Agentic Workflows: Autonome KI-Planung und Entscheidungen

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

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 präsentieren

Wichtig: Agents sind mächtig, aber noch nicht 100% zuverlässig. Für Produktion brauchen sie klare Guardrails und menschliche Überwachung.

Technischer Deep Dive

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 Mensch

Herausforderungen

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.

ANALOGIE

Ein einfacher Chatbot ist wie ein Kellner: Er nimmt deine Bestellung auf. Ein Agent ist wie ein persönlicher Assistent: Er recherchiert, vergleicht Optionen, bucht und bestätigt – alles eigenständig.

WICHTIGSTE PUNKTE

Autonome Planung: LLM zerlegt komplexe Aufgaben in Teilschritte

Tool Use: Agent nutzt APIs, Datenbanken, Code-Ausführung als Werkzeuge

Iterative Verbesserung: Agent reflektiert über Ergebnisse und korrigiert sich

ANWENDUNGSFÄLLE

Code-Generierung

Agent schreibt Code, führt Tests aus, debuggt und iteriert bis es funktioniert

Recherche

Agent sucht im Web, fasst zusammen, vergleicht Quellen und erstellt Bericht

Datenanalyse

Agent lädt Daten, wählt Analyse-Methode, erstellt Visualisierungen

Workflow-Automatisierung

E-Mails lesen, Termine planen, Dokumente erstellen – mehrstufig und autonom

HÄUFIGE FRAGEN

Sind Agents zuverlässig genug für Produktion?

Zunehmend, aber mit Einschränkungen. Für klar definierte Workflows mit Guardrails funktionieren sie gut. Für offene, unstrukturierte Aufgaben können sie noch unzuverlässig sein.

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem Agent?

Ein Chatbot antwortet auf Fragen. Ein Agent handelt: Er plant, nutzt Tools, führt Aktionen aus und iteriert bis die Aufgabe erledigt ist.

Wie unterscheiden sich agentic workflows von traditionellen Automatisierungen?

Agentic Workflows sind dynamischer und autonomer als traditionelle Automatisierungen, da sie KI-Modelle nutzen, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Dies ermöglicht eine flexiblere und effizientere Problemlösung.

Welche Anwendungsfälle sind für agentic workflows besonders geeignet?

Agentic Workflows eignen sich besonders für komplexe Aufgaben wie Kundenservice, Datenanalyse und Prozessoptimierung, wo mehrere Schritte und Entscheidungen erforderlich sind. Sie können auch in der Robotik und im autonomen Fahren Anwendung finden.

TOOLS & RESSOURCEN

AutoGPT

Eines der ersten autonomen Agent-Frameworks

CrewAI

Multi-Agent Framework mit Rollen und Zusammenarbeit

LangGraph

Framework für zustandsbehaftete Multi-Agent Workflows

VERWANDTE BEGRIFFE

LLM Praxis

Agent

Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben plant, Entscheidungen trifft und Tools nutzt, um komplexe Ziele zu erreichen – über einfache Frage-Antwort-Interaktion hinaus.

LLM Praxis

Tool Use / Function Calling

Die Fähigkeit von Sprachmodellen, externe Werkzeuge und Funktionen aufzurufen – von Websuche über Code-Ausführung bis zu API-Aufrufen.

Architektur LLM Praxis

Model Context Protocol (MCP)

Ein offenes Protokoll von Anthropic, das KI-Modellen standardisierten Zugriff auf externe Datenquellen, Tools und Systeme ermöglicht – wie ein universeller USB-C-Anschluss für KI-Anwendungen.

LLM Praxis

Chain-of-Thought

Eine Prompting-Technik, bei der das Modell aufgefordert wird, Schritt für Schritt zu denken – verbessert die Reasoning-Fähigkeiten von LLMs dramatisch.

Praxis LLM

LangChain / LlamaIndex

Die zwei populärsten Frameworks für LLM-Anwendungen – LangChain für Chains und Agents, LlamaIndex für RAG und Daten-Indexierung.

LLM Praxis

Prompt Engineering

Die Kunst und Technik, Anweisungen für KI-Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie optimale und zielgerichtete Ergebnisse liefern.