Wanneer is Foundry de juiste keuze?

Wanneer je van enkele agents naar een volledige vloot gaat (meerdere teams, use-cases en omgevingen) en je dezelfde discipline wilt toepassen als bij andere bedrijfskritische software: centrale modelkeuze en -routering, reproduceerbare evaluaties, end-to-end monitoring/tracing, duidelijke toegangs- en netwerkcontroles en voorspelbare kosten. Kortom: als ‘bouwen’ en ‘beheren’ net zo belangrijk worden als ‘een goede demo’.

Wanneer je Foundry inzet, is het verstandig om (op hoofdlijnen) een AI referentie-architectuur te definiëren: hoe modellen, agents, data/kennisbronnen, integraties en beveiliging samenhangen. Dit geeft houvast bij keuzes (wat standaard is, wat maatwerk is), voorkomt ‘losse eilandjes’ per use-case en maakt het eenvoudiger om gecontroleerd op te schalen.

Toepassingen van Foundry

Foundrybrengt de belangrijkste bouwblokken voor enterprise AI samen in één omgeving: modellen, agent-orchestratie, toolkoppelingen, evaluatie en productierun (monitoring, security, policies en deployment). Daarmee kunnen teams sneller ontwikkelen én kan IT/security sturen op consistent beheer en risicobeheersing.

Foundry wordt gebruikt wanneer AI diep verweven is in je digitale infrastructuur. Dit zorgt ervoor dat agents betrouwbaar opereren, continu worden gevolgd en effectief samenwerken met zowel data als systemen.

Met Foundry neem je AI-oplossingen echt in gebruik. Je gaat van een proef of demo naar een stabiele livegang, met een vaste manier van uitrollen, beheren en verbeteren.

Dat betekent onder andere:

• AI-oplossingen gecontroleerd live brengen. Van experiment naar productie, met duidelijke afspraken over beheer en updates.

• Meerdere agents laten samenwerken. Agents verdelen taken onderling en werken samen binnen één proces, met duidelijke controles waar dat nodig is.

• De juiste modellen per taak kiezen. Je kiest centraal welk model je gebruikt voor welke klus, zodat je de juiste balans houdt tussen kwaliteit, snelheid en kosten.

• Kwaliteit aantoonbaar maken. Met vaste tests en checks zie je of agents goed blijven werken, ook na wijzigingen.

• Eén platform voor meerdere teams. Dezelfde spelregels voor beheer, logging en beveiliging, zodat oplossingen niet versnipperen.

Modelkeuze en optimalisatie

Foundry biedt een brede modelcatalogus, waaronder modellen van Microsoft, OpenAI, open source-modellen en partners. Met ingebouwde hulpmiddelen kun je modellen vergelijken op kwaliteit, kosten en compliance-eisen. Zo kun je per use-case bewust kiezen of routeren, in plaats van één taalmodel voor alles te gebruiken.

De belangrijkste bouwblokken in Foundry zijn:

• Agents bouwen en laten draaien. Eén omgeving om agents te ontwikkelen en betrouwbaar te laten draaien, ook bij schaal en piekgebruik.

• Koppelingen met systemen. Agents veilig laten communiceren met applicaties en databronnen, zonder per use-case opnieuw alles te bouwen.

• Antwoorden op basis van je eigen kennis. Agents laten werken met jullie documenten en kennis, inclusief bronverwijzingen.

• Testen en veiligheidschecks. Controleren of antwoorden kloppen, veilig zijn en of een update geen ongewenste effecten heeft.

• Inzicht en monitoring. Zien wat agents doen, hoe ze presteren en waar fouten of vertraging ontstaan.

• Beveiliging en toegangsbeheer. Rechten, netwerkafscherming en beleid, zodat AI onder dezelfde controles valt als andere Azure-onderdelen.

• Uitrollen en bijwerken. Gecontroleerd live zetten, versies beheren en updates doorvoeren zonder verrassingen.

Met Copilot Studio ontwikkel je agents voor specifieke processen. Foundry maakt het mogelijk om deze agents organisatie breed te beheren, met centrale governance, beveiliging, evaluatie en monitoring. Zo kun je gecontroleerd meer autonomie bieden, zonder het overzicht te verliezen en met grip op kosten en prestaties.