De No-code AI-agentbuilder
Businessgebruikers en analisten bouwen AI-agentworkflows op een visueel drag-and-drop-canvas — ze verbinden tools, data en modellen zonder orkestratiecode te schrijven — terwijl elke workflow die ze samenstellen nog steeds draait onder dezelfde identiteit, hetzelfde toegangsbeheer en dezelfde audit trail als door engineers gebouwde agenten.
Slepen, verbinden, uitrollen
Stel agentstappen samen op een visueel canvas en verbind ze met enterprisetools, databronnen en modellen als native bouwstenen — geen orkestratiecode te schrijven.
Gebouwd door de mensen die het proces kennen
Analisten en businessteams zetten hun eigen proceskennis rechtstreeks om in een werkende agentworkflow, in plaats van te wachten op een engineeringbacklog.
Elke keer dezelfde governance
Identiteit, afgebakende rechten, goedkeuringen en een volledige audit trail gelden automatisch voor elke workflow die een businessgebruiker bouwt — geen aparte, ongereguleerde route.
Met no-code AI-agentworkflows kunnen businessgebruikers en analisten AI-agenten bouwen, verbinden en implementeren via een visuele drag-and-drop-builder in plaats van orkestratiecode te schrijven. Elke workflow die ze samenstellen draait nog steeds op de beheerde AI OS-runtime en erft dezelfde identiteit, afgebakende toegang, goedkeuringen en audit trail als agenten die door engineers zijn gebouwd.
De meeste agentbacklogs lopen niet vast op modelkwaliteit — ze lopen vast op engineeringtijd. Degene die een workflow het best begrijpt, is meestal de analist of de operationeel verantwoordelijke die hem uitvoert, niet de developer die wacht op toewijzing. Met de no-code builder van Scrydon kan die persoon stappen bij elkaar slepen, enterprisetools en databronnen verbinden, en goedkeuringen en agentredeneringen samenstellen tot een werkende automatisering, rechtstreeks op het canvas. Aan de snellere manier van bouwen zit geen omweg om governance heen: de workflow compileert naar dezelfde AI OS-runtime als handgeschreven agenten, verankerd in uw ontologie en vanaf de eerste versie ingeperkt binnen uw perimeter.
No-code AI-agenten in het Scrydon-platform
Eén geïntegreerde, soevereine architectuur. Hier past No-code AI-agenten — uitgelicht binnen de volledige stack waarmee het samenwerkt.
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
Het beste van data lakes, datawarehouses en search gecombineerd
AI-agenten, workflows en automatiseringen die uitvoeren over al uw systemen heen
Integreer via A2A, MCP, legacy systemen en databronnen
Veilige domeinfederatie, vertrouwd datadelen en intelligentie over organisatiegrenzen heen
Soevereine fundamenten
No-code AI-agenten in detail
Human + AI-orchestratie
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
De Human + AI Orchestrator is de operationele runtime in het hart van het AI OS — ook wel het Agentic OS genoemd — die elke taak in uw organisatie inplant, routeert en governt, of die nu wordt uitgevoerd door een AI-agent, een bestaand systeem of een mens.
De meeste organisaties hebben vastgelopen processen: verstopt in gescheiden systemen of opgeslagen in de hoofden van mensen. Het AI OS maakt ze zichtbaar en uitvoerbaar. Het legt de intentie vast, brengt de context samen, handelt — en voedt elk resultaat terug in de ontologie, zodat de volgende ronde slimmer verloopt. Allemaal binnen uw eigen perimeter.
Agentic AI maakt van frontier-modellen geen geïsoleerde chatbots meer, maar echte autonome uitvoerders binnen het AI OS. In plaats van alleen tekst te genereren, zijn deze agenten gebouwd om precies die taken uit te voeren die uw mensen niet handmatig zouden moeten doen — redeneren, plannen en handelen in complexe processen met meerdere stappen.
Het AI OS steunt op een fundament van zowel creativiteit als controle om autonome agenten effectief in te zetten:
- AI Workflows als fundament: De kern van het AI OS bestaat uit georkestreerde AI-workflows die frontier-modellen, interne tools en enterprise memory veilig met elkaar verbinden.
- Deterministische en niet-deterministische flows: Door het redeneervermogen van frontier-AI te combineren met strikte, deterministische workflows garandeert het AI OS zowel wendbaarheid als absolute voorspelbaarheid in bedrijfskritische processen.
- Autonome uitvoering: Agenten handelen autonoom binnen vastgelegde grenzen, halen context op uit uw data lakehouse en voeren acties uit via goedgekeurde tools.
Veilig geïmplementeerd binnen uw eigen infrastructuur putten deze agenten uit uw cognitive enterprise om doortastend te handelen. Strikte, policygestuurde guardrails houden ze stevig binnen de grenzen die uw organisatie bepaalt, voor een perfecte balans tussen productiviteit en beveiliging op enterprise-niveau.
Visuele workflows voor AI-agenten
Een agentworkflow bouwen begint op een canvas, niet in een code-editor. Een businessgebruiker sleept stappen erin, verbindt ze met enterprisetools en databronnen die al als connectoren beschikbaar zijn, en voegt een redeneerstap van een agent in waar oordeelsvorming nodig is in plaats van een vaste regel. Goedkeuringspoorten, vertakkingslogica en autonome stappen staan naast elkaar in dezelfde flow, zodat een workflow zo deterministisch of zo agentic kan zijn als het proces daadwerkelijk vraagt. Een workflow publiceren draagt hem niet over aan een aparte, lichtere runtime — hij wordt rechtstreeks geïmplementeerd op hetzelfde AI OS dat elke andere agent op het platform draait.
Visueel canvas — Sleep, plaats en verbind stappen om een agentworkflow samen te stellen — geen orkestratiecode te schrijven of te onderhouden.
Native connectoren — Verbind enterprisetools, databronnen en modellen als bouwstenen die al op het canvas beschikbaar zijn.
Deterministisch en agentic, gecombineerd — Combineer vaste logica en goedkeuringsstappen met autonoom redeneren door agenten in dezelfde flow.
Publiceer naar dezelfde runtime — Een afgeronde workflow wordt rechtstreeks geïmplementeerd op de AI OS-runtime die elke andere agent op het platform draait.
Waarom businessteams — niet alleen engineers — agenten moeten kunnen bouwen
De kloof tussen een agentidee en een werkende agent is meestal engineeringcapaciteit, geen procescomplexiteit. De analist die elke week uitzonderingen afstemt, of de operationeel verantwoordelijke die goedkeuringen met de hand routeert, kent de workflow al in meer detail dan welke specificatie ook kan vastleggen — ze hadden alleen nog geen manier om hem te bouwen. De builder in hun handen leggen maakt van die backlog aan kleine, waardevolle automatiseringen dingen die daadwerkelijk worden uitgerold, en maakt tegelijk engineeringtijd vrij voor de connectoren, integraties en complexe multi-agentsystemen die dat echt nodig hebben.
Proceskennis zit bij de business — De analist die een proces dagelijks uitvoert, kan het sneller en accurater vastleggen dan een developer die van een specificatie werkt.
Minuten, geen sprints — Een workflow kan op het canvas worden aangepast zodra een proces verandert, in plaats van te wachten op een releasecyclus.
Engineeringtijd rendeert beter — Platformteams richten zich op het bouwen van beheerde connectoren en complexe agenten, niet op het handmatig coderen van elke routinematige automatisering.
Dekking voorbij de backlog — Automatiseringen die nooit op een engineeringroadmap zouden belanden, worden alsnog gebouwd, getoetst en uitgerold.
No-code dat governance niet omzeilt
Agenten makkelijk te bouwen maken mag niet betekenen dat ze makkelijk te misbruiken zijn. Elke workflow die op het canvas wordt samengesteld, draait onder de eigen identiteit en rechten van de bouwer, zodat hij alleen kan raken waartoe die persoon al is geautoriseerd — een businessgebruiker kan geen agent bij elkaar slepen die verder reikt dan hijzelf. Gevoelige stappen lopen nog steeds via dezelfde goedkeuringspoorten, elke actie belandt nog steeds in dezelfde audit trail, en elke lees- of schrijfactie gaat nog steeds via de beheerde ontologie in plaats van via een API-omweg. De no-code-laag verandert wie de workflow bouwt, niet wat die mag doen.
Afgebakende identiteit — Elke no-code-agent draait onder de identiteit en rechten van zijn bouwer — hij kan nooit verder handelen dan waartoe zijn maker is geautoriseerd.
Goedkeuringen blijven gelden — Gevoelige stappen vereisen op een no-code-workflow dezelfde menselijke goedkeuring als op een handgeschreven workflow.
Volledige audit trail — Elke stap die een businessgebruiker op het canvas sleept, logt zijn besluiten en acties, toetsbaar door compliance net als bij elke andere agent.
Verankerd in de ontologie — Workflows lezen en schrijven via de beheerde ontologie in plaats van via ad-hoc-API-aanroepen, zodat no-code-automatisering niet stilletjes om toegangsbeheer heen kan werken.
Veelgestelde vragen
Wat zijn no-code AI-agenten?+
Hoe verschilt dit van consumentgerichte no-code-automatiseringstools zoals Zapier of n8n?+
Voor wie is de no-code AI-agentbuilder bedoeld?+
Omzeilen no-code-agentworkflows de governance van IT of security?+
Kunnen no-code-workflows agenten of tools bevatten die door engineers zijn gebouwd?+
Is de no-code AI-agentbuilder soeverein en kan hij on-premises draaien?+
Ontdek het platform
E-mail ons
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Partners
