Agentische Workflows: Wie KI-Agenten mit Tools zuverlässig handeln

Viele heutige KI-Anwendungen sind mehrstufig: Ein Modell liest Daten, ein anderes ruft ein Tool auf, ein drittes wertet Ergebnisse aus. Solche Abläufe sollen automatisiert und stabil arbeiten, etwa beim Planen von Reisen, beim Analysieren von Dokumenten oder beim Automatisieren von Kundensupport. Genau hier helfen agentische Workflows: Sie ordnen einzelne Aktionen zu, regeln Reihenfolgen, dokumentieren Zwischenschritte und sorgen dafür, dass Fehler erkannt und korrigiert werden können.

Das klingt technisch — ist aber praktisch relevant: Wer ein Produkt nutzt, erwartet, dass ein KI-gestützter Assistent nicht mitten im Prozess stehen bleibt oder unerklärte Ergebnisse liefert. Designerinnen und Entwickler müssen daher Entscheidungen über Speicherstrategien, Wiederholungen und Sichtbarkeit treffen. Diese Entscheidungen bestimmen oft, ob ein System im Alltag zuverlässig arbeitet oder nicht.

Agentische Workflows sind strukturierte Abläufe, in denen mehrere autonome oder halbautonome KI-Agenten zusammenarbeiten. Zentral ist der sogenannte Execution Graph: ein gerichteter Graph, dessen Knoten konkrete Aktionen oder Agenten darstellen und dessen Kanten Ablauf- oder Datenabhängigkeiten zeigen. Ein Execution Graph legt fest, welche Schritte wann und unter welchen Bedingungen ausgeführt werden.

Ein Execution Graph ist kein neues mathematisches Konstrukt, sondern eine pragmatische Beschreibung: Er hilft, Parallelität, Verzweigungen, Wiederholungsversuche und Fehlerkompensation sichtbar zu machen. In der Praxis unterscheiden Entwicklerinnen oft zwischen stateful Designs, die Zwischenzustände speichern, und stateless Designs, die jeden Schritt neu berechnen.

Execution Graphs machen sichtbar, welche Agenten was tun, welche Daten weitergereicht werden und wie das System auf Fehler reagiert.

Stateful-Strategien verbessern Recovery und Nachvollziehbarkeit, erhöhen aber Komplexität und Speicherbedarf. Stateless-Ansätze sind einfacher zu skalieren, verlangen aber robuste Wiederholungsmechanismen und deterministische Schritte, damit das Gesamtergebnis konsistent bleibt.

Die folgende Tabelle fasst typische Elemente kurz zusammen:

Wichtig ist: Der Execution Graph ist zugleich ein Werkzeug für Entwicklerinnen zur Beobachtung (Observability) und für Betriebsteams, um SLAs einzuhalten. In der technischen Literatur und in Praxisberichten aus 2023–2024 wird er zunehmend als Kernbaustein für zuverlässige agentische Systeme genannt.

In Alltagsanwendungen koordinieren agentische Workflows mehrere Schritte. Ein einfaches Beispiel: Ein Agent liest eingehende E‑Mails, ein zweiter klassifiziert Anliegen, ein dritter ruft externe Services (Kalender, Buchungs-API, Datenbank) auf, und ein vierter erstellt eine Antwort. Jeder dieser Schritte kann ein eigener Knoten im Execution Graph sein.

Tool Calling oder Tool Invocation beschreibt das gezielte Einbinden externer Funktionen: Ein Agent sendet eine Anfrage an eine API, erhält strukturierte Daten zurück und trifft auf Basis dieser Daten eine Entscheidung. Entscheidend ist, wie Fehler und Unsicherheiten gehandhabt werden. Erfolgreiche Systeme definieren klare Retry-Regeln, Timeouts und Kompensationsschritte, falls ein Dienst nicht erreichbar ist.

Praktisch arbeiten Teams oft mit Frameworks, die Agenten und Workflows als wiederverwendbare Bausteine anbieten. Diese Frameworks unterstützen das Serialisieren von Execution Graphs, Logging, Monitoring und die Anbindung an Persistenzschichten. Die Auswahl der Persistenz beeinflusst Performance und Recovery: Eine graphbasierte Datenbank erleichtert das Nachvollziehen historischer Pfade, während in-memory-Lösungen schneller, aber flüchtiger sind.

Ein weiteres Praxisdetail ist die Datenhaltung: Sensible Informationen sollten nicht unverschlüsselt zwischen Knoten ausgetauscht werden. Häufige Muster sind Tokenisierung, Zugriffstoken mit begrenzter Gültigkeit und fein abgestufte Berechtigungen für Agenten. Solche Maßnahmen reduzieren das Risiko von Datenlecks, ohne die Automatisierung zu verhindern.

Agentische Workflows bieten mehrere Vorteile: Sie machen komplexe Abläufe modular und damit leichter testbar, sie erlauben gezielte Fehlerbehandlung und sie verbessern die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen. Für Unternehmen bedeutet das effizientere Automatisierung und geringere Ausfallzeiten.

Gleichzeitig entstehen Risiken. Ein verbreitetes Problem sind schwer nachvollziehbare Fehler, wenn mehrere Agenten interagieren und Zwischenergebnisse nicht persistiert werden. Unsichere Tool-Aufrufe oder zu großzügige Zugriffsrechte können zudem Datenlecks ermöglichen. Sicherheits- und Compliance-Anforderungen verlangen daher restriktive Zugriffskontrollen und Audit-Logs.

Ein weiteres Risiko ist die Abhängigkeit von nicht standardisierten Frameworks: Viele Diskussionen zum Thema stammen aus Anwenderblogs und Anbieter-Dokumentationen (siehe Quellen). Diese Praxisorientierung führt zwar zu schnellen Innovationen, erschwert aber vergleichende Bewertungen. Belastbare Benchmarks für Latenz, Durchsatz und Recovery fehlen noch weitgehend.

Schließlich ist Transparenz für Nutzerinnen wichtig. Wenn ein System Entscheidungen trifft, sollte klar sein, welche Schritte automatisch liefen und wo menschliche Kontrolle möglich ist. Das reduziert Misstrauen und erleichtert Korrekturen, falls Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen.

Für die nächste Generation agentischer Workflows sind einige Komponenten zentral: ein standardisiertes Serialisierungsformat für Execution Graphs, klare Metriken zur Bewertung von Zuverlässigkeit und Recovery sowie Test-Suiten, die reale Fehlerfälle nachstellen. Vorschläge aus der Community nennen Formate wie JSON‑LD oder GraphSON als mögliche Basis für die Interoperabilität zwischen Frameworks.

Technisch ist die Kombination aus stateful Persistenz für kritische Zwischenschritte und stateless Ausführung für hochfrequente Analysen ein sinnvoller Ansatz. Persistenz reduziert Recovery-Zeiten und verbessert das Audit-Logging, während stateless Komponenten bei Lastspitzen kosteneffizient skalieren.

Operational helfen Observability-Tools, die Execution Graphs in Dashboards visualisieren, und automatisierte Tests, die Pfadabdeckung messen. Menschliche Eingriffe bleiben wichtig: Bei zweifelhaften Ergebnissen können Review-Werkzeuge oder Genehmigungsstufen eingebaut werden, bevor ein Agent Folgeaktionen auslöst.

Schließlich ist Forschung nötig: Peer-reviewed Studien, die Architekturvarianten vergleichen und Benchmarks liefern, würden die momentane Abhängigkeit von Praxisberichten reduzieren. Für Teams bedeutet das konkret: klein anfangen, Kernpfade absichern, Metriken definieren und schrittweise erweitern.

Agentische Workflows mit klar modellierten Execution Graphs sind ein praktikabler Weg, um KI-Agenten mit Tools zuverlässig zusammenarbeiten zu lassen. Die richtige Balance zwischen Persistenz und Skalierbarkeit, solide Fehlerstrategien und restriktive Zugriffskonzepte erhöhen die Alltagstauglichkeit solcher Systeme. Aktuelle Diskussionen in Technikblogs und Community-Foren zeigen schnelle Fortschritte, doch fehlen noch standardisierte Benchmarks und formale Studien. Wer heute Systeme plant, profitiert davon, kleine, geprüfte Kernabläufe zu bauen und diese schrittweise zu erweitern, statt sofort zu versuchen, alle Fälle abzudecken.