ServiceNow KI-Agent-Subflows: Ein praktischer Leitfaden für 2025

Sie versuchen also, Ihren ServiceNow KI-Agenten dazu zu bringen, mehr als nur grundlegende Fragen zu beantworten. Sie möchten, dass er echte, mehrstufige Aufgaben erledigt, und genau da stoßen Sie auf Subflows. Wenn es Ihnen wie vielen Entwicklern und Administratoren geht, haben Sie diesen Prozess wahrscheinlich als ein ziemliches Labyrinth empfunden, dessen Ergebnisse, nun ja, unvorhersehbar sein können.

Sie sind nicht allein. Die Idee eines KI-Agenten, der komplexe Probleme automatisch lösen kann, ist fantastisch, aber die Realität, diese Automatisierung in ServiceNow zu erstellen, kann einem ziemliche Kopfschmerzen bereiten.

Dieser Leitfaden soll hier für Klarheit sorgen. Wir werden durchgehen, was ServiceNow AI Agent Subflows sind, wie sie tatsächlich funktionieren, ihre größten Einschränkungen und einen wesentlich einfacheren Weg, um leistungsstarke ITSM-Automatisierung ohne den ganzen schweren Aufwand zu realisieren.

Was sind ServiceNow AI Agent Subflows?

Also gut, lassen Sie uns schnell die Terminologie klären. Es ist eigentlich ziemlich einfach, wenn man sich die einzelnen Teile ansieht.

Ein ServiceNow KI-Agent ist der Bot, der innerhalb der Now Platform lebt. Er wird von Now Assist angetrieben und ist dafür konzipiert, Aufgaben selbstständig zu erledigen, sei es die Beantwortung einer Benutzerfrage oder das Starten eines ganzen Workflows. Stellen Sie ihn sich als digitalen Teamkollegen vor, der bereit ist, eine Aufgabe zu übernehmen.

Ein Subflow ist eine wiederverwendbare Abfolge von Aktionen, die Sie im Workflow Studio oder Flow Designer von ServiceNow erstellen. Er ist wie ein Mini-Drehbuch für eine bestimmte Aufgabe. Anstatt dieselbe Logik jedes Mal von Grund auf neu zu erstellen, können Sie diese vorgefertigte Sequenz einfach aufrufen, wenn Sie sie benötigen.

Zusammengenommen sind ServiceNow AI Agent Subflows im Grunde ein „Werkzeug“, das Sie Ihrem KI-Agenten an die Hand geben. Wenn der Agent erkennt, dass die Anfrage eines Benutzers eine komplexe Aktion erfordert, löst er den richtigen Subflow aus, um die Aufgabe auszuführen. Das macht Ihren Agenten von einem Chatbot zu einem echten Macher. Anstatt nur zu erklären, wie man einen Artikel für die Wissensdatenbank erstellt, kann er tatsächlich einen für Sie erstellen.

Ein Benutzer interagiert mit einem ServiceNow KI-Agenten und demonstriert das Front-End von ServiceNow AI Agent Subflows.

Wie ServiceNow AI Agent Subflows funktionieren

Wenn Sie jemals das Gefühl hatten, dass das Einrichten eines Subflows übermäßig kompliziert ist, dann bilden Sie sich das nicht ein. Lassen Sie uns die Schichten abtragen, um zu sehen, warum. Der ganze Prozess funktioniert ein bisschen wie das Spiel „Stille Post“ in einem großen Unternehmen, mit mehreren Übergaben, bevor die eigentliche Arbeit erledigt wird.

Der mehrstufige Orchestrierungsprozess

Hier ist ein typischer Weg von der Anfrage eines Benutzers bis zur abgeschlossenen Aktion:

1. Der KI-Agent erhält die Anfrage: Ein Benutzer bittet um etwas im Now Assist-Panel. Der KI-Agent erkennt, was der Benutzer möchte, und stellt fest, dass er eine bestimmte Aufgabe ausführen muss, die ihm im AI Agent Studio als „Script Tool“ oder „Subflow Tool“ zugewiesen wurde.

2. Der Aufruf an das Gateway: Das Skript des Agenten löst die endgültige Aktion normalerweise nicht direkt aus. Stattdessen ruft es einen generischen „Integration Gateway“-Subflow auf. Dieses Gateway fungiert als zentraler Router, der die Anfrage entgegennimmt und herausfindet, wohin sie als Nächstes gesendet werden soll.

3. Die Abfrage der Entscheidungstabelle: Das Gateway konsultiert dann eine Entscheidungstabelle. Diese Tabelle ist ein Regelwerk, das verschiedene Arten von Anfragen dem richtigen Workflow zuordnet. Anhand bestimmter Details wie dem Feature- oder Servicenamen entscheidet sie, welcher spezifische Subflow ausgeführt werden muss.

4. Der endgültige Subflow wird ausgeführt: Schließlich verweist die Entscheidungstabelle auf den eigentlichen Subflow, der die Geschäftslogik enthält. Dies ist der Teil des Prozesses, der schließlich den API-Aufruf über den Integration Hub tätigt, ein Skript ausführt oder einen Datensatz aktualisiert.

Obwohl diese Struktur robust und für die Unternehmenskontrolle ausgelegt ist, fügt sie viele Schritte und Komplexität hinzu, insbesondere für Aufgaben, die einfach sein sollten. Jeder Schritt ist eine weitere Stelle, an der etwas schiefgehen könnte, und ein weiterer Bildschirm, den ein Entwickler konfigurieren und verwalten muss.

Hier kann ein direkterer Ansatz eine Menge Kopfschmerzen ersparen. Eine Plattform wie eesel AI wurde entwickelt, um diese Art von Komplexität zu durchbrechen. Sie ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte API-Aktionen und Workflows direkt von einem einzigen Dashboard aus zu definieren. Sie können Ihren Agenten mit jedem internen oder externen Werkzeug verbinden, das Sie benötigen, ohne sich in Gateways und Entscheidungstabellen zu verheddern. Was in ServiceNow vier oder fünf Schritte erfordert, kann oft in nur einem erledigt werden, sodass Sie leistungsstarke Automatisierung viel schneller erstellen und einführen können.

Häufige Anwendungsfälle und Implementierungsherausforderungen

Seien wir fair, wenn diese Subflows einmal richtig laufen, können sie einige ziemlich coole Dinge tun. Aber dorthin zu gelangen, kann ein echter Kampf sein.

Leistungsstarke Anwendungsfälle

Zuerst wollen wir uns ansehen, was möglich ist. Hier sind einige wertvolle Beispiele, die das Potenzial zeigen:

• Automatisierte Erstellung von KB-Artikeln: Ein Agent könnte die Lösungsnotizen aus einem komplizierten Vorfall nehmen, sie mit einem Update-Set bündeln und automatisch einen Entwurfsartikel für Ihre Wissensdatenbank erstellen. So bleibt Ihre Dokumentation aktuell, ohne dass jemand dies manuell tun muss.

• Proaktive Problemanalyse: Wenn ein P1-Vorfall eingeht, könnte ein Agent einen Subflow auslösen, der Diagnoseskripte auf mehreren CIs ausführt, Protokolle abruft und all diese Informationen zum Ticket hinzufügt, bevor ein Techniker es überhaupt zu Gesicht bekommt.

• Komplexe HR-Aktionen: Ein Mitarbeiter könnte den KI-Agenten bitten, „meinen Antrag auf Elternzeit zu starten“. Der Agent könnte dann einen Subflow starten, der den Vorgesetzten benachrichtigt, den HR-Fall erstellt und dem Mitarbeiter automatisch die relevanten Richtliniendokumente zusendet.

Ein praktisches Beispiel für komplexe HR-Aktionen, die von ServiceNow AI Agent Subflows abgewickelt werden, zeigt einen automatisierten Urlaubsantrag.

Die Herausforderungen, denen Sie tatsächlich begegnen werden

Die Anwendungsfälle klingen großartig, aber ihre Umsetzung bedeutet oft, auf frustrierende Hindernisse zu stoßen. Wenn Sie jemals das Gefühl hatten, „blind herumzustochern“, um die Dinge zum Laufen zu bringen, sind Sie definitiv nicht der Erste.

Hier ist, warum es so schwierig sein kann:

• Sie wechseln ständig zwischen den Werkzeugen: Um einen einzigen automatisierten Workflow zu erstellen, müssen Sie durch völlig unterschiedliche Teile der Plattform navigieren. Sie sind im AI Agent Studio für den Agenten, dann im Workflow Studio für den Subflow, rüber zum Integration Hub für die API-Verbindung und dann zu den Standard-ServiceNow-Tabellen für die Entscheidungslogik. Es fühlt sich unzusammenhängend an und macht die Erstellung und Fehlerbehebung zu einer echten Qual.

• Das ist keine Aufgabe für jedermann: Seien wir ehrlich, das ist keine Low-Code-Aufgabe. Um Subflows so zum Laufen zu bringen, wie Sie es möchten, ist ein Entwickler erforderlich, der sich tief mit ServiceNows Skripting, Flow-Logik und API-Integrationen auskennt. Dies schafft einen Engpass, bei dem IT- und Support-Teams großartige Ideen für die Automatisierung haben, aber in einer langen Entwickler-Warteschlange stehen müssen, um sie umgesetzt zu sehen.

• Wie testet man dieses Ding überhaupt? Bei so vielen beweglichen Teilen ist es schwierig, Ihren Agenten mit echtem Vertrauen zu testen. Es gibt keine gute Simulationsumgebung, um zu sehen, wie Ihr Agent mit realen Fragen und Szenarien umgehen würde. Sie müssen ihn im Grunde erstellen, bereitstellen und auf das Beste hoffen, was eine riskante Methode ist, um neue Automatisierungen für Ihre Benutzer einzuführen.

Die Benutzeroberfläche des ServiceNow AI Agent Studio, die eines der vielen Werkzeuge veranschaulicht, die Entwickler zur Konfiguration von ServiceNow AI Agent Subflows verwenden müssen.

Genau aus diesem Grund kann eine auf Einfachheit ausgelegte Self-Service-Plattform einen so großen Unterschied machen. eesel AI ist so konzipiert, dass es in Minuten, nicht in Monaten, eingerichtet werden kann. Es bringt den gesamten Automatisierungs-Workflow, von der Verbindung Ihrer Wissensquellen bis zur Definition benutzerdefinierter Aktionen, an einen intuitiven Ort. Dies gibt Ihren Support- und IT-Teams die Möglichkeit, die benötigte Automatisierung zu erstellen, ohne auf Entwicklerressourcen warten zu müssen.

Einschränkungen des nativen ServiceNow-Ansatzes

Hier ist ein grundlegendes Problem mit dem nativen ServiceNow-Ansatz: Er ist darauf ausgelegt, in seiner eigenen Welt zu leben. Das ist für einige Dinge großartig, aber nicht so sehr für die Art und Weise, wie die meisten Unternehmen heute tatsächlich arbeiten.

Die plattformzentrierte Wissenslücke

Die KI von ServiceNow ist unglaublich fähig, wenn sie mit Daten und Wissen arbeitet, die bereits in der Now Platform vorhanden sind. Aber was passiert, wenn die hilfreichsten Anleitungen zur Fehlerbehebung Ihres Teams in Confluence liegen, Ihre offiziellen Verfahren in Google Docs gespeichert sind und Ihre Ingenieure wichtige Korrekturen in einem Slack-Kanal teilen?

All diese externen Informationen Ihrem ServiceNow KI-Agenten zur Verfügung zu stellen, ist nicht einfach. Es erfordert in der Regel ein separates und oft kompliziertes Integrationsprojekt für jede einzelne Quelle. Ihr Agent hat am Ende massive blinde Flecken und kann nicht auf genau die Informationen zugreifen, die er zur korrekten Lösung von Problemen benötigt.

Ein Diagramm, das veranschaulicht, wie ein mehrschichtiger KI-Ansatz die Einschränkungen plattformzentrierter ServiceNow AI Agent Subflows durch die Verbindung zu mehreren externen Wissensquellen überwindet.

Das ist das Kernproblem, das eesel AI lösen sollte. Es lässt sich direkt in über 100 der Tools integrieren, die Ihr Team bereits verwendet. Sie können Ihren Helpdesk, Wikis und Chat-Plattformen sofort verbinden, um Ihrer KI ein vollständiges Bild zu geben. Anstatt Sie zu zwingen, Ihre gesamte Dokumentation in ein einziges System zu verlagern, lernt eesel AI dort, wo Ihr Team bereits arbeitet, und stellt sicher, dass Ihre Agenten immer die aktuellsten Informationen verwenden.

Das Risiko der Bereitstellung ohne Simulation

Dies könnte das größte Kopfzerbrechen von allen sein: das Fehlen einer richtigen Testumgebung. Sie können Wochen damit verbringen, einen Agenten und einen Subflow zu erstellen, aber woher wissen Sie, dass er unter Druck tatsächlich funktionieren wird? Wie können Sie sicher sein, dass er nicht bei einem Grenzfall stolpert oder eine falsche Antwort auf eine wichtige Frage gibt?

Ohne die Möglichkeit zu simulieren, wie Ihr KI-Agent Tausende von früheren Tickets gehandhabt hätte, stellen Sie ihn im Wesentlichen blind bereit. Sie können seine Lösungsrate nicht genau vorhersagen, seine Schwachstellen nicht finden, bevor es Ihre Kunden tun, oder den potenziellen Return on Investment berechnen. Ihnen bleibt nur, die Daumen zu drücken.

Ein Screenshot eines Simulationsmodus, einer Funktion, die die Risiken der Bereitstellung von ServiceNow AI Agent Subflows ohne vorherige Tests adressiert.

Hier verändert der leistungsstarke Simulationsmodus von eesel AI die Dinge wirklich. Bevor Ihr KI-Agent jemals mit einem Live-Benutzer spricht, können Sie ihn gegen Ihre historischen Ticketdaten in einer sicheren, sandboxed Umgebung laufen lassen. Sie erhalten einen detaillierten Bericht, der genau zeigt, wie er reagiert hätte, welche Tickets er gelöst hätte und wo Sie Wissenslücken haben, die gefüllt werden müssen. Dieses risikofreie Testen ermöglicht es Ihnen, die Leistung Ihres Agenten zu optimieren und mit vollem Vertrauen bereitzustellen, bewaffnet mit einem klaren Verständnis seiner geschäftlichen Auswirkungen vom ersten Tag an.

Den richtigen Ansatz für Ihr Team wählen

Also, was ist die Quintessenz? Es geht wirklich darum, das richtige Werkzeug für die Realität Ihres Teams zu wählen.

ServiceNow AI Agent Subflows sind zweifellos leistungsstark. Aber sie verlangen viel im Gegenzug: erhebliche Entwicklerressourcen, Zeit für die Navigation durch eine schwerfällige Toolchain und einen gewissen Vertrauensvorschuss, wenn Sie live gehen. Wenn Sie ein engagiertes ServiceNow-Entwicklerteam und lange Projektzeiträume haben, mag das ein vollkommen akzeptabler Kompromiss sein.

Aber wenn Sie ein Team sind, das Probleme jetzt lösen muss, Wissen aus all den Tools, die Sie bereits verwenden, vereinheitlichen und tatsächlich wissen wollen, wie Ihre KI funktionieren wird, bevor sie mit einem einzigen Benutzer spricht, dann brauchen Sie wahrscheinlich einen anderen Ansatz. eesel AI bietet eine radikal einfache Self-Service-Plattform, die sich direkt in Ihre bestehenden ITSM-Workflows integrieren lässt. Sie bietet leistungsstarke Simulation, sofortige Wissensintegration und einen klaren Weg zur Automatisierung mit Vertrauen.

Bereit zu sehen, wie viel einfacher es sein kann? Starten Sie mit eesel AI in Minuten, nicht Monaten, live.