DYNIQ

Week 1: "22 nodes. 0 zicht." Week 2: "5 agents. 117 seconden." Week 3: En als ze fout zitten? Vorige week lieten we ons AI board zien. 5 agents die samen een beslissing nemen. Wie er verstand van heeft, telt zwaarder. Sindsdien is er wat veranderd. 43 agents → 82. Van CFO tot installatieadviseur. CTO. COO. Marketing. Data. Directors, VP's en sectorspecialisten. Maar de eerlijke vraag bleef hangen: "Wat als een agent slecht advies geeft?" Goede vraag. Dus we hebben het opgelost. Zo werkt het: → Een agent geeft advies → Na 30 dagen checken we: klopte het? → Goed advies? Meer stemgewicht → Slecht advies? Minder stemgewicht Geen politiek. Geen anciënniteit. Gewoon: had je gelijk of niet? De CFO begint met dubbel gewicht op financiële vragen. Drie keer fout? Dan past het systeem zich aan. Elke voorspelling wordt bijgehouden. Een systeem dat leert van z'n eigen fouten. Is het perfect? Nee. Het systeem draait. De eerste correcties moeten nog komen. Maar de basis staat: alles wordt gemeten. Nu het stuk dat ons het meest enthousiast maakt. Dit is niet alleen voor interne beslissingen. Wanneer Ruben belt — onze AI voice agent — heeft hij voorbereiding gehad van 82 agents. Wie is deze klant? Welke toon? Welk script? Wanneer bellen? Allemaal nagekeken. Allemaal traceerbaar. Geen "hopen dat de AI iets goeds zegt." Elke call is voorbereid. Elke fout wordt opgepikt en gecorrigeerd. Dat is het verschil tussen: "we hebben een AI chatbot" en "we weten wat hij zegt — en we verbeteren wat niet klopt." We bouwen dit zodat vakmensen beter geholpen worden. Niet sneller afgepoeierd door een script. Volgende week: Voor wie we dit bouwen. En waarom. We zitten nog vroeg. Maar we bouwen in het openbaar, fouten en al. Wie checkt of z'n AI ook echt doet wat het belooft? Of vertrouwen we gewoon dat het wel goed zit? #BuildInPublic #AIAgents #LeadGeneration #AI #TechInBouw #Automation

6 agents. 1 beslissing. 117 seconden. Vorige week: "de agents komen." Deze week: ze beslissen al. Dit is wat we bouwden: Een AI board of directors. 6 executives: → CEO → CFO (financieel) → CTO (technisch) → COO (operationeel) → Head of Data (analytics) → Head of Marketing Hoe het werkt: 1. Input: topic + opties 2. Alle agents analyseren parallel 3. Domain-weighted voting 4. CFO weegt 2x zwaarder op financiële vragen 5. CTO weegt 2x zwaarder op technische vragen 6. Output: ADOPT / EXPERIMENT / PASS / DEFER Vandaag testten we het op een echte beslissing. "Moeten we onze AI architectuur delen op LinkedIn?" 3 agents: EXPERIMENT. 2 agents: PASS. Consensus: experimenteer met delen. (Meta: deze post is het resultaat van die beslissing.) Geen eindeloze meetings. Geen "ik denk dat..." Gewoon data. Stemmen. Beslissing. Het verschil met ChatGPT? We zien elke token. Elke stem. Elke redenering. Self-hosted in Europa. We bouwen geen app. We bouwen een fabriek die apps bouwt. En als een agent fout zit? Volgende week: hoe we slechte adviseurs aanpakken. (Spoiler: ze krijgen minder stemgewicht.) Bouw jij ook met AI agents? Hoe neem jij strategische beslissingen? #BuildInPublic #AIAgents #AI

22 nodes. 0 zicht op wat de AI zegt. Dat was vorige maand. We draaien DYNIQ AI al een tijdje. → AI onderzoekt leads → AI kwalificeert ze → AI belt ze Resultaat: calls geboekt, omzet gedraaid. Maar hier is wat niemand ziet: Achter de schermen was het een puinhoop. 22 nodes. Geen types. Geen tests. Debuggen = logs lezen tot 2 uur 's nachts. Als de AI iets raars zei tegen een lead? Geen idee waarom. Letterlijk gokken. Dus we zijn alles aan het herbouwen. Niet "een beetje verbeteren." Helemaal opnieuw. Goed dit keer. Dit is wat we nu bouwen: 1. Typed agents (Pydantic AI) Elke input en output gedefinieerd. Geen "hopen dat de JSON klopt" meer. 2. State machine (LangGraph) HOT lead → direct bellen. WARM lead → eerst mailen. Echte logica. Geen spaghetti. 3. Observability (Langfuse) Self-hosted in Europa. 100% GDPR.  Eindelijk weten WAAROM de AI doet wat ie doet.  Kwaliteit meten. Fouten opsporen. Beter worden. Status nu? Dag 1. De fundering staat. De agents komen. Dit is het verschil tussen: "onze AI doet soms raar" en "we weten exact wat er gebeurt." We documenteren alles. Elke stap. Elke fout. Elke les. "AI lead generation" klinkt als magie. De realiteit? Loodgieterswerk. De saaie shit die niemand ziet. Maar die het verschil maakt. We bouwen dit voor installateurs. Zodat zij kunnen doen waar ze goed in zijn. Volgende week: de eerste agent live in productie. Bouw jij ook AI agents? Drop een 🔥 - ik deel graag wat we leren. #BuildInPublic #AIAgents #AI #Automation #LeadGeneration