Wie man autonome KI-Teams in Latenode aufbaut: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Einführung

Die Zeiten, in denen man komplexe Geschäftsprobleme mit einer einzigen, umfangreichen Eingabeaufforderung lösen konnte, sind vorbei. Da die Anforderungen an die Automatisierung immer anspruchsvoller werden, verlagern Unternehmen ihren Fokus von einfachen Chatbots hin zu automatisierten Workflows. Um Ihre Abläufe wirklich zu skalieren, müssen Sie autonome KI-Teams aufbauen—Systeme, in denen spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten, sich gegenseitig Feedback geben und gemeinsam Aufgaben ausführen, genau wie eine menschliche Abteilung.

Die Orchestrierung solcher Teams erfordert jedoch üblicherweise komplexe Programmierung oder die Verwaltung zahlreicher API-Schlüssel und Abonnements. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ein Multiagentensystem auf Latenode erstellen. Wir behandeln die Definition von Agentenrollen, die Verwaltung der Kommunikation zwischen den Modellen und die Nutzung der einzigartigen Infrastruktur von Latenode zur Erstellung selbstkorrigierender Workflows, um Prozesse von der Vertriebsrecherche bis zum Content-Management zu automatisieren.

Was sind autonome KI-Teams und warum brauchen Sie sie?

Ein autonomes KI-Team (oder Multiagentensystem) ist eine Workflow-Architektur, in der verschiedene KI-Instanzen wie spezialisierte Mitarbeiter agieren. Anstatt eine einzelne KI mit den Aufgaben „Recherchiere dieses Unternehmen, entwickle eine Strategie und verfasse eine E-Mail“ zu betrauen, wird die Aufgabe auf drei Agenten aufgeteilt: einen Rechercheur, einen Strategen und einen Texter.

Der Unterschied liegt in Spezialisierung und SelbstkorrekturEine einzelne Eingabeaufforderung verliert oft ihren Kontext oder wirkt unübersichtlich, wenn sie mit Anweisungen überladen ist. Durch die Trennung der Aufgaben kann sich jeder Agent auf ein bestimmtes Ausgabeformat konzentrieren. Außerdem können die Agenten die Arbeit der anderen überprüfen. Wenn der Agent „Autor“ einen zu langen Entwurf erstellt, lehnt der Agent „Redakteur“ diesen erfolgreich ab und fordert eine Überarbeitung an – alles ohne menschliches Eingreifen.

Dieser Ansatz stützt sich stark auf kollaborative Intelligenz in MultiagentensystemenDas kollektive Ergebnis ist qualitativ deutlich höher als das, was ein einzelnes Modell (selbst GPT-4) allein erzeugen könnte. Ziel ist es, von fragiler, linearer Automatisierung zu robusten Systemen überzugehen, die „nachdenken“, bevor sie handeln.

Der Wandel von linearen Arbeitsabläufen zu intelligenter Orchestrierung

Die meisten Automatisierungsnutzer kennen die Standardlogik „Wenn dies, dann das“, die auf Plattformen wie Zapier zu finden ist. Dabei handelt es sich um lineare Arbeitsabläufe: Ein Formular wird abgeschickt, und eine Zeile wird einer Tabelle hinzugefügt. Die Prozesse sind rein reaktiv.

Intelligente Orchestrierung verändert das Paradigma. Der Workflow überträgt nicht nur Daten, sondern trifft auch Entscheidungen. Ein „Manager“-Agent analysiert den eingehenden Trigger und entscheidet, welche Sub-Agenten eingesetzt werden müssen. Diese Logikebene ist der Ausgangspunkt. Latenode vs Zapier-Funktionen Die beiden Ansätze unterscheiden sich deutlich. Während Zapier sich hervorragend für lineare Aufgaben eignet, bietet Latenode die Logik, die Schleifen und die Zustandsverwaltung, die für einen Dialog zwischen Agenten erforderlich sind.

Hinweis: Warum Latenode die ideale Umgebung für KI-Teams ist

Der Aufbau autonomer Teams erfordert eine spezifische technische Infrastruktur, die vielen Standard-Automatisierungstools fehlt. Latenode wurde speziell für diesen „KI-nativen“ Ansatz entwickelt.

1. Einheitlicher KI-Zugriff (keine API-Schlüsselverwaltung)
Auf den meisten Plattformen erfordert der Betrieb eines Multi-Agenten-Teams die Verbindung Ihrer eigenen OpenAI-, Anthropic- und Google Gemini-API-Schlüssel. Dadurch müssen Sie mehrere Rechnungen verwalten und Nutzungslimits anpassen. Latenode macht Schluss damit. Sie erhalten Zugriff auf über 400 KI-Modelle mit nur einem Abonnement. Sie können einen Agenten von GPT-4 auf Claude 3.5 Sonnet umstellen, indem Sie einfach ein Dropdown-Menü auswählen.

2. Kosteneffizienz durch Rechenzeit
Agentenbasierte Workflows beinhalten oft Schleifen, in denen Agenten miteinander kommunizieren. Bei aufgabenbasierten Preismodellen (wie Zapier oder Make) kostet eine Schleife, die zehnmal durchlaufen wird, zehn Aufgaben. Latenode hingegen berechnet die Kosten anhand der Ausführungszeit (Rechenaufwand). Da die Textverarbeitung schnell ist, lassen sich komplexe, mehrstufige Logikschleifen deutlich kostengünstiger ausführen.

3. Erweiterte Logik und Speicher
Agenten benötigen Speicher. Sie müssen wissen, was im vorherigen Schritt geschehen ist. Die Umgebung von Latenode unterstützt dies. Architektur für intelligentes SystemdesignDadurch können Sie JSON-Objekte problemlos zwischen Knoten austauschen. Wenn Sie außerdem Daten zwischen Agenten bearbeiten müssen (z. B. eine Textzeichenfolge bereinigen), bietet der JavaScript-Knoten von Latenode volle Unterstützung für NPM-Pakete.

4. Umgang mit langen Prozessen
KI-Agenten benötigen Zeit zum Nachdenken und Recherchieren. Standard-Webhooks laufen oft nach 30 Sekunden ab. Latenode ist für diese Zeit optimiert. langfristige Entscheidungen, die Input erfordernDadurch wird sichergestellt, dass Ihr Workflow nicht unterbrochen wird, nur weil der Researcher-Agent zwei Minuten zum Scrapen einer Website benötigt hat.

Leitfaden zur KI-Systemarchitektur erkunden

Teamgestaltung: Das Beispiel Content Operations

Um zu demonstrieren, wie man autonome KI-Teams aufbaut, werden wir ein praktisches Modell entwerfen. "Marktforschungs- und Content-Team." Dieses System wählt ein Thema aus, recherchiert dazu, plant eine Strategie und verfasst einen qualitativ hochwertigen Artikel.

Die Rollen im Team:

• Der Forscher (Agent A): Durchsucht das Internet, um aktuelle Fakten und Statistiken zu sammeln.
• Der Stratege (Agent B): Verarbeitet die Rechercheergebnisse und erstellt einen strukturierten Entwurf.
• Der Autor (Agent C): Erstellt die Inhalte ausschließlich auf Grundlage der Vorgaben des Strategen.

Agentenrollen und Anweisungen definieren

Der Erfolg Ihres Teams hängt von den Systemanweisungen ab, die Sie jedem Knotenpunkt geben. Sie müssen sie wie separate Mitarbeiter behandeln.

Beispiel einer Systemabfrage für Forscher: „Sie sind ein Datenextraktionsbot. Ihre EINZIGE Aufgabe ist es, Statistiken, Daten und Namen aus dem bereitgestellten Text zu extrahieren. Fassen Sie den Text nicht zusammen. Schreiben Sie keine Einleitung. Ausgabe ausschließlich im präzisen JSON-Format.“

Abbildung des Datenflusses

Vor dem Erstellen des Codes sollte man sich den Datenpfad vorstellen. Im Prinzip bedeutet das: Workflow-Design und -Orchestrierung bei der Arbeit:
Auslöser (Schlüsselwort) → Forscherknoten → Ausgabe JSON → Strategenknoten → Gliederung → Autorenknoten → Endgültiger Entwurf.

Schritt für Schritt: Aufbau des Systems in Latenode

Öffnen wir nun die Latenode-Arbeitsfläche und beginnen wir mit dem Aufbau. Wenn Sie mehr über die genauen Mechanismen der Knotenverbindung erfahren möchten, können Sie unsere Anleitung dazu konsultieren. Orchestrierung von Multiagentensystemen.

Schritt 1: Festlegen des Auslösers und des globalen Kontexts

Beginnen Sie damit, ein Zeitplan-Trigger (z. B. „Jeden Montag stattfinden“) oder ein Webhook-Trigger auf die Arbeitsfläche. Verwenden Sie direkt im Anschluss einen „Variable festlegen“-Knoten, um Ihre globale Eingabe zu definieren, z. B. Topic: "The Future of AI Agents".

Schritt 2: Konfiguration des „Researcher“-Agenten (Headless-Browser + KI)

Standard-LLM-Programme stoßen an ihre Wissensgrenzen. Um effektive autonome KI-Teams aufzubauen, benötigen sie Echtzeitdaten.

1. Hinzufügen Kopfloser Browser Knoten oder ein HTTP-Anforderungsknoten, um Suchergebnisse für Ihr Thema abzurufen.
2. Übergeben Sie den HTML-Text an einen KI-Knoten.
3. Modellauswahl: Nutzen Sie GPT-4o-mini Hier. Es ist schnell und günstig, perfekt geeignet, um große Mengen unstrukturierten Textes in übersichtliche Forschungsnotizen zusammenzufassen.

Falls Sie mit der Konfiguration dieser speziellen Knoten noch nicht vertraut sind, lesen Sie bitte in unserem Entwicklerhandbuch nach, wie das geht. Einen KI-Agenten von Grund auf entwickeln.

Schritt 3: Die „Strategen“- und „Autoren“-Schleife

Die Forschungsergebnisse werden dem nächsten KI-Knoten zugeführt: dem Strategen.

• Empfohlenes Modell: Claude 3.5 SonettClaude zeichnet sich durch sein gutes Denkvermögen und seine Fähigkeit aus, komplexe Informationen zu strukturieren.
• Prompt: „Erstellen Sie auf Grundlage der folgenden Rechercheergebnisse eine hierarchische Gliederung für einen Blogbeitrag.“

Sobald die Gliederung erstellt ist, übergeben Sie sie an den dritten KI-Knoten: den Autor. Hier können Sie je nach gewünschtem Tonfall entweder wieder zu GPT-4 wechseln oder bei Claude bleiben.

Schritt 4: Hinzufügen einer Feedbackschleife zur Qualitätskontrolle

Hier kommt das „agentische“ Verhalten voll zur Geltung. Fügen Sie einen letzten Knoten hinzu – den Kritiker.

Bitten Sie den Kritiker, den Entwurf des Autors auf einer Skala von 1 bis 10 zu bewerten. Fügen Sie dann eine WENN/SONST Knoten:

• IF-Wert < 7: Leiten Sie den Workflow Zurück zum Writer-Knoten, wobei das Feedback des Critic in der Prompt-Historie enthalten ist.
• IF-Wert > 7: Weiter zur Veröffentlichung (z. B. an Google Docs oder ein CMS senden).

Leistungs- und Kostenoptimierung durch Modellrouting

Einer der größten Vorteile der Verwendung von Latenode zum Aufbau autonomer KI-Teams ist ModellroutingSie müssen nicht für jeden Schritt das teuerste Modell verwenden. Durch die Kombination verschiedener Modelle erzielen Sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Intelligenz und Kosten.

Agentenrolle	Empfohlenes Modell	Warum?	Kostenauswirkungen
Datenextraktion	GPT-4o-mini	Hohe Geschwindigkeit, niedrige Kosten, ausreichende Genauigkeit für die Datenformatierung.	Niedrig
Logik/Planung	Claude 3.5 Sonett	Überlegene Denk- und Strukturierungsfähigkeiten; weniger Halluzinationen.	Medium
Kreatives Schreiben	GPT-4o / Claude Opus	Nuancierte Sprache, hohe Einhaltung der Tonrichtlinien.	Hoch

Latenode ermöglicht Ihnen die Nutzung LangGraph Multiagenten-Frameworks Konzepte werden visuell dargestellt. Sie wählen das Modell über ein Dropdown-Menü für jeden einzelnen Knoten aus, sodass Sie Premium-Credits nur dort bezahlen, wo Intelligenz unbedingt erforderlich ist.

Beispiele für Multiagenten-Frameworks ansehen

Häufige Herausforderungen bei Multi-Agent-Systemen beheben

Beim Aufbau autonomer KI-Teams entsteht Komplexität. Hier sind die häufigsten Probleme und wie man sie in Latenode behebt.

Aufgabenstellung:	Beschreibung	Lösung
Kontextfensterüberlauf	Der Forscher findet zu viel Text vor, der das Token-Limit des Autors überschreitet.	Verwenden Sie den KI-Textsplitter von Latenode oder einen Zusammenfassungsknoten, um Daten zu komprimieren, bevor Sie sie an den nächsten Agenten weitergeben.
Unendliche Schleifen	Der Kritiker lehnt das Werk immer wieder ab, und die Agenten drehen sich im Kreis.	Legen Sie eine Validierungsvariable fest (z. B. MAX_RETRIES = 3) in Ihrer Schleifenlogik, um nach 3 Versuchen einen Abbruch zu erzwingen.
Halluzinationen	Agenten erfinden Fakten, um Forschungslücken zu füllen.	Ändern Sie die Systemabfrage wie folgt: „Verwenden Sie ausschließlich die im Kontext angegebenen Informationen. Geben Sie im Zweifelsfall ‚Daten fehlen‘ an.“

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie viele Agenten kann ich in Latenode miteinander verketten?

Sie können beliebig viele Agenten miteinander verketten, die einzige Einschränkung ist die Ausführungszeitbegrenzung Ihres jeweiligen Plans. Die Canvas-Oberfläche von Latenode ermöglicht horizontale und vertikale Skalierung, sodass Sie Dutzende von Sub-Agenten parallel ausführen können.

Benötige ich Python-Kenntnisse, um KI-Teams aufzubauen?

Nein, Latenode ist eine Low-Code-Plattform. Zwar können Sie JavaScript verwenden, wenn Sie benutzerdefinierte Logik bevorzugen, die Agentensteuerung erfolgt jedoch größtenteils über natürliche Spracheingaben und visuelle Drag-and-Drop-Konnektoren.

Wie funktioniert die Preisgestaltung von Latenode für Multi-Agent-Credits?

Statt separate Abrechnungen für OpenAI, Anthropic und Google zu verwalten, zahlen Sie eine einzige Latenode-Abonnementgebühr. Die Kosten richten sich nach der Komplexität des verwendeten Modells (z. B. verbraucht GPT-4 mehr Credits als GPT-4o-mini), was Ihre Kostenkontrolle vereinfacht.

Haben diese Agenten Zugriff auf das Live-Internet?

Ja. Durch die Verwendung der HTTP-Anforderungsknoten von Latenode oder der Headless-Browser-Integration können Ihre Agenten Live-Webseiten scrapen, lesen und mit ihnen interagieren, sodass sie auf Echtzeitdaten anstatt nur auf Trainingsdaten reagieren können.

Sind diese Daten sicher für interne Firmendaten?

Latenode setzt auf Sicherheit auf Unternehmensniveau. Die Datenverarbeitung erfolgt nach strengen Standards, wodurch Latenode im Vergleich zu Open-Source-Tools auf lokalen Rechnern eine sichere Umgebung für die Bereitstellung interner Geschäftsautomatisierung bietet.

Fazit

Der Übergang von einfacher Automatisierung zu agentengesteuerten Arbeitsabläufen ist der größte Hebel für moderne Unternehmen. Wenn Sie autonome KI-Teams aufbauenSie sparen nicht nur Klicks, sondern auch Denkzeit. Mit der einheitlichen Plattform von Latenode können Sie spezialisierte Agenten einsetzen, Aufgaben an die kostengünstigsten Modelle weiterleiten und komplexe Entscheidungsprozesse orchestrieren – ganz ohne lästiges API-Schlüsselmanagement.

Fangen Sie klein an. Stellen Sie ein Zweierteam zusammen – einen Ausführenden und einen Kontrollierenden. Sobald Sie mit der Logik der Orchestrierung vertraut sind, können Sie Ihr Team auf ganze Abteilungen mit digitalen Mitarbeitern ausweiten. Um noch heute loszulegen, besuchen Sie unsere Website. KI-Workflow-Automatisierungsplattform und starten Sie Ihren ersten Agenten-Workflow.