KI-Agent oder fester Workflow? Wann welche Architektur sinnvoll ist
Kurz gesagt
Ein fester Workflow reicht, wenn jeder Schritt vorher bekannt ist und immer derselbe Pfad genommen wird. Ein Agent wird erst dann sinnvoll, wenn der nächste Schritt nur aus dem aktuellen Zustand ableitbar ist, viele Werkzeuge situationsabhängig gewählt werden müssen oder offene Recherche nötig ist. Die entscheidende Frage lautet nicht "Kann ein Agent das?", sondern "Welche Entscheidung darf er selbst treffen, und wie wird ein Fehler sicher aufgefangen?".
Der Unterschied liegt in der Pfadfreiheit, nicht im Modelleinsatz
Ein Szenario wird nicht automatisch agentisch, nur weil ein Sprachmodell beteiligt ist. Ein Sprachmodell kann innerhalb eines vollständig vorgegebenen Workflows genau einen Klassifikations- oder Formulierungsschritt übernehmen – das bleibt ein Workflow. Umgekehrt kann ein System trotz eng begrenzter Werkzeuge hohe Autonomie besitzen, wenn es selbst bestimmt, welchen Schritt es als Nächstes ausführt. Die relevante Achse ist also die Pfadfreiheit, nicht die reine Modellnutzung.
Das Muster stammt ursprünglich aus der Forschung: ReAct verband bereits früh Reasoning-Spuren mit konkreten Aktionen, spätere Arbeiten zu Werkzeugnutzung und Mehr-Agenten-Systemen erweiterten es. Größere KI-Anbieter unterscheiden inzwischen ausdrücklich zwischen Workflows mit festen Codepfaden und Agents mit dynamischer Steuerung – eine praktisch nützliche, aber keine wissenschaftlich verbindliche Einteilung.
Wann ein Agent plausibel ist
Ein Agent ist sinnvoll, wenn mehrere der folgenden Punkte zutreffen:
- Der nächste Schritt lässt sich erst aus dem aktuellen Zustand ableiten, nicht vorab planen
- Es existieren viele Werkzeuge, deren Auswahl situationsabhängig ist
- Offene Recherche oder Diagnose ist nötig
- Ein starr verzweigter Workflow würde unverhältnismäßig komplex
- Der Nutzen der Flexibilität rechtfertigt die höheren Test- und Kontrollkosten
Wann ein Agent meist überflüssig ist
Ein Agent ist in der Regel unnötig, wenn:
- jeder Schritt vorher bekannt ist
- nur ein einzelner API-Aufruf oder eine feste Abfolge gebraucht wird
- eine finanzielle Buchung stets nach festen Regeln erfolgen soll
- dasselbe Eingangsdatum zwingend zu demselben Pfad führen muss
- jede Werkzeugaktion ohnehin vorab genehmigt werden muss und die Reihenfolge feststeht
Die Entscheidungslogik in fünf Fragen
Bevor eine Architektur festgelegt wird, hilft eine feste Prüfreihenfolge: 1. Sind Eingabe und Entscheidung vollständig strukturiert? Wenn ja, zunächst feste Regeln oder einen API-Workflow prüfen. 2. Ist nur ein einzelner semantischer Schritt unstrukturiert? Dann genügt ein eng begrenzter KI-Schritt für Klassifikation, Extraktion oder Entwurf – der Rest bleibt deterministisch. 3. Ist die Reihenfolge der Arbeitsschritte im Voraus sinnvoll festlegbar? Dann reicht ein orchestrierter Workflow mit mehreren KI-Schritten – ohne echten Agenten. 4. Darf das System irreversible oder stark wirksame Aktionen selbstständig ausführen? Wenn nein, müssen Werkzeugrechte eingeschränkt und ein Freigabepunkt eingebaut werden. 5. Existiert eine stabile Schnittstelle zum Zielsystem? Wenn ja, hat eine API-Anbindung Vorrang vor Automatisierung über die Bedienoberfläche.
Warum eine Demo nicht ausreicht
Agenten wirken in einer Demo oft überzeugend, weil dort ein erfolgreicher Pfad sichtbar wird. In der Praxis zählt aber die Verteilung über viele Fälle hinweg: Ein System, das einen Fall einmal korrekt löst, kann bei Wiederholung inkonsistent bleiben. Für den produktiven Einsatz reichen deshalb weder "Aufgabe gelöst" noch ein reiner Modell-Score. Sinnvoll zu prüfen sind stattdessen: der fachliche Endzustand, der tatsächliche Handlungspfad, die gelesenen und geschriebenen Daten, die Einhaltung von Berechtigungen, die Wiederholbarkeit über mehrere Läufe, die entstehenden Kosten und ob nach einem Teilfehler sicher fortgesetzt werden kann.
Mehrere Agenten sind nicht automatisch besser
Mehr-Agenten-Systeme können Recherche parallelisieren oder Rollen trennen. Die zusätzliche Koordination schafft aber neue Fehlerquellen: doppelte Arbeit, widersprüchliche Zwischenergebnisse, Kostenexplosion und Fehler bei der Übergabe zwischen Agenten. Für Unternehmen gilt deshalb nicht "mehr Agenten gleich mehr Intelligenz", sondern: Jede zusätzliche Agentenrolle braucht einen konkret belegbaren funktionalen Zweck.