Waarom blijft mijn agent uitgeven nadat elk verstandig budget hem al zou hebben stopgezet?
Kans
AI-agents die meerstapsworkflows uitvoeren verbruiken tokens 20 tot 100 keer zo snel als een enkele query, en er bestaat geen infrastructuurprimitief om een bestedings- of rekenplafond af te dwingen tijdens uitvoering. Wanneer twee agents een recursieve verduidelijkingslus ingaan of een retrieval-agent te veel context ophaalt, is het enige signaal de factuur aan het einde van de maand. Frameworks zoals LangGraph en AutoGen behandelen elk herhaalpogingen en controlepunten, maar geen van alle dwingt een resourcecontract af dat de uitvoering stilzet wanneer een gedeclareerd budget wordt overschreden. Een arXiv-paper uit januari 2026 formaliseert hoe zo'n contract eruit zou zien, maar de kloof tussen die formalisering en een inzetbaar primitief dat werkt over modelproviders en tool-aanroepen heen, blijft groot.
Waarom het belangrijk is
Een runtime-resourcecontract is de ontbrekende veiligheidslaag die agentimplementaties veilig maakt om over te dragen aan niet-technici.
Hoe ik de kans beoordeel
De Opportunity Score is mijn eigen inschatting, geen meting: hoe ernstig het pijn doet, hoe vaak het toeslaat, en hoe weinig er vandaag de dag bestaat om het op te lossen. Hoger betekent dat ik denk dat het meer de moeite waard is om te bouwen.
Hoeveel pijn het veroorzaakt wanneer het zich voordoet.
Hoe vaak mensen er daadwerkelijk tegenaan lopen.
Hoe weinig goede tools er vandaag de dag voor bestaan.
Meer problemen die het oplossen waard zijn
Waarom vergeet elke AI-app mij op het moment dat ik het tabblad sluit?
AIWaarom is het leren van een nieuw vakgebied nog steeds afhankelijk van weten wat je moet vragen?
AIWaarom kan een niet-expert niet verifiëren wat een AI hem zojuist heeft verteld?
AIWaarom testen we modellen op benchmarks maar brengen we ze op de markt op gevoel?
AIWaarom hebben AI-agenten geen geheugen voor hun eigen fouten?
AIWaarom kan ik niet controleren waarop een model daadwerkelijk is getraind?