Hier is een overzicht en voorbeeldimplementatie voor een LangChain-agent die ondersteunt bij samenwerkingsbesluitvorming voor nieuwe app-ontwikkeling. Deze agent verzamelt input van meerdere belanghebbenden, synthetiseert verschillende standpunten, en genereert consensus-gebaseerde aanbevelingen. Daarbij wordt ook aandacht besteed aan beveiliging en toegangscontrole. --- ## Architectuur en Functionaliteiten 1. **Inloggen en Toegangscontrole:** Alleen geauthenticeerde deelnemers kunnen input geven. 2. **Input verzamelen:** Via een gestructureerde interface of API, deelnemers voegen hun standpunten toe. 3. **Synthetiseren van standpunten:** De agent verwerkt en combineert de input. 4. **Consensus genereren:** Op basis van de input wordt een aanbeveling gedaan. 5. **Communicatie:** Resultaten worden gedeeld met alle deelnemers. --- ## Vereisten - **Authenticatie:** Bijvoorbeeld via een eenvoudige gebruikersnaam/wachtwoord of OAuth. - **Data beveiliging:** Gegevens worden opgeslagen en verwerkt volgens privacyregels. - **Opslag:** Gebruik bijvoorbeeld een database of in-memory opslag voor demo. - **LangChain en OpenAI API:** Voor NLP-verwerking. --- ## Voorbeeldcode (Python) ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage from typing import List, Dict import uuid # Simpele in-memory opslag voor deelnemers en input deelnemers = {} # {deelnemer_id: {"naam": ..., "toegangs_token": ...}} input_gegevens = [] # lijst van dicts: {"deelnemer_id": ..., "standpunt": ...} # Configuratie OPENAI_API_KEY = 'jouw-api-sleutel' chat_model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=OPENAI_API_KEY) # 1. Authenticatie def login_deelnemer(naam: str, wachtwoord: str) -> str: # Voor demo: eenvoudige login, in productie gebruik beveiligde auth deelnemer_id = str(uuid.uuid4()) deelnemers[deelnemer_id] = {"naam": naam} return deelnemer_id def valideer_deelnemer(deelnemer_id: str, token: str) -> bool: # Placeholder voor token-controle return deelnemer_id in deelnemers # 2. Input verzamelen def verzamel_input(deelnemer_id: str, standpunt: str): if deelnemer_id in deelnemers: input_gegevens.append({"deelnemer_id": deelnemer_id, "standpunt": standpunt}) else: raise Exception("Deelnemer niet geverifieerd.") # 3. Synthetiseer standpunten def synthetiseer_standpunten() -> str: standpunten = [entry["standpunt"] for entry in input_gegevens] prompt = ( "Samenvat de volgende standpunten en identificeer gemeenschappelijke thema's en verschillen:\n" + "\n".join(f"- {s}" for s in standpunten) + "\nGeef een samenvatting en suggesties voor consensus." ) response = chat_model([SystemMessage(content=prompt)]) return response.content # 4. Genereren van aanbevelingen def genereer_consensus_aanbeveling() -> str: synthese = synthetiseer_standpunten() prompt = ( "Op basis van de volgende samenvatting en standpunten, doe een op consensus gebaseerde aanbeveling voor de app-ontwikkeling:\n" + synthese ) response = chat_model([SystemMessage(content=prompt)]) return response.content # Voorbeeld gebruik if __name__ == "__main__": # Deelnemers inloggen uid1 = login_deelnemer("Alice", "wachtwoord1") uid2 = login_deelnemer("Bob", "wachtwoord2") # Input verzamelen verzamel_input(uid1, "De nieuwe app moet gebruiksvriendelijk zijn en een goede gebruikersinterface hebben.") verzamel_input(uid2, "Het is belangrijk dat de app schaalbaar is en veilig voor gebruikers.") # Synthetiseer en adviseer print("Samenvatting van standpunten:") print(synthetiseer_standpunten()) print("\nAanbeveling voor besluitvorming:") print(genereer_consensus_aanbeveling()) ``` --- ## Beveiligings- en toegangscontrole-vereisten - **Authenticatie:** Implementatie van login en token-verificatie voor deelnemers. - **Gegevensbeveiliging:** Versleutelde opslag en verwerking van persoonlijke gegevens. - **Toegangscontrole:** Alleen geauthenticeerde gebruikers kunnen input geven en rapporten bekijken. - **Logging en auditing:** Bijhouden van inlogpogingen en input voor compliance. --- ## Samenvatting Dit ontwerp biedt een basis voor een samenwerkingsplatform met LangChain, waarin belanghebbenden veilig kunnen inloggen, hun standpunten delen, en op basis daarvan consensus wordt gegenereerd. Je kunt dit verder uitbreiden met een webinterface, database-integratie, en meer geavanceerde authenticatie. Heeft u nog verdere wensen of vragen?

Hier is een uitgebreide implementatie van een LangChain-agent voor collaboratieve besluitvorming bij app-ontwikkeling: ## Kernarchitectuur ```python from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.tools import BaseTool from langchain.schema import SystemMessage from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.chat_models import ChatOpenAI from typing import List, Dict import json class CollaborationAgent: def __init__(self): self.llm = ChatOpenAI(temperature=0.1, model_name="gpt-4") self.memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") self.tools = [ StakeholderInputTool(), ViewpointSynthesizerTool(), ConsensusGeneratorTool(), DecisionTrackerTool() ] self.agent = initialize_agent( tools=self.tools, llm=self.llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, memory=self.memory, verbose=True ) ``` ## Input Verzameling Tool ```python class StakeholderInputTool(BaseTool): name = "stakeholder_input_collector" description = "Verzamel en organiseer input van verschillende stakeholders" def _run(self, stakeholder_data: str) -> str: """Verwerk stakeholder input""" try: data = json.loads(stakeholder_data) organized_input = self._organize_stakeholder_input(data) return organized_input except Exception as e: return f"Fout bij verwerken stakeholder input: {str(e)}" def _organize_stakeholder_input(self, data: Dict) -> str: stakeholders = data.get("stakeholders", []) requirements = data.get("requirements", []) priorities = data.get("priorities", []) organized = { "product_managers": [], "developers": [], "designers": [], "end_users": [] } for stakeholder in stakeholders: role = stakeholder.get("role", "unknown") input_text = stakeholder.get("input", "") if role in organized: organized[role].append({ "input": input_text, "timestamp": stakeholder.get("timestamp"), "priority": stakeholder.get("priority", "medium") }) return json.dumps(organized, indent=2) ``` ## Viewpoint Synthesizer ```python class ViewpointSynthesizerTool(BaseTool): name = "viewpoint_synthesizer" description = "Synthetiseer verschillende standpunten en identificeer gemeenschappelijke thema's" def _run(self, organized_input: str) -> str: input_data = json.loads(organized_input) synthesis = self._synthesize_viewpoints(input_data) return synthesis def _synthesize_viewpoints(self, input_data: Dict) -> str: common_themes = [] conflicts = [] agreements = [] # Analyseer input per rol for role, inputs in input_data.items(): for item in inputs: themes = self._extract_themes(item["input"]) common_themes.extend(themes) # Identificeer conflicten en overeenkomsten theme_counts = {} for theme in common_themes: theme_counts[theme] = theme_counts.get(theme, 0) + 1 high_frequency_themes = [theme for theme, count in theme_counts.items() if count >= 2] # Thema's genoemd door minstens 2 stakeholders return json.dumps({ "common_themes": high_frequency_themes, "theme_frequency": theme_counts, "conflicting_viewpoints": conflicts, "agreement_areas": agreements }, indent=2) def _extract_themes(self, text: str) -> List[str]: # Vereenvoudigde thema-extractie themes = [] keywords = ["gebruiksvriendelijk", "snel", "veilig", "schaalbaar", "kosteneffectief", "innovatie", "compatibiliteit"] for keyword in keywords: if keyword in text.lower(): themes.append(keyword) return themes ``` ## Consensus Generator ```python class ConsensusGeneratorTool(BaseTool): name = "consensus_generator" description = "Genereer op consensus gebaseerde aanbevelingen" def _run(self, synthesis_data: str) -> str: synthesis = json.loads(synthesis_data) recommendations = self._generate_recommendations(synthesis) return recommendations def _generate_recommendations(self, synthesis: Dict) -> str: common_themes = synthesis.get("common_themes", []) theme_frequency = synthesis.get("theme_frequency", {}) recommendations = [] priority_levels = { "hoog": [], "medium": [], "laag": [] } # Genereer aanbevelingen gebaseerd op thema-frequentie for theme, frequency in theme_frequency.items(): if frequency >= 3: priority = "hoog" elif frequency == 2: priority = "medium" else: priority = "laag" recommendation = { "theme": theme, "priority": priority, "action": self._generate_action_for_theme(theme), "supporting_stakeholders": frequency } priority_levels[priority].append(recommendation) return json.dumps({ "high_priority_recommendations": priority_levels["hoog"], "medium_priority_recommendations": priority_levels["medium"], "low_priority_recommendations": priority_levels["laag"], "consensus_score": self._calculate_consensus_score(theme_frequency) }, indent=2) def _generate_action_for_theme(self, theme: str) -> str: actions = { "gebruiksvriendelijk": "Focus op intuïtieve UI/UX design en gebruikersonderzoek", "snel": "Optimaliseer prestaties en implementeer lazy loading", "veilig": "Implementeer encryptie en regelmatige security audits", "schaalbaar": "Gebruik microservices architectuur en cloud scaling", "kosteneffectief": "Prioriteer MVP features en gebruik open-source oplossingen" } return actions.get(theme, "Standaard implementatie aanpak") def _calculate_consensus_score(self, theme_frequency: Dict) -> float: total_mentions = sum(theme_frequency.values()) unique_themes = len(theme_frequency) if total_mentions == 0: return 0.0 return round(sum(theme_frequency.values()) / (unique_themes * 3), 2) ``` ## Beveiliging en Authenticatie ```python from flask import Flask, request, jsonify from flask_jwt_extended import JWTManager, jwt_required, create_access_token from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash app = Flask(__name__) app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'jwt-geheim-sleutel' jwt = JWTManager(app) class UserManager: def __init__(self): self.users = {} def register_user(self, username: str, password: str, role: str): self.users[username] = { 'password_hash': generate_password_hash(password), 'role': role } def authenticate_user(self, username: str, password: str) -> bool: user = self.users.get(username) if user and check_password_hash(user['password_hash'], password): return True return False user_manager = UserManager() collaboration_agent = CollaborationAgent() @app.route('/login', methods=['POST']) def login(): data = request.get_json() username = data.get('username') password = data.get('password') if user_manager.authenticate_user(username, password): access_token = create_access_token(identity=username) return jsonify(access_token=access_token) return jsonify({"msg": "Ongeldige credentials"}), 401 @app.route('/submit-input', methods=['POST']) @jwt_required() def submit_stakeholder_input(): data = request.get_json() result = collaboration_agent.tools[0]._run(json.dumps(data)) return jsonify({"result": json.loads(result)}) @app.route('/generate-recommendations', methods=['POST']) @jwt_required() def generate_recommendations(): synthesis_data = request.get_json().get('synthesis_data') result = collaboration_agent.tools[2]._run(synthesis_data) return jsonify({"recommendations": json.loads(result)}) ``` ## Configuratie en Gebruik ```python # Initialisatie def setup_collaboration_environment(): # Registreer gebruikers user_manager.register_user("product_manager", "wachtwoord123", "product_manager") user_manager.register_user("developer", "dev456", "developer") user_manager.register_user("designer", "design789", "designer") # Start de agent agent = CollaborationAgent() return agent # Voorbeeld gebruik def example_workflow(): agent = setup_collaboration_environment() # Stakeholder input stakeholder_data = { "stakeholders": [ { "role": "product_manager", "input": "We moeten focussen op gebruiksvriendelijkheid en snelheid", "priority": "high" }, { "role": "developer", "input": "Technische schaalbaarheid en veiligheid zijn cruciaal", "priority": "high" } ] } # Verwerk input organized = agent.tools[0]._run(json.dumps(stakeholder_data)) synthesis = agent.tools[1]._run(organized) recommendations = agent.tools[2]._run(synthesis) print("Aanbevelingen:", recommendations) if __name__ == "__main__": example_workflow() ``` ## Beveiligingseisen 1. **Authenticatie Vereist**: Alle deelnemers moeten inloggen 2. **Role-Based Access Control**: - Product managers: volledige toegang - Developers: technische input en review - Designers: UI/UX focusgebied 3. **Data Encryptie**: Alle communicatie versleuteld (HTTPS) 4. **Audit Log**: Alle beslissingen en input gelogd 5. **Input Validatie**: Preventie van malafide input ## Gebruik ```bash # Start de applicatie python collaboration_agent.py # Gebruik curl voor testing curl -X POST http://localhost:5000/login \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"username":"product_manager","password":"wachtwoord123"}' # Gebruik token voor authenticated requests curl -X POST http://localhost:5000/generate-recommendations \ -H "Authorization: Bearer <JWT_TOKEN>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"synthesis_data": "..."}' ``` Deze implementatie biedt een robuust framework voor collaboratieve besluitvorming met geïntegreerde beveiliging en consensus-gerichte aanbevelingen.