Was ist Agentischer Workflow?
Ein agentischer Workflow ist der Ablauf rund um ein Sprachmodell: Der Agent nimmt ein Ziel entgegen, plant die nötigen Schritte, ruft dafür Werkzeuge und Daten auf, prüft das Ergebnis und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist - so lange, bis das Ziel erreicht oder eine Abbruchbedingung getroffen ist. Das Modell ist der Motor, der Workflow ist die Fahrspur.
Der Unterschied zu einem einfachen Prompt liegt genau hier. Ein Prompt ist eine Eingabe und eine Antwort. Ein agentischer Workflow ist mehrstufig: Er greift auf Systeme zu, reagiert auf Zwischenergebnisse, korrigiert sich und hat einen definierten Punkt, an dem er fertig ist. Nicht das bessere Modell macht den Unterschied, sondern die Architektur drumherum.
In der Praxis laufen eng geschnittene Workflows am zuverlässigsten: ein klarer Auftrag, definierte Werkzeuge, Leitplanken und eine menschliche Abnahme bei Unsicherheit. Breite Alleskönner-Workflows scheitern an Verlässlichkeit, weil zu viele Schritte zu viele Fehlerquellen sind. Der Wert entsteht durch den richtigen Ausschnitt, nicht durch mehr Autonomie.
Warum ist Agentischer Workflow wichtig?
Ob sich ein KI-Agent rechnet, entscheidet sich am Zuschnitt des Workflows. Ein enger Ablauf mit klarer Übergabe an den Menschen läuft täglich produktiv - beim Industrieimmobilien-Spezialisten IPEC Group etwa recherchiert, schreibt und prüft ein Blog-Agent Fachartikel in einem Takt, den Handarbeit nie halten würde.
Agentischer Workflow in der Praxis
- 01Ein Blog-Agent recherchiert Marktdaten, schreibt den Entwurf, prüft ihn gegen die Quellen und legt ihn zur Freigabe vor.
- 02Ein Lead-Agent ruft für jede Firma nacheinander Website, Register und Kontaktquelle ab, bewertet den Fit und schreibt das Ergebnis ins CRM.
- 03Ein Support-Agent liest die Anfrage, sucht in der Wissensdatenbank, entwirft eine Antwort und eskaliert bei Unsicherheit an einen Menschen.
Dazu im Journal
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