Een Copilot Studio-agent krijgt nieuwe productinformatie. Een instructie wordt aangescherpt of het onderliggende model krijgt een update. Het zijn normale veranderingen, maar ze kunnen wel invloed hebben op de antwoorden die een agent geeft.

Die invloed valt niet altijd direct op. De agent blijft beschikbaar en reageert nog steeds op vragen. Pas later blijkt misschien dat antwoorden minder volledig of minder bruikbaar zijn geworden. Vaak komt het eerste signaal dan van een gebruiker.

Voor organisaties die AI-agents inzetten in hun dagelijkse werk is dat een kwetsbare manier van beheer. Zeker wanneer meerdere agents actief zijn en regelmatig worden aangepast.

Meerdere evaluaties per dag

InSpark voegt daarom geautomatiseerde monitoring voor Copilot Studio-agents toe aan Managed AI, Apps & Agents. Klanten bepalen zelf welke agents zij willen laten monitoren. Deze agents worden vervolgens meerdere keren per dag geëvalueerd.

De resultaten staan in het Cloud Management Portal. Op de detailpagina van een agent is te zien of monitoring actief is, welk model wordt gebruikt en wanneer de laatste evaluaties hebben plaatsgevonden.

Iedere evaluatie krijgt de status Passed of Failed. Een score boven de 60 procent wordt als geslaagd geregistreerd. Bij een score van 60 procent of lager maakt CMP automatisch een event aan. InSpark Managed Services ontvangt dan een ticket om de uitkomst te onderzoeken.

CMP controleert ook of de evaluaties zelf blijven draaien. Wanneer een gemonitorde agent langer dan twaalf uur geen evaluatie heeft gelogd, volgt een heartbeat-melding. Het uitblijven van een meting blijft hierdoor niet ongemerkt.

Meer dan een momentopname

Een enkele lage score vertelt nog niet het hele verhaal. De evaluatiehistorie maakt zichtbaar of het om een incident gaat of dat de kwaliteit over een langere periode terugloopt.

Dat helpt bij het onderzoeken van veranderingen. Een beheerteam kan bijvoorbeeld nagaan of een lagere score samenvalt met een nieuwe kennisbron, aangepaste instructies of een ander model. Ook is terug te zien of een correctie daarna het gewenste effect heeft gehad.

De historie vormt bovendien een audittrail. Organisaties kunnen aantonen wanneer controles zijn uitgevoerd, wat de uitkomsten waren en wanneer actie is ondernomen. Dat is waardevol voor het dagelijkse beheer en voor organisaties die verantwoording moeten afleggen over hun AI-oplossingen.

Beheer blijft mensenwerk

Een evaluatiescore stelt geen diagnose. De score geeft aan dat een agent aandacht nodig heeft, maar vertelt niet automatisch wat er moet worden aangepast.

Daar blijft inhoudelijk oordeel voor nodig. Een beheerder of specialist beoordeelt de uitkomst, onderzoekt de oorzaak en bepaalt welke actie passend is. Monitoring ondersteunt dat werk door eerder een signaal te geven en de relevante historie beschikbaar te maken.

Dat past bij de rol die AI-agents in steeds meer organisaties krijgen. Ze zijn niet alleen een technische toepassing, maar worden onderdeel van processen en dienstverlening. Hun kwaliteit heeft daardoor direct invloed op het werk van medewerkers en op de ervaring van klanten.

De livegang van een agent is in dat opzicht geen eindpunt. Vanaf dat moment moet de organisatie blijven volgen of de agent doet waarvoor hij bedoeld is en of zijn antwoorden voldoende betrouwbaar blijven.

Houd grip op de kwaliteit van je agents

Werk je met Copilot Studio-agents in productie en wil je niet afhankelijk zijn van gebruikersmeldingen om kwaliteitsverlies te ontdekken? We laten je graag zien hoe Agents Monitoring werkt en wat ervoor nodig is om jouw agents op te nemen in de monitoring.

Neem contact met ons op. Dan bekijken we samen welke agents je als eerste wilt monitoren en hoe je de kwaliteit structureel kunt blijven volgen.