AI-mogelijkheden

AI die handelt, niet alleen antwoordt

APIANT's AI is platform-native, niet bolt-on. Van een AI Co-Pilot die connectoren bouwt tot autonome agenten met toegang tot 500+ integraties, dit is AI die werkt binnen het volledige integratieplatform.

AI tweede bestuurder

Assemblage-editor AI co-piloot

De eerste in zijn soort. De Co-Pilot leest API-documentatie, bouwt connectors, test ze tegen live API's en corrigeert zichzelf. Typ een app-naam en zie productieklare connectors verschijnen.

Bouw connectoren terwijl je slaapt

In plaats van handmatig API-documentatie te lezen en elke bewerking te construeren, doet de Co-Pilot het zware werk.

De Co-Pilot leest API-documentatie, bouwt connectors, test ze tegen live API's en corrigeert zichzelf. We geloven dat we het eerste integratieplatform zijn dat dit doet.

Je kunt het letterlijk 's nachts laten draaien en wakker worden met nieuwe ingrediënten: individuele API-bewerkingen die klaar zijn om te worden gecombineerd tot recepten in de Automation Editor.

Meer informatie op de Platform-pagina
AI Co-Pilot verwerkingsstappen: API-documenten lezen, endpoints bouwen, testen tegen live API's en zelfcorrigerende auth-methodes
AI-agenten

AI-agenten die opereren binnen het volledige platform

Terwijl anderen AI agents behandelen als geïsoleerde tools, werken APIANT agents binnen het volledige integratieplatform. Doelen, tools, 500+ connectoren en de volledige automatiseringsengine staan allemaal tot hun beschikking.

AI Agent-architectuur met doelen, redeneringen en toegang tot connectors, automatiseringen, bedrijfslogica en gegevensquery's

Doelstellingen + hulpmiddelen Architectuur

Definieer wat de agent moet doen en welke tools hij kan gebruiken. De agent zoekt de stappen uit, voert ze uit en handelt randgevallen autonoom af.

Toegang tot 500+ connectoren

Agenten werken niet in een vacuüm. Ze hebben toegang tot elke connector op het APIANT platform (CRM's, ERP's, marketing tools, databases, aangepaste API's) allemaal.

Autonome uitvoering in meerdere stappen

Niet alleen afzonderlijke API-oproepen. APIANT agents voeren zelfstandig workflows met meerdere stappen uit: gegevens lezen, beslissingen nemen, terugschrijven, meldingen genereren, fouten afhandelen.

"Echte data, echte API's, echte bedrijfslogica. Geen sandbox-demo's."

AI-chatbot

Eén trekker. Eén actie. Alles daartussen is verbeelding.

Een APIANT AI Chatbot is bedrieglijk eenvoudig van structuur: een trigger (het bericht van de gebruiker) en een actie (het antwoord). Maar tussen die twee punten ligt de volledige kracht van het platform: AI, conditionals, data lookups, andere automatiseringen en alle logica die je maar kunt ontwerpen.

Chatbotflow: gebruiker stelt een vraag, automatiseringsengine verwerkt intentie, API-query en opmaak, stuurt gestructureerd antwoord terug

Trekker

Gebruiker stuurt een bericht naar de chatbot

Logische laag

  • AI-verwerking en redeneren
  • Voorwaardelijke vertakking
  • Gegevens opzoeken vanuit elk aangesloten systeem
  • Andere automatiseringen activeren
  • Gegevens schrijven naar CRM's, databases, API's
  • Meldingen en waarschuwingen verzenden
  • Aangepaste bedrijfslogica van elke complexiteit

Actie

Antwoord, API-aanroep, gegevens schrijven, melding, alles

"Een chat is één trigger en één actie. Alles daartussen is aan uw verbeelding."

Klantenservice

Een chatbot die de status van bestellingen opzoekt, de voorraad controleert, tickets aanmaakt en escaleert naar mensen, allemaal in één gespreksstroom.

Gegevensverwerking

Vraag de chatbot om rapporten op te vragen, records bij te werken, gegevens te synchroniseren tussen systemen of workflows te activeren via natuurlijke taal.

Intern gereedschap

Geef je team een conversatie-interface voor je hele tech-stack. Geen gedoe met dashboards. Gewoon vragen en het werkt.

Bekijk hoe een APIANT chatbot in minder dan twee minuten GDPR nalevingsverzoeken voor 5 systemen afhandelt.

Bekijk het GDPR Chatbot Voorbeeld
MCP-servers

AI-connectiviteit op protocolniveau

MCP Servers bieden een gestandaardiseerd protocol voor AI-modellen en agents om rechtstreeks te communiceren met het APIANT-platform. In plaats van aangepaste API-wrappers ontdekken AI-systemen tools, begrijpen ze schema's en voeren ze bewerkingen uit via één consistente interface.

AI agents, chatbots en LLM-applicaties maken verbinding met meer dan 500 integraties via het open standaardprotocol van MCP.

Ontdek MCP-servers

Ontdek AI op APIANT

AI die binnen het volledige integratieplatform werkt. Niet vastgeschroefd. Niet sandboxed. Klaar voor productie.

Veelgestelde vragen

Wat houdt "platform-native AI" nu precies in, in tegenstelling tot een chatbot die aan een API is gekoppeld?

De meeste tools voor AI-integratie zijn wrappers: een LLM bovenop een vaste set API-aanroepen. De AI van APIANT opereert binnen het volledige integratieplatform. De Co-Pilot schrijft connectors. Agents roepen meer dan 500 vooraf gebouwde integraties aan, activeren automatiseringen en voeren workflows met meerdere stappen uit, met volledige toegang tot uw bedrijfslogica. Het is AI die het platform aanstuurt, niet een conversationele laag ervoor.

Welke LLM-architectuur wordt gebruikt door de co-piloot en de agenten, en kunnen we ons eigen model gebruiken?

APIANT is modelonafhankelijk. De Co-Pilot en agents draaien standaard op de huidige Frontier-modellen, en MCP-servers stellen uw integraties beschikbaar als tools die door elk compatibel LLM kunnen worden aangeroepen (inclusief modellen die u zelf host). Als compliance een specifiek model of een specifieke implementatieregio vereist, bespreken we dat tijdens de onboarding.

Hoeveel doet de co-piloot eigenlijk zelfstandig, en wat vereist nog menselijke controle?

De Co-Pilot leest de API-documentatie, bepaalt de authenticatie, genereert ingrediënten (individuele bewerkingen), test deze tegen live endpoints en corrigeert zichzelf wanneer er iets misgaat. Een workflow-architect beoordeelt de ingrediënten nog steeds voordat ze worden geïntegreerd in klantgerichte automatiseringen, net zoals je elke nieuwe connector zou beoordelen. De Co-Pilot neemt het saaie werk van het lezen van documentatie en het schrijven van standaardcode uit handen, maar niet de beslissing over wat er moet worden geïmplementeerd.

Hoe wordt voorkomen dat AI-agenten destructieve acties ondernemen?

Agenten werken met expliciete doelen en een afgebakende set tools; ze kunnen niets aanroepen wat u niet aan hen hebt blootgesteld. U definieert beveiligingsmechanismen op het automatiseringsniveau (goedkeuringsstappen, voorwaardelijke vertakkingen, snelheidslimieten, auditlogboekregistratie). Elke agentactie wordt uitgevoerd via dezelfde engine als door mensen geactiveerde automatiseringen, waardoor alles wordt gelogd met volledige aanvraag- en antwoordbody's. U krijgt autonomie zonder de risico's van een explosieve werking.

Stuurt de AI onze klantgegevens ooit door naar externe aanbieders van LLM-diensten?

Alleen wanneer u dit configureert, en alleen de velden die expliciet aan het model worden doorgegeven. Voor het bouwen van connectoren met Co-Pilot is de input API-documentatie en uw eigen testgegevens. Voor agents en chatbots bepaalt u zelf welke velden in de modelcontext worden opgenomen. Bij implementaties op bedrijfsniveau worden modelaanroepen doorgaans via uw eigen cloudaccount of een privé-eindpunt geleid; we bepalen de dataflow tijdens de aanbesteding.

Wat is MCP en waarom is het belangrijk voor ons?

MCP (Model Context Protocol) is een open standaard waarmee AI-modellen tools kunnen ontdekken, hun schema's kunnen begrijpen en ze via een consistente interface kunnen aanroepen. De MCP-servers van APIANT stellen uw meer dan 500 integraties beschikbaar als native tools die elk MCP-compatibel model kan aanroepen. Geen aangepaste functieaanroep-lijm, geen op maat gemaakte wrappers. Het is interoperabiliteit op protocolniveau tussen AI en uw integratielaag.

Kunnen we de AI-functies van APIANT gebruiken zonder onze bestaande integraties opnieuw op te bouwen?

Ja. Agents, de chatbotlaag en MCP-servers werken allemaal bovenop uw bestaande automatiseringen en connectors. Bouw de integratie eenmalig in de Automation Editor en laat agents deze vervolgens aanroepen of beschikbaar maken via MCP. De AI is een toegangslaag, geen vervanging voor het integratiewerk dat u al hebt gedaan.