Agentic governance

Skill djimit/overheid-plugins/skills/agentic-governance

Multi-agent orchestration voor overheidsprocessen. Configureer, chain en escalate AI agents voor compliance, architectuur en juridische acceptatie. Gebruik bij agentic government development, multi-agent workflows, compliance-automatisering, of human-in-the-loop governance.From its SKILL.md

Install

npx -y skills add djimit/overheid-plugins --skill agentic-governance

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

5.9 KB, as published. Nobody here has run it

Agentic Government Governance

Multi-agent orchestration voor overheidsprocessen. Dit is het hart van het agentic government framework: het ontwerpen van agent-ketens die complexe overheidsautomatisering afhandelen met menselijke escalatie op de juiste momenten.

Wanneer deze skill gebruiken

Compliance-checks over meerdere domeinen tegelijk
Architectuur-review met gespecialiseerde agents
Juridische acceptatie-workflows (human-in-the-loop)
Publicatie-workflows met PII-check
Wijzigingsmanagement (wetwijziging → impact → implementatie)
Cross-samenwerking tussen overheidsorganisaties

Multi-Agent Workflow Patronen

1. Sequential Compliance Pipeline

Intake Agent → Regelcheck Agent → Compliance Agent → Jurist-Acceptatie → Publicatie Agent → Monitoring Agent

Elke agent voert zijn deel uit en geeft output door naar de volgende. Escalatie naar mens bij confidence < threshold.

2. Parallel Fan-Out

            ┌─ Security Agent ─ BIO2 check
            │
Intake ─────┼─ Privacy Agent ── AVG/DPIA check
            │
            ├─ Architect Agent ─ NORA compliance
            │
            └─ AI Governance Agent ─ AI Act check

Alle agents draaien parallel. Resultaten worden geconsolideerd door een synthesis agent.

3. Human-in-the-Loop Gates

Agent output → Confidence check → [≥95%] → Automatisch verder
                            → [<95%] → Mens review → Accept/Reject/Modify

4. Event-Driven Reactive

Wetwijziging (RSS Staatscourant)
  → Impact Agent (welke regels raken dit?)
  → Update Agent (welke JREM regels wijzigen?)
  → Test Agent (zijn alle tests nog groen?)
  → Jurist Review (is de wijziging correct?)
  → Deploy Agent (nieuwe versie productie)

Rule Maturity Model → Agent Gedrag

Level	Omschrijving	Agent Gedrag	Escalatie
L1	Deterministisch, geen uitzonderingen	Automatisch uitvoeren	Bij exception
L2	Deterministisch met bekende uitzonderingen	Uitzonderingen flaggen	Bij uitzondering match
L3	Hoofdregel + discretionaire uitzonderingen	Indicator + altijd escalatie	Altijd naar mens
L4	Volledig discretionair	NIET automatiseren	Alleen adviseren

Agent Configuraties

Zie de agentic-government-starter-kit skill voor complete YAML configuraties voor: Compliance Agent, Architect Agent, Security Agent, Privacy Agent, AI Governance Agent, en Publicatie Agent.

Orchestratie Implementatie

Stap 1: Definieer het workflow

Bepaal welke agents nodig zijn, hun volgorde, en escalatie-paden.

Stap 2: Configureer agents

Gebruik de agent-configuratie YAML als template. Pas:

primary_skills aan voor het domein
confidence_threshold aan voor de risicoclassificatie
escalation_target aan voor de organisatie

Stap 3: Definieer handoff protocols

Tussen elke agent: welke output wordt doorgegeven? Wat zijn acceptatiecriteria?

Stap 4: Test met scenarios

Happy path (L1 regels, geen escalatie)
Edge case (L2 regels, escalatie bij uitzondering)
Worst case (L3 regels, altijd escalatie)

Stap 5: Monitor en improve

Regel match rate per agent
Escalatie rate (te hoog = agent te zwak, te laag = agent te sterk)
Jurist acceptatie rate

Integratie met JuraRegel Rule Services

Elke agent kan aan de slag met Rule APIs:

Agent	Rule API	Endpoint
Compliance Agent	BIO2 Service	`POST /v1/bio2/check-maatregel`
Architect Agent	NORA Service	`POST /v1/nora/check-principe`
Security Agent	BIO2 Service	`POST /v1/bio2/compliance-rapport`
Privacy Agent	AVG Service	`POST /v1/avg/check-verwerking`
AI Governance Agent	AI Act Service	`POST /v1/ai-act/classificeer`
Publicatie Agent	Publicatie Service	`POST /v1/publicatie/check-pii`

Integratie met Djimitflo

Gebruik Djimitflo's LROP database voor:

Goal tracking: Elke agent-actie is een goal
Learning cycles: Feedback van juristen wordt opgeslagen
Self-improvement: Agent configuraties worden geoptimaliseerd op basis van fouten
Judge service: Agent output wordt gescoord op kwaliteit

Integratie met OpenMythos

Gebruik OpenMythos evolution loop:

Genereer test scenarios voor agent workflows
Meet agent kwaliteit (discrimination, calibration)
Evolveer agent prompts op basis van judge feedback
Promote alleen bij verbeterde metrics

Gerelateerde skills

nora-architectuur — Architectuur compliance
avg-privacy — Privacy
genai-governance — AI governance
algoritmekader — Algoritme compliance
kwiv-agent-personas — Agent persona's
cross-reference-matrix — Volledige matrix
agentic-government-starter-kit — Snel starten

Bronnen

EU AI Act — Verordening (EU) 2024/1689
NORA — noraonline.nl
BIO2 — MinBZK Baseline Informatiebeveiliging Overheid
Algoritmekader — algoritmekader.overheid.nl
OpenMythos — ~/OpenMythos/analysis/legal-ruleops-platform/
Djimitflo — ~/djimitflo/.data/djimitflo.sqlite