Agentische Workflows: Was sie sind und wie man sie aufbaut
Die meisten Software-Workflows sind Pipelines: Eine Eingabe kommt rein, eine Reihe von Schritten wird der Reihe nach ausgeführt, eine Ausgabe kommt raus. Sie sind vorhersehbar, debuggbar und brechen bei unerwarteten Ereignissen zusammen. Wenn ein Schritt fehlschlägt oder die reale Welt nicht mitspielt, muss ein Mensch eingreifen.
Agentische Workflows ändern das. Anstatt einer festen Abfolge von Schritten geben sie einem KI-Agenten ein Ziel und lassen ihn entscheiden, wie er es erreicht – in Echtzeit adaptierend, basierend auf dem, was er vorfindet. Die Veränderung ist nicht nur technischer Natur; sie erweitert grundlegend, was automatisiert werden kann.
Dieser Leitfaden erklärt, was agentische Workflows sind, wie sie strukturiert sind, welche Muster man in der Praxis antrifft und wie man sie mit den wirklich benötigten Fähigkeiten aufbaut.
Was ist ein agentischer Workflow?
Ein agentischer Workflow ist ein automatisierter Prozess, bei dem ein oder mehrere KI-Agenten eine Abfolge von Aktionen autonom planen und ausführen, um ein definiertes Ziel zu erreichen.
Das entscheidende Wort ist autonom. In einem traditionellen Workflow müssen jede Verzweigungsbedingung und jeder Fehlerhandler im Voraus kodiert werden. Ein agentischer Workflow delegiert diese Entscheidungen an den Agenten. Der Agent liest die Situation, wählt die nächste Aktion, führt sie aus, beobachtet, was passiert ist, und fährt fort – ohne dass ein Entwickler jedes Szenario vorausgedacht haben muss.
Im Kern besteht ein agentischer Workflow aus drei Elementen:
- Ein Ziel: wie Erfolg aussieht (keine Liste von Schritten, sondern ein Ergebnis).
- Eine Reihe von Werkzeugen: die Aktionen, die der Agent ausführen kann, um Fortschritte zu erzielen.
- Eine Agentenschleife: die Reasoning-Engine, die entscheidet, welches Werkzeug als Nächstes aufgerufen wird.
Schlüsselkomponenten agentischer Workflows
Der Agent (LLM + Reasoning)
Der Agent ist der Entscheidungskern. Er liest den aktuellen Zustand, interpretiert Ergebnisse und wählt die nächste Aktion aus. In den meisten Produktionsumgebungen ist dies ein großes Sprachmodell – Claude Opus 4.7, GPT-4o oder Gemini 1.5 Pro – ausgewählt nach seiner Anweisungsfolge-Fähigkeit und Kontextfenstergröße.
Werkzeuge
Werkzeuge sind die Art und Weise, wie der Agent mit der Welt interagiert. Jedes Werkzeug ist eine Funktion, die der Agent aufrufen kann:
- Websuche: aktuelle Informationen mit Quellenangaben abrufen
- Web-Crawling: strukturierten Inhalt aus einer URL extrahieren
- Code-Ausführung: Skripte ausführen und Ausgaben interpretieren
- Dateioperationen: Dokumente lesen, schreiben und verwalten
- Bild-/Videogenerierung: Medieninhalte erstellen
- API-Aufrufe: mit externen Diensten interagieren
- Speicher: Daten über Schritte hinweg persistieren und abrufen
Die Bandbreite der verfügbaren Werkzeuge begrenzt direkt, was der agentische Workflow leisten kann. Ein Agent ohne Zugang zu externen Diensten kann nur Informationen umstrukturieren, die er bereits hat.
Gedächtnis und Zustand
Agentische Workflows müssen Informationen über Schritte hinweg transportieren. Dies kann sein:
- Kontextgedächtnis: Informationen im aktiven Kontextfenster (kurzlebig).
- Notizbuchgedächtnis: ein strukturiertes Dokument, das der Agent liest und aktualisiert.
- Externer Speicher: eine Datenbank oder ein Dateisystem, das über die Sitzung hinaus persistiert.
Lange Workflows nutzen oft alle drei. Der Agent hält aktuelle Ergebnisse im Kontext, pflegt einen Plan in seinem Notizbuch und speichert Artefakte im externen Speicher.
Der Orchestrator
In Multi-Agenten-Workflows koordiniert ein Orchestrator mehrere spezialisierte Agenten. Der Orchestrator vergibt Aufgaben, sammelt Ergebnisse und entscheidet, wann das Ziel erreicht ist. Dies ist manchmal eine menschenlesbare Workflow-Definition (wie ein gerichteter azyklischer Graph) und manchmal ein weiterer Agent.
Agentisch vs. traditionelle Automatisierungs-Workflows
| Dimension | Traditioneller Workflow | Agentischer Workflow |
|---|---|---|
| Definition | Explizite, kodierte Abfolge von Schritten | Ziel + Agentenschleife + Werkzeuge |
| Verzweigung | Vordefinierte Bedingungen | Zur Laufzeit vom Agenten entschieden |
| Fehlerbehandlung | Vordefinierte Retry-/Fallback-Logik | Agent beobachtet, diagnostiziert und passt sich an |
| Flexibilität | Gering – neue Anforderungen erfordern neuen Code | Hoch – neue Werkzeuge erweitern die Fähigkeiten sofort |
| Transparenz | Hoch – jeder Schritt ist sichtbar | Moderat – Agenten-Reasoning kann protokolliert werden |
| Entwicklungskosten | Hoch am Anfang, niedrig laufend | Niedrig am Anfang, wächst mit der Fähigkeitsfläche |
| Fehlerfall | Harter Fehler bei unerwarteten Eingaben | Sanfte Degradation (Agent kann stecken bleiben) |
Traditionelle Workflows sind die richtige Wahl, wenn der Prozess vollständig vorhersehbar ist und die Nachvollziehbarkeit jedes Schritts entscheidend ist. Agentische Workflows gewinnen, wenn der Prozess reale Variabilität beinhaltet, Ermessensentscheidungen erfordert oder Eingaben verarbeiten muss, die beim Design nicht vorhergesehen wurden.
Gängige agentische Workflow-Muster
ReAct (Reason + Act)
Das häufigste Muster. Der Agent wechselt zwischen Reasoning über das nächste Vorgehen („Ich muss die aktuellen Preise für X finden") und Handeln („rufe web_search('X Preise 2026') auf"). Das Ergebnis jeder Aktion fließt in den nächsten Reasoning-Schritt ein. ReAct ist einfach, debuggbar und funktioniert gut für mittelkomplexe Aufgaben.
Plan-dann-Ausführen
Der Agent erstellt zunächst einen vollständigen Plan – eine nummerierte Liste von Schritten – und führt dann jeden Schritt der Reihe nach aus, wobei er den Plan bei Bedarf aktualisiert. Dies funktioniert gut, wenn die Aufgabe komplex genug ist, um von einer vorgelagerten Struktur zu profitieren, aber nicht so dynamisch, dass der Plan sofort veraltet.
Reflexion
Nach Abschluss einer Aufgabe (oder eines wichtigen Schritts) überprüft der Agent seine eigene Ausgabe anhand des Ziels und identifiziert Lücken oder Fehler. Er überarbeitet dann entweder seine Arbeit oder fährt mit dem nächsten Schritt fort. Reflexion verbessert die Ausgabequalität bei Schreib-, Code- und Analyseaufgaben erheblich.
Multi-Agenten-Parallelismus
Mehrere spezialisierte Agenten arbeiten gleichzeitig an Teilaufgaben, während ein Orchestrator die Ergebnisse koordiniert. Zum Beispiel: Ein Recherche-Agent sucht und liest Quellen, ein Synthese-Agent kombiniert die Ergebnisse, und ein Ausgabe-Agent formatiert das endgültige Ergebnis – alles parallel.
Mensch in der Schleife
Der Agent läuft autonom, bis er auf einen Schritt trifft, der menschliches Urteilsvermögen erfordert (irreversible Aktionen, mehrdeutige Spezifikationen, risikoreiche Operationen). Er pausiert, legt die Entscheidung einem Menschen vor und nimmt nach der Genehmigung den Betrieb wieder auf.
Werkzeuge und Plattformen für den Aufbau agentischer Workflows
Agenten-Frameworks:
- LangGraph: graphbasierte Workflow-Definition für Python-basierte Agenten. Stark in der Multi-Agenten-Koordination.
- CrewAI: hochrangige Agenten-Orchestrierung mit rollenbasierten Agenten.
- AutoGen (Microsoft): Multi-Agenten-Konversations-Framework, stark für codeorientierte Workflows.
- Claude Code: Anthropics Agent mit tiefem Codebase-Zugang und einem erweiterbaren Fähigkeitssystem.
Orchestrierungsschichten:
- n8n: visueller Workflow-Builder mit KI-Agenten-Knoten.
- Zapier / Make: Low-Code-Optionen für die Integration von KI-Aktionen in Geschäftsprozesse.
Fähigkeits-Runtimes: Agenten-Frameworks stellen die Reasoning-Schicht bereit – aber Agenten benötigen dennoch Zugang zu realen Fähigkeiten, um Aufgaben zu erfüllen. AnyCap ist eine Fähigkeits-Runtime, die sich über CLI oder API in jedes Agenten-Framework einklinkt und Agenten sofortigen Zugang zu folgenden Fähigkeiten bietet:
- Fundierte Websuche (mit verifizierten Quellenangaben)
- Web-Crawling (beliebige URL → sauberes Markdown)
- Bild-, Video- und Audiogenerierung
- Audio- und Videoverständnis
- Cloud-Dateispeicher mit öffentlicher URL-Auslieferung
Das ist wichtig, weil die meisten Agenten-Frameworks mit minimalen Standard-Werkzeugen ausgeliefert werden. Ein Agent, der reasoning kann, aber kein Bild generieren, keine Live-Daten abrufen oder keine Datei speichern kann, ist auf Aufgaben beschränkt, die vollständig in den Eingabekontext passen. AnyCap schließt diese Lücke, ohne dass für jede Fähigkeit benutzerdefinierte API-Integrationen erforderlich sind.
Ihrem agentischen Workflow reale Fähigkeiten geben
Der häufigste Ausfallpunkt bei agentischen Workflow-Deployments ist nicht das Modell – es sind die fehlenden Werkzeuge. Ein Recherche-Workflow, der keinen Live-Web-Inhalt abrufen kann, arbeitet mit veralteten Trainingsdaten. Ein Content-Erstellungs-Workflow, der keine Bilder generieren kann, produziert unvollständige Ergebnisse. Ein Berichts-Workflow, der keine PDFs oder Audiodateien lesen kann, verpasst wichtige Eingaben.
Beim Design eines agentischen Workflows ordnen Sie jeden Schritt Ihres Ziels den benötigten Werkzeugen zu:
| Workflow-Schritt | Benötigtes Werkzeug |
|---|---|
| Aktuelle Marktdaten sammeln | Websuche + Web-Crawling |
| Wettbewerber-Websites analysieren | Web-Crawling |
| Eine visuelle Zusammenfassung erstellen | Bildgenerierung |
| Eine Gesprächsaufnahme transkribieren | Audioverständnis |
| Ausgabe speichern und teilen | Cloud-Speicher mit öffentlicher URL |
| Recherche mit Quellenangaben | Fundierte Websuche |
Überprüfen Sie dann, dass jedes Werkzeug in dieser Liste Ihrem Agenten zur Laufzeit tatsächlich zur Verfügung steht – nicht nur theoretisch, sondern authentifiziert, getestet und aufrufbar.
Fazit
Agentische Workflows stellen einen grundlegenden Wandel in dem dar, was Automatisierung leisten kann. Indem Sie Planung und Anpassung an einen KI-Agenten delegieren, anstatt jede Verzweigung in Software zu kodieren, können Sie Systeme aufbauen, die mit der Variabilität der realen Welt umgehen – und weiter funktionieren, wenn die Dinge nicht genau wie erwartet laufen.
Der Weg zu zuverlässigen agentischen Workflows ist unkompliziert: klare Ziele definieren, Agenten mit den richtigen Werkzeugen ausstatten und Fähigkeiten hinzufügen, um die Lücke zwischen dem, worüber das Modell reasoning kann, und dem, was es tatsächlich tun kann, zu schließen.
Weiterführende Lektüre: