Agentische Workflows
Agentische Workflows sind KI-Systeme, die mehrstufige Aufgaben planen und mit Hilfe von Werkzeugen (APIs, Datenbank-Abfragen, Such-Diensten) selbständig ausführen. Sie sind die produktive Antwort auf das Versprechen der KI-Agenten und stellen 2026 hohe Anforderungen an Audit-Pfade und menschliche Aufsicht.
Was sie sind
Architektur-Muster, in dem ein KI-Modell eine Aufgabe in Schritte zerlegt, Werkzeuge auswählt, Zwischenergebnisse beobachtet und auf Basis der Beobachtungen den nächsten Schritt plant. Bekannte Muster: ReAct, Plan-and-Solve, Multi-Agent-Diskussion.
Wo sie sich lohnen
Bei Aufgaben mit Daten-Sammlung aus mehreren Quellen, Bedingungs-Logik und überschaubarer Verzweigung. Beispiele: Fall-Recherche im Recht, Schaden-Triage in Versicherung, Kunden-Anfragen mit DB-Lookup. Nicht für hochfrequente Standard-Transaktionen, dort ist klassische Pipeline-Architektur effizienter.
Risiken und Aufsicht
Werkzeug-Missbrauch, Prompt-Injection über Werkzeug-Ausgaben, unbegrenzte Schleifen, Kosten-Explosion. Pflicht-Kontrollen 2026: Allow-List für Werkzeuge, Schritt-Limit, Kosten-Limit, menschliche Letzt-Entscheidung bei Wirkung auf Dritte, vollständige Audit-Logs. EU-KI-Verordnung-Klassifizierung pro Workflow, nicht pauschal.
Diese deutsche Fassung wird laufend ausgebaut. Für ein konkretes Projekt nutzen Sie bitte das Beratungsgespräch oder schreiben an info@ainora.lt.