In 2017 schreef ik in de blog Einde van de cloud over hoe microservices in een gedecentraliseerde infrastructuur gefedereerde services zouden kunnen leveren via mini-clouds. De contouren van een toekomstige, adaptieve en zelforganiserende datastructuur tekenden zich toen al af. Nu, in 2025, zijn de bouwstenen die dit mogelijk maken – AI-agents – niet alleen beschikbaar, maar ook inzetbaar. Met tools zoals N8N krijgt die visie eindelijk handen en voeten. Het is tijd voor een terugblik op een idee dat tien jaar geleden ontstond en vandaag werkelijkheid is.

EMC 2015 – de geboorte van een idee

In 2015, als CTO van EMC Nederland, bracht ik een concept gebaseerd op Boomi’s iPaaS onder de aandacht van het corporate CTO-team. Patricia Florissi, destijds corporate CTO, vroeg me te onderzoeken of het idee patenteerbaar was. Wat volgde, werd de basis voor patent US10541938, dat het managen van microservices als een nieuw paradigma in de opkomende, gefedereerde Web3-wereld beschreef.

Het idee was simpel maar krachtig: microservices, uitgerust met een soort “rugzakje” – met instructies, identiteit en login-capaciteiten – zouden autonoom data kunnen ophalen op locaties wereldwijd en terugkeren met kleine, eventueel geanonimiseerde datasets. Geen centrale database meer raadplegen, maar mobiele services die contextgericht data opvragen, verwerken, extraheren en een relevante, direct gemetadateerde subset meenemen.

Een voorbeeld uit de medische wereld illustreert dit goed: een microservice die bij een ziekenhuis enkel de minimale data uit het eerste bloedmonster van een patiënt op een specifieke dag ophaalt – geanonimiseerd, beveiligd en volledig compliant – en deze terugbrengt naar een lab voor medicijnonderzoek. De patiënt blijft onherkenbaar, maar het onderzoek krijgt precies de data die nodig is. En dit tegelijk voor honderden patiënten wereldwijd. Toen we dit in 2015 in een PoC uitprobeerden, werkte het al perfect. Het was prachtig om te zien hoe na ruim een uur de eerste microservices, met hun opgehaalde datasets, weer op het honk terugkeerden en compliant al hun handelen hadden geregistreerd. 

De drieluik van functies

Omdat AI-agents in die tijd nog embryonaal waren, vatte ik de architectuur samen in een drie-eenheid:

• Admin – via Dell Boomi, voor integratie en orkestratie
• Legal – via RSA GRC, voor compliance en governance
• Intelligence – via het WWH-project (World Wide Herd), Patricia’s Hadoop-gebaseerde visie op globale data-analyse

Samen vormden ze de kern van een veilige, gedistribueerde dataverwerkingsstructuur: autonoom, contextbewust en regelgestuurd.

Waarom een verdedigend patent?

Het resulterende patent was niet bedoeld als beschermingsmiddel om anderen buiten te sluiten, maar als verdedigend patent. De insteek was om te voorkomen dat iemand later met een vergelijkbaar idee zou kunnen beweren dat wij inbreuk maakten op hun intellectueel eigendom. We waren bij het nieuwheidsonderzoek zelfs verbaasd dat het idee in 2015 nog niet juridisch vastgelegd was. Wat volgde, waren twee jaar schrijven en drie jaar wachten. In 2020 werd het patent officieel toegekend (#US10541938).

2025: De puzzelstukjes vallen in elkaar

Vandaag, tien jaar later, zijn de concepten uit het patent realiteit geworden. AI-agents bestaan en worden ingezet. Frameworks zoals LangChain of open agentsystemen stellen ons in staat om contextgestuurde, zelflerende processen te bouwen. Microservices zijn volwassen en werken samen met agents in modulaire, veilige omgevingen.

Tools zoals het Duitse N8N brengen deze werelden samen in een visuele, configureerbare omgeving waarin processen niet alleen ontworpen, maar ook beheerd kunnen worden.

Volgens Jan Oberhauser, oprichter en CEO, staat n8n.io voor nodemation – een combinatie van “node” en “automation” – en wordt uitgesproken als “N-acht-N”. Hij richtte het platform in 2019 op met de ambitie om het laatste automatiseringsgereedschap te bouwen dat technische teams ooit nodig zouden hebben.

N8N vult daarmee het ontbrekende puzzelstukje in: een open, configureerbaar platform waarin logica, data en actie samenkomen in één workflow van AI-agents en microservices.

De kracht van n8n

Met zijn no-code/low-code-aanpak stelt n8n gebruikers in staat om apps te verbinden, taken te stroomlijnen en de efficiëntie te verhogen – en dat alles voor een fractie van de kosten van traditionele tools. Het maakt het mogelijk om AI-agents opdrachten te geven, data op te halen, interacties vast te leggen en alles te orkestreren binnen een menselijk leesbaar én technisch uitvoerbaar framework.

AI-agents kiezen het luchtruim

De droom van 2015 heeft eindelijk een werkbaar ontwikkelplatform én een bruikbare interface. Aangevuld met veiligheidswaarborgen geïnspireerd op de luchtvaart – zoals zwarte dozen en datacentrische verkeersleiding – kunnen gecertificeerde AI-agents nu veilig het digitale luchtruim kiezen. Net als vliegtuigen volgen ze vooraf goedgekeurde vliegroutes, voldoen ze aan datatoestemming als luchtvaartvergunning, en wordt hun vlucht continu gemonitord.

Digitale luchtverkeersleiding

Als een digitale luchtverkeersleiding kunnen we toezien op coördinatie, het voorkomen van botsingen tussen agents en het handhaven van no-fly zones rond gevoelige datasets of privacy-gevoelige gebieden. In geval van incidenten kunnen hun instructies en acties worden teruggehaald en onderzocht dankzij hun interne zwarte doos — logging die niet alleen technische fouten, maar ook besluitvorming en hacking transparant maakt.

Zoals ik eerder beschreef in mijn blog Zwarte doos om AI-agents te bewaken?, maakt dit een gecontroleerde en betrouwbare operatie mogelijk, zelfs in een wereld waarin agents steeds autonomer opereren. Logging is daarbij geen bijzaak, maar een strategisch verdedigingsmechanisme tegen misbruik, fouten of cyberdreigingen zoals ransomware — iets wat ook vanmorgen nog werd benadrukt in deze oproep tot actie om logging structureel in te zetten als bescherming tegen digitale ontwrichting.

Slotbeschouwing

In deze blog neem ik je mee in het verhaal van een idee dat zijn tijd ver vooruit leek, maar nu – door technologische rijping en open source-ecosystemen – volledig binnen bereik is gekomen.

De trend is duidelijk: automatisering wordt steeds geavanceerder én toegankelijker. n8n positioneert zich als een fundamenteel instrument in deze transformatie. Niet zomaar een tool, maar een katalysator voor digitale transformatie, die – zoals ze zelf zeggen – democratisering van automatisering en vermindering van technische complexiteit mogelijk maakt.

Met AI-agents kunnen we nu écht gaan bouwen aan een adaptieve, gedecentraliseerde digitale wereld. Een wereld die zowel slim, veilig als transparant is. Precies zoals we het toen bedoeld hadden.

Deze blog is mede geïnspireerd op mijn eerdere publicaties en het patent US10541938. Vragen of interesse in de architectuur? Laat het me weten via mijn blog of LinkedIn.

Photo by RDNE Stock project

————————— Translated by ChatGPT ——————————

Ten Years Later: From Vision to Reality with AI Agents and n8n

In 2017, I wrote a blog called The End of the Cloud, describing how microservices could deliver federated services within a decentralized infrastructure. The outlines of a future adaptive, self-organizing data structure were already becoming visible. Now, in 2025, the building blocks that make this possible—AI agents—are not only available but also deployable. With tools like n8n, this vision finally takes shape. It’s time to reflect on an idea that originated ten years ago and is now becoming a reality.

EMC 2015 – The Birth of an Idea
In 2015, as CTO of EMC Netherlands, I introduced a concept to our global CTO team. Patricia Florissi, then corporate CTO, encouraged me to explore its patentability. The result became the basis for patent US10541938, describing a new paradigm for managing microservices in the emerging federated Web3 world.
The idea was simple yet powerful: microservices equipped with a kind of “backpack”—containing instructions, identity, and login capabilities—could autonomously retrieve data from global locations and return with small, possibly anonymized datasets. No central database needed, just mobile services that retrieve, process, and extract data in context, carrying back a relevant subset.

A medical example illustrates it well: a microservice requests only the minimal data from a patient’s first blood sample on a specific day—anonymized, secure, and fully compliant—and returns it to a lab for pharmaceutical research. The patient remains unidentifiable, while the research receives precisely the required data. And this can happen simultaneously for hundreds of patients worldwide. When we tested this in a proof-of-concept in 2015, it worked beautifully. After just over an hour, the first microservices returned to base, datasets in hand.

The Functional Trinity
Because AI agents were still embryonic at the time, I summarized the architecture in a trinity of functions:

• Admin – via Dell Boomi, for integration and orchestration
• Legal – via RSA GRC, for compliance and governance
• Intelligence – via the WWH project (World Wide Herd), Patricia’s Hadoop-based vision for global data analytics

Together, they formed the foundation for a secure, distributed data-processing structure: autonomous, context-aware, and policy-driven.

Why a Defensive Patent?
The resulting patent was not intended to block others but to protect the idea—ensuring no one could later claim infringement against us. During the novelty search, we were surprised this idea had not yet been patented.
What followed was two years of drafting and three more of waiting. In 2020, the patent was officially granted (#US10541938).

2025: Puzzle Pieces Coming Together
Today, ten years later, the concepts have become reality. AI agents exist and are being deployed. Frameworks like LangChain or open agent systems allow us to build context-aware, self-learning processes. Microservices have matured and collaborate with agents in modular, secure environments.
Tools like German-built n8n now bring these worlds together in a visual, configurable interface where processes can be designed and managed.

Jan Oberhauser, founder and CEO, explains that n8n.io stands for nodemation—a fusion of “node” and “automation”—and is pronounced “n-eight-n.” He founded the platform in 2019 with the ambition to create the last automation tool technical teams would ever need.
n8n adds the missing puzzle piece: an open, configurable platform where logic, data, and action converge into one workflow—combining AI agents and microservices.

The Power of n8n
With its no-code/low-code approach, n8n enables users to connect apps, streamline tasks, and increase efficiency—all at a fraction of the cost of traditional tools. It makes it possible to instruct AI agents, retrieve data, log interactions, and orchestrate everything within a human-readable and technically executable framework.

The 2015 Dream Now Has a Platform and Interface
Augmented with aviation-inspired safeguards—like black boxes and data-centric traffic control—certified AI agents can now safely take to the digital skies. Like airplanes, they follow pre-approved flight paths, comply with consent-as-a-license requirements, and are continuously monitored in flight.

Digital Air Traffic Control
This digital air traffic control oversees coordination, avoids collisions between agents, and enforces no-fly zones around sensitive datasets or privacy zones. In case of incidents, their internal black box makes it possible to retrieve instructions and actions—capturing not only technical faults but also decision-making and cyberattacks.
As I previously described in my blog Black Box to Monitor AI Agents?, this enables controlled and trustworthy operation, even in a world where agents act increasingly autonomously.
Logging is not a secondary concern—it is a strategic defense mechanism against abuse, malfunction, or digital threats like ransomware—something underscored again just this morning in this call to action to structurally implement logging as protection against digital disruption.

Final Reflection
This blog traces the story of an idea that once seemed ahead of its time but is now entirely within reach thanks to maturing technologies and open-source ecosystems.
The trend is clear: automation is becoming more advanced and more accessible. n8n positions itself as a fundamental tool in this transformation—not just a utility, but a catalyst for digital progress, enabling the democratization of automation and reduction of technical complexity.
With AI agents, we can now truly begin building an adaptive, decentralized digital world—smart, secure, and transparent. Just as we intended back then.

This blog is inspired by my earlier publications and patent US10541938. Curious or interested in the architecture? Reach out via my blog or LinkedIn.