Agentic Workflow, im AI-Kontext.
Agentic Workflows planen, entscheiden, fuehren aus. Statt einer Antwort baut der Agent Schritt-fuer-Schritt einen Plan und ruft dafuer Tools auf.
Agentic Workflows sind LLM-Anwendungen, in denen das Modell selbst Plan-Schritte erstellt, Tools aufruft und Ergebnisse evaluiert. Statt einer einzelnen Antwort entscheidet der Agent dynamisch ueber den naechsten Schritt. Tools koennen Suche, Code-Ausfuehrung, API-Calls oder andere Modelle sein. Typische Use-Cases: komplexe Recherche, Code-Refactoring, Multi-Step-Datenaufbereitung. Risiko: ungezuegelte Agenten produzieren teure Loop-Costs. Pflicht: Step-Limits, Cost-Budgets, Audit-Log pro Action.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Ein Premium-Dienstleister automatisiert die Markt-Recherche fuer neue Klienten als Agentic-Workflow mit Suche plus Zusammenfassung.
- Eine Marketing-Agentur laesst einen Agent Wettbewerb analysieren plus SWOT plus Empfehlungen liefern, mit klarem Step-Budget.
Folge-Fragen
Welche Frameworks fuer Agentic-Workflows?
Anthropic-Claude mit Tool-Use plus Computer-Use. LangChain plus LangGraph als Open-Source. CrewAI fuer Multi-Agent-Setups.
Wann lohnt Agentic vs einfacher Prompt?
Bei mehr als drei Entscheidungspunkten plus dynamischer Schrittfolge. Bei klarem Single-Step-Task ist ein einzelner Prompt billiger.
Wie verhindere ich Loop-Costs?
Step-Limit, Cost-Budget pro Run, Audit-Log mit Stop-Action. Ohne Limits laufen Agenten in teure Endlos-Schleifen.
Agentic Workflow in der Praxis.
Wo dieser Begriff in deinem Geschaeft konkret wird, beginnt die Arbeit. Wir nennen klar, ob die Idee in unser Studio passt.
Automatisierung