Ein praktischer Leitfaden für agentische Workflows im Jahr 2025

Seien wir ehrlich, der Hype um KI-Agenten gerät langsam außer Kontrolle. Wir alle haben die eindrucksvollen Demos von KI-Assistenten gesehen, die versprechen, alles zu erledigen. Aber wenn es dann an die tatsächliche Nutzung geht, stellt man fest, dass man ein Team von Entwicklern und eine monatelange Einrichtung benötigt, nur um eine einfache Aufgabe zu bewältigen.

Die Wurzel des Problems ist, dass die meisten Automatisierungen zu starr für die unstrukturierte, menschliche Arbeit sind, die Support- und IT-Teams täglich leisten. Andererseits ist die Vorstellung eines vollständig autonomen Agenten für die meisten kritischen Geschäftsprozesse einfach zu riskant und unvorhersehbar. Wo ist also der Mittelweg?

Hier kommen agentische Workflows ins Spiel. Sie treffen genau den richtigen Punkt und bieten Ihnen eine intelligente, mehrstufige Automatisierung, ohne Sie zu zwingen, die Kontrolle vollständig abzugeben und auf das Beste zu hoffen. Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was agentische Workflows sind, wie sie funktionieren und wie Sie sie tatsächlich nutzen können, um Ihr Unternehmen reibungsloser zu gestalten.

Was sind agentische Workflows?

Einfach ausgedrückt sind agentische Workflows automatisierte Prozesse, bei denen ein KI-Agent eigenständig denken, planen und verschiedene Werkzeuge verwenden kann, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einen wirklich cleveren Assistenten einstellen. Sie geben ihm kein starres, schrittweises Skript, das bei unerwarteten Ereignissen zusammenbricht. Stattdessen geben Sie ihm ein Ziel und einen Werkzeugkasten. Der Agent kann ein Problem analysieren, die Schritte zur Lösung ermitteln und für jeden Teil der Aufgabe das richtige Werkzeug auswählen. Er kann seinen Ansatz spontan anpassen, genau wie ein Mensch es tun würde.

Dies ist ein großer Sprung gegenüber der Art von Automatisierung, die die meisten von uns gewohnt sind. Hier ist ein kurzer Vergleich:

Merkmal	Traditionelle Automatisierung (z. B. RPA)	Agentische Workflows	Vollständig autonome Agenten
Entscheidungsfindung	Regelbasiert, folgt einem Skript	KI-gesteuert, dynamische Planung	KI-gesteuert, ergebnisoffen
Anpassungsfähigkeit	Gering (bricht bei unerwarteter Eingabe ab)	Hoch (passt sich neuen Informationen an)	Sehr hoch (kann Ziele ändern)
Einrichtungskomplexität	Gering bis mittel	Gering bis hoch (plattformabhängig)	Sehr hoch (erfordert tiefes Fachwissen)
Zuverlässigkeit	Hoch (für definierte Aufgaben)	Hoch (mit geeigneten Leitplanken)	Variabel (kann unvorhersehbar sein)
Am besten geeignet für	Repetitive, vorhersagbare Aufgaben	Komplexe, mehrstufige Geschäftsprozesse	Offene Forschung, komplexe Programmierung

Nun kann die Erstellung solcher Workflows von Grund auf ein riesiges Projekt sein. Glücklicherweise müssen Sie das nicht. Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, agentische Workflows zugänglich zu machen, sodass Teams ihre Arbeit automatisieren können, ohne ein ganzes Team von KI-Ingenieuren zu benötigen.

Die Kernkomponenten effektiver agentischer Workflows

Was also geschieht tatsächlich in einem dieser Workflows? Es ist keine Magie, nur ein paar Schlüsselkomponenten, die geschickt zusammenarbeiten.

Wie ein Agent 'denkt': Schlussfolgern und Planen

Im Kern jedes Agenten befindet sich ein großes Sprachmodell (LLM), das im Grunde als sein Gehirn fungiert. Als Erstes zerlegt es ein großes Ziel in kleinere, überschaubare Schritte. Wenn beispielsweise ein Kunde eine Rückerstattung anfragt, rät der Agent nicht einfach. Er erstellt einen Plan: Zuerst das Bestelldatum prüfen, dann die Rückgaberichtlinien des Unternehmens nachschlagen und schließlich die Anfrage auf der Grundlage dieser Regeln genehmigen oder ablehnen.

Gute Agenten haben auch die Fähigkeit zur Selbstkorrektur. Sie können das Ergebnis einer Aktion betrachten, prüfen, ob es funktioniert hat, und bei einem Fehlschlag einen anderen Ansatz versuchen.

Der knifflige Teil ist, dass es eine echte Qual sein kann, herauszufinden, warum ein Agent etwas Unerwartetes getan hat, wenn man dies von Grund auf mit Open-Source-Tools erstellt. Mit eesel AI erhalten Sie einen einfachen Prompt-Editor, der Ihnen die volle Kontrolle gibt. Sie können die Persona der KI definieren, ihr sagen, wann sie an einen Menschen eskalieren soll, und die genauen Aktionen festlegen, die sie ausführen darf, um sicherzustellen, dass ihre Logik immer Ihren Geschäftsregeln entspricht.

Der KI Hände geben: Werkzeugnutzung

Ein KI-Modell allein ist nur ein Gehirn im Glas. Es kann denken, aber es kann nichts tun. Werkzeuge sind das, was es mit der realen Welt verbindet. Ein Werkzeug kann alles sein, vom Durchsuchen einer Wissensdatenbank oder dem Aufrufen einer API bis hin zum Nachschlagen der Bestelldetails eines Kunden in Ihrer E-Commerce-Plattform.

Dies ist oft der schwierigste Teil der Einrichtung. Die meisten Unternehmen haben Informationen überall verstreut, in Google Docs, Confluence, alten Support-Tickets und einem Dutzend anderer Systeme. Einer KI zuverlässigen Zugriff auf all das zu verschaffen, ist eine enorme technische Herausforderung.

Dies ist ein Problem, über das wir beim Aufbau von eesel AI viel nachgedacht haben. Es verbindet sich sofort mit all Ihrem Unternehmenswissen. Mit über 100 Ein-Klick-Integrationen kann es Informationen aus Ihrem Helpdesk, internen Wikis und sogar E-Commerce-Plattformen wie Shopify abrufen. Dies gibt Ihrem Agenten den Kontext, den er benötigt, um sofort wirklich nützlich zu sein. Sie können auch benutzerdefinierte Aktionen erstellen, um sich mit Ihren eigenen internen APIs zu verbinden, was ihm nahezu unbegrenzte Möglichkeiten gibt.

Aus Erfahrung lernen: Gedächtnis und Kontext

Damit ein Agent intelligent wirkt, braucht er ein Gedächtnis. Es gibt im Wesentlichen zwei Arten:

• Kurzzeitgedächtnis: Hier geht es darum, sich an das aktuelle Gespräch zu erinnern. Wenn ein Kunde sagt: „Meine Bestellnummer ist #123“ und dann fragt: „Wo ist sie?“, muss sich der Agent an diese Bestellnummer erinnern, um die richtige Antwort zu geben.

• Langzeitgedächtnis: Hier geht es darum, aus vergangenen Gesprächen zu lernen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Ein Agent sollte in der Lage sein zu erkennen, dass ein bestimmtes Problem beim letzten Mal auf eine bestimmte Weise gelöst wurde, und diese Lösung erneut versuchen.

Die größte Hürde hierbei ist, dass das Training einer KI auf die einzigartige Sprache und den Kontext Ihres Unternehmens normalerweise ein riesiges, fortlaufendes Projekt ist. Man kann ihr nicht einfach ein allgemeines Handbuch geben und erwarten, dass sie wie Ihr Team klingt.

eesel AI umgeht dies, indem es von Anfang an mit Ihren historischen Support-Tickets trainiert. Es lernt den Tonfall Ihres Teams, versteht Ihre häufigsten Probleme und weiß, wie eine gute Lösung für Ihr Unternehmen aussieht, nicht nach einer allgemeinen Vorlage.

In der Praxis: Einige Beispiele aus der realen Welt

Okay, genug der Theorie. Schauen wir uns an, wie agentische Workflows tatsächliche Probleme lösen können, mit denen Sie wahrscheinlich täglich zu tun haben.

Automatisierung des First-Level-Kundensupports

Stellen Sie sich vor, ein Kunde erscheint im Chat-Widget Ihrer Website und fragt: „Wo ist meine Bestellung?“ Ein KI-Agent kann die Frage sofort verstehen, ein Werkzeug verwenden, um den Bestellstatus in Shopify nachzuschlagen, und ihm ein Echtzeit-Update geben. Wenn der Kunde dann nach einer Rücksendung fragt, kann der Agent Ihre Rückgaberichtlinien in Ihrer Confluence-Wissensdatenbank überprüfen und ihn durch die nächsten Schritte führen.

Das Problem ist, dass viele KI-Support-Tools ein Alles-oder-Nichts-Ansatz verfolgen. Sie zwingen Sie entweder, alles auf einmal zu automatisieren (was selten gut geht), oder Sie müssen von Ihrem aktuellen Helpdesk wechseln. Niemand möchte eine solche Migration durchmachen.

Der eesel AI Agent lässt sich direkt in den Helpdesk integrieren, den Sie bereits verwenden, wie Zendesk oder [Intercom]. Besser noch, sein Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, ihn an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Tickets zu testen. Sie können genau sehen, wie er sich verhalten wird, und ihn schrittweise einführen, vielleicht beginnend mit nur einer Art von Ticket, lange bevor er jemals mit einem echten Kunden spricht.

Optimierung des internen IT-Supports

Hier ist ein weiteres Beispiel. Ein Mitarbeiter bittet in einem öffentlichen Slack-Kanal um VPN-Zugang. Anstatt dass diese Anfrage zu einem weiteren IT-Ticket wird, kann der KI-Agent verstehen, was benötigt wird, die VPN-Richtlinie und das Antragsformular in Ihrem internen Wiki finden und den Mitarbeiter direkt in Slack durch den gesamten Prozess führen.

Zu oft ist internes Wissen an verschiedenen Orten eingeschlossen. Das bedeutet, dass Mitarbeiter entweder auf eine Schnitzeljagd nach Informationen gehen oder für jede Kleinigkeit ein IT-Ticket erstellen müssen, was das IT-Team in repetitiven Fragen ertränkt.

eesel AI's Internal Chat fungiert als zentrales Gehirn für Ihr Unternehmen. Es verbindet sich mit all Ihren internen Wissensquellen und gibt Mitarbeitern sofortige, genaue Antworten in Slack oder Microsoft Teams. Es hilft, diese einfachen, routinemäßigen Fragen abzuwehren und gibt Ihren IT-Mitarbeitern die Freiheit, an größeren Dingen zu arbeiten.

Skalierung von E-Commerce-Operationen

Angenommen, ein potenzieller Kunde surft auf Ihrer Website und fragt, ob ein Produkt mit einem anderen kompatibel ist. Ein generischer Chatbot wäre nur verwirrt und würde ihm raten, den Support per E-Mail zu kontaktieren.

Aber ein KI-Chatbot, der auf Ihren Produktkatalog und die FAQs Ihres Hilfezentrums trainiert ist, kann eine selbstbewusste, korrekte Antwort geben. Er kann dem Kunden sogar helfen, beide Artikel in den Warenkorb zu legen. Das ist der Unterschied zwischen einem frustrierten Benutzer und einem abgeschlossenen Verkauf. Der eesel AI Chatbot ist genau dafür konzipiert. Er integriert sich direkt in Plattformen wie Shopify, um katalogbewusste Antworten zu liefern, die helfen, neugierige Käufer in zufriedene Kunden zu verwandeln.

Wie man die richtige Plattform für agentische Workflows wählt

Nicht alle KI-Plattformen sind gleich aufgebaut. Wenn Sie sich Ihre Optionen ansehen, ist es hilfreich zu wissen, worauf Sie achten und welche häufigen Fallen Sie vermeiden sollten.

Andrew Ng erörtert den Aufstieg von KI-gesteuerten agentischen Workflows und ihr Potenzial, Branchen durch die Automatisierung komplexer Aufgaben zu transformieren.

Ein paar Dinge, auf die Sie bei agentischen Workflows achten sollten

Die Einführung von agentischen Workflows kann einige potenzielle Stolpersteine mit sich bringen, wenn Sie nicht vorsichtig sind:

• Unnötige Komplexität: Viele Werkzeuge sind für Entwickler gemacht, nicht für die Teams, die sie tatsächlich benötigen. Wenn Sie mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen müssen, nur um eine Demo zu sehen, steht Ihnen wahrscheinlich ein langer und komplizierter Einrichtungsprozess bevor.

• Überraschende Kosten: Einige Plattformen berechnen pro Lösung oder pro Ticket. Das bedeutet, dass Ihre Rechnung in einer geschäftigen Saison plötzlich in die Höhe schnellen kann, was Sie im Grunde für Ihren eigenen Erfolg bestraft.

• Reputationsrisiko: Eine ungetestete KI auf Ihre Kunden loszulassen, kann Ihrer Marke echten Schaden zufügen. Ein paar schlechte Interaktionen können monatelanges Aufbauen von gutem Willen zunichtemachen.

• Das „Blackbox“-Problem: Viele Lösungen geben Ihnen keine wirkliche Kontrolle. Sie können das Verhalten der KI nicht anpassen, ihre Möglichkeiten einschränken oder ihr sagen, wie sie mit sensiblen Situationen umgehen soll.

Was Sie fragen sollten, bevor Sie sich für agentische Workflows entscheiden

Um eine Plattform zu finden, die tatsächlich hilft, anstatt mehr Arbeit zu schaffen, sollten Sie diese Fragen im Hinterkopf behalten:

• Wie lange dauert es, bis es live ist? Können Sie es selbst in wenigen Minuten einrichten, oder sind Sie an einen mehrmonatigen Verkaufs- und Onboarding-Zyklus gebunden? Eine echte Self-Service-Plattform gibt Ihnen die Kontrolle.

• Wie viel Kontrolle habe ich? Können Sie genau auswählen, welche Arten von Fragen automatisiert und welche an einen Menschen weitergeleitet werden sollen? Eine feingranulare Kontrolle ist der Schlüssel für eine sichere Einführung.

• Kann ich es zuverlässig testen? Gibt es eine Möglichkeit, die KI an Ihren tatsächlichen Vergangenheitsdaten zu simulieren, bevor sie live geht? Fallen Sie nicht auf eine generische Demo herein, die nichts mit Ihrem Unternehmen zu tun hat.

• Ist die Preisgestaltung unkompliziert? Handelt es sich um eine vorhersagbare, pauschale Gebühr, oder werden Sie mit Gebühren pro Ticket konfrontiert, die unmöglich zu prognostizieren sind? Sie sollten genau wissen, wofür Sie bezahlen.

Wir haben die eesel AI-Plattform entwickelt, um genau diese Probleme anzugehen, und bieten eine einfache, kontrollierbare und risikofreie Möglichkeit, agentische Workflows mit klarer Preisgestaltung zu erstellen.

Agentische Workflows in die Praxis umsetzen

Agentische Workflows sind für die meisten Unternehmen der praktischste Weg, um jetzt mit der KI-Automatisierung zu beginnen. Sie vermeiden die Starrheit alter Systeme, ohne in das Chaos völlig autonomer Agenten zu springen. Es ist ein ausgewogener Ansatz, der dort echten Mehrwert liefert, wo Sie ihn am meisten benötigen: in Ihrem täglichen Betrieb.

Erfolg bedeutet nicht, die ausgefallenste KI zu finden. Es geht darum, die richtige Plattform zu finden, eine, die Ihnen Kontrolle gibt, Sie zuverlässig testen lässt und sich in die Werkzeuge einfügt, die Sie bereits verwenden. Indem Sie mit einem fokussierten, gut definierten Workflow beginnen, können Sie anfangen, mühsame Aufgaben zu automatisieren, Ihr Team effizienter zu machen und allen eine bessere Erfahrung zu bieten.

Bereit, intelligentere agentische Workflows zu erstellen?

Hören Sie auf, sich mit komplizierten Frameworks herumzuschlagen, und beginnen Sie, mit Zuversicht zu automatisieren. Mit eesel AI können Sie in Minuten, nicht in Monaten, einen leistungsstarken KI-Agenten starten, der auf Ihr einzigartiges Unternehmenswissen trainiert ist.

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