GovCompass
AI governance

Waarom je agentische stack één high-risk systeem is

Door GovCompass.ai· Laatst gecontroleerd juni 2026· De draft guidelines van de EU-Commissie over high-risk classificatie zijn in consultatie tot 23 juli 2026; de ingangsdata zijn verschoven onder de AI Omnibus.

Onder de EU AI Act splitst het opdelen van een autonome workflow over meerdere agents de regulatoire classificatie niet. De draft guidelines van de Commissie over high-risk classificatie, gepubliceerd in mei 2026, stellen dat een complex systeem opgebouwd uit meerdere AI-componenten, inclusief een agentische stack van orchestrators en sub-agents, als geheel wordt beoordeeld. Een orchestrator die sub-agents aanstuurt richting een high-risk beslissing is één high-risk systeem, en het volle gewicht van de high-risk verplichtingen van de Act hecht zich aan de stack, niet aan de onderdelen.

Dit is onderdeel van het element Agentic AI van de GovCompass-7.

Het architectuur-instinct dat faalt

Wanneer een team een agentisch systeem ontwerpt, is de natuurlijke beweging decompositie. De ene agent haalt data op, een tweede redeneert erover, een derde stelt een actie op, een orchestratororchestratorDe agent die andere agents en tools coördineert richting een gezamenlijk doel. Het is het integratiepunt waar de verantwoording en classificatie op stackniveau zitten. Zie agentische stack, sub-agent.Open full entry → coördineert ze, en een laatste agent voert uit. Elk onderdeel oogt smal. Elk, op zichzelf genomen, lijkt iets procedureels en met lage inzet te doen. De verleidelijke conclusie is dat geen enkel onderdeel high-risk is, en dat het systeem als geheel dus aan het high-risk regime ontsnapt.

De draft guidelines van de Commissie sluiten die deur. Ze stellen dat waar meerdere AI-systemen deel uitmaken van een complexer systeem waarvan het gecombineerde doel of de gezamenlijke outputs een beslissing materieel beïnvloeden, de gecombineerde configuratie voor classificatiedoeleinden als één AI-systeemAI-systeemEen machinaal systeem dat voor expliciete of impliciete doelen uit invoer afleidt hoe het uitvoer genereert, voorspellingen, inhoud, aanbevelingen of beslissingen, die fysieke of virtuele omgevingen kunnen beïnvloeden. De OESO-achtige definitie die de EU AI Act volgt. Zie algoritme, machine learning.Open full entry → wordt behandeld. Gesplitste architecturen worden als geheel beoordeeld, juist om te voorkomen dat classificatie via het ontwerp wordt omzeild. De guidelines breiden dit expliciet uit naar onderling verbonden en agentische systemen die gekoppelde acties coördineren waar die acties een high-risk doel dienen.

Wat dit in de praktijk betekent

De praktische implicatie is direct. Als je agentische stackagentische stackDe orchestrator, sub-agents en tools die samen een autonome workflow uitvoeren. Onder de EU AI Act wordt ze geclassificeerd en bestuurd als één systeem, niet als losse onderdelen. Zie orchestrator, sub-agent, AI-systeem.Open full entry →, van begin tot eind genomen, een beslissing materieel beïnvloedt die binnen een van de Annex III high-risk gebieden valt, werk, krediet, essentiële diensten, onderwijs, biometrie, kritieke infrastructuur, migratie, of rechtshandhaving, dan is de hele stack high-risk. De smalle scope van een individuele agent redt het niet. Zelfs een onderdeel dat slechts een voorbereidende of procedurele taak uitvoert kan als high-risk worden geclassificeerd waar het, als onderdeel van een agentisch systeem, bijdraagt aan outputs die een Annex III use case materieel beïnvloeden.

Dit betekent dat de verplichtingen zich aan de stack als geheel hechten: een risicomanagementsysteem onder Artikel 9, data governancegovernanceHet stelsel waarmee een organisatie zichzelf bestuurt: corporate governance, risicobeheer, compliance, verantwoordingslijnen, risicobereidheid en het besturingsmodel. Het bestaat over alles wat de organisatie doet, voor en los van AI. AI governance is ditzelfde stelsel, uitgebreid voor AI. Zie AI governance, governance design, executie.Open full entry → onder Artikel 10, technische documentatietechnische documentatieRegistraties die een aanbieder voor een hoog-risico-AI-systeem moet samenstellen en bewaren om conformiteit aan te tonen, met dekking van het ontwerp, de data, het testen, het risicobeheer en de monitoring. Zie aanbieder, bewijs, model card.Open full entry → onder Artikel 11, registratie onder Artikel 12, transparantietransparantieOpenheid over het feit dát AI wordt gebruikt en hoe het in het algemeen werkt: openbaarmakingen, documentatie, kennisgevingen. Vormt een paar met uitlegbaarheid, die over individuele uitkomsten gaat. Zie uitlegbaarheid, principe.Open full entry → onder Artikel 13, menselijk toezichtmenselijk toezichtHet ingebouwde vermogen van een mens om een AI-systeem te monitoren, erin in te grijpen, het te overrulen of stil te leggen, alleen betekenisvol wanneer de mens de bevoegdheid, de informatie en de tijd heeft om te handelen. Zie principe, human-in-the-loop, human-on-the-loop.Open full entry → onder Artikel 14, nauwkeurigheid en robuustheidrobuustheidHet vermogen van een systeem om betrouwbaar te presteren onder realistische omstandigheden, inclusief ruis, randgevallen en tegenwerkende druk, de technische kern van het principe veiligheid en betrouwbaarheid. Zie beveiliging en robuustheid, principe.Open full entry → onder Artikel 15, en een conformiteitsbeoordelingconformiteitsbeoordelingHet proces vóór markttoelating waarmee wordt aangetoond dat een hoog-risico-AI-systeem voldoet aan de eisen van de EU AI Act, leidend tot CE-markering en registratie. Zie CE-markering, aangemelde instantie.Open full entry → voordat het systeem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt genomen.

De classificatie moet op stack-niveau gebeuren

Voor een AI Officer is het gevolg een verandering in hoe classificatie wordt uitgevoerd. Je kunt niet agent voor agent classificeren en de resultaten optellen. Je moet de stack identificeren, het gecombineerde beoogde doel definiëren, en het geheel classificeren tegen Annex III. Als de gecombineerde output een high-risk beslissing materieel beïnvloedt, valt de stack binnen de reikwijdte, en elke agent erbinnen erft de verplichtingen die volgen.

Dit betekent ook dat je AI-inventarisAI-inventarisEen register van alle AI-systemen die een organisatie bouwt, koopt of inbedt, met eigenaren en risicoklassen, de voorwaarde om er ook maar één te kunnen besturen. Zie risico, governance.Open full entry → agentische stacks als eenheden moet vastleggen, niet alleen individuele modellen. Een inventaris die vijf "low-risk" agents opsomt en mist dat ze samen één high-risk wervingssysteem vormen, is een inventaris die zijn meest significante blootstelling verkeerd heeft geclassificeerd.

Timing

De draft guidelines blijven in consultatie tot 23 juli 2026 en zijn niet-bindend, met gezaghebbende interpretatie die uiteindelijk bij het Hof van Justitie van de Europese Unie ligt. De ingangsdata voor de high-risk verplichtingen zijn verschoven onder de AI Omnibus, met regels voor aangewezen high-risk gebieden nu naar verwachting van toepassing vanaf december 2027 en productgeïntegreerde systemen vanaf augustus 2028. Die verlenging is geen reden om te wachten. Het classificeren van een agentische stack, het bouwen van de technische documentatie en het voorbereiden van een conformiteitsbeoordeling is achttien maanden werk voor een complexe inzet, en de interpretatieve positie die de guidelines uiteenzetten is de basislijn die toezichthouders zullen gebruiken. Leg de classificatie nu vast, documenteer die tegen de draft guidelines, en verfijn bij definitieve vaststelling.

De praktische stap

Neem elke agentische inzet in je inventaris. Teken de stack-grens: elke agent, orchestrator en tool die bijdraagt aan één gecombineerd doel. Definieer dat gecombineerde doel in de taal van Annex III. Classificeer het geheel. Waar de stack high-risk is, zijn de verplichtingen de standaard Hoofdstuk III-verplichtingen, en ze worden op stack-niveau belegd, met één aanspreekbare partij voor het geheel, niet verdeeld over de agents op een manier die de integratie onbestuurd laat.

WetsverwijzingenArt. 11Art. 6Art. 9
Delen Deel op LinkedIn

Meer over Accountability

Art. 10 EU AI Act: data en datagovernance voor hoog-risico AI

Reference

Art. 10 vereist dat de trainings-, validatie- en testdata voor hoog-risico AI-systemen voldoet aan kwaliteitscriteria: relevant, voldoende representatief, en zo foutloos en volledig mogelijk voor het beoogde doel. Het vereist ook gedocumenteerde datagovernance over verzameling, voorbereiding, bias-onderzoek en het mitigeren van lacunes, en het staat de beperkte verwerking van bijzondere persoonsgegevens toe waar strikt noodzakelijk om bias te detecteren en corrigeren, onder waarborgen.

Art. 12 EU AI Act: registratie en logging voor hoog-risico AI

Reference

Art. 12 vereist dat hoog-risico AI-systemen technisch de automatische registratie van gebeurtenissen (logs) over hun levensduur mogelijk maken. De logging moet de traceerbaarheid van het functioneren van het systeem mogelijk maken op een niveau passend bij het beoogde doel, post-market monitoring ondersteunen, en helpen situaties te identificeren die tot risico of een substantiële wijziging kunnen leiden. Het is een ontwerpverplichting voor de provider die het systeem door constructie auditeerbaar maakt.

Art. 19 EU AI Act: het bewaren van de automatisch gegenereerde logs

Reference

Art. 19 verplicht providers van hoog-risico AI-systemen om de logs die het systeem automatisch genereert (onder Art. 12) te bewaren zolang ze die onder controle hebben, voor een periode passend bij het beoogde doel en minimaal zes maanden, tenzij andere wetgeving een langere termijn vereist. Het is de bewaar-tegenhanger van de Art. 12-logging-capaciteit, en werkt naast de deployer-bewaarplicht in Art. 26.6.

Art. 26.1, gebruik AI volgens de instructies van de aanbieder

Reference

Art. 26.1 EU AI Act verplicht deployers om hoog-risico AI-systemen uitsluitend in te zetten conform de gebruiksinstructies van de provider. De verplichting omvat drie componenten: het beschikken over de instructies (conform Art. 13.3), het actief naleven ervan, en het documenteren van dat naleven. Inzet buiten de instructies kan de aansprakelijkheid volledig naar de deployer verschuiven.