Bekijk AI-tools op basis van wat je gedaan wilt krijgen.
Tools per doel26 stapsgewijze gidsen→Alle categorieënPer doel
Een AI-functie die in een demo werkt, is maar een klein deel van het werk. De demo is één prompt, één model en vijf vriendelijke invoeren. Het product is hetzelfde, maar dan tegenover duizenden onvoorspelbare gebruikers, met je eigen data erachter, een rekening die met het gebruik meegroeit en de behoefte om te weten wanneer antwoorden slechter worden.
De stack heeft dus lagen. Een model, bereikbaar via een API of zelf gehost. Prompts waarvan je versies bijhoudt zoals bij code. Retrieval en geheugen, zodat het model antwoordt vanuit jouw content in plaats van te gokken. Eventueel een agentlus met tools die het mag aanroepen. Gewone applicatiecode eromheen, en dan tests, evaluatie en een plek om uit te rollen.
Codeeragenten schrijven nu een groot deel van die applicatiecode, en appbuilders kunnen uit een beschrijving een werkende front-end maken. Wat ze niet beslechten, is het technische oordeel: welk model goed genoeg is voor de taak tegen aanvaardbare kosten, hoe je de kwaliteit meet voordat gebruikers het doen, welke data je systeem mag verlaten en wat er gebeurt als het model stellig ongelijk heeft. Modellen en hun voorwaarden veranderen ook vaak, dus ontwerp de app zo dat je een model kunt verwisselen zonder alles te herschrijven.
Voor wie deze gids is Ontwikkelaars, technische oprichters en kleine productteams die een functie met een taalmodel aan een product toevoegen of er een nieuwe app omheen bouwen en een overzicht van de tooling willen voordat ze een stack kiezen.
Een gangbare eerste ronde voor een prototype: modellen vergelijken op je eigen prompts, de code met een agent schrijven, vroeg tracing toevoegen en dan uitrollen. De keuzes volgen die volgorde, geen ranglijst.
Zet je ruwe taakbeschrijving om in een gestructureerde prompt en test die op twintig echte invoeren.
Beschrijf de kleinst mogelijke versie van de functie en bekijk het plan voordat je wijzigingen accepteert.
Schakel tracing in vanaf het eerste prototype, zodat elk slecht antwoord een testgeval wordt.
Je bepaalt welk model of welke modellen de app aanroept, en weegt daarbij de kwaliteit van de uitvoer op je eigen taak, snelheid, contextgrootte, kosten per verzoek, privacyvereisten en of je een gehoste API wilt of een open model dat je zelf draait.
Offers its language models through a token-billed API that accepts OpenAI-style and Anthropic-style requests, with JSON output and tool calls.
AI-onderzoeksbedrijf met een chatassistent, een desktop-harness en een API met tokenfacturering voor zijn taalmodellen.
Runs open-source models inside secure hardware enclaves and exposes them through an OpenAI-compatible API, for apps that handle sensitive data.
Private AI-cloud die modellen binnen beveiligde hardware-enclaves draait, aangeboden als chatapp, inference-API en containers.
Voordat je applicatiecode schrijft, werk je de instructies uit: systeemprompt, voorbeelden, uitvoerformaat. Je probeert ze uit op echte invoer, ook lastige, en bewaart elke versie, zodat je wijzigingen kunt vergelijken.
Zet een kort, ruw verzoek om in een heldere, gestructureerde prompt en bewaart elke prompt in een doorzoekbare bibliotheek om te hergebruiken.
Promptgenerator die een ruw verzoek omzet in een gestructureerde prompt voor ChatGPT, Claude, Gemini en andere modellen.
Analyzes a prompt for strengths and weaknesses, rewrites it in rounds and records each version so earlier ones can be recovered.
Promptwerkomgeving om prompts voor tekst-, beeld- en videomodellen te genereren, analyseren, optimaliseren en terug te herleiden.
Je koppelt de app zo aan modellen dat hij productie overleeft: sleutels die server-side blijven, nieuwe pogingen en terugvalopties als een aanbieder uitvalt, ratelimieten, bijhouden van uitgaven en GPU-hosting als je een open model zelf serveert.
De AI Gateway stuurt verzoeken via één dienst naar veel AI-modellen, met terugval, load balancing, nieuwe pogingen en bewaking van de uitgaven.
Cloudplatform voor het uitrollen van webapps en AI-agents, met een AI-gateway, sandboxes, workflows en een wereldwijd CDN.
Serves LLMs and media models through endpoints on autoscaling GPU containers that scale to zero when idle.
Serverless cloudplatform voor AI-inferentie, training, sandboxes en batchjobs op GPU's.
Documents how to call its models from application code and coding agents, with thinking mode that can be switched off per request.
AI-onderzoeksbedrijf met een chatassistent, een desktop-harness en een API met tokenfacturering voor zijn taalmodellen.
De meeste nuttige apps antwoorden vanuit specifieke content: je documentatie, de bestanden van een klant, het live web, eerdere gesprekken. Je neemt die content op en indexeert haar, haalt per verzoek de relevante stukken op en geeft ze met bronnen aan het model.
Zoekt, scrapet en crawlt websites via een API en geeft Markdown of gestructureerde JSON terug die geschikt is voor retrievalpipelines.
Webdata-API die websites doorzoekt, scrapet, crawlt en er interactie mee heeft, en schone uitvoer voor AI-toepassingen levert.
Slaat embeddings op en indexeert ze in een Postgres-database, zodat de applicatie met de gekozen modellen op gelijkenis kan zoeken.
Postgres-ontwikkelplatform met authenticatie, directe API's, edge functions, realtime, opslag en vectorembeddings.
Neemt documentatie, tickets en wiki’s op en biedt een Retrieval API die voor een zoekopdracht relevante fragmenten met bron-URL’s teruggeeft.
Platform voor inlezen en ophalen dat bedrijfsdocumentatie, tickets en wiki's omzet in AI-agents en een zoek-API.
Builds a per-user graph of dated facts from data and conversations and returns the context a task needs in one call.
Context- en geheugenlaag voor AI-agents die beheerde kennisgrafen opbouwt uit bedrijfsdata, documenten en gesprekken.
Moet de app acties uitvoeren en niet alleen antwoorden, dan bouw je een agentlus: het model beslist welke tool het aanroept, jouw code voert die uit en geeft het resultaat terug. Je bepaalt de tools, hun rechten en wanneer een mens moet bevestigen.
Biedt de open-sourcebibliotheken langchain, langgraph en deepagents om agenten te schrijven met verschillende mate van controle.
Open-sourceframeworks voor agents plus het LangSmith-platform om AI-agents te traceren, te evalueren en uit te rollen.
Publishes ordinary Python functions as MCP tools, generating their schemas and handling validation, transport and authentication.
Python-framework voor het bouwen van Model Context Protocol-servers, clients en interactieve apps.
Verbindt een agent met MCP-servers uit een catalogus en beheert OAuth, inloggegevens en sessies voor die verbindingen.
Register en verbindingslaag die AI-agents koppelt aan MCP-servers, met beheerde OAuth en inloggegevens.
Rond het model zit een gewone applicatie: API-routes, datamodellen, authenticatie, achtergrondtaken, een gebruikersinterface. Je schrijft, reviewt en test die code, steeds vaker door taken aan een codeeragent te delegeren en zijn wijzigingen na te lopen.
Neemt een geschreven ontwikkeltaak aan, verkent de codebase, stelt een plan voor en voert de wijzigingen uit, zodat jij ze kunt accepteren of herzien.
AI-codeeragent en editor die code plant, schrijft en beoordeelt op de desktop, in de terminal en in de cloud.
Plant programmeertaken, bewerkt bestanden, draait tests en opent pull requests in je repository, en vraagt toestemming voordat hij bestanden wijzigt of commando’s uitvoert.
De AI-codeeragent van Anthropic die plant, code bewerkt, tests draait en pull requests opent vanuit je terminal of IDE.
Runs as an open source coding agent in the terminal, desktop or IDE and connects to many model providers, including locally hosted models.
Open-source AI-codeeragent voor de terminal, desktop en IDE die werkt met modellen van veel aanbieders.
Reviewt elke pull request met opmerkingen per regel en suggesties die je direct kunt committen, wat helpt als een groot deel van de code door agenten is geschreven.
AI-codereview die commentaar geeft op elke pull request, met PR-triage, uitleg bij wijzigingen en beveiligingsmonitoring.
Sommige apps hebben meer nodig dan tekst: gesproken antwoorden, transcriptie, spraakgesprekken in realtime, gegenereerde afbeeldingen of clips. Dat zijn aparte modellen met eigen API’s, latentiebudgetten en gebruiksregels.
Supplies realtime text-to-speech, speech-to-text and a speech-to-speech API that streams audio over one WebSocket or WebRTC link.
Realtime AI-stemplatform met tekst-naar-spraak, spraak-naar-tekst, een spraak-naar-spraak-API en LLM-routering.
Biedt WebRTC-infrastructuur en onderhoudt Pipecat, een open-sourceframework voor het orkestreren van realtime AI-spraakagenten.
Ontwikkelaarsplatform voor realtime spraak, video en AI-agents, gebouwd op WebRTC-infrastructuur en het open-sourceframework Pipecat.
Stelt zijn video- en beeldgeneratiemodellen beschikbaar via een ontwikkelaars-API met documentatie en een modelrouter.
AI-platform voor het genereren en bewerken van video, afbeeldingen en audio, met een API voor ontwikkelaars en world models.
Je bouwt een testset uit echte invoer, scoort de uitvoer vóór elke wijziging en volgt na de lancering elk verzoek, zodat fouten, kosten en latentie zichtbaar zijn. Menselijke beoordeling dekt wat automatisch scoren niet kan beoordelen.
Het platform LangSmith legt elke stap van een agentrun vast, bouwt datasets uit echte traces en draait online en offline evaluaties.
Open-sourceframeworks voor agents plus het LangSmith-platform om AI-agents te traceren, te evalueren en uit te rollen.
Zet AI-evaluatoren in tegen chat- en spraakagenten om vóór de release te controleren op hallucinaties, vooroordelen, toxiciteit en compliancekwesties.
Cloud voor softwaretests, voorheen LambdaTest, met AI-agents die tests voor web-, mobiele en AI-apps plannen, schrijven en uitvoeren.
De AI-observability volgt de gebeurtenissen die de modelaanroepen van een applicatie genereren, naast sessiereplays en foutopsporing voor de rest van de app.
Dataplatform voor producten dat analyse, sessie-opnames, feature flags, foutopsporing en een datawarehouse combineert, met AI erbovenop.
De app heeft een front-end nodig, gebruikersaccounts, hosting, een domein en een releaseproces met previews en rollback. Voor een prototype of interne tool kan dit gegenereerd worden, voor een product is het weloverwogen engineering.
Bouwt en rolt een project uit bij elke Git-push, geeft elke wijziging een eigen preview-URL en maakt directe rollback mogelijk.
Cloudplatform voor het uitrollen van webapps en AI-agents, met een AI-gateway, sandboxes, workflows en een wereldwijd CDN.
Bouwt een webapp uit een beschrijving in gewone taal met een live preview en regelt hosting en authenticatie op het platform.
AI-bouwer voor apps en websites die beschrijvingen in gewone taal omzet in werkende full-stacksoftware.
Genereert een webapplicatie uit een prompt, synchroniseert de code met GitHub en publiceert hem naar productie.
De AI-appbouwer van Vercel die prompts omzet in full-stack webapps en ze publiceert.
Regelt registraties en logins en stelt databasetabellen beschikbaar via REST-endpoints, zodat de app een backend heeft zonder eigen servercode.
Postgres-ontwikkelplatform met authenticatie, directe API's, edge functions, realtime, opslag en vectorembeddings.
Begin met een gehoste API, tenzij je een duidelijke reden hebt om dat niet te doen. Daarop bouw je sneller en je hebt geen GPU-beheer nodig. Zelf een open model draaien is zinvol als data in je eigen omgeving moet blijven, als je wilt finetunen of als het volume zo hoog is dat eigen rekenkracht goedkoper uitkomt. Veel teams prototypen op een API en bekijken de keuze opnieuw zodra het gebruik bekend is.
Vaak niet. Eén modelaanroep met goede instructies en opgehaalde context dekt veel functies: samenvatten, indelen, informatie uitlezen, antwoorden uit documenten. Een framework verdient zijn plek als het model uit tools moet kiezen, meerdere stappen moet doorlopen, een toestand moet bijhouden of fouten moet opvangen. Een framework vroeg toevoegen brengt ook extra concepten mee om te debuggen, dus begin eenvoudig en neem het in gebruik zodra de eenvoudige aanpak niet meer volstaat.
Een prototype of interne tool wel. Appbuilders in deze gids genereren uit een beschrijving een werkende webapp met login en hosting. Een product dat klantgegevens en betalingen verwerkt, is iets anders: iemand moet verstand hebben van beveiliging, kosten en foutafhandeling. Een verstandige route is zonder code prototypen, testen met echte gebruikers en pas dan een ontwikkelaar erbij halen voordat je opschaalt.
Verzamel een set echte invoeren, schrijf voor elke invoer op hoe een goed antwoord eruitziet en scoor het systeem daaraan vóór elke wijziging. Neem moeilijke en vijandige gevallen mee. Combineer automatische controles met menselijke beoordeling van een steekproef. Lanceer voor een kleine groep met tracing aan, lees de fouten en geef steeds meer mensen toegang naarmate het foutpercentage voor jouw toepassing aanvaardbaar wordt.
Een redacteur deelt de tools in bij een fase, op basis van het profiel van elke tool. De lijst groeit naarmate er meer profielen verschijnen. Alle gidsen
