Während Unternehmen über einfache Chat-Oberflächen hinausgehen, hat sich der Fokus auf den Aufbau agentenbasierter Workflows verschoben, die Aufgaben autonom ausführen können. Diese KI-gestützten agentenbasierten Workflows basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs), die es ihnen ermöglichen, Ziele zu interpretieren, den Kontext zu bewerten und einen Handlungsverlauf über dynamische, mehrstufige Prozesse hinweg festzulegen.
Die Orchestrierung koordiniert ihre Arbeit innerhalb definierter Governance-Framework-Grenzen und stellt sicher, dass das Verhalten der Agenten nachvollziehbar, kontrolliert und mit den Geschäftsregeln abgestimmt bleibt. Zusammen ermöglichen diese Funktionen es Unternehmen, Prozesse zu automatisieren, die Variabilität, Ausnahmen und Entscheidungsfindung beinhalten.
Was sind agentenbasierte Workflows?
Agentenbasierte Workflows sind Sequenzen von Geschäftsprozessaufgaben, die dynamisch von KI-Agenten ausgeführt und als Teil größerer End-to-End-Automatisierungen orchestriert werden. Während herkömmliche Automatisierungstools wie die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) festen Regeln und linearen Abläufen folgen, werden agentenbasierte Workflows von KI-Agenten gesteuert, die in der Lage sind, zu schlussfolgern, Entscheidungen zu treffen und sich dynamisch in Echtzeit an veränderte Bedingungen anzupassen, ohne dass eine ständige menschliche Überwachung oder vorgegebene Anleitungen für jedes Szenario erforderlich sind.
Im Zentrum eines agentenbasierten Workflows steht der KI-Agent selbst. Agenten sind keine Skripte; sie basieren auf Modellen der künstlichen Intelligenz, die die Fähigkeit bieten, Ziele zu interpretieren und den Kontext zu bewerten. Sie können mit bestehenden Systemen interagieren, Daten analysieren, mit anderen Agenten zusammenarbeiten und mit menschlichen Nutzern über natürliche Sprache kommunizieren. Dadurch eignen sie sich für Aufgaben, die dynamisch, langwierig oder entscheidungsintensiv sind – also für die Arten von Geschäftsprozessen, die sich historisch gesehen nur schwer automatisieren ließen.
Agentenbasierte Workflows organisieren diese Fähigkeit in eine strukturierte Prozessausführung durch Orchestrierung: die Koordinationsschicht, die Aufgaben sequenziert, Abhängigkeiten zwischen Agenten verwaltet, festlegt, wo menschliche Aufsicht erforderlich ist, und die Governance durchsetzt. Orchestrierung ist das, was agentenbasierte Workflows in Unternehmensumgebungen echten Mehrwert schaffen lässt. Ohne sie führt das Verhalten autonomer Agenten zu operativem Risiko.
Wie agentenbasierte Workflows funktionieren
Agentenbasierte Workflows folgen einem Betriebsmodell: Agenten nehmen wahr, was geschieht, entscheiden, was zu tun ist, handeln entsprechend dieser Entscheidung und überprüfen das Ergebnis. Wichtig ist, dass zwar das der Zyklus antreibende Denken adaptiv ist, die Ausführung einzelner Aktionen jedoch in erster Linie deterministisch erfolgt – durchgeführt von zuverlässigen, regelbasierten KI-Tools.
Signalerfassung und Ereignisüberwachung
Was passiert: Der Workflow beginnt, wenn ein KI-Agent einen Auslöser erkennt – ein eingehendes Dokument, ein Systemereignis, eine Datenänderung oder eine Benutzeranfrage in natürlicher Sprache. In diesen Fällen interpretiert der Agent zunächst die Anfrage und klärt den Kontext, um die Absicht des Nutzers eindeutig zu bestimmen und zu entscheiden, ob ein Workflow gestartet werden soll. Dies hebt einen wichtigen Unterschied zur herkömmlichen Automatisierung hervor, die typischerweise auf vordefinierten Absichten oder starren Auslösern basiert. Dies ist die Ausgangsbedingung, die die agentenbasierte KI für Workflows in Bewegung setzt.
Aktivieren von Funktionen: Ereignisüberwachung, Systemintegrationen und APIs, die Echtzeitdaten aus allen Unternehmensanwendungen bereitstellen. Orchestrierung stellt sicher, dass Auslöser ohne manuelles menschliches Eingreifen an den entsprechenden Agent oder Prozess weitergeleitet werden.
Warum es wichtig ist: Die automatische Initiierung beseitigt die Verzögerungen und verpassten Übergaben, die entstehen, wenn man sich darauf verlässt, dass Menschen eingehende Arbeit erkennen und weiterleiten. Wenn Auslöser ohne explizite Anleitungen eintreffen – ein eingehendes Dokument, eine unstrukturierte Anfrage, ein Datenereignis, das eine Klassifizierung erfordert – interpretiert der Agent die Absicht, bevor er handelt, was dafür sorgt, dass alles nachgelagert korrekt gesteuert wird.
Ein falsch interpretierter Impuls in diesem Stadium wirkt sich auf jeden weiteren Schritt aus. Die Vertrauensbewertung erkennt mehrdeutige Eingaben und markiert sie zur Überprüfung, anstatt sie stillschweigend weiterlaufen zu lassen. Deterministische Auslöser wie geplante Ereignisse oder Schwellenwertüberschreitungen werden mit Quelle und Zeitstempel protokolliert, sodass jede Workflow-Initiierung unabhängig vom Auslösertyp nachvollziehbar ist.
Kontext, Speicher und RAG
Was passiert: Bevor er handelt, ruft der Agent die benötigten Informationen ab – relevante Richtlinien, historische Daten, frühere Interaktionen und den aktuellen Systemstatus. Dies stellt sicher, dass der Agent nicht „rät“, sondern auf Fakten basiert handelt.
Ermöglichende Funktionen: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und verbundene Wissensdatenbanken. Diese ermöglichen es KI-Agenten, genaue und aktuelle Informationen aus genehmigten Quellen zu beziehen, anstatt sich ausschließlich auf das vorab trainierte Wissen der großen Sprachmodelle zu verlassen.
Warum es wichtig ist: Kontextbasierte Entscheidungen sind genauer und besser nachvollziehbar. Durch das Abrufen aktueller Richtlinien, des Systemzustands und historischer Interaktionen erhalten Agenten das Situationsbewusstsein, das sie benötigen, um im Einklang mit den Unternehmensregeln und vergangenen Handlungen zu agieren. Die Beschränkung von Agenten auf genehmigte Quellen verhindert „Halluzinationen“ und stellt sicher, dass die Agent-Ausgabe mit Ihren spezifischen Unternehmensdaten und aktuellen Informationen übereinstimmt.
Schlussfolgerung und Planung
Was passiert: Der Agent nutzt seine Fähigkeit zur Schlussfolgerung, um Informationen und Eingaben zu bewerten und Optionen abzuwägen, und wendet anschließend seine Einschätzung an, um einen Plan zu erstellen. Es unterteilt sein Ziel in eine Abfolge von Schritten, bestimmt, welche Maßnahmen erforderlich sind, und wählt aus, welche Tools oder automatisierten Prozesse aufgerufen werden sollen. Es identifiziert außerdem, wo es eigenständig fortfahren kann und wo menschliche Aufsicht oder Genehmigung erforderlich ist. Durchgehend steuert die Orchestrierung die Übergaben zwischen den einzelnen Schritten und Agenten.
Ermöglichende Funktionen: Die Denkfähigkeit von Unternehmens-AI-Modellen, die es Agenten ermöglicht, komplexe Probleme zu lösen, Optionen zu bewerten und eine erklärbare Logikkette zu produzieren, anstatt ein Black-Box-Ergebnis zu liefern.
Warum es wichtig ist: Dies ist die Phase, die agentenbasierte Automatisierung von regelbasierten Systemen unterscheidet. Agenten können mit Variabilität umgehen und fundierte Entscheidungen darüber treffen, welchen Ausführungspfad sie wählen. Da die Begründungsschritte und Annahmen protokolliert werden, sind Entscheidungen im Nachhinein nachvollziehbar und unterstützen Prüfung und Verantwortlichkeit in regulierten Umgebungen.
Ausführung von Aktionen und Erfüllung von Aufgaben
Was passiert: Der Agent aktiviert die entsprechenden Tools, um die von ihm geplanten Aufgaben auszuführen. Die eigentliche Ausführung – das Aktualisieren von Datensätzen, das Verarbeiten von Transaktionen, das Auslösen nachgelagerter Workflows – wird von einer Kombination aus deterministischen Komponenten wie RPA, die diese Schritte mit Präzision ausführen, und nicht-deterministischen Operationen übernommen. Wenn ein Schritt eine ausdrückliche Genehmigung erfordert, pausiert die Orchestrierung den Workflow und leitet ihn an eine Person weiter.
Aktivieren von Funktionen: Tool-Calling ist die Methode, mit der Agenten zur Ausführungszeit mit externen Systemen interagieren – APIs aufrufen, RPA auslösen, Code ausführen und Kommunikation versenden. Vorgefertigte Integrationen und native Connectoren erweitern die Bandbreite der Systeme, die Agenten erreichen können, während rollenbasierte Zugriffskontrollen und Genehmigungsschranken festlegen, was ihnen erlaubt ist.
Die Orchestrierung stellt sicher, dass Agent-Entscheidungen auf nachvollziehbare Weise über diese Tools geleitet werden.
Warum es wichtig ist: Hier geht ein agentenbasierter Workflow über Analyse und Empfehlung hinaus – der Agent führt die Aufgabe von Anfang bis Ende über verschiedene Systeme hinweg aus, ohne dass ein Mensch auf seine Ergebnisse reagieren muss. Genehmigungs-Gates und rollenbasierte Berechtigungen stellen sicher, dass sensible Schritte kontrolliert bleiben, ohne dass Menschen zum Engpass bei der routinemäßigen Ausführung werden.
Feedback und Anpassung
Was passiert: Sobald eine Aufgabe abgeschlossen ist, werden die Ergebnisse protokolliert und mit den erwarteten Resultaten verglichen. Wenn Ergebnisse außerhalb der definierten Parameter liegen, werden Ausnahmen zur Überprüfung durch Menschen gekennzeichnet. Erkenntnisse aus dieser Überprüfung fließen zurück in den Workflow – sie verfeinern die Routing-Logik, Entscheidungskriterien, Agentenanleitungen und Wissensquellen, sodass das System ähnliche Situationen im Laufe der Zeit besser bewältigt.
Ermöglichende Funktionen: Überwachungs-Dashboards, Protokolle zur Ausnahmebehandlung und strukturierte Feedback-Mechanismen, die operative Ergebnisse in Workflow-Verbesserungen übersetzen.
Warum es wichtig ist:Agentenbasierte Workflows passen sich kontinuierlich an reale Bedingungen an, anstatt immer die gleiche feste Logik auszuführen, unabhängig davon, was funktioniert. Feedback-Schleifen ermöglichen es dem System, sich durch Erfahrung zu verbessern – indem es sich an sich ändernde Geschäftsregeln, neue Datenmuster und auftretende Randfälle anpasst – während die Anpassung gezielt und nachvollziehbar über die Orchestrierungsschicht erfolgt, anstatt sie dem Modell zu überlassen.
Agentenbasierte Workflows vs. traditionelle Workflows
Traditionelle Automatisierung basiert auf bekannten Pfaden. Die Logik ist vordefiniert, und die Ausführung folgt der beim Erstellen festgelegten Reihenfolge. Dies funktioniert bei stabilen, hochvolumigen, sich wiederholenden Aufgaben, führt jedoch zu Brüchigkeit, wenn sich die Bedingungen ändern.
Agentenbasierte Workflows sind darauf ausgelegt, ein Ziel zu verfolgen und auf Grundlage des zur Laufzeit verfügbaren Kontexts zu bestimmen, wie dieses erreicht werden kann. Sie können mit Variabilität umgehen, ohne zu scheitern, durchlaufen Prozesse, die sich weiterentwickeln, und versuchen, Ausnahmen zu lösen, bevor sie eskaliert werden.
| Eigenschaft | Traditionelle Workflows | Agentenbasierte Workflows | |
| 1 | Ausführungsmodell | Vordefiniert, pfadgesteuert | Zielorientiert, zur Laufzeit gelöst |
| 2 | Handhabung von Ausnahmen | Hält an oder leitet an Menschen weiter. | Versucht, die Lösung eigenständig herbeizuführen. |
| 3 | Anpassungsfähigkeit | Nein – erfordert Neuprogrammierung | Ja – passt sich dem Kontext an |
| 4 | Geeignet für | Stabile, hochvolumige, vorhersehbare Aufgaben | Dynamische, entscheidungsintensive, mehrstufige Prozesse |
| 5 | Logik-Basis | Vordefinierte Regeln | Schlussfolgern in natürlicher Sprache |
| 6 | Primäre Verwendung | Repetitive Aufgaben | Komplexe Aufgaben und Urteilsvermögen |
Die Rolle von Multi-Agenten-Systemen (MAS) in agentenbasierten Workflows
Eine kritische Entwicklung in der agentenbasierten Automatisierung ist der Übergang zu Multi-Agenten-Systemen. Anstelle eines einzelnen monolithischen Agent setzen Unternehmen auf die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, um komplexe Probleme zu lösen.
In einer Multi-Agenten-Umgebung:
- Spezialisierte Agenten: Ein Agent kann ein Coding-Agent sein, während ein anderer ein Spezialist für Datenanalyse ist.
- Zusammenarbeit: Agenten kommunizieren, um Aufgaben zu delegieren, Arbeit weiterzugeben oder parallel auszuführen und die Ergebnisse der anderen zu überprüfen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Zum Beispiel könnte ein „Reviewer Agent“ die Agent-Ausgabe eines „Worker Agent“ überprüfen, um sicherzustellen, dass sie den Compliance-Anforderungen entspricht.
- Skalierbarkeit: Die Arbeit wird auf andere Agenten verteilt, wodurch Engpässe vermieden werden und die Möglichkeit entsteht, eine größere Komplexität und ein höheres Volumen zu bewältigen, als ein einzelner Agent allein handhaben könnte.
Dieser Multi-Agenten-Ansatz wird häufig durch Frameworks unterstützt, die von Microsoft Research entwickelt wurden und aufzeigen, wie dezentralisierte intelligente Agenten bei komplexen Aufgaben einem einzelnen Modell überlegen sein können.
Vorteile von agentenbasierten Workflows
Innerhalb der definierten Grenzen von agentenbasierten Arbeitsabläufen können Agenten Entscheidungen treffen und Aufgaben autonom ausführen, wodurch Teams von Koordinationsaufwand befreit werden, der komplexe Arbeiten verlangsamt. Die operativen Ergebnisse spiegeln diesen Wandel direkt wider.
Autonome Ausführung:
Agenten handeln durchgängig – sie analysieren, treffen Entscheidungen und erledigen Aufgaben systemübergreifend, ohne bei jedem Schritt auf menschliche Anweisungen zu warten.
Schnellere Lösung komplexer Aufgaben:
Anstatt an Ausnahmepunkten zu stagnieren, sammeln die Agenten fehlende Informationen und bringen den Fall voran, wodurch die Zykluszeiten verkürzt werden.
Verbesserte Entscheidungsfindung:
Agenten bewerten jeden Fall konsistenter anhand aktueller Daten, relevanter Richtlinien und historischer Kontexte als menschliches Urteilsvermögen, das unter Volumen- oder Zeitdruck angewendet wird.
Reduzierte operative Reibung:
Agentenbasierte Workflows koordinieren automatisch über Systeme hinweg und eliminieren manuelle Übergaben.
Skalierbarkeit ohne proportionalen Personalzuwachs:
Agenten verteilen die Arbeit intelligent, bewältigen Nachfragespitzen und Wachstum, ohne die Arbeitsabläufe neu zu gestalten oder zusätzliches Personal einzustellen.
Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent:
Für komplexe Arbeiten übernehmen Agenten den Abruf, Koordination und Ausführung, sodass das menschliche Personal sich auf die Bereiche konzentrieren kann, in denen sie den größten Wert hinzufügen.
Resilienz:
Agenten passen ihre Aktionen an das tatsächlich Geschehende an und machen Workflows dadurch zuverlässiger in Umgebungen, in denen das Unerwartete zur Routine gehört.
Agentenbasierte Workflows: Anwendungsfälle und Branchenbeispiele
Zu wissen, wo agentenbasierte KI-Workflows eingesetzt werden sollten, ist genauso wichtig wie die Technologie selbst. Die besten Kandidaten sind lang andauernde Prozesse, bei denen sich die Bedingungen im Laufe der Zeit ändern.
Personalwesen (HR)
Personalbeschaffung und Onboarding verlaufen selten linear. Ein agentenbasierter Workflow im Personalwesen kann die Koordination zwischen einem ATS, HRIS und dem Gehaltssystem ermöglichen. Wenn ein Kandidat weiterkommt, planen Agenten proaktiv Bewertungen und markieren Lücken in der Dokumentation. Administrative Aufgaben, die früher Stunden in Anspruch nahmen, werden jetzt erledigt, indem KI-Agenten die wechselseitige Kommunikation übernehmen.
Finanzen und Bankwesen
Im Finanzwesen zeichnen sich agentenbasierte Workflows bei untersuchungsgetriebenen Prozessen wie Rechnungsabweichungen oder der Auditvorbereitung aus. Wenn eine Rechnung nicht mit einer Bestellung übereinstimmt, prüft der Agent die Vertragsbedingungen und historische Zahlungsmuster. Es bestimmt den Lösungsweg basierend auf den Ergebnissen der Untersuchung und eskaliert nur dann zur menschlichen Überprüfung, wenn ein Schwellenwert erreicht wird.
Kundensupport
Ein Supportfall erfordert häufig Daten aus mehreren bestehenden Systemen. Ein agentenbasierter Workflow überprüft die Kontohistorie, prüft den Systemstatus und leitet eine Lösung ein – wie etwa eine Rückerstattung oder das Zurücksetzen eines Passworts – durch automatisierte Prozesse. Dadurch verlagert sich die menschliche Rolle von der Datenerfassung hin zu Empathie auf hohem Niveau und Entscheidungsfindung.
Gesundheitsbranche
Im Gesundheitswesen können agentenbasierte Workflows die Terminplanung und Nachverfolgung von Patienten verwalten. Agenten analysieren Patientendaten, um personalisierte Nachsorgeanleitungen bereitzustellen und auf Anomalien zu überwachen, die die Aufmerksamkeit eines Arztes erfordern, was sich direkt auf die Patientenergebnisse auswirkt.
Sicherheit, Governance und Risiken agentenbasierter Workflows
Die Implementierung agentenbasierter Workflows erfordert einen robusten Ansatz für das Risikomanagement. Im Gegensatz zu regelbasierten Softwarelösungen können KI-Agenten sich auf unerwartete Weise verhalten.
- Unkontrollierte Ausführung: Ein falsch konfiguriertes Ziel kann dazu führen, dass ein Agent in einer Schleife arbeitet oder Aufgaben falsch ausführt. Klare Ausführungslimits und Fortschrittsverfolgung sind unerlässlich.
- Halluzination: Agenten könnten eine Richtlinie falsch interpretieren. Dies wird dadurch abgeschwächt, dass der Agent in einer verifizierten Wissensdatenbank verankert ist und für risikoreiche Aktionen eine ausdrückliche Genehmigung erforderlich ist.
- Datensicherheit und Datenschutz: Agentenbasierte Workflows arbeiten mit großen Mengen sensibler Daten und schaffen dadurch eine Angriffsfläche für Sicherheitsverletzungen, feindliche Angriffe und unbefugten Zugriff. Rollenbasierte Berechtigungen, Least-Privilege-Zugriff und Audit-Logs auf Begründungsebene sind unverzichtbar
- Bias und Transparenz: Agenten spiegeln die Daten und die Logik wider, auf denen sie aufgebaut sind. In Prozessen mit hohen Einsätzen – Einstellung, Kreditvergabe, Patientenversorgung – ist Transparenz in der Agent-Argumentation entscheidend, um Bias zu erkennen und zu korrigieren, bevor er sich verstärkt.
- Netzwerkisolation: Für sensible Geschäftsprozesse verhindert das Ausführen von Agenten in einer sandboxierten Ausführungsumgebung mit Netzwerkisolation Datenlecks.
Warum diese Herausforderungen auf die Infrastruktur hinweisen, nicht auf Vermeidung
Keine dieser Herausforderungen mindert den Wert von agentenbasierten Workflows; sie sprechen vielmehr dafür, diese auf einer Grundlage einzusetzen, die sie von vornherein berücksichtigt.
Die Unternehmen, die mit agentenbasierten Workflows die zuverlässigsten Ergebnisse erzielen, sind diejenigen, die Orchestrierung, Governance und Monitoring als zentrale Infrastruktur betrachten.
Implementierung von agentenbasierten Workflows: Eine Roadmap
Um von der technischen Vorschau in die Produktion zu wechseln, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Geeignete Prozesse identifizieren: Wählen Sie Aufgaben aus, die datenintensiv sind, Urteilsvermögen erfordern oder derzeit durch manuelle Übergaben ins Stocken geraten.
- Wählen Sie KI-Tools aus: Stellen Sie sicher, dass Ihr Stack große Sprachmodelle, Orchestrierung und GitHub Actions unterstützt, wenn Sie sich in einer Entwicklungsumgebung befinden.
- Pilotprojekte durchführen: Testen Sie, wie die agentenbasierten Workflows in einer kontrollierten Sandbox Wert schaffen.
- Stellen Sie menschliche Aufsicht sicher: Definieren Sie genau, an welcher Stelle ein Mensch für eine ausdrückliche Genehmigung eingreifen muss.
- Skalieren und schrittweise bereitstellen: Verfeinern Sie die Eingabeaufforderungen und Tools des Agenten basierend auf dem Feedback aus dem Pilotprojekt.
Vereinheitlichung von Fähigkeiten mit agentenbasierter Prozessautomatisierung (APA)
Jede dieser Komponenten ist notwendig; keine ist für sich allein ausreichend. Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) ist darauf ausgelegt, diese Ebenen in einem einzigen Ausführungssystem zu vereinen und das Agenten-Framework, die Orchestrierung, Integrationen, Human-in-the-Loop-Steuerungen und die Governance-Infrastruktur bereitzustellen, die agentenbasierte Workflows benötigen, um zuverlässig im Unternehmensmaßstab zu funktionieren.
Für Unternehmen, die von ersten Experimenten zur produktiven Einführung übergehen, stellt sich weniger die Frage, ob sie diese Fähigkeiten aufbauen sollen, sondern vielmehr, ob sie sie einzeln zusammenstellen oder eine Plattform nutzen, auf der sie bereits integriert sind.
Wie agentenbasierte Workflows autonome Abläufe ermöglichen
Autonome Abläufe bedeuten in der Praxis, dass Geschäftsprozesse Ziele interpretieren, Entscheidungen treffen und systemübergreifend ausführen können, ohne dass bei jedem Schritt menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Mit einer Infrastruktur für agentenbasierte Prozessautomatisierung ist dies kein fernes Ziel. Unternehmen erreichen dies heute in bestimmten Prozessen mit klaren Grenzen zwischen dem, was autonom abläuft, und dem, was menschliche Aufsicht erfordert, die bewusst gestaltet und definiert wurden.
Die meisten Unternehmen beginnen immer noch mit der Aufgabenautomatisierung – einzelne, sich wiederholende Schritte, die von regelbasierten Tools ausgeführt werden. Von dort aus bringen unterstützte Workflows KI ins Spiel, um die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen, ohne sie zu ersetzen. Agentenbasierte Workflows stellen den nächsten Schritt dar: eine End-to-End-Prozessausführung, bei der orchestrierte KI-Agenten Urteilsvermögen, Koordination und Ausnahmebehandlung innerhalb geregelter Grenzen übernehmen.
Autonome Abläufe sind das, was dies im großen Maßstab bedeutet – Prozesse laufen kontinuierlich und konsistent ab, wobei Menschen nur dort eingebunden werden, wo ihr Urteilsvermögen wirklich erforderlich ist, anstatt bei jedem Übergabepunkt.
Was dies in der Praxis erzeugt, ist beobachtbar:
- Prozesse, die zuvor bei jedem Übergabepunkt menschliche Koordination erforderten, werden nun ohne manuelles Eingreifen abgeschlossen.
- Ausnahmeraten, die gefüllte Warteschlangen verursachen, werden vor einer Eskalation behoben.
- Zykluszeiten, die sich über Tage erstreckten, verkürzen sich auf Stunden.
Dies sind die realen Ergebnisse, die Unternehmen berichten, wenn agentenbasierte Workflows in der Produktion auf einer Plattform laufen, die Schlussfolgerung, Ausführung und Governance vereint.
Dieser letzte Punkt ist wichtig. Autonome Abläufe sind nicht das Ergebnis des isolierten Einsatzes von KI-Agenten. Sie benötigen den oben beschriebenen vollständigen Fähigkeits-Stack – Orchestrierung zur Koordination der Ausführung, deterministische Automatisierung zur zuverlässigen Durchführung von Aktionen, Human-in-the-Loop-Kontrollen zur Aufrechterhaltung der Aufsicht an entscheidenden Stellen sowie Governance-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass jede Aktion nachvollziehbar und regelkonform ist.
Governance und menschliche Aufsicht sind keine Einschränkungen für autonome Abläufe – sie sind das, was sie nachhaltig macht. Das Ziel ist nicht, Menschen aus dem Prozess zu entfernen, sondern ihre Beteiligung dort zu konzentrieren, wo sie den größten Mehrwert bietet: bei folgenreichen Entscheidungen, neuen Situationen und der kontinuierlichen Verbesserung der Workflows selbst.
Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) bietet dies als integriertes System, wodurch die Autonomie gezielt und sicher erweitert werden kann, sobald das Vertrauen in den Workflow wächst. Um zu sehen, wie dies für Ihr Unternehmen funktioniert, fordern Sie noch heute eine Demo an.
FAQs zu agentenbasierten Workflows
Können Sie in einfachen Worten erklären, was ein agentenbasierter Workflow ist?
Ein agentenbasierter Workflow ist ein Unternehmensprozess, bei dem eine Orchestrierungsschicht verschiedene Ausführungsformen – KI-Agenten, deterministische Automatisierungen, APIs und menschliche Schritte – koordiniert, um Arbeiten von Anfang bis Ende vollständig abzuschließen. Der Agent führt den Prozess nicht aus; er ist ein Ausführungsmodell, das von der Orchestrierungsschicht aufgerufen wird, bei dem Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung neben Automatisierung, Systemen und Menschen einen Mehrwert schaffen.
Was sind die Hauptvorteile der Nutzung agentenbasierter Workflows in der KI-Entwicklung?
Der Vorteil besteht nicht in der Autonomie um ihrer selbst willen, sondern in einer besseren Geschäftsausführung. Die Orchestrierung von Agenten, deterministischer Automatisierung, APIs und Menschen als gleichberechtigte Ausführungsmodelle ermöglicht es, dass jeder Teil eines Prozesses auf die jeweils am besten geeignete Weise abläuft: Regelbasierte Schritte bleiben schnell und vorhersehbar, während KI-gestützte Entscheidungsfindung Mehrdeutigkeiten, Ausnahmen und Ermessensentscheidungen übernimmt – alles unter gemeinsamer Governance, gemeinsamem Status und abgestimmten Übergaben.
Was sind die Kernkomponenten eines agentenbasierten Workflows?
Kernkomponenten: eine Orchestrierungsschicht (koordiniert Abhängigkeiten, Status, Governance und Übergaben über den gesamten Prozess hinweg); Ausführungsmodelle, auf die die Orchestrierungsschicht zurückgreift – deterministische Automatisierung/RPA, KI-Agenten, APIs und menschliche Freigaben; sowie eine Schicht für Schlussfolgerungen/Entscheidungen – zum Beispiel der Process Reasoning Engine und Context Intelligence Graph (CIG) von Automation Anywhere – die bestimmen kann, welches Ausführungsmodell jeden Schritt übernehmen sollte. Agent-Toolaufrufe erfolgen innerhalb eines Schritts; die Orchestrierung koordiniert den Prozess.
Welche Branchen können am meisten von agentenbasierten Workflows profitieren?
Finanzdienstleistungen (Procure-to-Pay, Buchhaltung), Gesundheitswesen (Schadensfälle, Vorabgenehmigungen), IT/ITSM (Vorfall-Triage) und Personalwesen (Onboarding, Fallmanagement) sind besonders gut geeignet. Diese Prozesse kombinieren deterministische Schritte mit hohem Volumen mit ausnahmeintensiven, urteilsgestützten Schritten – genau die Kombination, die davon profitiert, Automatisierung und KI-Reasoning gemeinsam zu orchestrieren, anstatt sich ausschließlich auf eine der beiden Komponenten zu verlassen.
Was sind Beispiele für agentenbasierte Workflows in der KI?
Ein Rechnungsprozess, bei dem eine deterministische Automatisierung Positionen extrahiert und anhand einer Bestellung validiert, und ein KI-Agent nur dann eingesetzt wird, um mehrdeutige Abweichungen zu interpretieren, bevor die Weiterleitung zur menschlichen Genehmigung erfolgt. Ein Schadensfall-Workflow, bei dem die Automatisierung die standardmäßige Aufnahme übernimmt und ein Agent nicht standardmäßige Vorabgenehmigungsanfragen anhand der Richtlinie prüft. In beiden Fällen steuert die Orchestrierung – nicht der Agent – die Reihenfolge, den Status und die Übergaben.
Was sind die besten agentenbasierten Workflow-Frameworks?
Der entscheidende Unterschied liegt nicht allein in der Leistungsfähigkeit des Agenten – vielmehr ist es eine Plattform, die deterministische Automatisierung und KI-Agenten als gleichwertige Ausführungsmodelle behandelt, wobei jedes dort eingesetzt wird, wo es seine Stärken ausspielt: Automatisierung für wiederholbare, regelbasierte Schritte, KI-gestützte Entscheidungsfindung für Ausnahmen und Ermessensentscheidungen. Die agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA)-Plattform von Automation Anywhere basiert auf dieser Kombination, die unter gemeinsamer Orchestrierung und Governance koordiniert wird, anstatt dass ein Modell das andere ersetzt.
Worin unterscheidet sich die Orchestrierung davon, dass ein KI-Agent ein Tool oder eine API aufruft?
Tool-Calling ist ein Agent, der in einem Schritt eine einzelne Aktion ausführt – eine API, einen Bot oder eine Anwendung. Orchestrierung erfolgt auf Prozessebene: Sie verwaltet Abhängigkeiten, Status, Governance und Übergaben in jedem Schritt, unabhängig davon, ob dieser Schritt von einem Agent, einer deterministischen Automatisierung oder einer Person ausgeführt wird. Die Vermischung der beiden Aspekte unterschätzt die Anforderungen, die eine unternehmensgerechte Prozessausführung erfordert.
