Agent vs. Workflow: Wichtige Unterschiede und Praktische Abwägungen

KI-Agenten sind eines der angesagtesten Themen in der heutigen Technologielandschaft und versprechen intelligentere Automatisierung sowie anpassungsfähigere Workflows. Doch mit zunehmender Verbreitung verwechseln viele Menschen Agenten mit herkömmlichen Workflows. Beide zielen darauf ab, Aufgaben zu optimieren, aber sie funktionieren grundlegend anders – und die Wahl des falschen Ansatzes kann zu verschwendetem Aufwand oder unnötiger Komplexität führen. Wann sollten Sie also auf einen vordefinierten Workflow setzen und wann ist der Einsatz eines Agenten sinnvoll?

Agent vs. Workflow: Definition

Was ist ein Workflow?

Ein Workflow ist eine vordefinierte Abfolge von Aufgaben, die einer Reihe von Regeln oder Bedingungen folgen. Jeder Schritt wird im Voraus von Menschen geplant, sodass der Prozess von Anfang bis Ende vorhersehbar abläuft. Da Workflows strukturiert sind, eignen sie sich hervorragend für wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben, bei denen Stabilität und Compliance am wichtigsten sind. Kurz gesagt: Workflows legen Wert auf menschliche Kontrolle, Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit – ideal für Prozesse, die jedes Mal gleich ablaufen sollen.

Was ist ein Agent?

Ein Agent ist ein System, in dem ein Sprachmodell seinen eigenen Prozess zur Erledigung von Aufgaben steuert. Anstatt einem vollständig vordefinierten Pfad zu folgen, wählt der Agent selbst, welche Aktionen er ausführt, welche Tools er verwendet und wie er sich an die Situation anpasst. Diese Autonomie macht Agenten grundlegend anders als Workflows: Workflows werden von von Menschen entworfenen Codepfaden orchestriert, während Agenten die Kontrolle über ihre Ausführung und Tool-Nutzung behalten. Kurz gesagt: Agenten legen Wert auf Anpassungsfähigkeit, Entscheidungsfindung und Autonomie, sodass sie komplexe oder unvorhersehbare Aufgaben bewältigen können, die nicht auf statische Regeln reduziert werden können

Wie werden Workflows und Agenten erstellt?

Gemeinsame Grundlage: Erweitertes LLM als Fundament

Egal ob als Workflow oder als Agent organisiert, beide Ansätze basieren auf der gleichen Grundlage: einem erweiterten großen Sprachmodell (LLM). Ein Basis-LLM kann allein zwar Text generieren, aber praktische Systeme erfordern mehr. Sie werden um externe Fähigkeiten erweitert, wie zum Beispiel:

• Retrieval: Zugriff auf Wissensdatenbanken oder Vektordatenbanken, um Antworten auf aktuellen Informationen zu basieren.
• Tool-Nutzung: Aufrufen von APIs, Ausführen von Code oder Anbinden an externe Systeme, um Aktionen jenseits der Textgenerierung durchzuführen.
• Speicher: Speichern vergangener Interaktionen, entweder kurzfristig für den Kontext innerhalb einer Sitzung oder langfristig zur Personalisierung über Sitzungen hinweg.

Diese Erweiterungen verwandeln ein LLM in mehr als nur einen Textgenerator: Sie ermöglichen strukturiertes Schließen, zuverlässige Ausführung und adaptives Verhalten. Workflows und Agenten weichen dann darin ab, wie sie diese Fähigkeiten organisieren und steuern – Workflows über vordefinierte Abfolgen, Agenten über dynamische Entscheidungsfindung.

Implementierung:

Workflow

1. Grundlegende Paradigmen

• Prompt-Verkettung: Aufteilen einer Aufgabe in mehrere kleinere Prompts, bei denen jeder Schritt in den nächsten fließt. Dies sorgt für bessere Kontrolle und reduziert Fehler im Vergleich zu einem einzelnen langen Prompt.
• Routing: Weiterleiten unterschiedlicher Eingaben an verschiedene Prompts, Tools oder Modelle. Beispielsweise können Kundenanfragen zu Abrechnungen und technische Probleme an separate Abläufe weitergeleitet werden.
• Multi-LLM-Parallelisierung: Gleichzeitiges Verwenden mehrerer Modelle, die jeweils auf eine Teilaufgabe spezialisiert sind, und Kombinieren ihrer Ausgaben. Dies steigert Effizienz und Genauigkeit, ohne dass ein einzelnes Modell alles bewältigen muss.

2. Fortgeschrittene Entwürfe

• Orchestrator-Worker: Ein „Steuerungs“-Modell (der Orchestrator) weist Aufgaben an spezialisierte „Worker“-Modelle oder Tools zu und koordiniert deren Ausgaben zu einem kohärenten Ergebnis.
• Evaluator-Optimierer: Ein Entwurf, bei dem ein Modell oder eine Komponente eine Antwort generiert und ein anderes diese bewertet oder verbessert. Diese iterative Feedback-Schleife verbessert Qualität und Zuverlässigkeit, selbst bei komplexen Anfragen.

Agent

1. Kernfähigkeiten

• Autonomer Betrieb – Agenten starten mit einer Anweisung von einem Menschen (entweder einem einmaligen Befehl oder einem interaktiven Dialog), planen und handeln dann aber, ohne dass jeder Schritt vordefiniert sein muss.
• Schlussfolgern und Planen – Sie zerlegen Aufgaben in Schritte, entscheiden, welche Aktion als Nächstes ausgeführt wird, und wählen aus, welche Tools oder APIs aufgerufen werden.
• Fehlerbehebung – Im Gegensatz zu starren Workflows können Agenten sich anpassen, wenn ein Tool-Aufruf fehlschlägt oder die Umgebung unerwartetes Feedback zurückgibt.

2. Fortgeschrittene Architekturen

• Mensch-in-the-Loop-Steuerung – Obwohl Agenten unabhängig agieren können, werden oft Kontrollpunkte oder Abbruchbedingungen eingebaut, um menschliches Feedback zu ermöglichen oder außer Kontrolle geratene Schleifen zu verhindern.
• Verankerung in der Umgebung – Der Fortschritt wird kontinuierlich mit der externen Realität abgeglichen (z. B. Ergebnisse einer Codeausführung oder einer Datenbankabfrage). Diese „Feedback-Schleife“ stellt sicher, dass der Agent nicht von nachprüfbaren Fakten abweicht.
• Iterative Verbesserung – Agenten können ihre eigenen Ausgaben verfeinern, Pläne überarbeiten oder alternative Aktionen ausprobieren, bis ein Ziel erreicht ist oder eine Abbruchregel ausgelöst wird.

Workflow vs. Agent: Vor- und Nachteile

In der Praxis ist die Wahl zwischen Workflows und Agenten nur ein Teil der Geschichte. Die eigentliche Frage ist, wie man sie implementiert, ohne in Komplexität zu ersticken. Plattformen wie Dify oder LangChain, die weitere Abstraktionsschichten hinzufügen, können das Debuggen sehr mühsam machen. Ein transparenterer Weg ist es, APIs von Anfang an über verschiedene Modelle hinweg zu integrieren.

Novita AI bietet APIs, die direkten Zugriff auf modernste Modelle für Text, Bild, Audio und Video ermöglichen. Statt mit fragmentierten Plattformen zu jonglieren, können Teams über eine einheitliche API auf alles zugreifen, was sie brauchen. Diese Flexibilität geht mit wettbewerbsfähigen Preisen einher, die schnelles Experimentieren, reibungsloses Skalieren und Produktionsbereitstellung ohne übermäßige Ausgaben ermöglichen.

Wie erhalte ich APIs auf Novita AI?

Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen

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Zur Authentifizierung gegenüber der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Wenn Sie die Seite „Kontoeinstellungen“ aufrufen, können Sie den API-Schlüssel wie in der Abbildung gezeigt kopieren.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einem Workflow und einem Agenten?

Workflows folgen vordefinierten, regelbasierten Schritten, die von Menschen entworfen wurden, während Agenten dynamisch planen und ihre eigenen Aktionen basierend auf dem Kontext entscheiden.

Wann sollte ich Workflows oder Agenten verwenden?

Verwenden Sie Workflows, wenn Aufgaben stabil, wiederkehrend und compliance-getrieben sind. Verwenden Sie Agenten, wenn Probleme komplex, dynamisch sind oder adaptives Schließen erfordern.

Wann sollte ich APIs direkt anstelle von vorgefertigten Workflow-Plattformen verwenden?

Wenn Sie volle Kontrolle, einfacheres Debugging und Kosteneffizienz ohne versteckte Abstraktionsschichten benötigen.

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