Op een gewone doordeweekse dag draaien er bij mij acht projecten tegelijk, elk met een eigen team van vier agents. Dat zijn 32 digitale collega's die bouwen, reviewen, schrijven en uitzoeken — terwijl ik stuur vanaf één terminal. Zo ziet dat eruit, en zo houd ik het beheerst.On an ordinary weekday I have eight projects running at once, each with its own team of four agents. That is 32 digital colleagues building, reviewing, writing and researching — while I steer from a single terminal. This is what it looks like, and this is how I keep it under control.
Bij WIDE praten we veel over de agentic workforce. Dit artikel gaat niet over de theorie, maar over mijn eigen werkdag. Want wat ik het liefst wil laten zien: het is vandaag al verrassend gemakkelijk om met vijf, zes, zeven of meer agents tegelijk aan verschillende klussen te werken. Programmeerwerk, maar net zo goed het oplossen van problemen, het uitwerken van casussen, het schrijven van content en gericht onderzoek op het web.At WIDE we talk a lot about the agentic workforce. This article is not about the theory but about my own working day. Because what I most want to show is this: it is already surprisingly easy to have five, six, seven or more agents working on different jobs at the same time. Programming, but equally solving problems, working out cases, writing content and targeted research on the web.
Het pa-systeem: een vast team per projectThe pa system: a regular team per project
De ruggengraat van mijn werkdag is wat ik het pa-systeem noem — pa als in persoonlijk assistent. Elk project krijgt hetzelfde vaste team van vier agents, elk met een eigen rol en een eigen karakter:The backbone of my working day is what I call the pa system — pa as in personal assistant. Every project gets the same regular team of four agents, each with its own role and its own character:
Orchestrator en persoonlijk assistent. Verdeelt het werk, bewaakt taken en termijnen, houdt de inbox bij en legt beslispunten aan mij voor.Orchestrator and personal assistant. Distributes the work, guards tasks and deadlines, keeps the inbox and puts decision points to me.
Ontwikkelaar. Bouwt, schrijft en zoekt uit — het uitvoerende werk, van code tot content.Developer. Builds, writes and investigates — the executing work, from code to content.
Senior developer en reviewer. Kijkt over Pauls schouder mee, toetst architectuurkeuzes en keurt werk goed of af.Senior developer and reviewer. Looks over Paul's shoulder, tests architectural choices and approves or rejects work.
Tweede reviewer — bewust op een ander model (ChatGPT). Een frisse blik uit een andere modelfamilie vangt fouten die binnen één familie blijven liggen.Second reviewer — deliberately on a different model (ChatGPT). A fresh pair of eyes from another model family catches errors that stay hidden within a single family.
Dit viertal kan ik op elk moment, parallel, op elk project inzetten waar ik ze nodig heb. Draai ik acht projecten tegelijk, dan werken er dus 32 agents voor me — en het opstarten van een extra team kost seconden, geen sollicitatieronde.I can deploy this foursome at any moment, in parallel, on any project where I need them. With eight projects running, that means 32 agents working for me — and starting an extra team takes seconds, not a hiring round.
Het mooie: dit patroon is niet voorbehouden aan software. Een aanbestedingscasus, een marktverkenning, een nieuwsbriefeditie of een lastig productieprobleem doorloopt precies dezelfde keten. De rollen blijven gelijk; alleen het vakgebied wisselt.The beauty of it: this pattern is not reserved for software. A tender case, a market survey, a newsletter edition or a stubborn production problem passes through exactly the same chain. The roles stay the same; only the subject matter changes.
Het harnas: zo blijft het beheerstThe harness: how it stays under control
Tweeëndertig agents die zelfstandig werken klinkt als een recept voor ongelukken. Dat valt in de praktijk mee — maar alleen omdat er om elke agent een harnas staat. De belangrijkste onderdelen:Thirty-two agents working independently sounds like a recipe for accidents. In practice it is manageable — but only because every agent is surrounded by a harness. The main components:
- Eigen identiteit en afgebakende rechten. Elke agent werkt in zijn eigen map of werkkopie, met alleen de toegangsrechten die zijn rol vraagt. De deploy-sleutel van een webserver kan bijvoorbeeld níets anders dan bestanden overzetten — een shell openen is technisch onmogelijk gemaakt.Own identity and bounded permissions. Every agent works in its own directory or working copy, with only the access rights its role requires. A web server's deploy key, for instance, can do nothing but transfer files — opening a shell has been made technically impossible.
- Harde poorten op onomkeerbare acties. Publiceren, mailen, verwijderen: daarvoor geldt een vaste regel — eerst een controleerbaar voorstel, dan mijn expliciete akkoord. Onze wekelijkse nieuwsbrief is een goed voorbeeld: een agent bouwt de editie en zet een lokale proefversie klaar, maar de verzending aan abonnees kan pas nadat ik heb getekend.Hard gates on irreversible actions. Publishing, mailing, deleting: a fixed rule applies — first a verifiable proposal, then my explicit approval. Our weekly newsletter is a good example: an agent builds the edition and stages a local preview, but sending it to subscribers is only possible after I have signed off.
- Review door een tweede modelfamilie. Anton reviewt als senior, maar Cody kijkt óók — vanuit een ander model. Twee onafhankelijke beoordelaars met verschillende blinde vlekken vangen samen meer dan twee dezelfde.Review by a second model family. Anton reviews as the senior, but Cody looks too — from a different model. Two independent reviewers with different blind spots catch more together than two identical ones.
- Audittrail. Elke wijziging staat in versiebeheer, elke run in een logboek, elke verzending in een verzendregister. Achteraf is altijd te reconstrueren wie wat wanneer deed — en waarom.Audit trail. Every change is in version control, every run in a log, every mailing in a dispatch register. Afterwards it is always possible to reconstruct who did what, when — and why.
- Eerlijke rapportage. Agents rapporteren wat is geverifieerd en wat niet lukte, mét oorzaak. Een agent die netjes meldt „dit kreeg ik niet bevestigd" is meer waard dan een die altijd „gelukt" zegt.Honest reporting. Agents report what has been verified and what failed, including the cause. An agent that neatly reports "I could not confirm this" is worth more than one that always says "done".
De werkplek: van Windows tot agentThe workbench: from Windows to agent
Mijn opstelling is bewust alledaags — een gewone Windows-laptop, geen serverpark onder het bureau:My setup is deliberately ordinary — a regular Windows laptop, no server rack under the desk:
- Windows 11
Het vertrouwde bureaublad; mail, browser en kantoorwerk blijven waar ze waren.The familiar desktop; mail, browser and office work stay where they were.
- WSL2 · Ubuntu
Een volwaardige Linux-omgeving ín Windows — daar leven de projecten, de gereedschappen en de agents.A full Linux environment inside Windows — home to the projects, the tools and the agents.
- Windows Terminal
Eén venster met tabbladen naar alles; na dertig jaar terminals voelt dit als thuiskomen.One window with tabs to everything; after thirty years of terminals this feels like coming home.
- Herdr
Het vogelvluchtscherm: alle projecten (spaces) en agent-panes naast elkaar, met status, wachtpunten en kosten in één oogopslag — zie de video hierboven.The bird's-eye view: all projects (spaces) and agent panes side by side, with status, decision points and costs at a glance — see the video above.
- Claude Code
De motor. Elke agent is een Claude Code-sessie met eigen instructies, geheugen, vaardigheden en rechten.The engine. Every agent is a Claude Code session with its own instructions, memory, skills and permissions.
- E-mail
De afstandsbediening. Onderweg mail ik een opdracht; Cas leest de inbox, zet het team aan het werk en mailt het resultaat terug. Volwaardig werken zonder terminal in de buurt.The remote control. On the road I email an assignment; Cas reads the inbox, puts the team to work and emails the result back. Full-fledged working without a terminal nearby.
Eerlijk is eerlijk: dit is nog niet voor iedereenIn all honesty: this is not for everyone yet
Voor mij is dit een thuiskomst — ik werk al tientallen jaren met terminals en Linux-systemen, en die ervaring betaalt zich nu dubbel uit. Maar dat is precies het eerlijke verhaal: wie die achtergrond niet heeft, ervaart de huidige generatie gereedschap als technisch en hoekig.For me this is a homecoming — I have worked with terminals and Linux systems for decades, and that experience is now paying off twice over. But that is precisely the honest story: without that background, the current generation of tooling feels technical and angular.
Wat vandaag al soepel gaatWhat already runs smoothly
- Vijf tot tien agents parallel aansturen vanaf één schermSteering five to ten agents in parallel from a single screen
- Dezelfde teamopzet voor code, casussen, content en onderzoekThe same team pattern for code, cases, content and research
- Op afstand werken via e-mail, met Cas als tussenpersoonWorking remotely by email, with Cas as the go-between
- Beheersing via rechten, poorten, review en audittrailControl through permissions, gates, review and audit trail
Wat nog schuurtWhat still chafes
- De drempel is technisch: terminal- en Linux-kennis is nu nog vrijwel een voorwaardeThe barrier is technical: terminal and Linux knowledge is still all but a prerequisite
- Opschalen naar multi-user en multi-tenant voor enterprisegebruik is nog lastigScaling to multi-user and multi-tenant for enterprise use remains hard
- Wie agents autonoom wil laten draaien, ontkomt niet aan een serverAnyone who wants agents running autonomously cannot avoid a server
Mijn verwachting is dat dit snel kantelt. De bouwstenen zijn er; wat ontbreekt zijn de gebruiksvriendelijke schillen eromheen. Ik verwacht dat de komende periode oplossingen brengt waarmee ook niet-technische professionals een agent-team kunnen aansturen — net zoals niemand meer een opdrachtregel nodig heeft om een website te beheren.My expectation is that this will tip quickly. The building blocks are there; what is missing are the user-friendly shells around them. I expect the coming period to bring solutions that let non-technical professionals steer an agent team too — just as nobody needs a command line to run a website any more.
En wat kost dat dan?And what does it cost?
Ik werk met twee vaste abonnementen van € 200 per maand — een vast bedrag, onbeperkt gebruik binnen redelijke grenzen. Interessant wordt het als je het werkelijke verbruik tegen API-tarieven afzet: mijn agents verwerken dagelijks voor ruim $ 1.500 aan tokens. Op maandbasis is dat zo'n $ 50.000 aan rekenwerk — voor € 400.I work with two flat-rate subscriptions of € 200 per month — a fixed amount, unlimited use within reasonable bounds. It gets interesting when you set the actual consumption against API rates: my agents process well over $ 1,500 worth of tokens every day. Per month that is some $ 50,000 of compute — for € 400.
Dat verschil is natuurlijk niet houdbaar. Mijn verwachting: de prijsmodellen groeien toe naar wat de agents wérkelijk opleveren. Je betaalt straks niet per token, maar naar rato van het financiële nut dat een agent voor je organisatie realiseert. En daar zit ook mijn zorg: het gebruik van de beste AI-modellen wordt dan heel erg duur. Levert een agent je organisatie € 100.000 op, dan krijg je die AI-toegang niet voor € 1.000 — reken eerder op € 20.000 of € 30.000. Mijn hoop is daarom gevestigd op open source: er komen steeds meer vrij beschikbare modellen met nagenoeg dezelfde capaciteit als de dure commerciële — en die houden de prijs van AI-toegang straks in toom.That gap is obviously not sustainable. My expectation: pricing models will grow towards what the agents actually deliver. Before long you will pay not per token, but in proportion to the financial value an agent realises for your organisation. And that is where my concern lies: using the best AI models will then become very expensive. If an agent delivers € 100,000 of value to your organisation, you will not get that AI access for € 1,000 — expect € 20,000 or € 30,000 instead. My hope therefore rests on open source: freely available models are emerging with nearly the same capability as the expensive commercial ones — and they will keep the price of AI access in check.
Tot slotIn closing
Een agentic workforce is geen toekomstmuziek meer; hij draait bij mij elke dag, op een gewone laptop. De techniek is er. De winst zit voor organisaties in de twee dingen die in dit verhaal steeds terugkwamen: een doordachte rolverdeling — bouwen, reviewen, orkestreren — en een harnas van vakkennis, controle en security by design eromheen. Wie die twee op orde heeft, kan vandaag beginnen.An agentic workforce is no longer a promise; it runs at my place every day, on an ordinary laptop. The technology is there. For organisations, the gain lies in the two things that kept returning in this story: a well-considered division of roles — building, reviewing, orchestrating — and a harness of domain expertise, control and security by design around it. Get those two right and you can start today.
Doorpraten over wat een agentic workforce voor jouw organisatie kan betekenen? Mail Dennis.Want to discuss what an agentic workforce could mean for your organisation? Email Dennis.