AI Agent vs. Workflow: Was unterscheidet die beiden KI-Ansätze?

Workflow vs. Agent: Warum der Unterschied wichtig ist

Die Wahl zwischen Workflows und AI Agenten ist keine Frage der Präferenz, sondern eine strategische Entscheidung. Beide Ansätze verfolgen unterschiedliche Ziele: Workflows bringen Ordnung und Klarheit in gut strukturierte Prozesse, während Agenten dort punkten, wo Flexibilität und eigenständiges Denken erforderlich sind. Diese Unterscheidung wird besonders wichtig, wenn es um den Einsatz von Large Language Models (LLMs) in Produktionsumgebungen geht.

Unternehmen und Entwickler:innen, die AI nutzen, müssen abwägen, ob sie vorhersehbare Ergebnisse mit minimalem Aufwand oder die Freiheit komplexer, selbststeuernder Systeme priorisieren möchten. In den folgenden Kapiteln untersuchen wir die Unterschiede, Vor- und Nachteile sowie praktische Anwendungsbeispiele, damit du den besten Ansatz für deinen Bedarf wählen kannst.

Was ist ein AI Workflow?

Workflows sind strukturierte Systeme, die definierte Abläufe und klare Codepfade nutzen, um Aufgaben auszuführen. Sie basieren auf vorher festgelegten Regeln und Abfolgen, die garantieren, dass jede Aktion in einer festgelegten Reihenfolge und unter bestimmten Bedingungen ausgeführt wird.

Definition und Aufbau

Ein Workflow ist wie ein Fahrplan für Aufgaben. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf, was ihn ideal für Aufgaben macht, die vorhersehbar und wiederholbar sind. In LLM-Kontexten wird ein Workflow oft verwendet, um Prozesse wie Prompt Chaining oder Routing zu implementieren.

Prompt Chaining: Zerlegt komplexe Aufgaben in kleinere Schritte, die nacheinander abgearbeitet werden.

Routing: Leitet Eingaben basierend auf ihrer Art oder Schwierigkeit an spezialisierte Modelle oder Subsysteme weiter.

Diese Ansätze minimieren Fehler und optimieren die Effizienz, da jeder Schritt einer präzisen Logik folgt.

Typische Anwendungen von Workflows

Workflows sind ideal für Aufgaben, die klare Anfangs- und Endpunkte haben. Beispiele umfassen:

• Content-Erstellung: Übersetzen und Korrekturlesen eines Textes durch mehrere KI-Instanzen.
• Support-Optimierung: Weiterleitung von Anfragen an verschiedene Teams oder KI-Module basierend auf der Art des Problems.
• Datenverarbeitung: Automatische Klassifizierung und Analyse von eingehenden Datenströmen.

Mit Workflows lassen sich Vorhersehbarkeit und Konsistenz erreichen, was sie zu einem wichtigen Werkzeug für gut definierte Aufgaben macht.

Was ist ein AI Agent?

AI Agenten sind autonome Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben erledigen können. Anders als Workflows, die auf festen Abläufen basieren, reagieren Agenten dynamisch auf ihre Umgebung und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Informationen und vorherigem Kontext.

Definition und Funktionsweise

Ein AI Agent nutzt Large Language Models (LLMs), um Aufgaben zu planen, auszuführen und dabei flexibel auf Hindernisse oder Veränderungen zu reagieren. Dabei wird die Autonomie durch die Fähigkeit unterstützt, externe Tools zu verwenden und kontinuierlich Feedback einzuholen.

Ein typisches Merkmal von AI Agenten ist ihr iterativer Arbeitsstil:

1. Input analysieren: Der Agent interpretiert die Aufgabe.
2. Plan erstellen: Basierend auf der Aufgabe entwickelt er eine Vorgehensweise.
3. Entscheiden und handeln: Er wählt eigenständig die passenden Tools oder nächsten Schritte.
4. Ergebnisse evaluieren: Nach jedem Schritt überprüft der Agent den Fortschritt und passt den Plan an.

Diese iterative Schleife ermöglicht es Agenten, auch bei unvorhergesehenen Situationen effektiv zu handeln.

Anwendungsbeispiele für AI Agenten

AI Agenten eignen sich besonders für komplexe, offene Aufgaben, bei denen die genaue Lösung nicht vorher festgelegt werden kann. Beispiele:

• Code-Generierung: Ein Agent plant und ändert mehrere Dateien basierend auf einer umfangreichen Aufgabenbeschreibung.
• Recherche: Sammelt und analysiert Informationen aus verschiedenen Quellen und generiert umfassende Berichte.
• Kundensupport: Kombiniert Dialogführung mit der Fähigkeit, Informationen aus internen Systemen abzurufen oder Aufgaben wie Rückerstattungen zu automatisieren.

Die Stärke der Agenten liegt in ihrer Flexibilität und ihrer Fähigkeit, ohne menschliche Intervention eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen.

Direkter Vergleich: Workflows vs. AI Agenten

Workflows und AI Agenten verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs). Während Workflows klare Struktur und Vorhersehbarkeit bieten, zeichnen sich Agenten durch Flexibilität und dynamische Entscheidungsfindung aus.

Vorhersehbarkeit und Kontrolle

• Workflows: Da sie auf vordefinierten Codepfaden basieren, sind ihre Ergebnisse vorhersehbar und wiederholbar. Jeder Schritt wird durch klare Regeln gesteuert, was sie ideal für Szenarien macht, in denen Genauigkeit und Konsistenz gefragt sind.
• AI Agenten: Sie sind weniger vorhersehbar, da sie autonom arbeiten und ihre eigenen Entscheidungen treffen. Diese Flexibilität ist von Vorteil, wenn Aufgaben nicht durch feste Abläufe gelöst werden können.

Flexibilität und Skalierbarkeit

• Workflows: Sie sind eingeschränkt in ihrer Flexibilität, da jede Änderung im Prozess eine Anpassung des zugrunde liegenden Codes erfordert. Sie skalieren jedoch gut für standardisierte, repetitive Aufgaben.
• AI Agenten: Durch ihre Fähigkeit, dynamisch auf unterschiedliche Inputs zu reagieren, sind sie vielseitiger. Sie können mehrere komplexe Aufgaben parallel ausführen und passen sich neuen Herausforderungen an.

Komplexität und Kosten

• Workflows: Sie sind einfacher zu implementieren und zu warten, was sie kosteneffizienter macht. Ihre niedrige Latenzzeit und geringe Rechenkosten sind weitere Vorteile.
• AI Agenten: Ihre Autonomie geht oft mit höheren Kosten und einer höheren Latenz einher. Zudem erfordert ihre Entwicklung umfassende Tests und eine robuste Infrastruktur, um Fehler zu minimieren.

Zusammenfassung des Vergleichs:

• Workflows eignen sich für klar definierte Aufgaben, bei denen Vorhersehbarkeit und Effizienz im Vordergrund stehen.
• AI Agenten sind die richtige Wahl, wenn dynamische Entscheidungen und Flexibilität entscheidend sind, auch wenn dies mit höheren Kosten verbunden ist.

Praktischer Einsatz von Agenten und Workflows

Im praktischen Einsatz zeigen sich die Stärken spezifischer Workflow-Ansätze wie Orchestrierung, Parallelisierung und Evaluierung. Diese Systeme erlauben es, komplexe Prozesse effizient zu organisieren und präzise Ergebnisse zu erzielen.

Orchestrierung: Dynamisches Management von Aufgaben

In einem orchestrierten Workflow übernimmt ein zentraler LLM die Rolle des "Dirigenten". Es teilt Aufgaben in kleinere Schritte auf, delegiert diese an spezialisierte LLMs und integriert die Ergebnisse.

• Beispiel: Bei der Bearbeitung eines umfangreichen Coding-Auftrags bricht der Orchestrator die Aufgabe in Teilprobleme (wie Fehleranalyse, Dokumentation und Testing) auf und verteilt sie an spezifische Modelle, bevor er die Lösungen zusammenführt.

Parallelisierung: Effizienz durch gleichzeitige Verarbeitung

Dieser Ansatz ermöglicht es, unabhängige Teile einer Aufgabe simultan auszuführen. Dabei können zwei Strategien verfolgt werden:

• Sectioning: Unterteilt eine Aufgabe in unabhängige Segmente, die parallel bearbeitet werden.
  • Beispiel: Ein Workflow verarbeitet einzelne Kapitel eines Berichts gleichzeitig, um die Gesamtbearbeitungszeit zu minimieren.
• Voting: Lässt mehrere LLMs dieselbe Aufgabe lösen, um durch Abstimmung auf ein optimales Ergebnis zu kommen.
  • Beispiel: Mehrere LLMs überprüfen denselben Codeabschnitt auf Fehler, und das Ergebnis mit der höchsten Übereinstimmung wird verwendet.

Evaluierung: Verbesserungen durch Feedback

Der Evaluator-Optimizer-Workflow stellt sicher, dass die Qualität iterativ gesteigert wird. Ein LLM generiert zunächst eine Lösung, während ein zweites Modell diese überprüft und Verbesserungsvorschläge liefert.

• Beispiel: Bei literarischen Übersetzungen analysiert der Evaluator die Nuancen der Sprache und gibt Feedback, das der Optimizer in einer neuen Version umsetzt.

‍

Weitere Praxisbeispiele aus der Anwendung

Im praktischen Einsatz zeigen sich die Stärken von Workflows und Agenten in unterschiedlichen Szenarien, wobei sich oft hybride Ansätze bewähren. Hier einige prägnante Beispiele:

Workflows: Effizienz durch Struktur

• Marketing-Automatisierung: Beim Erstellen einer mehrsprachigen Kampagne generiert ein Workflow zunächst die Inhalte, prüft sie automatisiert auf Tonalität und übersetzt sie anschliessend in die Zielsprachen.
• Datenbereinigung: Ein Workflow verarbeitet unstrukturierte Daten, filtert Fehler automatisch heraus und formatiert die Ergebnisse für den Import in Analyse-Tools.

Agenten: Flexibilität und Eigenständigkeit

• Produktentwicklung: Ein Agent orchestriert den Prozess der Ideengenerierung, testet Ansätze in virtuellen Umgebungen und passt diese iterativ basierend auf Simulationsergebnissen an.
• Dynamische Kundeninteraktion: Ein Agent beantwortet nicht nur Anfragen, sondern kann basierend auf der Gesprächsführung auch Upselling-Möglichkeiten identifizieren und umsetzen.

Hybride Ansätze: Das Beste aus beiden Welten

In der Praxis wird oft ein Mix aus Workflows und Agenten verwendet, um Effizienz und Flexibilität zu vereinen. Zum Beispiel:

• Ein Workflow leitet eine Aufgabe an einen Agenten weiter, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden.
• Ein Agent verwendet interne Workflows, um repetitive Teilschritte effizient abzuarbeiten.

Fazit und Empfehlungen

Die Wahl zwischen Workflows und AI Agenten hängt stark von den Anforderungen an deine Prozesse ab. Beide Ansätze haben ihre Stärken, aber auch klare Grenzen:

• Workflows bieten eine verlässliche Lösung für standardisierte, wiederholbare Aufgaben. Sie glänzen durch Vorhersehbarkeit, geringe Kosten und einfache Implementierung.
• AI Agenten hingegen sind ideal für offene, komplexe Problemstellungen, die Flexibilität und autonome Entscheidungsfindung erfordern. Ihre dynamische Natur geht jedoch mit höheren Kosten und Entwicklungsaufwand einher.

Empfehlungen für den Einsatz

1. Starte einfach: Überlege, ob ein einfacher Workflow oder eine direkte LLM-Integration ausreichend ist, bevor du die Komplexität erhöhst.
2. Definiere klare Ziele: Nutze Workflows für Aufgaben mit klaren Abläufen und Agenten, wenn dynamische Entscheidungen notwendig sind.
3. Teste hybride Ansätze: Kombiniere Workflows und Agenten, um Vorhersehbarkeit und Flexibilität in einem System zu vereinen.
4. Iteriere und optimiere: Implementiere Feedbackschleifen und überprüfe kontinuierlich, ob deine Lösung effektiv bleibt.
5. Nutze geeignete Tools: Plattformen wie LangGraph oder Rivet können die Implementierung vereinfachen, aber verliere nicht den Überblick über die zugrunde liegenden Prozesse.

Der Schlüssel zur Wahl

Erfolg im Umgang mit Large Language Models liegt nicht in der Komplexität des Systems, sondern in dessen Passgenauigkeit für deine spezifischen Bedürfnisse. Workflows und Agenten sind keine Konkurrenz, sondern Werkzeuge, die sich perfekt ergänzen können.

Quelle: Antrophic