Breng uw eigen AI-agent naar WhatsApp: koppel elk framework (LangGraph, ADK, eigen code) met een webhook-endpoint

U kunt bijna elke AI-agent aan WhatsApp koppelen zonder hem te herschrijven. Laat uw agent, gebouwd met LangGraph, Google ADK, CrewAI of uw eigen code, draaien achter een HTTPS-endpoint en voeg hem in MonoChat toe als AI Harness met de provider Custom: een endpoint-URL en een gedeeld geheim. Plaats een AI Agent-node in een flow, koppel uw WhatsApp-nummer en uw agent beantwoordt klanten op WhatsApp en elk ander kanaal dat MonoChat koppelt, met een gedeelde inbox en overdracht aan een medewerker eromheen.

Deze gids is voor teams die al een agent hebben, of volledige controle willen over hoe die werkt. Hij behandelt wanneer uw eigen agent meebrengen zinvol is, waarvoor uw endpoint verantwoordelijk is, de installatie in MonoChat en de details die in productie tellen.

Waarom uw eigen agent meebrengen?

De meeste platforms voor klantberichten komen met één ingebouwde AI-agent. Dat is handig totdat:

• Uw agent al is gebouwd. Uw ontwikkelaars hebben maanden besteed aan een LangGraph-graaf of een ADK-opzet met meerdere agents, met evaluaties en tests. Alles opnieuw bouwen in de botbuilder van een leverancier gooit dat werk weg.
• U eigen logica nodig heeft. Prijsregels, geschiktheidscontroles, compliancestappen of interne systemen die alleen uw code kan bereiken.
• U het framework zelf wilt kiezen. Frameworks veranderen snel. Vandaag is het LangGraph; volgend jaar misschien iets anders. Uw kanalen en inbox horen daar niet mee te hoeven veranderen.
• Gegevens bij u moeten blijven. Sommige organisaties willen dat het redeneren en de toolaanroepen van de agent op hun eigen infrastructuur draaien.

De Agent Harness van MonoChat is hiervoor gebouwd: breng uw eigen agentframework mee en houd alles eromheen, de kanalen, de inbox, de mensen, op één plek.

Hoe de Custom harness werkt

Zie het als een taakverdeling.

MonoChat verzorgt de gesprekslaag:

• De officiële verbindingen met WhatsApp, Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, webchat, SMS en voice (MonoChat is een officiële Meta Business Partner).
• De flow die bepaalt wanneer de agent wordt aangeroepen, via de AI Agent-node.
• De gedeelde teaminbox, waar een medewerker met de volledige geschiedenis kan overnemen.

Uw endpoint verzorgt de agent:

• Het gesprek van MonoChat ontvangen.
• Uw agent draaien: het redeneren, de tools, het geheugen.
• Het antwoord van de agent teruggeven.

Ertussen zit een gedeeld geheim, een waarde die beide kanten kennen, zodat uw endpoint kan controleren of een verzoek van uw MonoChat-account komt. MonoChat bepaalt het exacte verzoek- en antwoordformaat dat uw endpoint implementeert; als u dat nog niet heeft, neem contact met ons op en we delen het met uw ontwikkelaars.

Wat uw endpoint moet doen

Welk framework u ook gebruikt, een productieklaar agent-endpoint heeft een paar taken.

Verifieer elk verzoek

Controleer het gedeelde geheim bij elke aanroep en weiger alles wat niet overeenkomt. Bewaar het geheim in uw secretsmanager of omgevingsvariabelen, niet in code, en roteer het als het ooit wordt blootgesteld.

Houd elk gesprek gescheiden

Klanten schrijven parallel. Zorg dat de status, het geheugen en eventuele werkbestanden van uw agent beperkt zijn tot één gesprek, zodat de gegevens van de ene klant nooit in het antwoord aan een ander terechtkomen.

Antwoord in chatformaat

Agents die voor web-apps zijn gebouwd, schrijven vaak lange, opgemaakte antwoorden. WhatsApp wordt op een telefoon gelezen. Vraag uw agent om korte berichten, één vraag tegelijk, en houd zware Markdown uit de antwoorden.

Faal hoorbaar, niet stilzwijgend

Als een tool een time-out krijgt of uw modelprovider een fout teruggeeft, geef dan een duidelijke fout terug in plaats van een half afgemaakt antwoord. Een voorspelbare fout laat de flow het juiste doen, bijvoorbeeld het gesprek overdragen aan een medewerker.

Wees snel

Klanten verwachten binnen enkele seconden een antwoord. Houd langlopend werk waar mogelijk buiten het antwoordpad en maak uw tools snel of asynchroon.

Stap voor stap in MonoChat

1. Implementeer uw agent achter HTTPS

Host uw LangGraph-, ADK-, CrewAI- of eigen agent op uw eigen server of cloud, bereikbaar via HTTPS. Implementeer het verzoek- en antwoordformaat van MonoChat en de controle van het gedeelde geheim.

2. Voeg een AI Harness toe met de provider Custom

Voeg in MonoChat een AI Harness toe, kies Custom en voer uw endpoint-URL en gedeeld geheim in. U voegt de harness één keer toe en kunt hem in zoveel flows gebruiken als u wilt.

3. Voeg een AI Agent-node toe aan een flow

Voeg in de flow die binnenkomende gesprekken ontvangt een AI Agent-node toe en selecteer uw eigen harness. Gebruik de flow eromheen voor waar flows het best in zijn: begroeten, routeren op taal of onderwerp, openingstijden en de weg naar een medewerker.

4. Stel een budget per run in

Elke AI Agent-node ondersteunt budgetlimieten per run. Gebruik ze als vangnet naast de limieten die u al in uw eigen code afdwingt.

5. Koppel WhatsApp en andere kanalen

Koppel uw WhatsApp Business-nummer en koppel dezelfde flow daarna aan de andere kanalen die u gebruikt. Per kanaal is er geen extra integratiewerk: uw endpoint ziet gesprekken, geen kanaal-API’s.

6. Test en ga daarna live

Speel echte klantberichten opnieuw af via de flow. Controleer toolaanroepen, reactietijden, toon en overdracht. Volg de eerste dagen live verkeer nauwgezet en verbreed daarna wat de agent mag doen.

Notities per framework

LangGraph. Een graaf van nodes en edges past natuurlijk bij supporttrajecten (triage, opzoeken, oplossen, escaleren). Verpak de gecompileerde graaf in een kleine HTTP-service, laad de status van het gesprek bij elk verzoek en geef het laatste bericht terug.

Google ADK. De multi-agentbomen van ADK, een coördinator met gespecialiseerde subagents, sluiten goed aan bij support-, sales- en billingteams. Stel de root-agent beschikbaar via uw endpoint en laat ADK intern routeren.

CrewAI. Crews van rolgebaseerde agents werken goed voor taken met duidelijke overdrachten, zoals eerst onderzoeken en dan antwoorden. Houd crews klein voor chat: elke extra agent voegt vertraging toe.

Uw eigen code. Een gewone lus met een model-API en een paar functies is vaak genoeg. U houdt de volledige controle en MonoChat levert de kanalen en de inbox.

Overdracht: bepaal het in de flow

Bepaal in de flow welke gesprekken naar een medewerker gaan en welk team ze ontvangt, en schrijf uw agent zo dat hij de klant eerlijk vertelt wanneer hij niet kan helpen in plaats van te gokken. De flow draagt het gesprek vervolgens met de volledige geschiedenis over aan het juiste team in de gedeelde inbox. Het Business Messaging Policy van WhatsApp verwacht bovendien dat geautomatiseerde antwoorden een duidelijke route naar een mens bieden.

Houd uw agent ook binnen uw bedrijf. Sinds 15 januari 2026 houdt WhatsApp algemene AI-assistenten van het platform; agents die uw eigen klanten bedienen zijn prima. Onze gids over het WhatsApp AI-chatbotbeleid legt de regel uit.

Wanneer u er geen zelf moet bouwen

Een eigen agent is de meest flexibele optie en ook die u zelf onderhoudt. Als u helemaal opnieuw begint, brengt een ingebouwde optie u sneller live zonder iets te hosten:

• De ingebouwde harness van MonoChat op uw MonoChat AI-modellen.
• De OpenAI Agents SDK, binnen MonoChat uitgevoerd (gids).
• De Claude Agent SDK of Pi, uitgevoerd op de agent runner van MonoChat (Claude-gids).
• Gehoste agents: de OpenAI Agents API of Claude Managed Agents, met uw eigen sleutel.

Omdat elke optie dezelfde AI Agent-node gebruikt, kunt u met één beginnen en later overstappen naar uw eigen agent zonder uw kanalen of overdracht aan te raken. Vergelijk ze op de Agent Harness-pagina.