikers misleiden en hen aanzetten tot slechte beslissingen.
Wat is de impact van falende AI-agenten?
De impact van verborgen fouten in AI-agenten kan variëren van het uithollen van het vertrouwen in het merk en minder app-downloads tot ernstige beveiligings- en privacyinbreuken die miljoenen schade veroorzaken. Enkele veelvoorkomende risico’s waar u op moet letten zijn:
- Gebruikersschade door foute acties of inhoud
- Datalekken door onveilige tools of prompt injection
- Operationele verliezen door loops en foute doelen
Hoe detecteer je verborgen AI-agent fouten?
Grondige AI-agenttests en voortdurende outputmonitoring zijn essentieel. U kunt de richtlijnen voor het testen van AI-modellen gebruiken om een beter beeld te krijgen van hoe u AI-agenten kunt auditen, of u kunt rechtstreeks contact opnemen met QAwerk-experts, zodat zij u kunnen helpen bij het selecteren van de meest effectieve teststrategieën voor AI-agenten.
Laat uw AI-agent gratis testen!
