Wer zum ersten Mal ein System aus mehreren KI-Agenten aufbaut, beginnt oft mit einer naheliegenden Vorstellung: Ein Agent plant, andere Agenten führen aus, und gemeinsam erledigen sie eine Aufgabe von Anfang bis Ende. Die Agenten sind in diesem Bild das System. Sie entscheiden, was als Nächstes geschieht, welche Daten sie brauchen und wann die Arbeit fertig ist.
In der Vorführung funktioniert das erstaunlich gut. Im Betrieb zeigt sich ein anderes Bild. Ein neues Modell antwortet etwas anders, und plötzlich überspringt der planende Agent einen Schritt. Ein Fehler lässt sich nicht nachvollziehen, weil niemand weiß, warum der Agent einen bestimmten Weg gewählt hat. Und wer einen einzelnen Teil verbessern will, muss das ganze Gefüge neu testen.
Die Lösung ist meist nicht ein besseres Modell, sondern eine andere Arbeitsteilung: Der Ablauf wird fest gebaut, und die Agenten werden zu austauschbaren Bausteinen darin.
Was „fest gebaut“ bedeutet
Ein fester Ablauf ist nichts anderes als das, was ein Unternehmen ohnehin schon kennt: eine Abfolge von Schritten mit klaren Übergaben. Eine Anfrage geht ein, wird eingeordnet, mit Daten ergänzt, geprüft, beantwortet und abgelegt. Welche Schritte es gibt, in welcher Reihenfolge sie laufen und was bei einem Fehler passiert, steht im Code oder in einer Ablaufbeschreibung, nicht in der Anweisung an ein Sprachmodell.
Das Modell kommt nur dort zum Einsatz, wo es tatsächlich etwas leistet, das sich mit fester Logik schlecht lösen lässt: einen freien Text verstehen, eine Information aus einem uneinheitlichen Dokument herauslesen, einen Antwortentwurf formulieren. Jeder dieser Schritte bekommt eine klar beschriebene Eingabe und muss eine klar beschriebene Ausgabe liefern, etwa ein Formular mit festen Feldern statt eines freien Textes.
Alles andere übernimmt gewöhnliche Software: Daten nachschlagen, Regeln anwenden, Werte vergleichen, Ergebnisse speichern. Diese Teile sind schneller, günstiger und vor allem vorhersehbar.
Wer was entscheidet
Die Unterschiede zwischen beiden Ansätzen lassen sich an einigen Fragen festmachen.
| Frage | Agenten als System | Agenten als Bausteine |
|---|---|---|
| Wer bestimmt die Reihenfolge der Schritte? | Der planende Agent | Der feste Ablauf |
| Wo steht, was als „fertig“ gilt? | In der Anweisung an das Modell | Im Ablauf, als prüfbare Bedingung |
| Was passiert bei einem neuen Modell? | Das ganze Verhalten kann sich ändern | Einzelne Schritte werden neu gemessen |
| Wie lässt sich ein Fehler finden? | Aus dem Gesprächsverlauf der Agenten | Aus dem Protokoll des betroffenen Schritts |
| Was lässt sich austauschen? | Schwer, weil alles zusammenhängt | Jeder Schritt einzeln |
Das heißt nicht, dass Agenten nie selbst planen sollten. Bei offenen Aufgaben, etwa einer Recherche, deren Umfang vorher niemand kennt, ist ein gewisser Spielraum sinnvoll. Für wiederkehrende Geschäftsprozesse, bei denen das Ergebnis jeden Tag gleich aussehen soll, ist er meist eher Risiko als Nutzen.
Ein Beispiel aus dem Vertrieb
Ein Großhändler für technische Komponenten erhält täglich Angebotsanfragen per E-Mail. Sie sind sehr unterschiedlich: Manche enthalten eine saubere Stückliste, andere nur eine Beschreibung im Fließtext, wieder andere einen Anhang mit Artikelnummern eines Wettbewerbers.
Im ersten Entwurf übernimmt ein einziger Agent die ganze Aufgabe. Er liest die Anfrage, sucht passende Artikel, prüft die Verfügbarkeit, berechnet einen Preis und schreibt das Angebot. Meist funktioniert das. Manchmal aber vergisst er die Mengenrabatte, manchmal fragt er die Verfügbarkeit nicht ab, und wenn ein Kunde reklamiert, lässt sich kaum rekonstruieren, wie das Angebot zustande kam.
Im zweiten Entwurf ist der Ablauf fest vorgegeben:
- Anfrage auslesen: Ein Modell wandelt die E-Mail und ihre Anhänge in eine strukturierte Liste um: Positionen, Mengen, Wunschtermin, Kundennummer. Fehlt eine Angabe, bleibt das Feld leer, statt dass das Modell etwas ergänzt.
- Artikel zuordnen: Wo eine eigene Artikelnummer vorliegt, schlägt die Software sie direkt nach. Nur für freie Beschreibungen oder fremde Nummern schlägt ein Modell passende Artikel vor, jeweils mit Begründung.
- Preis und Verfügbarkeit: Diese Werte kommen ausschließlich aus der Warenwirtschaft, nach denselben Regeln wie bei einem manuellen Angebot. Kein Modell rechnet hier.
- Prüfung: Feste Regeln kontrollieren das Ergebnis. Sind alle Positionen zugeordnet, liegt der Preis im üblichen Rahmen, ist der Termin erreichbar? Was nicht passt, geht an den Innendienst.
- Entwurf: Ein Modell formuliert das Begleitschreiben, der Innendienst gibt das Angebot frei.
Das Sprachmodell kommt in diesem Ablauf an drei Stellen vor, aber an keiner entscheidet es über den Fortgang. Wird ein neues Modell verfügbar, lässt es sich zuerst nur in Schritt 2 testen, an einer Sammlung bereits bearbeiteter Anfragen. Ergibt sich dort eine bessere Zuordnung, wird es übernommen, ohne dass der Rest des Ablaufs berührt wird. Wie man eine solche Fallsammlung aufbaut, beschreiben wir in KI-Agenten: echte Arbeit oder nur eine Demo?.
Was diese Arbeitsteilung im Betrieb bringt
Der offensichtlichste Gewinn ist die Nachvollziehbarkeit. Jeder Schritt schreibt auf, was er bekommen und was er geliefert hat. Wenn ein Angebot falsch ist, zeigt das Protokoll, an welcher Stelle der Fehler entstand, und meist auch, ob es ein Problem des Modells, der Daten oder einer Regel war.
Der zweite Gewinn betrifft den Ausfall. Ein fester Ablauf weiß, welcher Schritt fehlgeschlagen ist, und kann die Aufgabe an dieser Stelle an einen Menschen übergeben, statt still weiterzulaufen. Warum genau dieser Punkt oft über den Nutzen einer Automatisierung entscheidet, beschreiben wir in Automatisierung im Betrieb: Was passiert, wenn sie ausfällt?.
Der dritte Gewinn ist die Unabhängigkeit vom einzelnen Modell. Sprachmodelle ändern sich in kurzen Abständen, Preise und Fähigkeiten verschieben sich. Wer seine Prozesslogik in einer Anweisung an ein bestimmtes Modell versteckt, muss bei jedem Wechsel neu anfangen. Wer sie im Ablauf festhält, tauscht einzelne Bausteine aus und misst das Ergebnis.
Schließlich sinken meist die laufenden Kosten. Schritte, die gewöhnliche Software zuverlässig erledigt, brauchen kein Modell. Und für die verbleibenden Schritte genügt oft ein kleineres Modell, weil jede Aufgabe eng umrissen ist.
Wo der Aufwand liegt
Diese Bauweise ist nicht kostenlos. Ein fester Ablauf verlangt, dass jemand den Prozess vorher genau beschreibt: welche Schritte es gibt, welche Daten jeder braucht, was als Fehler gilt und wer dann übernimmt. Das ist Arbeit, die bei einem frei planenden Agenten scheinbar entfällt.
In der Praxis entfällt sie aber nicht, sie wird nur verschoben. Wer sie am Anfang nicht leistet, leistet sie später, wenn der Agent im Betrieb unerwartete Wege geht und jemand herausfinden muss, warum. Die Beschreibung des Ablaufs ist zudem oft der Teil eines Projekts, der dem Unternehmen auch dann nützt, wenn sich das eingesetzte Modell längst geändert hat.
Wie wir mit Kunden festlegen, welche Schritte ein Modell übernimmt und welche feste Logik bleiben, beschreiben wir auf der Seite zu KI-Agenten.
Fazit
KI-Agenten arbeiten im Betrieb verlässlicher, wenn sie nicht das System sind, sondern Bausteine darin. Der Ablauf, die Reihenfolge der Schritte, die Prüfungen und die Übergaben an Menschen gehören in festen Code oder eine klare Ablaufbeschreibung. Das Modell übernimmt nur die Schritte, in denen Sprache verstanden oder formuliert werden muss, mit festen Eingaben und prüfbaren Ausgaben. So bleiben Fehler nachvollziehbar, Ausfälle sichtbar und Modelle austauschbar. Wo ein Modell eine Aufgabe ganz übernehmen kann und wo es einen festen Rahmen braucht, ist eine der Fragen, denen wir in unserem Research Lab nachgehen.