Was sind agentenbasierte Workflows?

Da Unternehmen über KI-Interaktionen mit nur einem Prompt hinausgehen, etablieren sich agentische Workflows als die operative Ebene, die es AI-Agenten ermöglicht, mehrstufige Aufgaben autonom zu planen, auszuführen und zu verfeinern. Anstatt nur ein einzelnes Ergebnis zu liefern und dann zu stoppen, verknüpft ein agentischer Workflow logisches Denken, Tool-Nutzung und Feedback in einer kontinuierlichen Schleife. So können Systeme komplexe Ziele mit minimalem menschlichen Eingriff durchgängig erreichen. Das Verständnis des Unterschieds zwischen agentischer AI und generativer AI ist ein wesentlicher Kontext, um zu verstehen, warum diese Workflows einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise darstellen, wie Unternehmen Intelligenz operationalisieren.

Für Plattform-Architekten, die autonome Pipelines entwerfen, Strategieverantwortliche, die AI-Investitionen bewerten, und Entwickler, die neue Muster erforschen, ist das Verständnis der Funktionsweise agentischer Workflows der erste Schritt zu deren zuverlässiger Bereitstellung. Dieser Leitfaden beschreibt, wie sie funktionieren, woraus sie bestehen und wo sie in Unternehmensumgebungen den größten Nutzen bringen.

Was sind agentische Workflows?

Ein agentischer Workflow gibt einem oder mehreren AI-Agenten ein definiertes Ziel, verfügbare Ressourcen und Rahmenbedingungen für den Abschluss der Arbeit vor. Im Gegensatz zu einem Chatbot, der auf einzelne Prompts reagiert, oder einer starren Automatisierung, die jedes Mal dieselbe Sequenz durchläuft, bestimmt der Agent seinen nächsten Schritt auf der Grundlage des Kontextes und von Zwischenergebnissen.

Diese Flexibilität unterstützt komplexe Aufgaben wie die Koordinierung von Systemen, die Synthese unstrukturierter Daten und die Verwaltung bedingter Prozesse. Unternehmen können Durchlaufzeiten verkürzen, manuelle Übergaben einschränken und Arbeit skalieren, die andernfalls eine ständige menschliche Steuerung erfordern würde. Eine zuverlässige Ausführung hängt von klaren Erfolgskriterien, Leitplanken für Aktionen (Guardrails), menschlichen Kontrollpunkten und Audit-Trails ab, die verhindern, dass sich Fehler fortpflanzen.

Wie agentische Workflows Schritt für Schritt funktionieren

Ein traditionelles Automatisierungsskript folgt einer festen Sequenz: Wenn X passiert, tue Y. Ein agentischer Workflow funktioniert anders. Er bewertet den Kontext bei jedem Schritt, entscheidet auf der Grundlage von Zwischenergebnissen, was als Nächstes zu tun ist, und passt seinen Ansatz an, wenn etwas Unerwartetes passiert. Der Prozess läuft in der Regel in fünf Phasen ab.

1. Das Problem verstehen. Der Workflow erhält ein Ziel oder einen Prompt und zerlegt dieses in Teilziele. Ein AI-Agent analysiert die Anfrage, identifiziert fehlende Informationen und bestimmt, welche Ressourcen er für die Fortführung benötigt.
2. Diagnostische Schritte ausführen. Bevor er handelt, sammelt der Agent relevante Daten. Er kann eine Datenbank abfragen, ein Dokument lesen oder eine API aufrufen, um ein Situationsbewusstsein aufzubauen. Hier weichen agentische Workflows von statischen Pipelines ab: Der Agent entscheidet, welche diagnostischen Schritte notwendig sind, anstatt eine vorgegebene Checkliste abzuarbeiten.
3. Tools adaptiv auswählen und nutzen. Basierend auf dem Gelernten wählt der Agent aus den verfügbaren Tools aus – sei es ein Code-Interpreter, eine Suchmaschine, eine Datentransformationsfunktion oder ein anderes spezialisiertes Modell. Die Tool-Auswahl erfolgt dynamisch und nicht über hartcodierte Logik.
4. Basierend auf Ergebnissen iterieren. Der Agent bewertet das Ergebnis jeder Aktion. Wenn das Ergebnis unvollständig, fehlerhaft oder mehrdeutig ist, springt er zurück: Er verfeinert seinen Ansatz, versucht ein anderes Tool oder bittet um Klärung. Diese Feedbackschleife ist das entscheidende Merkmal agentischen Verhaltens.
5. Das Ergebnis fertigstellen und aus dem Resultat lernen. Sobald der Agent feststellt, dass das Ziel erreicht wurde, liefert er das Endergebnis. In fortgeschritteneren Implementierungen protokolliert der Workflow, was funktioniert hat und was nicht, und lässt diese Erkenntnisse in zukünftige Durchläufe einfließen.

Diese iterative, selbstkorrigierende Struktur unterscheidet agentische Workflows von herkömmlicher Automatisierung. Eine traditionelle Pipeline scheitert oder ist erfolgreich in einem einzigen Durchlauf. Ein agentischer Workflow passt sich an.

Kernkomponenten eines agentischen Workflows

Agentische Workflows sind keine einzelne Technologie. Sie setzen sich aus mehreren Komponenten zusammen, die zusammenarbeiten, um eine autonome, mehrstufige Ausführung zu ermöglichen. Das Verständnis dieser Bausteine ist für jeden wichtig, der agentische Systeme bewertet oder entwirft.

• AI-Agenten. Die autonomen Einheiten, die ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen. Jeder Agent agiert mit einer definierten Rolle und bestimmten Fähigkeiten innerhalb des Workflows.
• Large Language Models (LLMs). Die Engine für logisches Denken hinter den meisten Agenten. LLMs interpretieren Anweisungen, erstellen Pläne, synthetisieren Informationen und generieren natürlichsprachliche Ausgaben. Agentische Workflows nutzen LLMs oft nicht nur zur Generierung, sondern auch zur Planung und Selbstbewertung.
• Tools und Integrationen. Agenten interagieren mit externen Systemen über Tools: APIs, Datenbanken, Code-Executors, Suchmaschinen und spezialisierte Funktionen. Die Fähigkeit, Tools dynamisch aufzurufen, verleiht Agenten ihren praktischen Nutzen über die reine Textgenerierung hinaus.
• Prompt Engineering. Die Anweisungen und der Kontext, die das Verhalten der Agenten prägen. Gut gestaltete Prompts definieren die Rolle, die Einschränkungen, das Ausgabeformat und die Entscheidungsgrenzen des Agenten.
• Feedback-Mechanismen. Schleifen, die es Agenten ermöglichen, ihre eigenen Ergebnisse zu bewerten, Fehler zu erkennen und es mit angepassten Strategien erneut zu versuchen. Ohne Feedback kann sich ein Agent nicht selbst korrigieren, und der Workflow verliert seine anpassungsfähige Eigenschaft.
• Kollaboration mehrerer Agenten. Komplexe Workflows umfassen oft mehrere Agenten mit unterschiedlichen Spezialisierungen. Ein Agent kümmert sich beispielsweise um den Datenabruf, während ein anderer die Analyse übernimmt und ein koordinierender Agent den Gesamtprozess steuert. Dieses Muster wird manchmal als Multi-Agenten-Orchestrierung bezeichnet.
• Speicher- und Zustandsverwaltung. Agenten müssen nachverfolgen, was über die einzelnen Schritte hinweg passiert ist. Das Kurzzeitgedächtnis behält den Kontext innerhalb eines einzelnen Workflow-Durchlaufs. Das Langzeitgedächtnis ermöglicht es Agenten – sofern implementiert –, sich an Muster und Ergebnisse früherer Ausführungen zu erinnern.

Wie agentische Workflows den Betrieb in Unternehmen verändern

Agentische Workflows erweitern die Automatisierung über strukturierte, wiederholbare Aufgaben hinaus. Sie ermöglichen es Unternehmen, Prozesse zu automatisieren, die Unklarheiten, sich ändernde Bedingungen und die Koordination über Systeme hinweg beinhalten.

Die traditionelle Automatisierung bleibt für vorhersehbare Aufgaben wie das Verschieben von Daten, das Auslösen von Warnmeldungen und das Erstellen geplanter Berichte wertvoll. Agentische Workflows erweitern diese Fähigkeiten auf Prozesse, die zuvor zu komplex oder zu variabel waren, um sie vollständig zu automatisieren.

Es wird erwartet, dass sich die Akzeptanz beschleunigt. Laut Gartner werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentische AI enthalten, verglichen mit weniger als 1 % im Jahr 2024. Das prognostizierte Wachstum deutet auf Software hin, die im Namen von Benutzern agieren kann, anstatt nur auf Befehle zu reagieren.

Unternehmen können agentische Workflows auf bestehenden Modellen, Datenpipelines und Governance-Frameworks aufbauen. Die primäre Änderung liegt darin, wie diese Komponenten orchestriert werden, um zu planen, zu entscheiden und zu handeln.

Schlüsselfähigkeiten, die AI-Agenten in die Workflow-Automatisierung einbringen

Was einen AI-Agenten innerhalb eines Workflows nützlich macht, ist nicht nur seine Fähigkeit, Text zu generieren. Es ist die Kombination von Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, als autonomer Teilnehmer an einem Prozess zu agieren. Agentic BI bietet ein Beispiel dafür, wie sich diese Fähigkeiten in echte Produktanwendungen übersetzen lassen.

Wahrnehmung und Datenerfassung

Agenten beobachten ihre Umgebung, indem sie Daten aus mehreren Quellen aufnehmen: Datenbanken, APIs, Dokumente, Echtzeit-Streams und Benutzereingaben. Dieser Wahrnehmungsschritt ist aktiv, nicht passiv. Der Agent bestimmt, welche Informationen er benötigt, und ruft diese ab, anstatt darauf zu warten, dass ihm Daten übermittelt werden.

Entscheidungsfindung und logisches Denken

Sobald ein Agent den Kontext erfasst hat, wägt er ab, was als Nächstes zu tun ist. Dies beinhaltet das Bewerten von Optionen, das Abwägen von Kompromissen und das Auswählen einer Vorgehensweise. In agentischen Workflows findet dieses logische Denken zur Laufzeit statt, was bedeutet, dass die Entscheidungen des Agenten von der spezifischen Situation und nicht von einem statischen Regelwerk geprägt sind.

Aufgabenausführung und Problemlösung

Agenten agieren auf der Grundlage ihrer Entscheidungen, indem sie Tools aufrufen, Code schreiben, Daten transformieren oder Ergebnisse generieren. Wenn eine Aufgabe fehlschlägt oder ein unerwartetes Ergebnis liefert, kann der Agent das Problem diagnostizieren und einen anderen Ansatz versuchen. Diese Problemlösungsfähigkeit ermöglicht es agentischen Workflows, Sonderfälle (Edge Cases) zu bewältigen, an denen die traditionelle Automatisierung scheitern würde.

Kommunikation und Kollaboration

In Multi-Agenten-Workflows müssen Agenten miteinander kommunizieren: Sie geben Ergebnisse weiter, fordern Unterstützung an oder eskalieren Entscheidungen. Sie kommunizieren auch mit Menschen, wenn eine Aufsicht erforderlich ist. Eine effektive Agentenkommunikation ist strukturiert und zielgerichtet, nicht nur um des Gesprächs willen.

Vorteile der Einführung agentischer Workflows

Mehr Effizienz durch Automatisierung

Agentische Workflows automatisieren nicht nur einzelne Aufgaben, sondern gesamte Prozesse, die sich über mehrere Schritte, Tools und Systeme erstrecken. Durch die Reduzierung von Übergaben, die menschliches Eingreifen erfordern, verkürzen sie die Zykluszeiten für komplexe Abläufe wie die Behebung von Vorfällen, die Dokumentenverarbeitung und das Management von Datenpipelines.

Flexible und skalierbare Workflows

Da Agenten ihre nächste Aktion zur Laufzeit bestimmen, passen sich agentische Workflows an veränderte Bedingungen an, ohne dass Entwickler die Logik neu schreiben müssen. Diese Flexibilität macht sie widerstandsfähiger gegenüber Grenzfällen und erleichtert die Skalierung über verschiedene Anwendungsfälle und Geschäftsbereiche hinweg.

Datengestützte Entscheidungsfindung

Agenten greifen auf Live-Datenquellen zu, um ihre Aktionen zu steuern. Das bedeutet, dass Entscheidungen auf aktuellen Informationen basieren und nicht auf veralteten Berichten oder statischen Regeln. Dies ist besonders wertvoll in Bereichen wie Finanzdienstleistungen, Supply-Chain-Management und dem Gesundheitswesen, in denen sich die Bedingungen schnell ändern.

Multi-Agenten-Koordination

Komplexe Geschäftsprozesse erfordern oft unterschiedliche Fachkenntnisse. Multi-Agenten-Workflows ermöglichen es spezialisierten Agenten, an einem gemeinsamen Ziel zusammenzuarbeiten, wobei jeder Agent den Teil des Prozesses übernimmt, für den er am besten geeignet ist. Ein Agent zur Datenbeschaffung, ein Analyse-Agent und ein Reporting-Agent können nacheinander oder parallel arbeiten, koordiniert durch eine Orchestrierungsebene.

Verbesserte Benutzererlebnisse

Wenn agentische Workflows die Komplexität im Backend bewältigen, interagieren Endbenutzer mit Systemen, die sich schneller und reaktionsschneller anfühlen. Der Kundenservice, der interne IT-Support und Business Intelligence profitieren alle von Workflows, die Anfragen autonom lösen, anstatt sie durch Warteschlangen zu leiten.

Einschränkungen und Herausforderungen agentischer Workflows

Agentische Workflows sind leistungsstark, aber nicht risikofrei. Organisationen, die sie einführen, ohne ihre Einschränkungen zu berücksichtigen, stoßen häufig auf Probleme, deren Behebung nach dem Deployment teuer ist.

Governance- und Vertrauenslücken

Autonome Agenten treffen Entscheidungen, und diese Entscheidungen müssen prüfbar, erklärbar und an den Richtlinien der Organisation ausgerichtet sein. Die meisten Unternehmen sind darauf noch nicht vorbereitet. Laut dem State of AI Report 2026 von Deloitte planen fast drei Viertel der Unternehmen, innerhalb von zwei Jahren agentische AI einzuführen, doch nur 21 % berichten von einem ausgereiften Modell für die Agenten-Governance. Diese Lücke zwischen Einführungsabsicht und Governance-Bereitschaft ist eines der größten Risiken in diesem Bereich. Eine produktionsreife Governance für agentische Workflows ist ein aktives Entwicklungsfeld.

Kosten und Komplexität

Agentische Workflows verbrauchen mehr Rechenleistung als herkömmliche Automatisierungen, da Agenten iterativ logische Schlüsse ziehen, Tools mehrfach aufrufen und fehlgeschlagene Schritte eventuell wiederholen. Ohne sorgfältiges Kostenmanagement kann die Ausführung dieser Workflows im großen Maßstab teuer werden. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2027 über 40 % der agentischen AI-Projekte abgebrochen werden – aufgrund steigender Kosten, unklarem Geschäftsnutzen oder unzureichender Risikokontrollen.

Fehlerfortpflanzung

Wenn ein Agent früh in einem Workflow einen Fehler macht, kann sich dieser Fehler durch die nachfolgenden Schritte fortpflanzen. Im Gegensatz zu einem menschlichen Bediener, der eine Anomalie bemerken würde, arbeitet ein Agent möglicherweise auf der Grundlage fehlerhafter Annahmen weiter, es sei denn, es sind explizite Validierungsprüfpunkte in den Workflow integriert.

Sicherheit und Zugriffskontrolle

Agenten, die mit externen Systemen interagieren, benötigen Anmeldedaten, Berechtigungen und Netzwerkzugriff. Jede Tool-Integration vergrößert die Angriffsfläche. Organisationen müssen beim Agentenzugriff dieselbe Sicherheitsstrenge anwenden wie bei menschlichen Benutzern, einschließlich des Prinzips der minimalen Rechtevergabe und der Audit-Protokollierung.

Anforderungen an die menschliche Aufsicht

Trotz des Labels „autonom“ erfordern die meisten produktiven agentischen Workflows bei weitreichenden Entscheidungen immer noch Human-in-the-Loop-Prüfpunkte. Zu entwerfen, wo und wie Menschen eingreifen, ohne Engpässe zu schaffen, die die Effizienzgewinne zunichte machen, ist eine anspruchsvolle Designherausforderung.

Branchenübergreifende Anwendungsfälle für agentische Workflows

Agentische Workflows werden bereits in Branchen eingesetzt, in denen Prozesse komplex, datenintensiv und zeitkritisch sind. Die folgenden Beispiele veranschaulichen das Spektrum der Anwendungen, und AI-Agenten-Beispiele bieten zusätzliche Tiefe.

Diese Anwendungsfälle haben eines gemeinsam: Sie beinhalten mehrstufige Prozesse, bei denen die Bedingungen variieren, Ausnahmen häufig vorkommen und die Kosten für eine manuelle Bearbeitung hoch sind.

Agentische Workflows auf Databricks erstellen und skalieren

Agentische Workflows stellen einen grundlegenden Wandel in dem dar, was Organisationen automatisieren können. Durch die Kombination von autonomen Agenten, dynamischer Tool-Nutzung und iterativen Feedbackschleifen bewältigen sie komplexe, variable Prozesse, die mit herkömmlicher Automatisierung nicht möglich sind. Die Technologie reift schnell heran, aber der Erfolg hängt davon ab, sie mit einer starken Governance, einer produktionsreifen Infrastruktur und klaren Geschäftszielen zu kombinieren.

Um zu erfahren, wie diese Muster auf Ihre eigenen Daten- und AI-Workloads angewendet werden können, besuchen Sie die Databricks AI-Plattform oder lesen Sie den Leitfaden für agentische Systeme.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein agentischer Workflow und wie unterscheidet er sich von herkömmlicher Automatisierung?

Ein agentischer Workflow ist ein AI-gesteuerter Prozess, bei dem autonome Agenten mehrstufige Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingreifen planen, ausführen und verfeinern. Herkömmliche Automatisierung folgt vordefinierten Regeln und festen Abläufen. Agentische Workflows entscheiden über ihre nächste Aktion zur Laufzeit basierend auf dem Kontext und den Zwischenergebnissen. Dadurch passen sie sich an veränderte Bedingungen an und können Ausnahmen behandeln, die ein statisches Skript zum Abbrechen bringen würden.

Was sind die vier Schritte eines agentischen AI-Workflows?

Obwohl die Implementierungen variieren, folgen die meisten agentischen AI-Workflows vier Kernphasen: Wahrnehmen (Daten sammeln und die aktuelle Situation verstehen), Denken (Optionen analysieren und einen Plan erstellen), Handeln (Aufgaben mit verfügbaren Tools ausführen) und Lernen (Ergebnisse auswerten und den Ansatz für zukünftige Iterationen verfeinern). Diese Phasen laufen in einer kontinuierlichen Schleife ab und nicht in einem einzigen Durchlauf.

Was ist der Unterschied zwischen agentischen Workflows und AI-Agenten?

Ein AI-Agent ist eine autonome Einheit, die wahrnehmen, denken und handeln kann. Ein agentischer Workflow ist der strukturierte Prozess, der einen oder mehrere Agenten orchestriert, um ein Ziel zu erreichen. Stellen Sie sich Agenten als die Mitarbeiter und den Workflow als den Projektplan vor. Ein einzelner agentischer Workflow kann mehrere spezialisierte Agenten koordinieren, von denen jeder einen anderen Teil des Prozesses übernimmt.

Was sind Praxisbeispiele für agentische Workflows in Unternehmen?

Häufige Beispiele sind die autonome Lösung von Kundenservice-Anfragen, bei der Agenten Probleme ohne menschliche Weiterleitung diagnostizieren und beheben; die Betrugsuntersuchung bei Finanzdienstleistungen, bei der Agenten Transaktionen überwachen und Fallakten zusammenstellen; und die Optimierung der Lieferkette, bei der Agenten Beschaffungsentscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Bedarfssignalen anpassen. Ereignisgesteuerte Dokumenten-Workflows, bei denen Agenten unstrukturierte Dokumente verarbeiten, klassifizieren und weiterleiten, sind eine weitere wachsende Anwendung.

Wie bewältigen Multi-Agenten-Workflows komplexe Aufgaben systemübergreifend?

In einem Multi-Agenten-Workflow teilen spezialisierte Agenten die Zuständigkeiten basierend auf ihren Fähigkeiten auf. Ein Koordinations-Agent verwaltet den Gesamtprozess und delegiert Teilaufgaben an Agenten, die für Datenabruf, Analyse, Codeausführung oder Kommunikation zuständig sind. Die Agenten geben die Ergebnisse über strukturierte Nachrichten untereinander weiter, und der Koordinator sorgt dafür, dass das Gesamtziel im Auge behalten wird. Dieses Muster ermöglicht es Workflows, sich über mehrere Systeme und Datenquellen zu erstrecken, ohne dass ein einzelner Agent alles verarbeiten muss.

Erfordern agentische Workflows menschliche Aufsicht?

In den meisten Produktionsumgebungen ja. Während agentische Workflows bei Routineentscheidungen autonom agieren können, beinhalten risikoreiche Aktionen in der Regel „Human-in-the-Loop“-Kontrollpunkte, bei denen eine Person die vorgeschlagene Aktion des Agenten überprüft und genehmigt, bevor sie ausgeführt wird. Der Grad der Aufsicht hängt vom Risikoprofil der Aufgabe, der Reife des Systems und den Governance-Anforderungen der Organisation ab.

Welche Frameworks werden üblicherweise zur Erstellung agentischer Workflows verwendet?

Zu den beliebten Frameworks gehören LangChain und LlamaIndex für die Erstellung von Agentenlogik und Tool-Integrationen, Temporal für eine robuste Workflow-Orchestrierung sowie plattformnative Lösungen wie Databricks Workflows für die Orchestrierung mehrstufiger Pipelines. Claude von Anthropic und die APIs von OpenAI werden in diesen Frameworks häufig als Reasoning-Ebene verwendet. Die Wahl des Frameworks hängt von der Komplexität des Workflows, der Bereitstellungsumgebung und der vorhandenen Infrastruktur des Teams ab.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag