Agentic Workflows – Auf einen Blick
| Was sind Agentic Workflows? | Agentic Workflows sind KI-Systeme, die hochrangige Ablaufbeschreibungen interpretieren, die nächsten Schritte planen und bei Bedarf Tools aufrufen. Sie verwandeln offene Nutzerziele in mehrstufige Prozesse mit eingebauten Entscheidungsfähigkeiten. |
| Was sind die Schlüsselelemente Agentic Workflows? | Zu den Kernelementen gehören KI-Agenten, Large Language Models, verbundene Tools und Datenquellen, eine Orchestrierungsschicht und Monitoring. Gemeinsam ermöglichen diese Komponenten, dass agentische KI Aufgaben zerlegt, Kontext über Schritte hinweg teilt und Aktionen bei Bedarf mit Menschen koordiniert. |
| Was ist der Unterschied zwischen Agentic Workflows und traditioneller Automatisierung? | Traditionelle Automatisierung folgt starren Regeln, die sich nach der Implementierung kaum ändern. Agentic Workflows fügen Reasoning und Anpassungsfähigkeit hinzu, sodass KI-Systeme abhängig vom Kontext zwischen mehreren Aktionen wählen können – stets im Rahmen definierter Schutzmechanismen, Protokollierungsanforderungen und Unternehmensrichtlinien. |
| Wie arbeiten KI-Agenten in Agentic Workflows? | Innerhalb eines Agentic Workflows erhalten KI-Agenten ein Ziel, prüfen den aktuellen Zustand, wählen Tools oder externe Dienste aus und übergeben Ergebnisse an den nächsten Schritt oder einen anderen Agenten. Diese Multi-Agent-Zusammenarbeit ermöglicht das Bearbeiten komplexer Aufgaben mit minimalem manuellem Aufwand. |
| Was sind die Vorteile Agentic Workflows? | Agentic Workflows können Abläufe verschlanken, repetitive Arbeit reduzieren und die Konsistenz in text-, daten- oder dokumentbasierten Prozessen verbessern. Sie sind jedoch noch ein aufstrebender Ansatz und erfordern normalerweise sorgfältiges Design, Tests und menschliche Aufsicht, um zuverlässig zu bleiben. |
Agentic Workflows verstehen
Agentic workflows sind KI-gesteuerte Abläufe, in denen KI-Agenten nicht nur eine einzelne Anfrage beantworten, sondern aktiv entscheiden, welche Schritte sie als Nächstes ausführen, welche Tools sie verwenden und wie sie einen Prozess voranbringen. Sie entstanden, als Organisationen einfache „Single-Call“-Interaktionen mit Large Language Models (LLMs) hinter sich ließen und begannen, mehrstufige Sequenzen zu orchestrieren, die ein zugrunde liegendes LLM, externe Tools und Echtzeitdaten kombinieren. In einem agentischen Workflow werden natürliche Sprachbefehle der Nutzer in strukturierte Aktionen übersetzt – mit integriertem Planen, Monitoring und Fehlerbehandlung, statt dies den Endnutzern zu überlassen.
Man kann es sich wie ein intelligentes, teilautomatisiertes Flussdiagramm vorstellen, das unterwegs eigene Entscheidungen treffen kann. Anstatt dass ein Mensch manuell von Schritt zu Schritt wechselt, entscheidet der Workflow, welche Aktion als Nächstes sinnvoll ist, welches Tool aufzurufen ist und wann Rückfragen gestellt werden müssen. Dadurch wird aus einer losen Sammlung von KI-Funktionen ein zuverlässiger, wiederholbarer Prozess.
Agentic workflows ermöglichen einen effizienteren und stärker automatisierten Prozess, indem sie:
- Natürliche Sprache in Aktionen übersetzen: Sie wandeln Ziele in natürlicher Sprache in strukturierte Aufgaben innerhalb von KI-Workflows um, die von KI-Modellen gesteuert werden.
- Komplexe Aufgaben in kleinere Schritte zerlegen: Sie zerlegen umfangreiche Aufgaben und wählen für jeden Schritt die geeignetsten Tools aus.
- Aktuelle Informationen nutzen: Sie greifen auf Echtzeitdaten zu, z. B. über Websuche, um den Kontext während der Ausführung aktuell zu halten.
- Manuellen Aufwand reduzieren: Sie koordinieren mehrere Agenten und Tools mit minimaler menschlicher Intervention, besonders bei repetitiven Tätigkeiten.
- Ergebnisse im Zeitverlauf verbessern: Sie verfolgen Workflows von Anfang bis Ende und nutzen Selbstreflexion oder Bewertungsstufen, um die Output-Qualität kontinuierlich zu verbessern.
Unterschied zwischen KI-Agenten und AI Agentic Workflows
KI-Agenten sind KI-gestützte Systeme, die Ziele in natürlicher Sprache entgegennehmen, darüber nachdenken und Tools oder Datenquellen verwenden, um spezifische Aufgaben zu lösen. Ein agentischer Workflow ist ein umfassenderes Muster, das einen oder mehrere KI-Agenten, das LLM und unterstützende Tools in einen wiederholbaren Prozess mit Triggern, Schutzmechanismen und Übergaben einbettet. Anders gesagt: KI-Agenten lösen lokale Probleme, während agentische Workflows beschreiben, wie Agenten, Tools und menschliche Schritte über Zeit verknüpft werden.
Wann man KI-Agenten verwenden sollte
Nutze einzelne KI-Agenten für flexible Unterstützung bei klar abgegrenzten, oft einmaligen Anfragen wie Dokumentanalyse, Content-Erstellung oder Fachfragen. Hier reicht es meist aus, dem Agenten genügend Kontext und Tool-Zugriff zu geben, ohne einen vollständigen Workflow zu definieren.
Wann man Agentic Workflows verwenden sollte
Nutze agentische Workflows, wenn ähnliche Anfragen häufig auftreten, mehrere Systeme einbeziehen oder komplexe Aufgaben mit hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit und Nachverfolgung beinhalten. In diesen Fällen werden mehrere KI-Agenten in einen definierten Prozess eingebettet, der Datenfluss, Fehlerbehandlung, Protokollierung sowie menschliche Freigaben klar festlegt. Solche Workflows eignen sich besonders für End-to-End-Geschäftsprozesse, bei denen Konsistenz und Monitoring entscheidend sind.
Tipp: Mit dem Foresight Strategy Cockpit (FSC) können Organisationen Trends, Risiken, Szenarien und schwache Signale zentral und sicher verwalten – und so kontinuierliche Foresight nahtlos in agentische Workflows und die tägliche Strategiearbeit integrieren.
Zentrale Komponenten Agentic Workflows
Agentische KI-Workflows bestehen aus mehreren Kernelementen, die zusammen natürliche Sprachbefehle in verlässliche KI-gestützte Prozesse übersetzen. Im Zentrum steht ein LLM, das Reasoning und Problemlösung steuert, während KI-Agenten, Tools, Speicher und Orchestrierung Aufgaben, Daten und Interaktionen koordinieren. Diese Komponenten ermöglichen den Schritt von Einzelprompts hin zu skalierbaren, adaptiven Workflows.
KI Agenten
KI-Agenten fungieren als aktive Entscheidungsträger in agentischen Workflows und können als autonome Agenten konfiguriert werden. Sie zerlegen komplexe Aufgaben in Teilaufgaben, wählen nächste Schritte aus und koordinieren sich mit anderen Agenten, wenn ein Prozess mehrere Phasen oder Domänen umfasst.
Large Language Models
Das LLM liefert das Sprachverständnis und die Reasoning-Fähigkeiten, die den Workflow antreiben. Sein Verhalten lässt sich über Parameter anpassen; ein neues Modell kann die gesamte Qualität des agentischen Systems verbessern, ohne dass bestehende Workflows neu gebaut werden müssen.
Interaktions- und Prompt-Layer
Diese Komponente steuert, wie eine Nutzeranfrage in klare Instruktionen für die Agenten übersetzt wird – oft mit gezielter Prompt-Gestaltung. Typischerweise arbeiten zwei Agenten zusammen, etwa einer für technische Supportfragen und ein anderer, der Protokolle oder Dokumentationen prüft und Antworten vorschlägt. Routinetätigkeiten wie Ticket-Routing, Rückfragen oder Follow-up-Nachrichten werden automatisiert, während komplexere Fälle an Menschen eskaliert werden.
Tools und externe Systeme
Tools verbinden agentische Workflows mit externen Systemen wie Websuche, Geschäftsanwendungen oder APIs. KI-Agenten nutzen diese Tools, um Informationen abzurufen, Daten zu aktualisieren oder bestimmte Aufgaben auszuführen. Muster wie „agentic RAG“ ermöglichen Abfragen in Vektor-Datenbanken oder Wissensquellen, wenn reichhaltiger Kontext nötig ist.
Monitoring, Feedback und Bewertung
Agentic Workflows enthalten Feedback-Schleifen, die Fortschritt verfolgen, Entscheidungen protokollieren und Output-Qualität prüfen. Selbstreflexion und automatische Evaluationsschritte helfen, Verhalten im Zeitverlauf zu verbessern – stets unter menschlicher Aufsicht bei kritischen Prozessen.
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Anwendungsfälle von AI Agentic Workflows
Agentische Workflows sind besonders hilfreich, wenn Organisationen Aufgaben an KI-Agenten delegieren möchten, aber Menschen weiterhin die Kontrolle über wichtige Entscheidungen behalten sollen. Da diese Workflows noch relativ neu sind, funktionieren die meisten Systeme am besten mit menschlichem Feedback, Überwachung und klaren Leitplanken statt vollständiger Autonomie.
In der Praxis helfen sie KI-Agenten – z. B. Coding-Agenten – dabei, Aufgaben Schritt für Schritt auszuführen, Aktionen zu protokollieren und im Zeitverlauf dazuzulernen.
End-to-end Software Change Pipeline
Ein agentic Workflow kann Änderungsanfragen einlesen, Code analysieren, Modifikationen vorschlagen, Tests durchführen und Deployment-Schritte vorbereiten. KI-Agenten koordinieren Versionskontrolle, CI-Pipelines und Dokumentationsupdates, oft unter Nutzung externer Dienste wie Build- oder Sicherheitsscanner, sodass Entwickler sich auf Designentscheidungen und finale Freigaben konzentrieren können.
Human Resources: Recruiting Orchestration
Im HR-Bereich kann ein agentischer Workflow Lebensläufe sichten, relevante Informationen extrahieren, Outreach-Nachrichten vorbereiten und Interviews terminieren. KI-Modelle integrieren Daten aus Jobportalen, internen Talentpools und E-Mail-Systemen, während Recruiter weiterhin die Verantwortung für Shortlists und finalen Auswahlprozess behalten.
Supply Chain Koordination
Für Lieferketten überwachen agentische Workflows Lagerbestände, Lieferantenupdates und Versandstatus nahezu in Echtzeit. Mithilfe von Szenariomanagement schlagen KI-Agenten Bestellungen, alternative Routen oder Anpassungen beim Sicherheitsbestand vor, die anschließend von Planern geprüft und freigegeben werden.
F&E und Experimentieren
In Forschung und Entwicklung unterstützen diese Workflows Deep Research, indem sie Literatur scannen, Erkenntnisse zusammenfassen und Experimentideen generieren. Machine Learning-Modelle und LLMs vergleichen Ergebnisse, verfolgen Hypothesen und strukturieren Evidenz – wodurch Teams schneller iterieren können, ohne Chaos zu riskieren. Gut designte agentische Muster machen diesen Prozess konsistent und entscheidungsreif.
Wissensmanagement und Wissenslebenszyklus
Für das Wissensmanagement verbinden agentische Workflows Dokumentenarchive, Wikis und Nachrichtenprotokolle zu einer lebendigen Wissensbasis. Muster wie agentic RAG ermöglichen das Abfragen mehrerer Quellen, das Aktualisieren von Antworten und das Hervorheben fehlender Inhalte – ein Kreislauf kontinuierlicher Verbesserung.
Kundenservice und Auftragsmanagement
In Kundenoperationen unterstützt agentische KI die Entscheidungsfindung, indem sie frühere Tickets und Bestellhistorien prüft, bevor sie passende Lösungen vorschlägt. In Kernprozessen wie Rückerstattungen, Ersatzlieferungen oder Upselling erstellen AI-Agenten Antwortvorschläge, prüfen Berechtigungen und schlagen Optionen vor – Mitarbeitende treffen jedoch die finale Entscheidung und stellen Compliance sicher.
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Vorteile der Nutzung Agentic Workflows
Agentic Workflows helfen Organisationen dabei, von isolierten KI-Experimenten zu skalierbaren, zuverlässigen Prozessen überzugehen. Sie reduzieren manuellen Aufwand, während Menschen weiterhin die Kontrolle über sensible Entscheidungen behalten.
Agentische KI für zuverlässige Automatisierung
Agentische KI kann routinemäßige und mehrstufige Aufgaben konsistenter ausführen als Ad-hoc-Prompts. Durch Schutzmechanismen und klare Übergabepunkte entsteht verlässliche Automatisierung statt unvorhersehbarer Einzelinteraktionen.
Bessere Entscheidungen mit KI-Unterstützung
Agentische Workflows stellen strukturierten Kontext und Optionen bereit, bevor ein Mensch entscheiden muss – ideal für Kundenservice, Operations oder Produktentwicklung. Teams verstehen, warum eine Empfehlung getroffen wurde, und können sie annehmen, anpassen oder ablehnen.
Kontinuierliches Lernen und Verbesserungen
Da jeder Workflow-Run protokolliert wird, ermöglichen agentische Systeme Lernen aus Erfolgen und Fehlern. Nutzerfeedback verbessert Prompts, Tool-Nutzung und Routing-Regeln im Laufe der Zeit.
Skalierbare KI-Workflows im ganzen Unternehmen
Gut designte agentische Workflows lassen sich leicht auf weitere Teams und Geschäftsbereiche übertragen. Ein funktionierendes Muster kann wiederverwendet und mit gemeinsamen Tools, Datenquellen und Governance-Strukturen erweitert werden.
Tipp: In der Zukunftsforschung existiert nicht eine einzige Zukunft – vielmehr gibt es mehrere mögliche Zukünfte, von denen eine schließlich eintreten wird. Mehr dazu in unserem Artikel zum Szenariomanagement.
Häufige Fragen und Antworten
Agentic Workflows sind KI-Workflows, in denen KI-Systeme entscheiden, welche Aktionen als Nächstes sinnvoll sind, statt einem festen Skript zu folgen. Nutzer beschreiben einen Ablauffluss in natürlicher Sprache, und der Workflow zerlegt ihn in Schritte, ruft Tools auf und koordiniert die Ergebnisse. Dadurch eignen sie sich für Prozesse, in denen Ziele klar sind, der Weg jedoch variieren kann.
Traditionelle Automatisierung nutzt vordefinierte Regeln: dieselbe Eingabe führt immer zur selben Aktion – ideal für stabile Routinen. Agentic Workflows fügen eine Reasoning-Ebene hinzu, in der KI Optionen abwägt, zusätzliche Daten einholt und sich dem Kontext anpasst. Diese Flexibilität ist mächtig, benötigt aber Monitoring und Leitplanken.
In einem agentischen Workflow erhalten KI-Agenten ein Ziel, interpretieren den Zustand und wählen dann ein Tool, eine API oder eine Datenquelle. In komplexeren Multi-Agent-Setups spezialisieren sich einzelne Agenten auf Planung, Data Retrieval oder Qualitätssicherung und übergeben Aufgaben aneinander. Sie halten den Workflow in Gang und eskalieren unklare Situationen an Menschen.
Nicht-agentische Workflows folgen einem festen Diagramm, dessen Schritte selten variieren. Agentische Workflows bieten flexiblere Pfade, weil KI-Komponenten Kontext interpretieren, nächste Schritte wählen und kleinere Fehler selbst ausgleichen können. Diese Dynamik ist leistungsfähig, erfordert jedoch sorgfältiges Design und Aufsicht.
Ein LLM-Workflow basiert meist auf einzelnen oder wenigen LLM-Aufrufen mit einfacher Vor- und Nachbearbeitung. Agentic Workflows nutzen LLMs als Bestandteil eines umfassenderen Kontrollsystems, das Schritte plant, Tools verwaltet und Entscheidungen trifft. Dadurch können agentische Workflows längere, variablere Prozesse ausführen, während LLM-Workflows für klar abgegrenzte Aufgaben besser geeignet sind.
Beispiele sind ein agentic Research-Assistent, der vor einer Antwort zuerst eine Websuche durchführt, oder ein KI-System, das basierend auf einer vagen Anfrage automatisch die passende Datenbankabfrage wählt. Ein weiteres Beispiel ist ein Agent, der einen fehlgeschlagenen Schritt mit angepassten Parametern wiederholt oder eine Rückfrage stellt, statt einen Fehler auszugeben. All diese Verhaltensweisen zeigen, dass das System innerhalb definierter Grenzen Initiative ergreift.
