Agentische Workflows in der KI sind Systeme, die iterative Schleifen, Planung und Selbstkorrektur nutzen, um komplexe Aufgaben zu erledigen, anstatt sich auf einen einzelnen Prompt und eine Antwort zu verlassen. Diese Workflows ermöglichen es einem KI-Modell, seine eigene Arbeit zu bewerten, im Web zu surfen, Code auszuführen und seine Ausgabe durch mehrere Denkphasen zu verfeinern, bevor eine endgültige Antwort präsentiert wird. Durch diesen strukturierten Ansatz können Unternehmen über einfache Chat-Interaktionen hinausgehen und zu automatisierten Prozessen übergehen, die mehrstufige Ziele mit viel höherer Genauigkeit handhaben. Diese Methode verlagert den Fokus von der Frage, wie intelligent ein Modell ist, darauf, wie effektiv das System um das Modell herum entwickelt ist, um Fehler zu erkennen und Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern.
Was sind agentische Workflows in der KI?
Ein agentischer Workflow stellt eine fundamentale Veränderung in der Art und Weise dar, wie wir mit großen Sprachmodellen interagieren. In einem traditionellen Setup, oft als Zero-Shot-Prompting bezeichnet, gibt ein Benutzer eine Eingabe ein und die KI generiert in einem Durchgang eine Ausgabe. Enthält die Ausgabe einen Fehler, muss der Benutzer die KI manuell erneut auffordern, ihn zu beheben. Agentische Workflows ändern dies, indem sie der KI die Fähigkeit verleihen, über sich selbst zu iterieren. Das System ist so konzipiert, dass das Modell denken, handeln, die Ergebnisse seiner Aktionen beobachten und dann wieder denken kann. Dies schafft eine Schleife, in der die KI eher wie ein zuverlässiger Assistent agiert, der seine Arbeit überprüft, anstatt wie ein einfacher Textgenerator.
Ein wesentlicher Bestandteil dieser Workflows ist der Einsatz spezialisierter Agenten. Anstelle eines einzigen allgemeinen Modells, das versucht, alles zu tun, kann ein System verschiedene Agenten für verschiedene Teile einer Aufgabe einsetzen. Beispielsweise könnte ein Agent für die Informationssuche verantwortlich sein, ein anderer für das Verfassen eines Berichts und ein dritter für die Überprüfung dieses Berichts anhand einer Reihe von Markenrichtlinien. Diese Arbeitsteilung, kombiniert mit der Fähigkeit, zurückzuspringen und Fehler zu beheben, macht das gesamte System viel fähiger, langfristige Projekte mit vielen beweglichen Teilen zu bewältigen. Es verwandelt die KI von einem passiven Werkzeug in einen aktiven Teilnehmer im Workflow.
Warum schlägt Iteration die Modellskalierung?
Dokumentationen von Andrew Ngs DeepLearning.AI betonen, dass Iteration oft bessere Ergebnisse liefert als die Modellskalierung. Das bedeutet, dass ein kleineres, effizienteres Modell, das einen agentischen Workflow verwendet, häufig ein viel größeres Modell übertreffen kann, das nur Zero-Shot-Prompting verwendet. Wenn ein Modell seine Arbeit überprüfen und es noch einmal versuchen darf, steigt die Qualität des Endergebnisses, da das System während des Prozesses seine eigenen Fehler abfängt. Diese Verlagerung des Schwerpunkts von der Verwendung größerer Modelle hin zum Aufbau besserer Workflows verändert die Art und Weise, wie Entwickler KI-Anwendungen für spezialisierte Aufgaben wie Programmierung oder Datenanalyse erstellen. Es beweist, dass der Prozess genauso wichtig ist wie die zugrundeliegende Intelligenz.
In einem typischen Konto kann die Verwendung eines massiven Modells teuer und langsam sein. Wenn Sie jedoch ein kleineres, schnelleres Modell nehmen und ihm eine dreistufige iterative Schleife geben – Entwurf, Überprüfung und Verfeinerung – kann es oft ein qualitativ hochwertigeres Ergebnis zu geringeren Kosten erzielen. Dies liegt daran, dass die Iteration es dem Modell ermöglicht, seinen Fokus einzuengen und Logiklücken zu korrigieren, die selbst die größten Modelle bei ihrem ersten Versuch übersehen könnten. Für Unternehmen bedeutet dies, dass das Verbringen von Zeit mit dem Workflow-Design oft eine bessere Investition ist, als einfach darauf zu warten, dass die nächste, größere Version eines Sprachmodells von einem großen Anbieter veröffentlicht wird.
Wie verbessern agentische Workflows die KI-Aufgabenerledigung?
Diese Workflows verbessern die Aufgabenerledigung, indem sie das Risiko eines Fehlschlags ganz am Anfang des Prozesses verringern. In einem Zero-Shot-Szenario ist die gesamte Ausgabe nutzlos, wenn die KI eine Anfrage missversteht. In einem agentischen Workflow kann das Modell klärende Fragen stellen oder mitten im Prozess feststellen, dass sein aktueller Pfad nicht funktioniert. Wenn beispielsweise eine KI die Aufgabe hat, einen Konkurrenten zu recherchieren, sucht sie möglicherweise nach einer Website, stellt fest, dass sie defekt ist, und beschließt stattdessen, nach den Social-Media-Profilen des Konkurrenten zu suchen. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass die Aufgabe auch dann erfolgreich abgeschlossen wird, wenn in der Ausführungsphase anfängliche Hindernisse auftreten.
Eine weitere Art und Weise, wie diese Systeme die Erledigung verbessern, ist die Verwendung von Werkzeugen. Eine agentische KI kann entscheiden, wann sie einen Taschenrechner verwenden, ein Snippet von Python-Code ausführen oder eine Datenbank abfragen muss. Durch die Integration dieser Werkzeuge in die Schleife vermeidet die KI häufige mathematische Fehler oder das Halluzinieren von Fakten, die sie tatsächlich nicht in ihren Trainingsdaten hat. Dies macht das Endergebnis viel realitätsbezogener. In einem typischen Marketing-Anwendungsfall kann ein agentisches System Echtzeit-Suchvolumendaten von einer API abrufen und diese Daten dann verwenden, um einen Inhaltskalender zu erstellen, wodurch sichergestellt wird, dass jeder Vorschlag auf aktuellen Trends statt auf veralteten Informationen basiert.
Vergleich der KI-Betriebsmodi
| Funktion | Zero-Shot-Prompting | Agentischer Workflow |
|---|---|---|
| Prozessstruktur | Einziger Durchgang / Einmalig | Iterative Schleifen |
| Fehlerkorrektur | Erfordert menschliches Eingreifen | Selbstreflexion und Schleifen |
| Werkzeugnutzung | Begrenzt oder manuell | Autonome Werkzeugauswahl |
| Zuverlässigkeit | Variabel je nach Modell | Konstant höher durch Prüfungen |
| Komplexitätshandhabung | Am besten für einfache Aufgaben | Entwickelt für mehrstufige Projekte |
Was sind die gängigen Muster in agentischen Systemen?
Es gibt mehrere etablierte Muster, die diesen Workflows helfen zu funktionieren. Das gängigste ist das Reflexionsmuster, bei dem die KI einen Entwurf erstellt und dann als ihr eigener Kritiker fungiert, um Fehler zu finden. Ein weiteres ist das Planungsmuster, bei dem das Modell ein großes Ziel in kleinere Teilaufgaben zerlegt und diese nacheinander ausführt. Dies ist hilfreich für Projekte wie das Schreiben eines langen Whitepapers oder das Erstellen einer Softwarefunktion. Indem sie sich jeweils auf ein kleines Stück konzentriert, verliert die KI weniger wahrscheinlich den Überblick über das Gesamtziel oder schweift ab, was bei langen Zero-Shot-Prompts oft passiert.
- Reflexion: Das Modell kritisiert seine eigene Ausgabe, um Fehler oder Lücken zu identifizieren.
- Werkzeugnutzung: Das Modell ruft externe APIs oder Skripte auf, um reale Daten zu sammeln.
- Planung: Das Modell erstellt einen Schritt-für-Schritt-Fahrplan, bevor es mit der Aufgabe beginnt.
- Multi-Agenten-Zusammenarbeit: Verschiedene Agenten mit spezifischen Rollen arbeiten zusammen, um ein Projekt abzuschließen.
Wie Alien Road agentische Workflows anwendet
Alien Road nutzt diese Workflows, um komplexe digitale Marketingkampagnen für Kunden zu verwalten. Ein typisches Engagement beginnt damit, dass der KI-Agent die historische Anzeigenleistung eines Kunden über Google und Meta analysiert. Anstatt nur eine Zusammenfassung zu erstellen, erstellt das agentische System einen Plan zur Identifizierung leistungsstarker Keywords, verfasst neue Werbetexte und führt diese Texte dann durch einen Markenstimmen-Prüfer. Wenn der Prüfer feststellt, dass der Ton zu aggressiv ist, löst der Workflow automatisch eine Überarbeitungsphase aus. Dieser mehrstufige Prozess stellt sicher, dass die endgültigen Empfehlungen datenbasiert und auf die spezifischen Markenrichtlinien des Kunden abgestimmt sind, bevor ein menschlicher Stratege die endgültige Überprüfung der Arbeit durchführt.
In einem typischen Konto richtet unser Team agentische Schleifen ein, um Leistungsänderungen zu überwachen. Wenn beispielsweise die Conversion-Rate eines Shopify-Shops unter einen bestimmten Schwellenwert fällt, wird der agentische Workflow ausgelöst, um die Ursache zu untersuchen. Er überprüft möglicherweise kürzliche Website-Änderungen, betrachtet die Preise der Wettbewerber und prüft Daten zur Anzeigenplatzierung. Das System stellt dann einen Bericht mit einem vorgeschlagenen Fix zusammen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es uns, Marktanforderungen voraus zu sein, ohne dass ein Mensch jede Metrik stündlich manuell überprüfen muss. Durch den Einsatz von Iteration anstelle von nur einfacher Automatisierung bieten wir einen zuverlässigeren Service, der sich an die Echtzeitbedürfnisse des Unternehmens anpasst.
Was sind die Risiken und technischen Einschränkungen?
Der Aufbau dieser Systeme erfordert ein sorgfältiges Management, um häufige Fallstricke zu vermeiden. Ein großes Risiko ist die Endlosschleife, in der sich ein KI-Agent ständig selbst korrigiert, ohne jemals zu einer endgültigen Antwort zu gelangen. Um dies zu verhindern, müssen Entwickler eine maximale Anzahl von Iterationen, wie etwa fünf oder zehn, festlegen, um sicherzustellen, dass der Prozess schließlich endet. Es gibt auch das Problem der Latenz. Da das System mehrere Aufrufe an das Modell tätigt, dauert es länger, ein Endergebnis zu erhalten als bei einem einzelnen Prompt. Bei Echtzeitanwendungen wie einem Kundenservice-Chatbot muss diese Verzögerung gemanagt werden, damit der Benutzer nicht das Gefühl hat, das System sei kaputt oder zu langsam.
Die Kosten sind ein weiterer zu berücksichtigender Faktor. Da ein agentischer Workflow mehrere Modellaufrufe beinhaltet, verbraucht er naturgemäß mehr Token. Eine Aufgabe, die in einem Zero-Shot-Modell ein paar Cent kosten könnte, könnte in einem komplexen agentischen System mehrere Dollar kosten. Der Wert findet sich jedoch oft in der Qualität der Arbeit. Wenn das systemische Agentensystem eine Aufgabe erledigen kann, die einen Menschen ansonsten zwei Stunden Arbeit kosten würde, sind die Token-Kosten ein kleiner Preis. Unternehmen müssen die erhöhten Betriebskosten gegen die Reduzierung der manuellen Überwachung und die Erhöhung der Ausgabezuverlässigkeit abwägen, wenn sie entscheiden, wo diese Agenten eingesetzt werden sollen.
Wo man diese Woche anfangen sollte
Um mit der Verwendung agentischer Workflows zu beginnen, suchen Sie nach einer repetitiven Aufgabe, die derzeit mehrere Schritte erfordert. Wenn Sie beispielsweise jeden Montag Zeit damit verbringen, Daten aus einem CRM abzurufen und sie in eine Präsentation zu formatieren, ist dies ein hervorragender Kandidat für einen agentischen Ansatz. Beginnen Sie damit, die einzelnen Schritte abzubilden, die ein Mensch unternimmt: Anmelden, Exportieren einer CSV, Bereinigen der Daten und Erstellen von Diagrammen. Suchen Sie dann nach Werkzeugen oder Frameworks, die es Ihnen ermöglichen, diese Aufgaben miteinander zu verketten. Indem Sie die kleinen Schritte zuerst automatisieren und am Ende eine Reflexionsschleife hinzufügen, können Sie sehen, wie der iterative Prozess die Qualität des Endberichts verbessert, ohne dass eine ständige Überwachung erforderlich ist.
- Identifizieren Sie eine Aufgabe mit mindestens drei unterschiedlichen Schritten.
- Definieren Sie klare Erfolgskriterien, die die KI während der Reflexionsphase verwenden kann.
- Wählen Sie ein Modell mit starken Argumentationsfähigkeiten für den ‘Planer’-Agenten.
- Setzen Sie ein Limit für die Anzahl der Iterationen, um Kosten und Zeit zu verwalten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Hauptvorteil von agentischer KI?
Der Hauptvorteil ist Zuverlässigkeit. Indem Sie der KI erlauben, ihre eigene Arbeit zu überprüfen und externe Werkzeuge zu verwenden, reduzieren Sie die Häufigkeit von Fehlern und Halluzinationen erheblich. Dies macht die KI viel nützlicher für professionelle Aufgaben, bei denen Genauigkeit von entscheidender Bedeutung ist, wie z. B. Finanzberichterstattung oder technische Dokumentation, wo ein einziger Fehler große Folgen haben kann.
Sind agentische Workflows teurer?
Ja, sie kosten im Allgemeinen mehr in Bezug auf API-Token, da das System mehrere Aufrufe an das KI-Modell tätigt, um eine Aufgabe zu erledigen. Die Kosten werden jedoch oft durch die Verringerung der menschlichen Arbeit ausgeglichen, die erforderlich ist, um die Arbeit der KI zu überprüfen und zu korrigieren. Für viele Unternehmen ist der Kompromiss für höhere Qualität die Mehrkosten wert.
Muss ich Programmierer sein, um diese Workflows zu nutzen?
Während grundlegende agentische Funktionen in einigen No-Code-Tools auftauchen, erfordert die Erstellung eines benutzerdefinierten agentischen Workflows normalerweise einige Programmierkenntnisse. Sie müssen in der Lage sein, die Logik der Schleifen zu verwalten, sich mit verschiedenen APIs zu verbinden und die Daten zu verarbeiten, die zwischen verschiedenen Agenten fließen. Neue Frameworks machen diesen Prozess für Entwickler jedoch jeden Tag einfacher.
Kann agentische KI menschliche Arbeiter ersetzen?
Agentische KI wird am besten als Werkzeug angesehen, das die manuellen, repetitiven Teile eines Jobs übernimmt und es Menschen ermöglicht, sich auf Strategien höherer Ebene zu konzentrieren. Sie kann viele Schritte eines Projekts autonom ausführen, erfordert aber dennoch einen Menschen, der die anfänglichen Ziele setzt und das Endergebnis verifiziert. Sie fungiert als Kraftmultiplikator für einen qualifizierten Fachmann.
Weiterlesen: KI-Optimierung · KI-Optimierung