Was sind agentenbasierte Arbeitsabläufe in der KI? Ein detaillierter Leitfaden zur Automatisierung

Leitende Autorin: Priya Naha

Lesezeit: 8 Minuten

Veröffentlicht : April 25, 2025

Von Zeit zu Zeit kommt etwas daher, das die Arbeitsweise von Unternehmen verändert. Agentische Arbeitsabläufe sind eines dieser Dinge. 

Das Konzept der Agenten-Workflows ist einfach: Was wäre, wenn Ihre Software denken, entscheiden und unabhängig handeln könnte wie ein zuverlässiger Mitarbeiter? 

Wir sprechen hier nicht von einfacher Automatisierung, die einem festen Skript folgt. Es geht um KI-Agenten, die verstehen, was getan werden muss, es aufschlüsseln und den besten Weg dorthin finden.

In diesem Blog erkläre ich, was agentische Workflows sind, wie sie sich von der Automatisierung unterscheiden und vor allem, warum sie wichtig sind.

AI Überblick

Agentische Workflows stellen eine neue Generation von KI-gestützten Systemen dar, in denen intelligente Agenten selbstständig denken, planen und handeln können, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Diese Workflows werden mit leistungsstarken Komponenten wie KI-Agenten, Speichersystemen, Werkzeugzugriff und Workflow-Orchestrierung erstellt.

Agentische vs. traditionelle Automatisierung

• Die herkömmliche Automatisierung ist regelbehaftet und starr.
• Die Arbeitsabläufe von Agenten sind dynamisch. Sie treffen Entscheidungen, passen sich an neue Informationen an und verbessern sich durch Selbstreflexion.

4 Grundmuster für agentengestützte Arbeitsabläufe

• Planung, Einsatz von Werkzeugen, Reflexion und agentenübergreifende Zusammenarbeit sind die grundlegenden Muster.
• Diese Muster helfen den Agenten, komplexe, mehrstufige Probleme zu bewältigen, genau wie es menschliche Teams tun würden.

Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen

• Vom Kundensupport und IT-Betrieb bis hin zu HR-Onboarding und Finanz-Compliance - agentengestützte Workflows rationalisieren bereits die Abläufe, sparen Zeit und reduzieren den Arbeitsaufwand in wichtigen Geschäftsbereichen.

Was sind agentenbasierte Arbeitsabläufe in der KI?

Agentenbasierte Arbeitsabläufe in der KI werden als intelligente Systeme definiert, die komplexe Aufgaben selbständig und ohne oder mit nur sehr wenig menschlicher Hilfe initiieren und lösen können. Diese intelligenten Lösungen folgen nicht einem einfachen Schritt oder einer Reihe von vorher festgelegten Schritten. Stattdessen zerlegen sie komplizierte Probleme in kleinere Teile, denken sich ihren Weg durch und passen sich in Echtzeit an, wenn sich die Dinge ändern.

Sie werden durch Techniken wie fortschrittliches Prompt-Design, Gedankenketten und Selbstreflexion unterstützt, die es der KI ermöglichen, Probleme zu durchdenken, Entscheidungen zu treffen und die nächsten Schritte zu aktualisieren.

Bei agentenbasierten Arbeitsabläufen können mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, von denen jeder eine bestimmte Aufgabe hat und ein gut orchestriertes System bildet, das Probleme effizient löst. Laut Garnter, werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten.

Das unterscheidet die Arbeitsabläufe von Agenten von der herkömmlichen Automatisierung:

Schlüsselkomponenten von agentenbasierten Arbeitsabläufen

Damit agentenbasierte Arbeitsabläufe erfolgreich sind, müssen viele Komponenten zusammenarbeiten. Man kann sie sich als Bausteine vorstellen, die Agenten-Workflows die Fähigkeit verleihen, zu denken, zu handeln und sich an veränderte Umweltbedingungen anzupassen. Hier sind die wichtigsten Komponenten: 

1. AI-Agenten

Im Mittelpunkt eines jeden agentenbasierten Workflows stehen KI-Agenten. Die Aktivierung von KI-Agenten kann sicherstellen, dass Unternehmen autonom Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und Werkzeuge zur Bewältigung der Arbeit einsetzen können. Viele dieser Systeme verwenden große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um Schlussfolgerungen zu ziehen, den Kontext zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen.

KI-Agenten lassen sich anhand ihrer Fähigkeiten in vier Klassen einteilen:

• Einfache Reflex-Agenten: Sie wirken ausschließlich als Reaktion auf einen inhärenten Input.
• Modellgestützte Reflexagenten: Behalten eine interne Darstellung der Umgebung bei, wenn sie Entscheidungen treffen.
• Zielgerichtete Agenten: Reagieren auf Veränderungen in der Umgebung, um ein Ziel zu erreichen.
• Utility-basierte Agenten: Sie führen die Aktionen aus, die den größten Wert oder Nutzen bringen.
• Lernende Agenten: Agenten der künstlichen Intelligenz werden im Laufe der Zeit effizienter bei der Ausführung von Aufgaben, da sie aus Erfahrungen lernen.

2. Generative KI-Netze & Prompt Engineering

Generative KI-Netzwerke (GAINs) sind wichtig für agentenbasierte Arbeitsabläufe, die individualisierte, dynamische Ergebnisse produzieren. 

LLMs interpretieren und generieren kontextuell relevante Textantworten, die in erster Linie auf den Anweisungen des Textes basieren. GAINs hingegen ermöglichen Arbeitsabläufe, die automatisch persönliche Empfehlungen, persönliche Anleitungen, persönliches Bildmaterial und persönliche Skripte erstellen, die alle auf den individuellen Bedürfnissen und Kontexten der Nutzer basieren. 

Die Art und Weise, wie Sie mit der KI kommunizieren, spielt eine große Rolle. Fortschrittliche Prompt-Engineering-Techniken beeinflussen, wie der Agent die Anweisungen interpretiert und darauf reagiert. 

Fortgeschrittene Methoden, wie Gedankenketten, Planung und Selbstreflexion, können ebenfalls in den Denkprozess des Agenten eingebaut werden, um seine Ergebnisse zu verbessern. 

3. Aufgabenzerlegung und Entscheidungsfindungsprozess

Große Aufgaben werden selten auf einmal erledigt. Agenten zerlegen große Aufgaben in kleinere und besser zu bewältigende Teile. Die Zerlegung von Aufgaben hilft bei der Planung für jeden Schritt der Aufgabe, wodurch Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessert werden können.

Agenten müssen in der Lage sein, rationale Entscheidungen zu treffen, wenn sie ohne ständige Überwachung arbeiten sollen. Agenten können Entscheidungen treffen, indem sie Daten aus ihrer Umgebung verarbeiten, diese mit ihren Vorwissen verknüpfen und dann die effektivste Aktion auswählen.

4. Werkzeuge und Speicher

KI-Agenten greifen auf externe Hilfsmittel zurück, um ihren Horizont zu erweitern. Diese Werkzeuge können sein:

• Suche im Internet
• APIs
• Datenbanken
• Code-Dolmetscher

Agenten können durch Funktionsaufrufe in Echtzeit mit der Außenwelt interagieren, auch über ihr Training hinaus. Das Gedächtnis ist wichtig für die Aufrechterhaltung von Kontext und Lernen:

• Kurzzeitgedächtnis ermöglicht es den Agenten, sich an das aktuelle Gespräch/die aktuelle Aufgabe zu erinnern.
• Das Langzeitgedächtnis ermöglicht es Agenten, sich nützliches Wissen zu merken und zu speichern, um es in der Zukunft zu nutzen.

Dies macht die Antworten intelligenter, personalisierter und konsistenter im Laufe der Zeit.

5. Workflow-Orchestrierung und -Integration

Die Workflow-Orchestrierung legt fest, wie die Aufgaben nacheinander von einer Aktion zur nächsten fließen und koordiniert Bearbeiter, Aktionen und Entscheidungen in der richtigen Reihenfolge. Sie definieren die Abfolge und die Architektur des gesamten Prozesses.

Agentische Workflows müssen nahtlos in die von Ihnen verwendeten Systeme integriert werden, einschließlich aller CRM-, Helpdesk-, Datenbank- und Kommunikationssysteme. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten ordnungsgemäß fließen und die Aufgaben wie vorgesehen ausgeführt werden.

Agentische Workflow-Muster

Aus verschiedenen Branchenleitfäden und den Erkenntnissen von Experten aus der KI-Forschung und -Praxis haben sich vier verschiedene Muster herauskristallisiert, die die Arbeitsabläufe von Agenten strukturieren. Jedes dieser Muster hat unterschiedliche Aufgaben und Auswirkungen darauf, wie KI-Agenten komplexe Probleme präzise und unabhängig lösen können.

1. Planung (oder Aufgabenzerlegung)

Bei diesem Muster geht es darum, große Aufgaben in kleinere, aufeinander folgende Schritte zu zerlegen. Anstatt das komplexe Problem auf einmal anzugehen, geht ein KI-Agent das komplexe Problem systematisch an. Er zerlegt das Problem in Teilaufgaben, ordnet die Aktionen nacheinander an und geht in der richtigen Reihenfolge zum nächsten Schritt über. 

Zur Planung gehört auch die Fähigkeit, die Reihenfolge oder Methodik zu ändern, wenn eine Aufgabe nicht wie erwartet verläuft. Dies ist einer der Gründe, warum KI-Agenten mehrstufige Überlegungen mit verbesserter Effizienz anstellen können. 

Wenn ein Agent beispielsweise mit der Reparatur eines Softwarefehlers beauftragt wird, liest er zunächst den Fehlerbericht, stellt fest, welche Bereiche der Codebasis betroffen sind, und beginnt dann Schritt für Schritt mit der Fehlersuche.

2. Werkzeuggebrauch

KI-Agenten sind nicht auf das beschränkt, was sie bereits wissen. Durch den Einsatz von Tools können sie auf externe Systeme zugreifen. Dies können Live-Suchen im Internet, API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Codeausführungen sein - im Grunde alles, was ihnen einen interaktiven Zugang zur Welt um sie herum in Echtzeit ermöglicht. 

Wenn ein Agent ein Werkzeug auswählt, führt er einen so genannten Funktionsaufruf durch. Im Grunde genommen nutzt er Ressourcen, die über seine Ausbildung hinausgehen, um Aufgaben effektiver zu erledigen. 

Ein besonders leistungsfähiges Beispiel hierfür ist Agentische RAG (Retrieval-Augmented Generation), bei der Agenten mehrere Datenquellen suchen, abrufen und zusammenführen können, um eine genauere und aktuellere Antwort zu geben.

3. Reflexion

Durch Reflexion können die Agenten ihre Leistung beurteilen. Nach Abschluss einer Aufgabe kann ein KI-Agent reflektieren und feststellen, ob sein Ansatz gültig (oder richtig) war, Fehler entdecken und dann seinen Ansatz anpassen. Das bedeutet, dass der Agent sich weiter verbessern kann, ohne dass ein Mensch korrigierendes Feedback geben muss.

Ein Beispiel: Ein Agent schreibt einen Code. Der Agent kann diesen Code in einer sicheren Testumgebung ausführen (Sandkasten) laufen lassen, die Fehler aufspüren und sich anpassen, um eine andere Version des Codes auszuführen. Dieser iterative Verbesserungsprozess bringt den Agenten der Art und Weise näher, wie ein fähiger Mensch lernen und sich anpassen könnte.

4. Multi-Agenten-Zusammenarbeit

In manchen Fällen erfordert die Lösung eines Problems ein Team von Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Funktionen. Das ist es, was mehrere KI-Agenten tun. Agenten mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen können zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.

Jeder Agent führt eine bestimmte Aufgabe aus, und sie koordinieren ihre Aktivitäten, um das Endziel mit größerer Effizienz zu erreichen, als es ein Agent allein könnte.

Bei einer Versorgungskette beispielsweise ist ein Agent in der Lage, die Lagerbestände zu überwachen, und ein anderer Agent kann rechtzeitig und effizient mit den Lieferanten kommunizieren. Die beiden Agenten führen die Funktionen synchron mit minimalem menschlichem Einsatz aus. 

Warum sind agenturische Workflow-Muster wichtig?

Die vier Muster sind die treibende Kraft hinter modernen agentengestützten Arbeitsabläufen. Je nach den Erfordernissen des Unternehmens werden sie oft zusammen verwendet. Ihre kombinierte Leistung verleiht agentenbasierten Workflows die Flexibilität, Autonomie und Anpassungsfähigkeit, um Herausforderungen in der realen Welt zu bewältigen.  

Als Andrew Ng, Gründer von DeepLearning. AI hervorhob, stellen diese Muster den nächsten großen Schritt der KI dar. Es geht nicht mehr nur darum, dass KI Aufgaben ausführt. Wir bringen KI dazu, Aufgaben intelligent und selbstständig auszuführen.

Hier ist eine einfache Tabelle, die Ihnen helfen wird, zu verstehen, dass agenturische Workflow-Architektur und agenturische Workflow-Muster zwar synonym verwendet werden, aber unterschiedlich sind. 

Vorteile der Einführung agentenbasierter Arbeitsabläufe

Agentenbasierte Arbeitsabläufe sind ein bedeutender Fortschritt für die Automatisierung. Diese Workflows sind anpassungsfähig, dynamisch und können die Komplexität mit wenig menschlichen Eingriffen bewältigen. Hier fassen wir die wichtigsten Vorteile zusammen:

1. Schnellere Abläufe und geringerer manueller Aufwand: Agentische Workflows ermöglichen es KI-Agenten, Aufgaben zu vereinfachen und schrittweise auszuführen. Dies erhöht die Ausführungsgeschwindigkeit, minimiert die manuelle Hin- und Her-Kommunikation und ist besonders wertvoll bei sich ständig wiederholenden Aufgaben.
2. Verbesserte Skalierbarkeit und Kosteneffizienz: Wachsende Geschäftsanforderungen lassen sich nahtlos auf agentenbasierte Workflows übertragen. KI-Agenten verteilen die Arbeitslast und nutzen die Vorteile von Workload-Sharing-Workflows, wodurch der Aufwand für die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter oder den Aufbau zusätzlicher Infrastruktur verringert wird.
3. Verbesserte Konsistenz und Entscheidungsfindung: KI-Agenten verwenden strukturierte Workflows, um Entscheidungen auf der Grundlage von Logik und Echtzeitdaten zu treffen. Das bedeutet, dass KI-Agenten zuverlässiger und konsistenter sind, menschliche Fehler reduzieren und es Teams ermöglichen, in kritischen Bereichen wie Finanzen, Betrieb oder Sicherheit schneller fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Herausforderungen und Grenzen von agentenbasierten Arbeitsabläufen

Obwohl agentengestützte Arbeitsabläufe erhebliche Möglichkeiten bieten, haben sie auch ihre Nachteile. Sie können in Bezug auf technische, ethische und betriebliche Effizienz problematisch sein. Daher müssen Unternehmen die Probleme kennen und den Fahrplan entsprechend planen.

1. Hohe Anforderungen an die Infrastruktur: Die Einrichtung agentenbasierter Arbeitsabläufe erfordert eine hohe Rechenleistung, eine nahtlose Integration und eine kontinuierliche Wartung, was sie ressourcenintensiv macht.
2. Datenabhängigkeit und Probleme bei der Integration: Diese KI-Systeme sind in hohem Maße auf hochwertige Echtzeitdaten angewiesen. Schlechte oder verzerrte Daten können zu ungenauen oder ungerechten Ergebnissen führen. Einige Unternehmen beklagen auch, dass sich diese KI-Modelle nicht gut in die bestehenden Systeme integrieren lassen.
3. Risiken für Sicherheit und Datenschutz: KI-Agenten greifen häufig auf sensible Daten zu, was den Bedarf an strengen Sicherheitsmaßnahmen erhöht, um Verstöße zu vermeiden und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

Industrielle Anwendungsfälle von Agentic Workflows

Agentenbasierte KI-Workflows werden in verschiedenen Branchen eingesetzt. Sie umfassen nun komplexere Aufgaben, die ein gewisses Maß an Entscheidungsfindung, Argumentation, Planung und Anpassung mit begrenztem Umfang und Zeitrahmen erfordern. Lassen Sie uns nun untersuchen, wie agentenbasierte Arbeitsabläufe Probleme in der Praxis lösen.

1. Kundenservice-Automatisierung mit Agentic AI

Kundenbetreuung ist einer der ressourcenintensivsten Prozesse in jedem Unternehmen. Unternehmen haben Menschen, die sich über E-Mails, Chats, soziale Medien und Telefonanrufe an sie wenden. Das kann eine große Aufgabe sein! Hier helfen agentische Workflows.

Agenten übernehmen viele workflow-ähnliche Support-Prozesse, z. B. das Beantworten von Fragen, das Leiten von Benutzern durch gängige Schritte und das Sammeln wichtiger Informationen wie Bestellnummern oder Screenshots. Das alles geschieht, bevor ein Mensch eingreift. Unternehmen wie Papier waren auch in der Lage, Agenten im 24/7-Kundensupport über Zeitzonen hinweg einzusetzen.

2. Workflows zur Lösung von IT- und DevOps-Vorfällen

IT-Teams stehen unter dem ständigen Druck, Dinge schnell zu beheben. Die Realität ist jedoch, dass nicht jeder Alarm einen Menschen erfordert. Durch agentenbasierte Workflows verhalten sich KI-Agenten wie digitale Ersthelfer. Sie können Probleme diagnostizieren, Systeme neu starten und sogar Fehlerbehebungen testen, bevor sie einen Menschen in das Gespräch einbeziehen.

Diese Agenten sind nicht einfach die "Bitte drücken Sie 1 für den Support". Chatbots. Diese KIs führen echte Dialoge mit mehreren Runden und können sich anpassen, wenn sie mehr lernen.

Sie sind in der Lage, Systemprotokolle zu untersuchen, mit verschiedenen potenziellen Lösungen zu experimentieren und Berichte zu erstellen, wenn das Problem eskaliert werden muss. Dies erspart den IT-Teams stundenlanges Hin und Her, insbesondere bei häufigen Problemen wie dem Zurücksetzen von Passwörtern oder der Installation von Software.

3. HR- und Onboarding-Automatisierung mit autonomen Arbeitsabläufen

Die Aufnahme eines neuen Mitarbeiters in Ihr Unternehmen ist immer aufregend. Aber oft ist es nur eine Aufgabe nach der anderen: Konten, Formulare, Werkzeuge und das Lesen der Dokumentation. Agentische Workflows können dabei helfen, indem sie alles hinter den Kulissen erledigen.

Agenten mit künstlicher Intelligenz können Lebensläufe scannen, Kandidaten nach den Anforderungen der Stelle filtern und sogar Vorstellungsgespräche planen. Sobald eine Person eingestellt ist, hört der Arbeitsablauf nicht mehr auf. Anmeldung, Schulungsmodule, häufige HR-Fragen usw. - es gibt eine Menge zu tun.

Die Verwendung dieser Art von Workflow automatisiert Diese grundlegenden Onboarding-Aufgaben werden automatisiert, die Variabilität wird minimiert und sowohl für das einstellende Unternehmen als auch für den neuen Mitarbeiter wird eine bessere Erfahrung geschaffen.

4. Compliance und Finanzberichterstattung mit Agentensystemen

Compliance-Arbeit im Finanz- und Rechnungswesen kann langweilig, detailorientiert und risikoreich sein. Agenten-Workflows haben das Potenzial, diesem Bereich etwas Intelligenz zu verleihen. Sie sind in der Lage, Daten zu prüfen, potenzielle Risikobereiche zu identifizieren und Unstimmigkeiten in solch komplexen Berichten hervorzuheben.

Zum Beispiel, Petrobras agentengestützte Arbeitsabläufe und konnte anhand komplexer Finanzmuster in bereits vorhandenen Transaktionsdaten Möglichkeiten zur Steuereinsparung erkennen. Menschen hätten sonst viel länger gebraucht, um diese zu erkennen.

Wie nutzt ControlHippo agentische Workflows für den Multikanal-Kundensupport?

Bei ControlHippo haben wir einen großen Schritt nach vorne gemacht, um den Kundensupport intelligenter und flexibler zu gestalten. Unser aktualisierter Flow Builder enthält jetzt eine leistungsstarke KI-Agentenfunktion, die Unternehmen dabei helfen soll, Kundengespräche natürlicher zu führen, auch wenn die Dinge nicht genau so laufen wie geplant.

Hier erfahren Sie, wie wir den Kundensupport mithilfe von agentenbasierten Workflows verbessern:

Benutzerdefinierte AI-Agenten eingebaut

• Fügen Sie Ihrem Workflow mühelos KI-Agenten hinzu.
• Wählen Sie zwischen einer einfachen, schrittweisen Einrichtung oder einer manuellen, detaillierten Konfiguration.
• Setzen Sie Agenten ein, um Kundeninformationen (wie Name, E-Mail) zu erfassen oder Fragen aus Ihrer Wissensdatenbank zu beantworten.

Reibungsloser Umgang mit unerwarteten Eingaben

• Wenn ein Kunde etwas Unvorhergesehenes sagt, unterbricht die KI den Fluss nicht.
• Legen Sie Ausweichreaktionen fest, um das Gespräch in Gang zu halten.

Unterstützt zwei Hauptziele

• Informationen sammeln - Perfekt für Lead Capture, Onboarding und das Ausfüllen von Formularen.
• Fragen beantworten - Hervorragend geeignet für den Kundensupport, da Sie Ihre Wissensbasis nutzen können, um präzise zu antworten.

Hochgradig anpassbar

• Fügen Sie Variablen hinzu, markieren Sie Felder als erforderlich und definieren Sie spezifische Aktionen auf der Grundlage von Kundenantworten.
• Passen Sie den Ablauf an die verschiedenen Geschäftsanforderungen an, z. B. Support, Lead-Generierung oder Umfragen.

Intelligenter und nahtloser Multikanal-Support

• Unabhängig davon, wie oder wo sich ein Kunde meldet (Chat, E-Mail usw.), sorgt der Agent für eine reibungslose, reaktionsschnelle und kontextbezogene Konversation.

Schlussfolgerung

Agentische Arbeitsabläufe bieten eine intelligentere Arbeitsweise. Indem sie KI-Agenten die Möglichkeit geben, eigenständig Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, können Unternehmen Zeit sparen, ihre Abläufe skalieren und die Kundenbetreuung verbessern.

Als jemand, der gesehen hat, wie viel manuelle Arbeit in Routineaufgaben stecken kann, kann ich getrost sagen, dass dieser Wandel längst überfällig ist. Und das Beste daran? Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen. Es geht darum, sie freizusetzen, damit sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.

Wenn Sie immer noch Dinge manuell erledigen, ist es vielleicht an der Zeit, Ihre Arbeit von Agenten-Workflows steuern zu lassen. Warum starten Sie nicht einen kostenlosen Test mit ControlHippo?

Aktualisiert : 28. April 2025

Priya Naha

Priya Naha is a skilled technical content writer with a specialization in business communication and omnichannel communication platforms. Her expertise lies in translating complex concepts into clear, engaging content that resonates with diverse audiences. Focused on business communication solutions, Priya excels in delivering informative and practical insights through her writing.