Ein KI-System, das autonom plant, ausführt, beobachtet und iteriert, um komplexe Ziele zu erreichen.
Ein Agentic Workflow ist ein Paradigmenwechsel im KI-Systemdesign. Anstatt auf eine einzelne Eingabe mit einer einzelnen Ausgabe zu antworten, zerlegt ein agentisches System ein komplexes Ziel in Teilaufgaben, führt sie sequenziell oder parallel aus, beobachtet die Ergebnisse und iteriert, bis das Ziel erreicht ist. Frameworks wie LangChain und CrewAI ermöglichen es Entwicklern, diese mehrstufigen autonomen Systeme zu bauen.
Der Agent empfängt ein übergeordnetes Ziel und zerlegt es mithilfe eines LLM-gestützten Planers in handhabbare Teilaufgaben.
Für jede Teilaufgabe wählt der Agent das passende Werkzeug (API-Aufruf, Datenbankabfrage, Code-Ausführung) aus seinem verfügbaren Toolkit.
Der Agent führt die Aktion aus, beobachtet das Ergebnis und bestimmt, ob die Teilaufgabe erfolgreich abgeschlossen wurde.
Wenn das Ergebnis unbefriedigend ist, passt der Agent seinen Ansatz an und versucht es erneut.
Agenten, die mehrstufige Support-Tickets bearbeiten, indem sie Datenbanken abfragen und Antworten verfassen.
KI-Agenten, die Code schreiben, Tests ausführen, Fehler beheben und Pull Requests autonom einreichen.
Agenten, die Daten aus mehreren Quellen sammeln, Erkenntnisse synthetisieren und strukturierte Berichte erstellen.
Die Definition zu kennen ist Schritt eins. Es in Ihr Produkt einzubauen ist Schritt zwei. Dabei kommen wir ins Spiel.