Agenten und Automatisierung
Workflow vs. Agent
- KI-Workflow: Vorab definierter Ablauf, in dem LLM-Aufrufe und Werkzeuge über einen festen Pfad (Code, Nodes, Regeln) orchestriert werden. Der Entwickler entscheidet beim Bau, in welcher Reihenfolge was passiert. Die KI darf innerhalb eines Schrittes entscheiden, aber nicht über den Pfad selbst.
- KI-Agent: LLM, das in einer Schleife selbständig Werkzeuge wählt, aufruft und auf deren Ergebnisse reagiert, bis ein Ziel erreicht ist (Anthropic: „LLMs autonomously using tools in a loop“). Der Agent entscheidet dynamisch, was als Nächstes zu tun ist und mit welchem Tool.
Referenz: Anthropic, Building Effective Agents (Dezember 2024).
Was das für deinen Betrieb heißt
Empfohlene Abfolge vom Pilot zur Architektur:
- Phase 1 (4 Wochen): 1–2 klare Workflows in n8n live (Rechnungsvorbereitung, Lead-Qualifizierung).
- Phase 2 (Monat 2–3): Einfacher interner RAG-Chatbot auf Wissensbasis (Augmented LLM mit Retrieval).
- Phase 3 (ab Monat 4): Erster Hybrid-Workflow mit Agent-Node an definierter Stelle.
- Phase 4 (später): Dedizierte Agenten (Recherche, Vertragsanalyse) – nur nach Workflow-Reife und sauberer Wissensbasis.
Wo der Begriff auf go4ai vorkommt
Diese Inhalte führen den Begriff als Quelle. Die Liste entsteht aus der Herkunftsangabe der Seiten und wächst mit ihnen mit.
- Thema KI-Automatisierung & Agenten
Vom n8n-Workflow bis zum autonomen Agenten – wann was sinnvoll ist, und wo der Hype aufhört.
- Arbeitsweise Anschlussfähigkeit
Eine Idee wird erst relevant, wenn Daten, Systeme, Verantwortlichkeiten und menschliche Übergabepunkte zusammenpassen. Anschlussfähigkeit betrachtet das Ganze – nicht nur die Demo.