Unternehmen bewegen sich über die einfache Automatisierung hinaus in eine Zukunft, in der Systeme intelligent genug sind, um komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff zu bewältigen. Agentenbasierte Workflows sind die treibende Kraft hinter diesem Wandel.

Gemäß Gartner, werden voraussichtlich erstaunliche 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen integriert Agentische KI Bis 2028 werden sie in der Lage sein, bis zu 15 % der Routinearbeiten autonom zu entscheiden. Die Prognose unterstreicht einen deutlichen Wandel hin zu agentenbasierten Workflows, die in die Struktur von Unternehmenssoftware integriert werden und so den Weg für eine tiefere und direktere Interaktion mit KI ebnen. Satya Nadella, CEO von Microsoft, formuliert es treffend:

„KI-Agenten werden in Zukunft die wichtigste Art und Weise sein, wie wir mit Computern interagieren. Sie werden in der Lage sein, unsere Bedürfnisse und Vorlieben zu verstehen und uns proaktiv bei Aufgaben und Entscheidungen zu unterstützen.“

Aber was genau ist ein agentischer Workflow? Und warum gewinnt er an Bedeutung? Lassen Sie es uns herausfinden.

Was sind agentenbasierte Workflows?

Ein agentenbasierter Workflow ist eine Reihe von Aktionen, die von autonomen Agenten orchestriert werden, die zusammenarbeiten, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Ein Agent innerhalb eines Agenten-Workflows ist eine Entität, die:

• „Sieht“ und „versteht“ seine Umgebung (interagiert mit ihr über Daten oder Kontext)
• Zielorientiert, d. h. auf die Erfüllung bestimmter, vordefinierter Aufgaben ausgerichtet
• Arbeitet autonom und erfordert kein ständiges menschliches Eingreifen bei der Entscheidungsfindung
• Hat die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern

Typischerweise sind dies AI-Agenten, Softwaretools, menschliche Experten oder sogar einfache Skripte. Agenten-Workflows, die ausschließlich aus KI-Agenten bestehen, werden auch als agentenbasierte KI-Workflows oder KI-agentenbasierte Workflows bezeichnet und synonym verwendet.

Die Entwicklung agentenbasierter Workflows geht auf die Pionierforschung zu Multi-Agenten-Systemen (MAS) und verteilter künstlicher Intelligenz (DAI) zurück. Diese untersuchte, wie mehrere intelligente Agenten zusammenarbeiten können, um komplexe Probleme zu lösen, und legte den Grundstein für die späteren agentenbasierten Workflows. Heute integrieren diese Workflows die Erkenntnisse aus Multi-Agenten-Systemen mit modernen KI-Funktionen und ermöglichen so dynamische, kontextbezogene Entscheidungen.

Traditionelle Workflows vs. KI-agentenbasierte Workflows

Organisationen stehen vor zunehmend komplexen und dynamischen Herausforderungen, die den Nutzen traditioneller, regelbasierter Workflows verringern. Agentenbasierte Workflows bieten daher einen entscheidenden Vorteil, da sie die Aufgabenbearbeitung automatisch anpassen.

Traditionelle Arbeitsabläufe folgen typischerweise einem festen Ansatz, bei dem jeder Schritt vorgegeben ist und Ausnahmen oder Änderungen auf menschliches Eingreifen angewiesen sind. Diese Systeme funktionieren in kontrollierten Umgebungen gut, geraten jedoch bei unerwarteten Abweichungen oder einem Datenanstieg ins Straucheln.

Im Gegensatz dazu nutzen agentische Workflows autonome KI-Agenten Die sich in Echtzeit anpassen können. Anstatt an starren Regeln festzuhalten, lernen diese Workflows kontinuierlich von ihrer Umgebung, passen Prozesse dynamisch an und priorisieren Aufgaben basierend auf den aktuellen Bedingungen neu.

Wie funktionieren Agenten-Workflows?

In einem Agenten-Workflow kommunizieren Agenten, tauschen Informationen aus und führen je nach ihren Fähigkeiten bestimmte Aufgaben aus. All dies wird durch den Workflow orchestriert, um ein Ergebnis zu erzielen, das andernfalls für einen einzelnen Agenten zu komplex wäre, um es effektiv zu bewältigen.

So funktioniert ein Agenten-Workflow

Die Orchestrierung der Aufgaben erfolgt über ein zentrales System oder Framework, das Folgendes definiert:

• die Reihenfolge der Aufgaben
• die Abhängigkeiten zwischen Agenten
• die Regeln für den Informationsaustausch

Der Workflow stellt sicher, dass die Ergebnisse eines Agenten nahtlos in den nächsten übergehen und so ein zusammenhängender und effizienter Prozess entsteht. So funktionieren KI-Agenten-Workflows normalerweise:

Spezialisierte Rollen

Jeder Agent ist für eine bestimmte Funktion konzipiert und bringt seine individuellen Fähigkeiten und Kenntnisse in den Prozess ein, wobei er sich auf seine jeweilige Aufgabe konzentriert. Die Rollen müssen klar definiert sein, damit jede Aufgabe von der fähigsten Systemkomponente übernommen wird.

Kommunikation zwischen Agenten

Durch die Kommunikation können Agenten Erkenntnisse und Zwischenergebnisse in Echtzeit austauschen und so sicherstellen, dass der gesamte Workflow kohärent und anpassungsfähig bleibt. Agenten tauschen Informationen über standardisierte Protokolle (z. B. HTTP/HTTPS) aus oder APIs.

Aufgabenausführung

Ein zentraler Orchestrator oder Koordinationsmechanismus verwaltet die Reihenfolge und die Abhängigkeiten der den Agenten zugewiesenen Aufgaben. Während jeder Agent eine vordefinierte Rolle hat, steuert der Orchestrator den Ausführungsplan, indem er die optimale Reihenfolge und den optimalen Zeitpunkt für diese Aufgaben bestimmt. Er überwacht den Fortschritt und passt den Workflow an veränderte Bedingungen an, sodass alle Aufgaben harmonisch auf das gemeinsame Ziel hinarbeiten.

Abhängig von der Komplexität der Aufgabe können Agenten parallel oder sequenziell arbeiten.

Feedback und Optimierung

Ein zentraler Aspekt dieses Workflows ist die kontinuierliche Erfassung von Leistungskennzahlen und Ergebnisdaten. Die einzelnen Agenten nutzen dieses Feedback, um ihre Abläufe anzupassen und sich nahezu in Echtzeit an neue Informationen anzupassen.

Schlüsselkomponenten von Agenten-Workflows

Um zu verstehen, woraus ein agentischer Workflow besteht, muss man sich bewusst machen, dass es sich bei einem agentischen Workflow um ein dynamisches, vielschichtiges Ökosystem handelt, in dem autonome KI-Agenten mit Tools, Daten und sogar menschlichen Aufsehern zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben auf ein definiertes Ziel hinzuarbeiten.

Komponenten eines Agenten-Workflows

Die agentenbasierte Workflow-Architektur umfasst:

AI-Agenten

Diese autonome Einheit, die ihre Umgebung wahrnimmt, schlussfolgert, plant und handelt, um bestimmte Ziele zu erreichen, bildet den Kern agentenbasierter Arbeitsabläufe. KI-Agenten können einen einzigen Zweck erfüllen (z. B. ein Chatbot, der Anfragen beantwortet) oder multifunktional sein und auf der Grundlage von Eingaben und Feedback schlussfolgern, lernen und sich anpassen.

KI-Agenten nutzen Denkketten und mehrstufige Planungstechniken, um übergeordnete Ziele in kleinere, umsetzbare Aufgaben zu unterteilen. Techniken wie ReAct, Self-Refine und sogar neue Frameworks wie AutoCoA (das die Generierung von Aktionsketten internalisiert) unterstützen Agenten bei der Entscheidung, was als Nächstes zu tun ist.

Große Sprachmodelle (LLMs)

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 bilden die Kernintelligenz hinter KI-Agenten. LLMs sind für die Verarbeitung natürlicher Spracheingaben, die Generierung von Antworten und die Entscheidungsfindung zuständig. Sie ermöglichen es Agenten, Kontexte zu verstehen und Informationen abzurufen, um logische Denkaufgaben zu lösen. Damit sind sie für agentenbasierte Arbeitsabläufe unverzichtbar.

Wahrnehmungssysteme

Damit ein Agent autonom funktionieren kann, muss er über einen robusten Mechanismus zum Verständnis seiner Umgebung verfügen. Wahrnehmungssysteme bestehen typischerweise aus:

• Datenaufnahme und sensorische Eingaben: KI-Agenten ziehen Daten aus verschiedenen Quellen, wie APIs, Datenbanken, Sensornetzwerke oder Echtzeit-Web-Feeds, um ein aktuelles Bild ihres Einsatzkontexts zu erhalten.
• Speicherarchitektur: Beinhaltet Kurzzeitgedächtnis (um den Kontext einer aktuellen Sitzung beizubehalten) und Langzeitgedächtnis (um aus historischen Interaktionen zu lernen), sodass Agenten kontextbezogene Entscheidungen treffen und sich kontinuierlich verbessern können.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): KI-Agenten verwenden NLP, um unstrukturierten Text zu interpretieren, klärende Fragen zu stellen und komplexe Anweisungen zu verstehen.

Schnelle Entwicklung und UI-Design

Die Mensch-Maschine-Schnittstelle bestimmt, wie effektiv Agenten angeleitet werden können und wie transparent sie agieren. Sie ermöglicht es menschlichen Bedienern, die Denkprozesse des Agenten zu verstehen, bei Bedarf einzugreifen und den autonomen Entscheidungen des Systems zu vertrauen.

Präzise und kontextreiche Texte erstellen KI-Eingabeaufforderungen ist eine Kunst für sich. Je besser die Eingabeaufforderung, desto zuverlässiger kann der Agent seine Denk- und Planungsfunktionen ausführen. Effektives Prompt-Engineering führt daher zu nützlichen und relevanten Antworten von LLMs.

Planung und Aufgabenzerlegung

Für komplexe Aufgaben müssen KI-Agenten in der Lage sein, Ziele in überschaubare Teilaufgaben zu zerlegen. Genau darin zeichnen sich agentische Workflows aus, und deshalb erfreuen sie sich zunehmender Beliebtheit.

Bei der Planung geht es darum, die optimale Vorgehensweise strategisch zu erarbeiten, während die Aufgabenzerlegung für die Organisation mehrstufiger Arbeitsabläufe zuständig ist. Dieser Prozess wird durch fortschrittliches Prompt Engineering gesteuert, das die KI anweist, schrittweise zu denken.

Tool- und externe Integration

Um bestimmte Aufgaben zu erledigen, müssen KI-Agenten ihre Fähigkeiten möglicherweise über ihr integriertes Wissen hinaus erweitern. Dies erfordert den Zugriff auf externe Tools und Softwaresysteme, wie beispielsweise Websuchmaschinen oder spezielle APIs.

Multi-Agenten-Kommunikation

In fortgeschritteneren Systemen, in denen mehrere Agenten auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten, ist nahtlose Kommunikation entscheidend. KI-Agenten nutzen standardisierte Schnittstellen, um zusammenzuarbeiten, Informationen auszutauschen und die Arbeit aufzuteilen. Dies führt zu einer verteilten Problemlösung, bei der jeder Agent einen bestimmten Teil des Problems bearbeitet. Beispielsweise sammelt einer Daten, ein anderer plant die Abfolge der Aktionen und ein dritter führt die Aufgaben aus.

Internes und menschlich gesteuertes Feedback

Agentenbasierte Workflows sind von Natur aus adaptiv, d. h. sie verbessern sich mit der Zeit. Dafür müssen jedoch Mechanismen wie internes Feedback und Human-in-the-Loop (HITL) implementiert werden. Internes Feedback beinhaltet eine Selbstbewertung, bei der ein Agent seine Ergebnisse anhand vordefinierter Kriterien verfeinert. Bei menschlichem Feedback hingegen korrigieren oder lenken Benutzer die Antworten des Agenten, sodass sie der Benutzerabsicht entsprechen.

Warum agentenbasierte Workflows einzelne KI-Agenten übertreffen

Die eigentliche Frage lautet: Gehen Unternehmen tatsächlich von KI-Agenten zu KI-agentenbasierten Workflows über? Auch wenn Unternehmen zunehmend auf agentenbasierte KI-Workflows setzen, handelt es sich dabei nicht unbedingt um eine vollständige Abkehr von KI-Agenten, sondern vielmehr um die Erkenntnis, dass ein einzelner KI-Agent für viele komplexe Probleme möglicherweise nicht die effizienteste oder effektivste Lösung darstellt.

Anstatt zu versuchen, einen superintelligenten KI-Agenten zu entwickeln, der alles kann, basieren agentische Workflows auf dem Aufbau eines Teams spezialisierter Agenten, die effektiv zusammenarbeiten können. Der Vorteil dieses Ansatzes sind effizientere, zuverlässigere und anpassungsfähigere Lösungen für komplexe Probleme der realen Welt.

Betrachten wir beispielsweise ein Smart-City-Verkehrsmanagement-Szenario. Spezialisierte Agenten können für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden:

• Ein Agent sammelt und analysiert kontinuierlich Daten von Verkehrskameras und Sensoren, um Staus oder Unfälle in Echtzeit zu erkennen
• Ein anderer Agent passt die Ampelschaltungen dynamisch an die aktuellen Bedingungen an
• Ein dritter Agent koordiniert die Umleitung des Verkehrs bei kritischen Ereignissen mit dem öffentlichen Nahverkehr und den Rettungsdiensten
• Darüber hinaus nutzt ein Prognoseagent historische und Live-Daten, um zukünftige Staumuster vorherzusagen und so proaktive Maßnahmen zu ermöglichen.

Beispiel für einen Agenten-Workflow

Es handelt sich eindeutig um einen vielschichtigen Workflow, und es wäre übertrieben, einem einzelnen KI-Agenten die reibungslose Erledigung all dieser Aufgaben zu überlassen. Zweitens sind einzelne Agenten in der Regel weniger robust und anpassungsfähig, was sie zu einem zentralen Ausfallpunkt macht, wenn sie auf eine unerwartete Situation oder Störung stoßen. Im Gegensatz dazu können agentenbasierte Workflows mit ihren spezialisierten Agenten Fehler oder unvorhergesehene Eingaben besser bewältigen. Selbst wenn ein Agent ein Problem feststellt, greift ein anderer ein und hält das System betriebsbereit.

Anwendungsfälle für Agentic-Workflows

Agenten-Workflows nutzen modulares Design und dynamische Tool-Integration, um vielseitige KI-Funktionen in verschiedenen Bereichen zu erschließen. Diese Systeme ermöglichen es Agenten, ihre Entscheidungsautonomie an neue Herausforderungen anzupassen. Integriertes menschliches Feedback optimiert ihre Leistung zusätzlich und stellt sicher, dass jede Konfiguration für optimale Effektivität in einer Vielzahl von Branchen optimiert ist. Hier sind einige Anwendungsfälle, die von agentenbasierten KI-Workflows abgedeckt werden:

Agentisches RAG

KI-Agenten in Agenten-Workflows nutzen die Retrieval-Augmented Generation (RAG) Technik, um:

• ihre Fähigkeit zu verbessern, komplexe Fragen zu verstehen und zu beantworten
• Generieren Sie genauere und informativere Ergebnisse
• Aufgaben ausführen, die aktuelles oder externes Wissen erfordern

Agenten in diesem Szenario entscheiden dynamisch, wann und wie sie basierend auf der vorliegenden Aufgabe Informationen aus externen Wissensquellen abrufen.

Agentic RAG bietet Unternehmen zahlreiche konkrete Vorteile. Es steigert die Effizienz durch die Automatisierung komplexer Informationsbeschaffungs- und -verarbeitungsaufgaben, die zuvor erheblichen menschlichen Aufwand erforderten. Dies führt zu geringeren Betriebskosten und schnelleren Bearbeitungszeiten für verschiedene Prozesse, wie beispielsweise Kundensupportanfragen oder Forschungsprojekte.

Automatisierung von Kundenservice und Support

Agenten-Workflows werden im Kundenservice und Support eingesetzt, um Reaktionszeiten zu verbessern und menschliche Agenten für anspruchsvolle Aufgaben freizusetzen. Sie sind darauf ausgelegt, mit Kunden in natürlicher Sprache zu interagieren und rund um die Uhr sofortige Antworten zu liefern. Da KI-Agenten in der Lage sind, ein großes Volumen an Kundenanfragen zu bearbeiten, können sie:

• Geben Sie sofortige Antworten auf häufig gestellte Fragen
• Führen Sie Benutzer durch die Schritte zur Fehlerbehebung
• eskalieren Sie komplexe Probleme an menschliche Agenten

Agentencodierung/Softwareassistenten

Bei der Softwareentwicklung und -programmierung sind KI-Agenten so konzipiert, dass sie Anweisungen und Code in natürlicher Sprache verstehen und Entwickler während des gesamten Entwicklungszyklus bei einer Vielzahl von Aufgaben unterstützen. Das Ergebnis ist eine effizientere, produktivere und qualitativ hochwertigere Softwareentwicklung. KI-Softwareassistenten können:

• Fehler identifizieren und Vorschläge machen
• Generieren Sie kontextbasierte Codeausschnitte
• Automatisieren Sie sich wiederholende Codierungsaufgaben

Automatisierung betrieblicher Prozesse

Operative Prozesse wie Dokumentenverarbeitung und -verwaltung, Rechnungsbearbeitung, HR-Onboarding und Lieferkettenkoordination umfassen zahlreiche sich wiederholende und mehrstufige Aufgaben, die mithilfe von Agenten-Workflows weitgehend automatisiert werden können. Durch den Einsatz von KI-Agenten, die komplexe Abläufe verstehen, können Unternehmen:

• automatisieren Datenextraktion aus verschiedenen Dokumenten
• Aufrechterhaltung optimaler Lagerbestände durch automatische Überwachung der Lagerbestände, Prognose der Nachfrage und Nachbestellung
• Automatisieren Sie Personal- und Verwaltungsaufgaben, z. B. die Bearbeitung von Unterlagen für neue Mitarbeiter oder die Aktualisierung von Mitarbeiterdaten

Wie KI-Agenten-Builder bei Agenten-Workflows helfen

Agenten-Workflows sind autonome, mehrstufige Prozesse, bei denen KI-Agenten Aufgaben selbstständig planen, entscheiden und ausführen. KI-Agenten-Builder sind wichtige Voraussetzungen für diese Workflows, da sie die notwendigen Tools und Funktionen für die Entwicklung intelligenter Agenten bereitstellen.

Anders ausgedrückt: Ein KI-Agent-Builder ist im Wesentlichen eine Plattform, die Unternehmen die Entwicklung und Bereitstellung agentenbasierter Workflows ermöglicht. Sie vereinfacht die Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten, die unabhängig arbeiten und sich an neue Daten anpassen können. Für Unternehmen eröffnet dies vielfältige Möglichkeiten zur Automatisierung, Innovation und Effizienzsteigerung in allen Geschäftsbereichen.

Aus folgenden Gründen wenden sich Unternehmen von der traditionellen KI-Entwicklung ab und einem schnelleren Entwicklungsansatz zu, der durch KI-Agenten-Builder ermöglicht wird:

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