.png)
Door Arne Dierickx (software engineer)
Sneller software opgeleverd krijgen, zonder dat de kwaliteit eronder lijdt. Dat is de verwachting die bedrijven vandaag hebben, en die is volledig terecht. AI maakt het meer dan ooit mogelijk.
Bij we are bouwen we software op maat om de manuele stappen uit je bedrijf te halen. Niet met een team van 100, maar met een kleiner team software engineers dat AI als een volwaardig onderdeel van het engineeringproces inzet.
Neem een platform dat we nu bouwen: een mobiele app, twee dashboards en een API, drie applicaties in één project, met meerdere agents die er tegelijk aan werken. Met onze multi-agent werkmethode konden we het project in no-time opleveren, inclusief heel wat extra features.
Een AI-codeeragent is software die zelfstandig aan code kan werken, zonder dat je elke stap moet aansturen. Je geeft duidelijke instructies over wat er gebouwd moet worden en hoe, en de agent gaat aan de slag: hij leest de bestaande codebase, voert aanpassingen door en test het resultaat. Denk aan een digitale collega die een taak krijgt en die zelf van A tot Z afhandelt.
In de praktijk: meerdere agents werken tegelijk aan jouw project, zoals een team dat parallel software bouwt. Alleen is daar nu nog maar één heel bekwame software engineer voor nodig. Dat neemt meteen de belangrijkste zorg weg: een engineer controleert elk stuk werk dat uit die agents komen.
De agents doen het volume. Onze engineers houden het moeilijke werk en het oordeel in handen. De duurzaamheid van je software blijft altijd onze verantwoordelijkheid.
We gebruiken daarvoor vaak Claude Code van Anthropic, naast nog andere tools. Maar de tool is het verhaal niet. Het verhaal is hoe je ze inzet zodat het resultaat beter wordt, nooit slechter.
Geef een agent je codebase zonder context en je hebt iemand aangenomen die op dag één, zonder enige onboarding, aan de slag moet. Het resultaat: inconsistente code, verkeerde keuzes, beslissingen die niet passen bij wat er al staat.
But that's not us. Na jaren experimenteren en bijleren durven we zeggen dat onze engineers behoorlijk goed zijn geworden in het definiëren van context. Te weinig of de verkeerde context is precies de reden waarom veel mensen concluderen dat AI nog niet klaar is voor serieus werk. Zoals wij zeggen: skill issue.
Elke agent die aan het project werkt, krijgt eerst de juiste context. En net zoals je tijd moet steken in het inleiden van een stagiair, moet je tijd steken in het inwerken van je AI-agents.
We bouwen context op in 3 lagen: een centraal projectdocument, een aparte handleiding per onderdeel en expliciete regels. Hieronder lichten we elke laag toe.
Eén centraal bestand dat het hele project beschrijft. Niet voor mensen geschreven, wel voor agents. De architectuur, de gebruikte technologieën, de afspraken en de huisregels. Denk aan een onboardingdocument en een technische bijbel in één.
En het is niet statisch: agents werken het zelf bij zodra ze iets missen of fout zien. Zo evolueert het mee met het project, zoals het hoort.
Als het projectdocument de kaart is, dan zijn de skills de gedetailleerde handleidingen. Voor elk onderdeel van de software is er één: voor de app, voor de dashboards, voor de technische motor erachter. Plus handleidingen voor terugkerende taken, zoals het schrijven van tests of het verwerken van feedback. Elke handleiding is geschreven alsof je een ervaren ontwikkelaar inwerkt die zijn vak kent, maar jouw project nog nooit gezien heeft.
Meerdere agents op hetzelfde project hebben grenzen nodig, anders wordt het chaos. Elke agent heeft een afgebakend terrein en blijft binnen de afspraken. Belangrijke beslissingen neemt geen enkele agent op eigen houtje: bij twijfel stoppen ze en vragen ze het.
Misschien de belangrijkste regel van allemaal: agents zijn geen jaknikkers. We zeggen ze expliciet dat ze mogen tegenpruttelen. Is een aanpak nodeloos ingewikkeld, dan willen we dat horen. Ontbreekt er info, dan stoppen ze en vragen ze het, in plaats van een aanname te verzinnen en daarop verder te bouwen.
.png)
We bouwden een systeem dat feedback op code automatisch oppikt, de aanpassingen doorvoert, controleert of er niets kapot is, en alles netjes afrondt. Werk dat een developer vroeger zo'n 30 minuten per keer kostte, gebeurt nu in seconden.
We leerden de voorbije jaren nog veel meer over AI en agentic AI dan deze vijf dingen. Heb je interesse? We praten er graag over!
Voor ons is AI een vast onderdeel van hoe we bouwen, elk project opnieuw.
Het verschil met twee jaar geleden zit niet alleen in betere tools (die zijn er ook). Het zit erin dat we geleerd hebben hoe je ze structureel inzet. Niet als vervanging van onze engineers, maar als een serieuze force multiplier.
De bedrijven die hier nu in investeren, bouwen een voorsprong op die snel groeit, en AI verandert de softwaremarkt sneller dan de meesten verwachten. Wacht je af, dan ben je volgend jaar bezig met inhalen wat de rest al lang wist.
Voor jou komt het hierop neer: je idee sneller werkend in handen, aan een kost die klopt, gebouwd door een team dat de techniek voor je bewaakt. Twijfel je tussen maatwerksoftware of een bestaand platform? Een business case die twee jaar geleden de moeite niet was, is dat nu wellicht wel.
Benieuwd wat dit voor jouw project kan betekenen? Let's talk.
