Agentic Workflow

Was ist ein agentischer Workflow?

Ein agentischer Workflow ist eine Abfolge von Aktionen, die ein KI-Agent autonom plant, ausführt und anpasst, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Anders als klassische Automatisierung, die starren, vordefinierten Skripten folgt, kann die KI in agentischen Workflows den besten Weg selbst ermitteln, externe Tools oder APIs aufrufen, die Ergebnisse bewerten und den nächsten Schritt dynamisch festlegen.

Im Kundenservice bedeutet das: Ein KI-Agent erhält eine Kundenanfrage wie „Ich möchte mein Abo kündigen und eine anteilige Rückerstattung erhalten“ und schlägt daraufhin autonom das Konto nach, prüft den Abo-Status, berechnet den Erstattungsbetrag, verarbeitet die Kündigung, veranlasst die Rückerstattung und versendet eine Bestätigung – ohne dass ein Mensch das Ticket anfassen muss.

Wie sich agentische Workflows von klassischer Automatisierung unterscheiden

Klassische Automatisierung basiert auf Entscheidungsbäumen und Wenn-dann-Regeln. Passt die Anfrage eines Kunden nicht zu einem vordefinierten Pfad, scheitert das System und eskaliert. Agentische Workflows nutzen Large Language Models und Intent-Erkennung, um zu verstehen, was der Kunde tatsächlich braucht, und leiten daraus die nötigen Schritte zur Lösung ab.

Der entscheidende Unterschied ist die Anpassungsfähigkeit. Ein regelbasiertes System bewältigt den Idealfall. Ein agentischer Workflow bewältigt die unübersichtliche Realität von Kundenanliegen – kombinierte Anfragen, fehlende Informationen, Sonderfälle und Ausnahmen –, indem er jede Situation durchdenkt, sobald sie auftritt.

Marktumfeld: Der Markt für Agentic AI soll 2026 ein Volumen von 8,5 Mrd. US-Dollar erreichen. Gartner schätzt, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische Agenten enthalten werden – nach nur 5 % im Jahr 2025.

Zentrale Komponenten eines agentischen Workflows

Jeder agentische Workflow beruht auf mehreren Kernfähigkeiten, die zusammenwirken:

• Planung: Der Agent zerlegt ein Ziel anhand des verfügbaren Kontexts in einzelne Schritte
• Tool-Nutzung: Der Agent ruft APIs, Datenbanken und externe Systeme auf, um Informationen zu sammeln oder Aktionen auszuführen
• Reasoning: Bei jedem Schritt bewertet der Agent, was er erfahren hat, und entscheidet über das weitere Vorgehen
• Gedächtnis: Der Agent behält den Kontext über den gesamten Workflow hinweg und verliert nie den Überblick darüber, was bereits erledigt ist
• ** Guardrails:** Richtlinienvorgaben, die den Agenten innerhalb freigegebener Grenzen halten

Der Maven-Vorteil: Lösungen durch agentische Workflows

Die Plattform von Maven AGI ist rund um agentische Workflows aufgebaut. Agent Maven beantwortet nicht nur Fragen – es durchdenkt Probleme, verbindet sich mit Systems of Record und führt mehrstufige Aktionen aus, um Kundenanliegen durchgängig zu lösen. Das ermöglicht Lösungsquoten von 80–93 % statt der 10–30 % Deflection-Raten, die für regelbasierte Systeme typisch sind.

Maven in Zahlen: Das FinTech-Unternehmen K1x führte Maven AGI in nur 1 Woche ein und konnte 80 % der Tickets autonom lösen – eine 10-fache Verbesserung gegenüber dem vorherigen KI-Agenten. Der Grund: Mavens agentische Workflows bewältigen die mehrstufigen Finanzprozesse, an denen das bisherige System scheiterte.

Mit über 100 Integrationen in CRM-, Helpdesk-, Abrechnungs- und Produktsysteme greifen Mavens agentische Workflows auf die Tools zu, die Ihr Team bereits nutzt, und handeln im Auftrag Ihrer Kunden.

Häufig gestellte Fragen

Was macht einen Workflow „agentisch“ statt nur automatisiert?

Ein Workflow ist agentisch, wenn das KI-System selbstständig entscheiden kann, welche Schritte es unternimmt, sich an unerwartete Eingaben anpasst und den besten Weg zur Lösung ermittelt. Klassische Automatisierung führt unabhängig vom Kontext eine feste Abfolge aus. Agentische Workflows passen sich dynamisch an das an, was der Agent bei jedem Schritt herausfindet.

Sind agentische Workflows sicher für den Einsatz im Unternehmen?

Ja, sofern sie mit Guardrails richtig implementiert sind. Agentische Workflows im Unternehmen arbeiten innerhalb richtliniendefinierter Grenzen, die festlegen, welche Aktionen der Agent ausführen darf, bei risikoreichen Vorgängen eine Freigabe verlangen und lückenlose Audit-Trails führen. Maven AGI setzt rollenbasierte Berechtigungen und eine umfassende Protokollierung jeder ausgeführten Aktion durch.

Wie lange dauert die Einrichtung agentischer Workflows?

Die Implementierungsdauer hängt von der Komplexität ab. Maven-AGI-Kunden gehen in der Regel innerhalb von 1 bis 6 Wochen live, manche Deployments sind schon nach 1 Woche abgeschlossen. Entscheidend ist, mit wie vielen Backend-Systemen die Workflows verbunden werden müssen und wie komplex die zugrunde liegenden Geschäftsregeln sind.