AI-agents worden pas echt waardevol wanneer ze niet alleen reageren op vaste instructies of interne kennis, maar ook actuele informatie kunnen meenemen in hun antwoorden. Voor organisaties die werken met Microsoft-technologie biedt Azure AI Foundry hiervoor een praktische oplossing: de web search tool voor Azure AI Agents.
Met deze functionaliteit kan een agent online informatie opzoeken wanneer de beschikbare kennis niet voldoende is. Dat maakt de agent bruikbaarder in scenario’s waarin actualiteit, externe bronnen of veranderende informatie een rol spelen. Denk bijvoorbeeld aan marktinformatie, documentatie, openbare bedrijfsinformatie of actuele ontwikkelingen binnen een sector.
Wat is de web search tool in Azure AI Foundry?
De web search tool is een ingebouwde tool binnen Azure AI Foundry waarmee een Azure AI Agent informatie van het web kan raadplegen. Achter de schermen maakt deze functionaliteit gebruik van grounding met Bing.
Grounding betekent dat een AI-antwoord wordt onderbouwd met externe informatiebronnen. In plaats van alleen te vertrouwen op wat het model al weet, kan de agent relevante informatie opzoeken en die gebruiken om een antwoord te formuleren. Voor organisaties is dat belangrijk, omdat het de betrouwbaarheid en bruikbaarheid van AI-antwoorden kan vergroten.
De web search tool maakt dit laagdrempelig. Je hoeft niet handmatig een aparte Bing-resource op te zetten om de agent toegang te geven tot webinformatie. De functionaliteit is beschikbaar als tool binnen de configuratie van de agent.
Meer tips zoals dit?
Schrijf je dan in voor onze nieuwsbrief!
Een Azure AI Agent uitbreiden met web search
Binnen Microsoft Foundry kun je een bestaande agent uitbreiden door een tool toe te voegen. Daarbij kies je voor de web search tool. Vervolgens kan de agent, afhankelijk van de instructies die je meegeeft, webinformatie gebruiken wanneer een gebruiker vraagt om informatie die niet in de eigen kennisbasis aanwezig is.
Een belangrijk onderdeel is het goed formuleren van de agent-instructies. De agent moet weten wanneer hij wel of niet het web moet raadplegen. Een praktische instructie kan bijvoorbeeld zijn dat de agent altijd online zoekt wanneer de gebruiker vraagt om actuele informatie of wanneer de informatie niet beschikbaar is in de eigen kennisbasis.
Voor zakelijke toepassingen is dit essentieel. Zonder duidelijke instructies kan een agent te snel of juist te weinig externe informatie gebruiken. Door vooraf goed na te denken over het gedrag van de agent, houd je meer controle over de kwaliteit van de antwoorden.
Waarom web search relevant is voor organisaties
Veel AI-toepassingen binnen organisaties starten met interne documenten, processen of databronnen. Dat is logisch, omdat daar vaak de belangrijkste bedrijfskennis zit. Toch is interne kennis niet altijd voldoende.
Sommige vragen vragen om actuele context. Denk aan wijzigingen in regelgeving, nieuwe productinformatie, openbare documentatie of ontwikkelingen in een markt. Een agent met web search kan dan helpen om antwoorden te verrijken met recente informatie.
Daarmee wordt de agent niet alleen een chatbot, maar een praktisch hulpmiddel binnen werkprocessen. Medewerkers kunnen sneller informatie verzamelen, gebruikers krijgen beter onderbouwde antwoorden en organisaties kunnen AI inzetten op plekken waar actualiteit een rol speelt.
Let op kosten en beheer
Hoewel de web search tool eenvoudig is toe te voegen, is het belangrijk om ook naar beheer en kosten te kijken. Omdat de tool gebruikmaakt van grounding met Bing, is de bijbehorende prijsstelling relevant. Organisaties moeten dus niet alleen kijken naar de technische mogelijkheid, maar ook naar het verwachte gebruik.
Hoe vaak wordt de tool aangeroepen? Voor welke gebruikersgroepen wordt de agent beschikbaar? Welke processen zijn afhankelijk van actuele webinformatie? Dit soort vragen helpen om de inzet beheersbaar te houden.
Ook governance speelt een rol. Niet iedere agent hoeft toegang te hebben tot web search. Voor sommige toepassingen is interne kennis voldoende of zelfs wenselijker. Voor andere scenario’s is externe informatie juist noodzakelijk. De juiste keuze hangt af van het doel van de agent, het risico van foutieve informatie en de context waarin de output wordt gebruikt.
Bronnen en transparantie in AI-antwoorden
Een voordeel van web search binnen Azure AI Agents is dat antwoorden kunnen worden ondersteund met bronnen. Dat is relevant voor organisaties die transparantie belangrijk vinden. Gebruikers kunnen beter beoordelen waarop een antwoord is gebaseerd en waar de informatie vandaan komt.
Dit neemt niet weg dat AI-antwoorden altijd zorgvuldig moeten worden toegepast. Een bronvermelding betekent niet automatisch dat een antwoord volledig correct of volledig passend is voor de situatie. Daarom blijft het belangrijk om AI-agents goed te ontwerpen, te testen en te monitoren.
Voor organisaties die AI serieus willen inzetten, is dit een belangrijk aandachtspunt. Betrouwbare AI ontstaat niet alleen door een krachtig model te kiezen, maar vooral door de juiste combinatie van instructies, tools, governance en procesinrichting.
Van agent naar geïntegreerde toepassing
Een Azure AI Agent in Microsoft Foundry hoeft niet beperkt te blijven tot een testomgeving. Wanneer de agent goed werkt, kan deze verder worden geïntegreerd in toepassingen die medewerkers of klanten daadwerkelijk gebruiken.
Denk aan integratie met een interne applicatie, een kennisportaal of Microsoft Teams. Ook kan voorbeeldcode vanuit Azure AI Foundry helpen om de agent als basis te gebruiken voor een bredere toepassing.
Voor organisaties is vooral de stap van experiment naar gecontroleerde inzet belangrijk. Een agent die technisch werkt, is nog niet automatisch klaar voor productie. Er moet worden nagedacht over toegangsrechten, logging, beheer, dataveiligheid, gebruikerservaring en adoptie.
Wanneer kies je voor web search in een AI-agent?
Web search is vooral geschikt wanneer de agent regelmatig vragen krijgt over informatie die buiten de eigen organisatie ligt of snel verandert. Denk aan actuele externe documentatie, publieke informatiebronnen of onderwerpen waarbij recente context belangrijk is.
Voor processen waarin consistentie, compliance of interne beleidsinformatie centraal staat, is web search niet altijd de eerste keuze. Daar is het vaak beter om te werken met gecontroleerde interne kennisbronnen. In veel gevallen is een combinatie het meest waardevol: interne kennis voor organisatiecontext en web search voor actuele externe informatie.
De kracht zit dus niet in het zomaar toevoegen van zoveel mogelijk tools, maar in het bewust ontwerpen van de agent. Welke informatie mag de agent gebruiken? Wanneer moet hij zoeken? Welke bronnen zijn acceptabel? En hoe wordt het resultaat gecontroleerd?
Conclusie: web search maakt Azure AI Agents praktischer inzetbaar
De web search tool in Azure AI Foundry maakt het eenvoudiger om Azure AI Agents te voorzien van actuele externe informatie. Door grounding met Bing kan een agent antwoorden beter onderbouwen en relevanter maken in situaties waarin interne kennis alleen niet voldoende is.
Voor organisaties biedt dit veel mogelijkheden, maar vraagt het ook om bewuste keuzes. Kosten, governance, veiligheid, brongebruik en integratie met bestaande processen moeten vanaf het begin worden meegenomen. Alleen dan wordt een AI-agent een betrouwbare ondersteuning binnen de bedrijfsvoering.
Cloudigy helpt organisaties bij het vertalen van deze mogelijkheden naar concrete toepassingen. Daarbij kijken we niet alleen naar de techniek, maar juist ook naar beheer, governance, veiligheid en praktische inzetbaarheid. Wil je verkennen hoe dit binnen jouw organisatie kan werken? Neem dan contact met ons op.
Benieuwd wat dit voor jouw organisatie betekend?
Neem vrijblijvend contact met ons op en wij helpen je verder.