{"id":14947,"date":"2026-09-09T14:50:17","date_gmt":"2026-09-09T07:50:17","guid":{"rendered":"\/de\/tutorials\/?p=14947"},"modified":"2026-09-09T14:50:19","modified_gmt":"2026-09-09T07:50:19","slug":"agentic-workflows","status":"publish","type":"post","link":"\/de\/tutorials\/agentic-workflows\/","title":{"rendered":"Was sind Agentic Workflows?"},"content":{"rendered":"

Agentic Workflows sind KI-gestützte Prozesse, bei denen ein KI-Agent eine Reihe von Aktionen plant, ausführt, bewertet und anpasst, bis ein bestimmtes Ziel erreicht ist.<\/strong><\/p>

Anders als ein Chatbot, dessen Arbeit nach dem Generieren einer Antwort endet, arbeitet ein KI-Agent selbstständig weiter. Er entscheidet über die nächsten Schritte, nutzt externe Tools und überprüft, ob die einzelnen Aktionen das erwartete Ergebnis erzielt haben.<\/p>

Ein Agent für den Kundendienst kann beispielsweise Kontoinformationen abrufen, aktuelle Bestellungen prüfen und feststellen, ob eine Rückerstattung den Unternehmensrichtlinien entspricht.<\/p>

Anschließend benachrichtigt der Agent den Kunden, protokolliert die Interaktion in einem CRM und schließt die Anfrage ab, ohne dass für jeden einzelnen Schritt eine neue Eingabe erforderlich ist.<\/p>

Jede Aktion liefert Informationen für den nächsten Schritt. Dadurch kann sich der Workflow anpassen, sobald neue Informationen vorliegen.<\/p>

Fortschritte bei Large Language Models, Tool-Aufrufen, KI-Agenten und Orchestrierungs-Frameworks haben agentenbasierte Workflows in der Praxis einsetzbar gemacht.<\/p>

Sprachmodelle stellen die erforderlichen Fähigkeiten zum logischen Schlussfolgern bereit, Tool-Aufrufe verbinden Agenten mit externen Systemen und Orchestrierungs-Frameworks koordinieren die einzelnen Prozessschritte.<\/p>

Durch die Kombination dieser Technologien kann KI komplexe Aufgaben automatisieren, die eine mehrstufige Planung, Ausführung und Entscheidungsfindung erfordern.<\/p>

Agentenbasierte Workflows vs. KI-Agenten<\/h2>

Ein KI-Agent ist eine Komponente innerhalb eines größeren Systems. Er analysiert die aktuelle Situation, entscheidet über den nächsten Schritt und ermittelt, ob zusätzliche Informationen oder externe Tools erforderlich sind.<\/p>

Der Workflow gibt den Rahmen vor, der diese Entscheidungen zu einer Abfolge von Aktionen verbindet, den Kontext zwischen den einzelnen Schritten erhält und festlegt, wann das Ziel erreicht ist.<\/p>

Agentenbasierte Workflows vs. KI-Agenten<\/a> im Überblick:<\/p>

Merkmal<\/strong><\/th>KI-Agent<\/strong><\/th>Agentenbasierter Workflow<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
Hauptaufgabe<\/strong><\/td>Analysiert, plant und trifft Entscheidungen<\/td>Koordiniert den gesamten Prozess von Anfang bis Ende<\/td><\/tr>
Umfang<\/strong><\/td>Führt eine bestimmte Aufgabe aus<\/td>Verbindet Aufgaben zu einem vollständigen Workflow<\/td><\/tr>
Tool-Nutzung<\/strong><\/td>Entscheidet, welche Tools verwendet werden<\/td>Verknüpft Tool-Aufrufe, Ausführung und Ergebnisse<\/td><\/tr>
Speicher<\/strong><\/td>Nutzt beim logischen Schlussfolgern den verfügbaren Kontext<\/td>Bewahrt den Workflow-Zustand während der gesamten Ausführung<\/td><\/tr>
Ausführung<\/strong><\/td>Konzentriert sich auf die aktuelle Aufgabe<\/td>Wird fortgesetzt, bis das Ziel erreicht ist<\/td><\/tr>
Zusammensetzung<\/strong><\/td>Ein Workflow kann einen oder mehrere KI-Agenten verwenden<\/td>Umfasst KI-Agenten, Tools, Speicher und Orchestrierungslogik<\/td><\/tr>
Beispiel<\/strong><\/td>Entscheidet, wie auf eine Kundenanfrage reagiert werden soll<\/td>Ruft Kundendaten ab, wendet Unternehmensrichtlinien an, erstellt eine Antwort, aktualisiert das CRM und sendet die Antwort<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Wie funktionieren agentenbasierte Workflows?<\/h2>

Agentenbasierte Workflows erledigen Aufgaben in einem fortlaufenden Zyklus aus Planung, Aktion, Bewertung und Verbesserung.<\/p>

Betrachten wir beispielsweise einen Agentic-AI<\/a>-Workflow, der eine SEO-Content-Strategie erstellt. Der Workflow beginnt nicht sofort damit, eine Liste von Keywords zu erstellen.<\/p>

Zunächst ermittelt er das Unternehmensziel, recherchiert Wettbewerber, analysiert die Suchintention, gruppiert verwandte Themen, prüft Ranking-Chancen und bewertet die Ergebnisse, bevor er einen Content-Plan empfiehlt.<\/p>

Jede Aktion liefert neue Informationen, die die nächste Entscheidung beeinflussen. So kann sich der Workflow im weiteren Verlauf an neue Erkenntnisse anpassen.<\/p>

1. Anfrage interpretieren<\/h3>

Jeder agentenbasierte Workflow beginnt damit, die Anfrage des Nutzers an einen KI-Agenten zu übergeben.<\/strong><\/p>

Bevor der Agent einen Plan erstellt oder eine Aktion ausführt, interpretiert er die Anfrage und wandelt sie in ein strukturiertes Ziel um, das der Workflow bearbeiten kann.<\/p>

Im ersten Schritt ermittelt der Agent, was der Nutzer erreichen möchte. Er bestimmt das gewünschte Ergebnis, extrahiert explizite Anforderungen aus der Eingabe, erkennt Einschränkungen wie Fristen oder Budgets und stellt fest, welche Informationen bereits verfügbar sind.<\/p>

Moderne Sprachmodelle führen diese Analyse durch, indem sie die Eingabe und alle zusätzlichen, von der Anwendung bereitgestellten Kontextinformationen auswerten. Dazu können frühere Unterhaltungen, hochgeladene Dokumente oder Unternehmensdaten gehören.<\/p>

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