Natuurlijk! Hier is een gestructureerd ontwerp voor een feedback- en verbeteringssysteem voor jouw CrewAI agents, gebaseerd op de door jou genoemde kenmerken: **1. Overzicht van het Systeem** Het systeem is een continue feedbackcyclus die wekelijks wordt uitgevoerd om de prestaties van je CrewAI agents te monitoren, analyseren en verbeteren. Het richt zich op twee kern gedragspatronen: taakvoltooiingstijd en communicatiestijl, met feedback afkomstig van gebruikersrapporten en systeemlogboeken. **2. Data Verzameling** - **Gebruikersrapporten:** - Verzamel gestructureerde en ongestructureerde feedback via een interface (bijvoorbeeld korte enquêtes na interacties, rapportageknoppen). - Focus op tevredenheid, begrip, en perceptie van communicatie en snelheid. - **Systeemlogboeken:** - Log gegevens over reactietijden, interactievolgorde, foutmeldingen, en communicatiepatronen. - Analyseer deze logs om trends en afwijkingen te identificeren. **3. Data-analyse en Prestatiemeting** - **Kwantitatieve analyses:** - Gemiddelde taakvoltooiingstijd per agent en per type taak. - Gemiddelde reactietijd en communicatie-kwaliteitsindicatoren (bijvoorbeeld aantal verduidelijkingsvragen). - **Kwalitatieve analyses:** - Sentimentanalyse van gebruikersfeedback. - Pattern herkenning in communicatieproblemen of vertragingen. - **Succesindicatoren:** - Verhoogde snelheid (vermindering reactietijden). - Verbeterde gebruikersfeedbackscores (bijvoorbeeld hogere tevredenheidsscores, minder negatieve rapporten). **4. Feedbackintegratie en Rapportage** - **Wekelijkse rapporten:** - Genereren van dashboards met overzicht van prestaties, trends, en afwijkingen. - Highlighten van agents die onder de normen blijven. - **Feedbacksessies:** - Korte teammeetings om de resultaten te bespreken en oorzaken te identificeren. **5. Verbeteringsacties** - **Gerichte training en aanpassingen:** - Voor communicatie: tips en scripts verbeteren op basis van feedback. - Voor taakvoltooiing: optimaliseren van workflows en automatisering. - **Automatisering van verbeteringen:** - Implementeren van automatische waarschuwingen bij vertragingen of communicatieproblemen. - Bijstellen van parameters op basis van trends. **6. Continue Cyclus** - **Implementatiefrequentie:**** - Wekelijkse cyclus met voortdurende dataverzameling, analyse, rapportage en actie. - **Iteratieve optimalisatie:** - Na elke cyclus, bijsturen op basis van behaalde successen en nieuwe inzichten. **7. Technologie en Tools** - Data-analyseplatforms (bijvoorbeeld Power BI, Tableau) voor dashboards. - Feedbackverzamelingssystemen (bijvoorbeeld Google Forms, custom UI). - Logboekbeheer en analysetools (bijvoorbeeld ELK-stack). - Automatisering en alerts via scripts of AI-monitoringtools. **8. Samenvatting** Het voorgestelde systeem zorgt voor een gestructureerde, data-gedreven aanpak die continue verbetering mogelijk maakt. Door wekelijkse feedbackloops en gerichte acties verbeter je de snelheid en communicatie van je CrewAI agents, wat uiteindelijk leidt tot hogere gebruikers tevredenheid en efficiënter samenwerken. --- Heeft u nog specifieke wensen of wilt u dat ik een gedetailleerde implementatieplanning uitschrijf?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een feedback- en verbeteringssysteem voor uw CrewAI agents, strikt in het Nederlands. --- ### **Systeemnaam: CrewAI Prestatie- & Communicatie Optimalisatie Cyclus (CPCOC)** Dit systeem is ontworpen als een wekelijkse, zichzelf verbeterende cyclus die data-driven is en zich richt op de door u gespecificeerde kenmerken en doelen. **1. Dataverzameling (Continu, wekelijkse consolidatie)** Deze fase verzamelt alle benodigde ruwe data uit de opgegeven bronnen. * **Van Systeemlogboeken (Automatisch):** * **Taakvoltooiingstijd:** Log de timestamp van het starten en voltooien van elke taak per agent. Bereken de gemiddelde, mediaan en P95 (95e percentiel) voltooiingstijd per agent per week. * **Communicatiestijl:** Analyseer logbestanden van inter-agent communicatie (bijv. hoeveelheid uitgewisselde berichten, lengte van berichten, gebruik van specifieke actieverzoeken). * **Foutlogboeken:** Registreer het type en de frequentie van fouten of time-outs per agent. * **Van Gebruikersrapporten (Gestructureerd):** * Implementeer een post-interactie feedbackmechanisme. Na een belangrijke taakvoltooiing vraagt het systeem de gebruiker om: 1. **Snelheidsscore:** "Hoe tevreden bent u met de snelheid van de response?" (1-5 schaal) 2. **Communicatiescore:** "Hoe duidelijk en effectief was de communicatie van de agent?" (1-5 schaal) 3. **Vrij tekstveld:** "Kunt u specifieke suggesties voor verbetering geven?" (Optioneel, maar cruciaal voor kwalitatieve data). **2. Data-analyse & Feedbackgeneratie (Wekelijks, op Maandag)** Een centrale "Analyse-Agent" of een script consolideert en analyseert de wekelijkse data. * **Kwantitatieve Analyse:** * **Snelheid:** Creëer een trendlijn voor de gemiddelde taakvoltooiingstijd per agent. Identificeer agents waarvan de tijd week-op-week stijgt of consistent boven het gewenste maximum ligt. * **Communicatie:** Meet de verhouding tussen korte, actiegerichte berichten en lange, beschrijvende berichten. Een te hoog percentage aan lange berichten kan inefficiëntie signaleren. * **Gebruikerstevredenheid:** Bereken de gemiddelde wekelijkse score voor snelheid en communicatie. Zoek naar correlaties tussen lage scores en specifieke agentgedragingen of taaktypes. * **Kwalitatieve Analyse:** * Verwerk de vrije-tekst feedback van gebruikers met NLP (Natural Language Processing) om veelvoorkomende thema's te identificeren (bijv. "Agent X was te wollig", "Agent Y snapte mijn vraag niet"). * **Output:** Een **Wekelijks Prestatieoverzicht** per agent, inclusief: * Prestatie tegenover succescriteria (snelheid, communicatie). * Vergelijking met de vorige week en het algemene gemiddelde. * Top 3 aanbevelingen voor verbetering. **3. Implementatie van Verbeteringen (Wekelijks, op Dinsdag/Woensdag)** Gebaseerd op het wekelijkse overzicht worden gerichte aanpassingen doorgevoerd. * **Voor Verbetering van Reactietijden:** * **Agent Parameters:** Pas de `max_iter` of `max_rpm` parameters aan voor langzame agents. * **Task Delegatie:** Wijzig de volgorde van taken of voeg parallelle uitvoering toe waar mogelijk. * **Knowledge Base Optimalisatie:** Indexeer vaak opgevraagde informatie opnieuw voor snellere retrievals. * **Voor Verbetering van Communicatie:** * **Prompt Engineering:** Verfijn de `role` en `goal` beschrijvingen van de agent. Voeg duidelijke instructies toe zoals: "Wees beknopt in je communicatie", "Gebruik bullet points waar mogelijk", of "Bevestig altijd de ontvangst van een taak". * **Voorbeelden:** Voorzie agents van few-shot learning voorbeelden van ideale communicatie in hun `backstory`. * **Tone Adjustment:** Stel de `verbose` level in voor individuele agents om onnodige output te reduceren. **4. Evaluatie & Validatie (Einde van de week - Vrijdag)** Meet het effect van de doorgevoerde veranderingen om de cyclus te sluiten. * **Succesindicatoren:** * **Snelheid:** Meet de gemiddelde taakvoltooiingstijd na de implementatie en vergelijk deze met de baseline van het begin van de week. Succes is een **neerwaartse trend**. * **Gebruikerstevredenheid:** Vergelijk de gemiddelde feedbackscores van eind deze week met die van vorige week. Succes is een **opwaartse trend** of een score gelijk aan of hoger dan 4.0. * **Documentatie:** Documenteer welke wijzigingen zijn doorgevoerd en wat hun effect was. Dit creëert een waardevolle kennisbank. --- ### **Visuele Weergave van de Wekelijkse Cyclus** ``` Maandag: [Data Consolidatie] → [Analyse] → [Genereren Prestatieoverzicht] Dinsdag: [Review Overzicht] → [Beslissen Verbeteracties] → [Implementeren] Woensdag: [Implementeren] → [Testen in Staging Omgeving] Donderdag: [Monitoren Nieuwe Prestaties] → [Verzamelen Nieuwe Feedback] Vrijdag: [Evalueren Succes] → [Documenteren] → [Cyclus Herstart] ``` ### **Benodigde Tools & Middelen** * **Logging/Monitoring:** Prometheus & Grafana, of een custom logging framework. * **Feedback Module:** Een eenvoudige API-endpoint of geïntegreerd UI-formulier. * **Analyse:** Python scripts met pandas/numpy voor data-analyse, basis NLP libraries (like NLTK or spaCy) voor tekstfeedback. * **Configuratiebeheer:** Een version control systeem (like Git) om wijzigingen in agent prompts en configuraties bij te houden en terug te kunnen draaien indien nodig. Dit systeem zorgt voor een gestructureerde, meetbare en continue verbetering van uw CrewAI team, precies afgestemd op uw doelstellingen.