Agentische Arbeitsabläufe: Automatisierung durch autonome KI-Agenten transformieren

Einführung

Im letzten Jahrzehnt wurde Automatisierung durch eine einfache Philosophie definiert: „Wenn dies passiert, dann tue das.“ Es war wie ein Dominospiel – effizient, vorhersehbar, aber unglaublich fragil. Wenn ein Dominostein verrutschte oder die Daten nicht dem erwarteten Format entsprachen, brach der gesamte Workflow zusammen. Um Automatisierung bis 2024 und darüber hinaus zukunftsfähig zu machen, ist ein Wandel von starren Skripten hin zu adaptiver Intelligenz erforderlich.

Dies ist die Ära von Agenten-WorkflowsIm Gegensatz zur traditionellen linearen Automatisierung, die blind eine Abfolge von Schritten ausführt, verwenden agentenbasierte Workflows autonome KI-Agenten Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, Probleme analysieren und Entscheidungen treffen können, um ein Ziel zu erreichen, sind vergleichbar mit einem Zug, der nur Gleisen folgen kann, und einem Geländewagen mit GPS, der Hindernisse in Echtzeit erkennt und umfährt. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie mit der einzigartigen Infrastruktur von Latenode solche robusten, selbstkorrigierenden Systeme entwickeln können, die Aufgaben nicht nur ausführen, sondern sie auch mitdenken.

Lineare Automatisierung vs. agentenbasierte Arbeitsabläufe: Das neue Paradigma

Um zu verstehen, wohin wir gehen, müssen wir uns ansehen, woher wir kommen. Die meisten Unternehmen setzen heute auf lineare Automatisierung. Dabei handelt es sich um statische Ketten von Ereignissen, Auslösern und Aktionen. Für einfache Aufgaben wie „Senden einer Slack-Nachricht, wenn ein Formular ausgefüllt wird“ sind sie zwar leistungsstark, aber es mangelt ihnen an Flexibilität.

Lineare Automatisierung Das System ist deterministisch. Sie müssen jede einzelne Bedingung im Voraus definieren. Wenn eine E-Mail mit einem Anhangstyp eintrifft, den Sie nicht berücksichtigt haben, schlägt die Automatisierung fehl. Wenn eine API nicht erreichbar ist, wird der Workflow gestoppt.

Agenten-Workflows Die Prozesse sind probabilistisch und zielorientiert. Sie geben dem Agenten eine Anweisung – „Diese Rechnung bearbeiten“ – und stellen ihm die entsprechenden Werkzeuge (OCR, E-Mail, Tabellenkalkulationen) zur Verfügung. Der Agent ermittelt dann die optimale Vorgehensweise, um dieses Ziel zu erreichen. Wenn die OCR das Datum nicht erkennt, kann der Agent beispielsweise den Absender per E-Mail um Klärung bitten, anstatt den Vorgang abzubrechen.

Viele Nutzer suchen jetzt Zapier-Alternativen eben weil sie Plattformen benötigen, die diesen Komplexitätsgrad unterstützen, ohne dabei unerschwinglich teuer zu werden.

Die Grenzen statischer Skripte

Herkömmliche Automatisierungsplattformen behandeln Daten wie eine heiße Kartoffel, die von einem Schritt zum nächsten weitergereicht wird. Das größte Problem dabei ist der Umgang mit unstrukturierten Daten. Ein lineares Skript kann beispielsweise einen unübersichtlichen E-Mail-Verlauf nicht ohne Weiteres analysieren, die Stimmung extrahieren und mit einem PDF-Anhang abgleichen, es sei denn, das Format ist jedes Mal identisch. Darüber hinaus können statische Skripte keine logischen Wiederholungsversuche durchführen. Sie können zwar eine fehlgeschlagene HTTP-Anfrage wiederholen, aber nicht … andere Strategie wenn der erste Versuch fehlschlägt.

Was macht einen Workflow „agentisch“?

Ein agentischer Workflow vollzieht den Übergang von einem starren Skript zu einem dynamischen System durch vier wesentliche Merkmale:

Wahrnehmung, Vorstellung: Die Fähigkeit, komplexe Eingaben zu lesen und zu interpretieren (z. B. eine Anfrage in natürlicher Sprache zu analysieren).
Entscheidungsfindung: Die Fähigkeit, je nach Kontext das geeignete Werkzeug auszuwählen.
Aktion: Die Aufgabe wird mithilfe verbundener Integrationen ausgeführt.
Rückkopplungsschleife: Das Ergebnis überprüfen und gegebenenfalls selbst korrigieren.

Diese Struktur ist es, die definiert autonome KI-AgentenIn Latenode handelt es sich dabei nicht nur um abstrakte Konzepte; sie werden mithilfe spezifischer Knoten realisiert, die es der KI ermöglichen, ihre eigene Arbeit zu überprüfen und zu bewerten.

Vom „Tun“ zum „Denken“

Der grundlegende Wandel besteht in der Verlagerung von der Ausführung zur Kognition. In einem linearen Workflow sind Sie das Gehirn, die Software die Hände. In einem agentenbasierten Workflow agieren Sie als Manager, die Software als Mitarbeiter. Sie definieren das „Was“ (das Ergebnis), und der Agent findet das „Wie“. Dadurch werden menschliche Bediener von der ständigen Wartung und Fehlerbehebung fehleranfälliger Automatisierungen befreit.

Anatomie eines KI-Agenten in Latenode

Die Erstellung eines Agenten mag komplex klingen, folgt in Latenode jedoch einer logischen visuellen Struktur. Ein Agent ist im Grunde ein Workflow, der ein „Gehirn“ (LLM), „Hände“ (Integrationen) und „Speicher“ (Datenspeicher) kombiniert.

Das Gehirn: Latenodes nativer KI-Kern

Die zentrale Komponente jedes Agenten ist das Large Language Model (LLM). Im Gegensatz zu anderen Plattformen, bei denen Sie Ihre eigenen API-Schlüssel für OpenAI oder Anthropic verwalten müssen, bietet Latenode einen einheitlichen Zugriff auf das „Gehirn“.

Mit einem einzigen Abonnement überprüfen Sie Ihren Agenten anhand von über 400 KI-Modellen. Sie können nutzen GPT-4o für fortgeschrittene Argumentation und Formatierung und wechseln Sie zu Claude 3.5 Sonett Ob komplexe Programmieraufgaben oder kreatives Schreiben – alles innerhalb desselben Workflow-Knotens. Diese Flexibilität ist entscheidend, da verschiedene Modelle in unterschiedlichen Aspekten des agentenbasierten Verhaltens ihre Stärken ausspielen.

Der Werkzeuggürtel: Agenten die nötigen Werkzeuge an die Hand geben

Ein Gehirn im Glas kann keine Arbeit verrichten. Damit ein Agent effektiv arbeiten kann, benötigt er Werkzeuge. In Latenode sind „Werkzeuge“ einfach die Integrationen, die Sie mit dem KI-Knoten verbinden. Die spezifische Konfiguration dieser Werkzeuge erzeugt echte Ergebnisse. Workflow-Intelligenz.

Beispielsweise könnten Sie einem Agenten Zugriff auf Folgendes gewähren:

Google-Tabellen: Zum Lesen oder Schreiben von Daten.
Locker: Zur Kommunikation mit dem Team.
HTTP-Anfrage: Zum Surfen im Internet oder zum Aufrufen externer APIs.

In einem wirklich agentengesteuerten System entscheidet die KI. wann Diese Tools werden gemäß den Anweisungen, die Sie in der Systemeingabeaufforderung eingeben, aufgerufen.

Gedächtnis und Kontext (RAG)

Eine der größten Herausforderungen bei der Automatisierung ist der Kontext. Ein Standardskript kann sich nicht daran erinnern, was vor fünf Minuten passiert ist. Latenode-Agenten nutzen RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Datenbankknoten, um den Zustand zu verwalten. Dadurch kann sich ein Agent an frühere Interaktionen mit einem Kunden erinnern oder auf bestimmte, in einer Wissensdatenbank gespeicherte Geschäftsregeln zurückgreifen, bevor er eine Entscheidung trifft.

Wie Agenten „Entscheidungen treffen“ und sich selbst korrigieren

Die „Magie“ agentenbasierter Workflows liegt in ihrer Fähigkeit, Fehler und Mehrdeutigkeiten durch Schleifen und logisches Denken zu bewältigen. Hierin liegen die Stärken von Latenode im Vergleich zu starren, linearen Plattformen.

Verifizierte Ausgabe und Selbstkorrektur

In einem linearen Workflow wird eine von einer KI erstellte E-Mail sofort versendet. In einem agentenbasierten Workflow wird eine Verifizierungsschleife eingefügt. Nachdem der Agent die E-Mail entworfen hat, prüft ein zweiter Schritt (oder derselbe Agent in einem zweiten Durchgang) den Entwurf anhand festgelegter Regeln.

„Wirkt diese E-Mail einfühlsam? Ist der Tonfall angemessen?“

Schlägt die Überprüfung fehl, kehrt der Workflow mit dem Feedback „Überarbeiten Sie dies, um es professioneller zu gestalten“ zur Generierungsphase zurück. Dieser Zyklus stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Ergebnisse den Endbenutzer erreichen.

Dynamische Routing-Funktionen

Die traditionelle Automatisierung basiert auf fest codierten „Wenn/Sonst“-Anweisungen. Das ist fehleranfällig, da jede Variable vorhergesagt werden muss. Agenten verwenden dynamische Politikdurchsetzung um Daten intelligent weiterzuleiten.

Anstatt 20 separate Zweige für 20 verschiedene Supportthemen anzulegen, geben Sie dem Agenten eine Liste der Abteilungen und deren Beschreibungen. Der Agent analysiert das eingehende Ticket und wählt dynamisch den passenden Weiterleitungspfad. Bei unklaren Anliegen kann er das Ticket sogar an einen „Klärungs“-Bereich weiterleiten, sodass nichts übersehen wird. In Latenode lässt sich diese Logik mithilfe von AI Copilot einfach implementieren. Der KI-Assistent generiert den benötigten JavaScript-Code für komplexe Weiterleitungsbedingungen, ohne dass Sie selbst programmieren müssen.

Beispiele für agentisches Verhalten in der realen Welt

Um die Leistungsfähigkeit agentenbasierter Arbeitsabläufe wirklich zu begreifen, ist es hilfreich, sie direkt mit ihren linearen Vorgängern zu vergleichen.

Autonomer Kundensupport Stufe 1

Linearer Ansatz: Ein Kunde sendet eine E-Mail mit der Meldung „Mein Login funktioniert nicht“. Die Automatisierung sendet eine statische automatische Antwort „Wir haben Ihr Ticket erhalten“ und benachrichtigt einen Mitarbeiter.

Agentenorientierter Ansatz: Der Agent liest die E-Mail. Er erkennt die Absicht („Anmeldeproblem“). Mithilfe des Ampelsystems (RAG) sucht er in der internen Dokumentation nach der Vorgehensweise zum Zurücksetzen des Passworts. Er verfasst eine personalisierte Antwort mit den entsprechenden Schritten. Anschließend vergibt er einen „Konfidenzwert“ für seine Antwort. Liegt dieser über 90 %, sendet er die Antwort. Andernfalls erstellt er eine interne Notiz für einen menschlichen Mitarbeiter. Das ist die Zukunft der KI-Geschäftsprozessautomatisierung.

Outbound-Vertriebsforschungsanalyst

Linearer Ansatz: Ein Skript extrahiert die URL eines LinkedIn-Profils und speichert den Berufstitel in einem CRM-System.

Agentenorientierter Ansatz: Der Agent besucht das LinkedIn-Profil und die Unternehmenswebsite. Er liest die „News“-Seite des Unternehmens, um sich über aktuelle Erfolge zu informieren. Diese Informationen verarbeitet er zu einer hochgradig personalisierten Einleitung für eine Kontaktaufnahme-E-Mail („Herzlichen Glückwunsch zur Series-B-Finanzierungsrunde“). Er bewertet die Relevanz des Leads und aktualisiert das CRM-System nur, wenn der Lead dem Ideal Customer Profile (ICP) entspricht.

Automatisierte Software-Fehlerbehebung

Linearer Ansatz: Bei einem Webhook-Fehler wird eine Slack-Warnung mit der Meldung „Fehler 500“ ausgelöst.

Agentenorientierter Ansatz: Der Agent erkennt den Fehler. Er ruft die Ausführungsprotokolle aus dem Latenode-Verlauf ab. Anschließend veranlasst er einen LLM (Late-Level Manager), die JSON-Nutzdaten und die Fehlermeldung zu analysieren. Der Agent schlägt eine Codekorrektur vor (z. B. „Der API-Schlüssel-Header fehlt“) und postet die Analyse in Slack, wodurch dem Entwickler 20 Minuten Fehlersuche erspart werden.

Warum Latenode die ideale Umgebung für Agenten ist

Die Entwicklung agentenbasierter Workflows erfordert mehr als nur die Verbindung von Anwendungen; sie benötigt eine Infrastruktur, die hohe Rechenleistung, flexible Logik und kostengünstige Skalierbarkeit unterstützt. Genau hier hebt sich Latenode vom Markt der Wrapper-Lösungen ab.

Merkmal	Lineare Plattformen (z. B. Zapier)	Latenknoten
Zugriff auf KI-Modelle	Erfordert separate API-Schlüssel und Abrechnung.	Enthalten (über 400 Modelle) im Abonnement
Logikflexibilität	Begrenzte Pfade, starre Verzweigungen	Vollständiges JavaScript + NPM Unterstützung für komplexe Schleifen
Kostenstruktur	Pro Aufgabe (aufwändige for-Schleifen)	Kreditbasiert (Bruchteil der Kosten für schwere Operationen)
Codierungsunterstützung	Eingeschränkte/Keine Unterstützung	KI-Copilot Schreibt/korrigiert Code für Sie

Einheitlicher KI-Zugriff (keine API-Schlüsselverwaltung)

Agentische Workflows verbrauchen eine beträchtliche Anzahl an Tokens, da sie in mehreren Schritten arbeiten. Die Verwaltung separater Rechnungen für OpenAI, Anthropic und Google ist umständlich. Latenode integriert diese in eine einzige Plattform. Sie können Modelle im Handumdrehen austauschen – beispielsweise ein kostengünstigeres Modell für die Datenklassifizierung und ein Flaggschiffmodell wie GPT-4o für die finale Ausgabegenerierung – und so Leistung und Budget optimieren.

Nahtlose Code- und No-Code-Mischungen

Visuelle Editoren eignen sich hervorragend für die Erstellung von Architekturen auf hoher Ebene, doch die komplexe Logik von Agentenschleifen erfordert oft Programmierung. Latenode vereint die Vorteile beider Ansätze. Standardintegrationen lassen sich per Drag & Drop realisieren, während die Logik des Agentenkerns in einen JavaScript-Knoten (mit vollständiger NPM-Paketunterstützung) eingefügt werden kann. Selbst ohne Programmierkenntnisse kann Latenodes AI Copilot diese Logikskripte für Sie erstellen und so komplexe Agentenfunktionen für alle zugänglich machen.

Häufig gestellte Fragen

Worin besteht der Hauptunterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten?

Ein Chatbot generiert Texte auf Basis einer Eingabeaufforderung, üblicherweise für Konversationen. Ein KI-Agent hingegen verfügt über „Hände“ – er hat die Berechtigung, Aufgaben auszuführen, Dateien zu bearbeiten und Software-Tools einzusetzen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen, das über die reine Kommunikation hinausgeht.

Muss ich Programmierkenntnisse haben, um Agenten in Latenode zu erstellen?

Nein, Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Der visuelle Workflow-Builder von Latenode übernimmt die Verbindungen zwischen den Anwendungen. Agenten sind zwar komplexer als einfache Automatisierungen, aber der integrierte KI-Copilot kann spezifische Logik-Skripte oder Datentransformationen sofort für Sie erstellen.

Sind agentenbasierte Workflows teurer im Betrieb?

Agentenbasierte Workflows benötigen in der Regel mehr Rechenleistung, da sie Schleifen, Schlussfolgerungsschritte und Selbstkorrektur beinhalten. Das einheitliche Kreditmodell von Latenode ist jedoch auf dieses hohe Volumen ausgelegt und daher deutlich günstiger als die Abrechnung pro Aufgabe auf älteren Plattformen wie Zapier.

Kann ich für verschiedene Teile des Agenten unterschiedliche KI-Modelle verwenden?

Ja. Eine gängige Optimierungsstrategie besteht darin, ein leichtgewichtiges, schnelles Modell für einfache Aufgaben (wie das Kategorisieren von E-Mails) und ein leistungsstarkes „Schlussfolgerungsmodell“ (wie Claude 3.5 Sonnet) für komplexe Entscheidungsfindungen zu verwenden, alles innerhalb desselben Latenode-Workflows.

Wie kann ich verhindern, dass ein Agent Halluzinationen bekommt?

Sie können Fehler vermeiden, indem Sie „Human-in-the-Loop“-Schritte implementieren. Sie können Ihren Workflow so konfigurieren, dass er angehalten wird und eine menschliche Genehmigung per Slack oder E-Mail eingeholt wird, bevor der Agent eine sensible Aktion ausführt, z. B. das Löschen einer Datei oder das Versenden einer Schlussrechnung.

Fazit

Wir erleben einen grundlegenden Wandel in unserer Arbeitsweise. Ziel der Automatisierung ist es nicht mehr nur, Klicks zu sparen, sondern kognitive Prozesse zu delegieren. Durch den Übergang von linearen Skripten zu agentengesteuerten Arbeitsabläufen können Unternehmen Systeme entwickeln, die nicht nur laufen, sondern „denken“ – sie passen sich Fehlern an, verarbeiten unstrukturierte Daten und liefern Ergebnisse mit minimalem menschlichen Eingriff.

Latenode bietet die robuste Infrastruktur, die für diese fortschrittlichen Systeme erforderlich ist. Mit einheitlichem Zugriff auf KI-Modelle, flexiblen Code-/No-Code-Umgebungen und einer auf Skalierbarkeit ausgelegten Kostenstruktur ist es die ideale Plattform für Ihren ersten digitalen Mitarbeiter. Geben Sie sich nicht mit statischen Skripten zufrieden, die beim ersten Problem nicht mehr funktionieren.

Fangen Sie klein an, experimentieren Sie mit Denkschleifen und gewinnen Sie Ihre Zeit zurück.