KI-Agenten im Prozess

KI, die nachfragt, statt zu raten.

Setzen Sie KI-Agenten direkt in Ihre Workflows: Ein Agent prüft Anträge samt Anhang, schlägt in Ihren Daten und Wissensquellen nach, stellt Rückfragen und liefert ein geprüftes Ergebnis. Wohin es danach geht, legt Ihr Prozessmodell fest – nicht die KI.

Ein Agent als Prozessschritt

Viele KI-Funktionen enden bei einem einzelnen Aufruf: Text rein, Text raus. Ein Agent kann mehr. Er arbeitet eine Aufgabe in mehreren Schritten ab, nutzt dafür freigegebene Werkzeuge und entscheidet selbst, wann er fertig ist oder einen Menschen braucht.

Im Workflow ist der Agent ein eigener Knoten. Sie beschreiben die Aufgabe in Klartext, wählen die Felder und Anhänge, die er sehen darf, und legen fest, welche Werkzeuge er nutzen darf. Sein Ergebnis landet in Feldern Ihres Workflow-Formulars und wird geprüft wie ein abgeschicktes Formular.

Danach geht es über feste Ausgänge weiter: Ergebnis, Rückfrage, Übergabe an einen Menschen, Grenze erreicht oder Fehler. Jeder Ausgang ist ein sichtbarer Pfad im Prozessmodell. So bleibt nachvollziehbar, was die KI getan hat. Und es bleibt kontrollierbar, was danach passiert.

So sieht der Agent im Prozess aus

Antrag

KI-Agent

Fünf feste Ausgänge

Ergebnis geprüftes Ergebnis, weiter zur Genehmigung agent_done
Rückfrage Rückfrage an einen Menschen, danach geht der Agent weiter agent_question
Übergabe an einen Menschen Übergabe zur Bearbeitung von Hand agent_handover
Grenze erreicht Kosten-, Zeit- oder Schrittgrenze erreicht agent_limit
Fehler Fehler, eigener Fehlerpfad agent_error

Ablauf

Der Prozess erreicht den Agent-Knoten. Der Fall wartet, ein Hintergrunddienst übernimmt den Lauf sofort.
Der Agent liest die freigegebenen Felder und Anhänge. PDFs werden vorher in Text umgewandelt.
Er nutzt seine Werkzeuge: Tabellen lesen, lange Dokumente seitenweise lesen, Wissensquellen durchsuchen.
Fehlt etwas, das nur ein Mensch weiß, stellt er eine Rückfrage. Nach der Antwort arbeitet er mit seinem bisherigen Stand weiter.
Er liefert sein Ergebnis in Formularfelder. Besteht es die Prüfung und ist er sich sicher genug, geht der Fall weiter. Sonst übernimmt ein Mensch.

Was den Agent-Knoten ausmacht

Der Prozess bestimmt die Wege

Der Agent kann nur einen der festen Ausgänge auslösen. Er kann keinen Pfad wählen, den niemand modelliert hat.

Ergebnis geprüft wie ein Formular

Pflichtfelder, erlaubte Werte und Regeln kommen aus dem Workflow-Formular. Fällt das Ergebnis zweimal durch, übernimmt ein Mensch und sieht dabei den Entwurf.

Feste Grenzen

Modellaufrufe, Werkzeugaufrufe, Laufzeit und Kosten sind je Lauf begrenzt. Die Installation setzt Obergrenzen, die kein Workflow überschreiten kann. Ist eine Grenze erreicht, geht der Fall über einen eigenen Ausgang weiter.

Wiederholbar testen

Läufe aufzeichnen und kostenlos wiedergeben. Feste Testantworten prüfen Pfade wie Rückfrage oder Grenze, ohne ein Modell aufzurufen.

Nachvollziehbar

Jeder Schritt im Protokoll, mit Token und Kosten, ohne Schlüssel oder Geheimnisse. In der Historie ist jede KI-Ausgabe als solche gekennzeichnet.

Ihre Modelle

Jedes Modell mit OpenAI-kompatibler Schnittstelle: Azure OpenAI, Modellfarm im eigenen Haus, lokal betriebene Modelle. Kein automatischer Rückfall auf einen öffentlichen Anbieter.

Schutz vor eingeschleusten Anweisungen

Formulartexte, Anhänge und Suchergebnisse gehen als Daten mit Herkunft an das Modell, nicht als Anweisung. Wer einen Antrag schreibt, kann dem Agenten nichts befehlen.

Mensch im Prozess

Rückfragen und Übergaben sind modellierte Aufgaben mit festen Bearbeitern. Unter einer einstellbaren Vertrauensschwelle gibt der Agent ab, statt zu raten.

Werkzeuge nur mit Freigabe

Ohne Freigabe liest der Agent nur, was der Knoten ihm gibt. Tabellen gibt man einzeln frei, auf Wunsch bis auf Feldebene.

Externe Wissensquellen

Lesende Werkzeuge externer MCP-Server (z. B. Dokumentation, DMS, Suche). Ein Mensch gibt jedes Werkzeug einzeln frei. Ändert der Anbieter dessen Beschreibung, ist eine neue Freigabe nötig.

Lange Recherchen

Zwischenstände erscheinen in der Historie des Falls. Bei langen Läufen werden ältere Suchergebnisse gekürzt, nachdem das Modell festhalten durfte, was es noch braucht.

Im Editor konfiguriert

Aufgabe, Eingaben mit Herkunft, Ergebnisabschnitt, Modell, Werkzeuge und Grenzen im Workflow-Editor. Auch ein KI-Assistent kann Agenten-Workflows anlegen; die Prüfung meldet dann fehlende Ausgänge und Freigaben.

Orchestrierung

Mehrere KI-Agenten, ein Prozess – und der Mensch behält die Entscheidung

Ein einzelnes KI-Modell klingt immer überzeugt, auch wenn es sich irrt. Die Workflow-Anwendung lässt deshalb bei wichtigen Schritten mehrere Agenten unabhängig voneinander arbeiten, auf Wunsch mit Modellen verschiedener Anbieter oder mit Ihrer eigenen Modellumgebung. Danach wertet der Prozess die Ergebnisse nach einer festen Regel aus, etwa einstimmig oder mit Mehrheit.

Sind sich die Agenten einig, läuft der Fall automatisch weiter. Sind sie es nicht, geht er an einen Menschen. Ein weiterer Agent bereitet dann die Entscheidung vor: Er zeigt, worin sich die Einschätzungen unterscheiden, und schlägt einen Weg vor. Antwortet ein Agent nicht rechtzeitig, wertet der Prozess nach Ablauf einer Frist aus, was vorliegt.

Jeder Schritt bleibt nachvollziehbar: Welches Modell wie entschieden hat und warum, steht in der Historie des Falls. Dieselben Bausteine nutzen Sie auch ohne KI, etwa wenn mehrere Abteilungen parallel Stellung nehmen sollen.

Fall

Agent 1 Modell Anbieter A
Agent 2 Modell Anbieter B
Agent 3 eigene Modellumgebung

Auswertung einstimmig · Mehrheit · nach Frist: was vorliegt

Einig Der Fall läuft automatisch weiter.
Uneinig Ein Mensch entscheidet. Ein weiterer Agent zeigt die Unterschiede und schlägt einen Weg vor.

Handelnde Agenten

Agenten, die handeln dürfen – aber nur über Ihren Prozess

Ein Agent kann mehr als lesen und zusammenfassen: Er legt Kunden an, erstellt Angebote und stößt Freigaben an. Dafür geben Sie ihm Prozessschritte an die Hand, etwa „Kunde anlegen“ oder „Angebot versenden“. Jeden Schritt modellieren Sie wie gewohnt im Workflow: ob gespeichert wird, wer vorher zustimmen muss und wer eine Benachrichtigung bekommt.

Der Agent wählt selbst, welchen Schritt er wann braucht, und füllt die nötigen Angaben aus. Danach übernimmt der Prozess, und der Agent erfährt das Ergebnis. Lehnt die Vertriebsleitung ein Angebot ab, bessert er nach und reicht es erneut ein.

Die KI entscheidet, was zu tun ist. Ausgeführt wird es von Ihrem Prozess.

Kontrolle Was die KI darf, steht im Prozessdiagramm. Heikle Schritte wie Löschen oder Versenden binden Sie an eine Freigabe.
Nachvollziehbarkeit Die Historie zeigt, was der Agent wollte, wer zugestimmt oder abgelehnt hat und was gespeichert wurde.
Flexibilität Der Agent ordnet die Schritte selbst und reagiert auf Ablehnungen. Nicht jeder Sonderfall muss vorab modelliert sein.
Klare Grenzen Kosten, Laufzeit und Zahl der Schritte je Agent begrenzt. Ein laufender Agent lässt sich anhalten.