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Agentic Workflows einfach erklärt
KI-Systeme, die autonom komplexe Aufgaben in mehreren Schritten lösen.
- Kurz gesagt
- Autonome Planung: LLM zerlegt komplexe Aufgaben in Teilschritte
- Typischer Einsatz
- Code-Generierung, Recherche, Datenanalyse
- Wichtig zu wissen
- Iterative Verbesserung: Agent reflektiert über Ergebnisse und korrigiert sich
Agentic Workflows im Überblick
Agentic Workflows sind der nächste Schritt nach einfachen Chat-Antworten. Statt nur zu antworten, können Agents autonom planen, Tools nutzen und komplexe Aufgaben in mehreren Schritten lösen.
Der Unterschied:
Chatbot: User → "Wie ist das Wetter?" → LLM → "Ich weiß es nicht"
Agent: User → "Wie ist das Wetter?" → LLM → [Wetter-API aufrufen] → "22°C, sonnig"
Komplexer Agent:
User → "Plane meine Reise nach Berlin"
Agent → 1. Flüge suchen (API)
→ 2. Hotels vergleichen (API)
→ 3. Sehenswürdigkeiten recherchieren (Web)
→ 4. Reiseplan erstellen (LLM)
→ 5. Zusammenfassung präsentierenWichtig: Agents sind mächtig, aber noch nicht 100% zuverlässig. Für Produktion brauchen sie klare Guardrails und menschliche Überwachung.
Technisch betrachtet
Agent-Architektur
- Planner: LLM zerlegt Aufgabe in Schritte
- Executor: Führt jeden Schritt aus (Tool-Aufrufe, LLM-Calls)
- Observer: Prüft Ergebnisse und entscheidet über nächsten Schritt
- Memory: Speichert Kontext und Zwischenergebnisse
Design Patterns
- ReAct: Reasoning + Acting abwechselnd (Denken → Handeln → Beobachten)
- Plan-and-Execute: Erst komplett planen, dann ausführen
- Multi-Agent: Mehrere spezialisierte Agents arbeiten zusammen
- Human-in-the-Loop: Mensch bestätigt kritische Entscheidungen
Praxisbeispiel: Code-Review Agent
1. Agent empfängt Pull Request
2. Liest geänderte Dateien (Tool: GitHub API)
3. Analysiert Code auf Bugs, Style, Security (LLM)
4. Sucht ähnliche Patterns in der Codebase (Tool: Suche)
5. Schreibt Review-Kommentare (Tool: GitHub API)
6. Bei kritischen Findings: Eskalation an MenschHerausforderungen
- Zuverlässigkeit: Jeder Schritt kann fehlschlagen – Fehler akkumulieren sich
- Kosten: Viele LLM-Calls pro Aufgabe, Token-Verbrauch steigt schnell
- Endlosschleifen: Agents können in Loops geraten ohne Fortschritt
- Sicherheit: Agents mit Tool-Zugriff können ungewollte Aktionen ausführen
- Observability: Schwer nachzuvollziehen, warum ein Agent eine Entscheidung traf
Wann Agents sinnvoll sind
Agents lohnen sich bei Aufgaben, die mehrstufig, nicht vollständig vorhersehbar und zu komplex für einen einzelnen Prompt sind. Für einfache, gut definierte Aufgaben ist ein direkter API-Call effizienter und zuverlässiger.
Schritt für Schritt
Einen agentischen Workflow sicher aufbauen
Ein guter Workflow macht Zustände, Übergaben, Fehlerfälle und Freigaben explizit. So bleibt die KI-Arbeit steuerbar.
Aufgabe in Zustände zerlegen
Design
Statt einer offenen Aufforderung definiert das Team Phasen wie Recherche, Prüfung, Entwurf und Freigabe.
Start → Recherche → Prüfung → ErgebnisTools und Daten begrenzen
Berechtigung
Jede Phase erhält nur die Quellen und Aktionen, die sie wirklich braucht.
Rolle → erlaubte Tools und DatenZwischenergebnisse prüfen
Validierung
Strukturierte Resultate, Tests oder Regeln entscheiden, ob der Workflow fortfährt oder nachfragt.
Ergebnis → Check → nächster ZustandKritische Schritte freigeben
Freigabe
Aktionen mit Wirkung nach außen bleiben bei einer Person oder folgen einer klaren Genehmigungsregel.
Vorschlag → Mensch → Aktion
Konkretes Beispiel
Beispiel: Ein Bericht aus internen Quellen
Ein Workflow soll einen Wochenbericht erstellen, ohne unbestätigte Zahlen zu veröffentlichen.
Offener Agentenauftrag
Der Agent recherchiert, schreibt und versendet direkt. Fehler oder fehlende Quellen fallen erst nach dem Versand auf.
Definierter Workflow
Recherche und Faktencheck erzeugen strukturierte Zwischenergebnisse. Der Entwurf wird vor dem Versand anhand der Quellen geprüft und freigegeben.
Agentisch heißt nicht unkontrolliert. Der größte Nutzen entsteht, wenn jede Autonomie zu einem passenden Risiko- und Prüfpunkt passt.
Einordnung
Vorteile und Grenzen
Das spricht dafür
- Macht komplexe Aufgaben in wiederholbaren Phasen bearbeitbar.
- Erlaubt gezielte Tool-Nutzung statt eines unklaren Alles-Agenten.
- Verbessert Nachvollziehbarkeit durch sichtbare Zustände und Übergaben.
- Kann gezielte menschliche Prüfung effizient integrieren.
Das solltest du beachten
- Zusätzliche Schritte können einfache Aufgaben unnötig verlangsamen.
- Schlecht definierte Übergaben führen zu Schleifen oder Kontextverlust.
- Tool-Fehler und unvollständige Daten brauchen Fallbacks.
- Ein Workflow muss mit echten Fällen laufend gepflegt werden.
Vertiefung · für FortgeschritteneKontrollpunkte in einem agentischen Workflow
Der Ablauf verbindet dynamische Modellentscheidungen mit festen Regeln für Risiken und Qualität.
Zustände koordinieren