Im KI-Kontext tauchen oft die Begriffe Workflows, Assistenten und Agenten auf. Die Begriffe klingen ähnlich, werden oft synonym verwendet, haben jedoch verschiedene Anwendungsgebiete und sind vor allem nicht alle KI. In diesem Beitrag erkläre ich die Unterschiede, nenne Beispiele und gebe praktische Empfehlungen, wann man welche Lösung wählen kann. Außerdem möchte ich kurz auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Mittel gegen KI-Halluzinationen und zur Einbindung von spezifischem Wissen näher eingehen.
Workflows
Workflows sind definierte Abfolgen von Schritten (manuell oder automatisiert), die einen (Geschäfts-)prozess mit Aktionen, Zustandsübergängen und Verantwortlichkeiten abbilden. Der Einsatz von KI ist dabei möglich, aber kein Muss.
Beispiele für einen Workflow sind: E-Mailablage (Neue E-Mail kommt → Ablage in definierten Ordner → Weiterleitung an Kolleg:innen → Sicherung des Anhangs ins Dateisystem) oder Rechnungsfreigabe (Rechnung wird hochgeladen → OCR ermittelt Metadaten → Vorlage bei Mitarbeiter:in zur Freigabe → Freigabe oder Ablehnung → Ablage im Buchhaltungssystem → Buchhaltung wird informiert).
Workflows sind ideal für vorhersehbare, wiederkehrende und compliance-sensitive Prozesse. Sie bieten Nachvollziehbarkeit, sind nachhaltig und eine Fehlerbehandlung ist einfach möglich.
Assistenten
Assistenten sind interaktive, konversationsfähige Anwendungen, die Nutzer bei Aufgaben unterstützen. Sie arbeiten im Dialog, können (begrenzt) Kontext behalten und Hilfestellung, Empfehlungen oder automatisierte Teilschritte liefern. Meistens basieren Assistenten auf Sprachmodellen wie z. B. Claude, Gemini oder ChatGPT, also KI.
Beispiele sind ein Assistent, der eingehende E-Mails beantwortet (Nutzerin kopiert E-Mailtext in Interface des Assistenten → Assistent analysiert den Text und formuliert Antwort → Nutzerin gibt weitere Zusatzinformationen → Assistent passt E-Mailtext an) oder ein IT-Chatbot, der einem Mitarbeiter bei IT-Problemen hilft (Assistent fragt nach dem Problem → Mitarbeiter beschreibt das Problem → Assistent macht einen Lösungsvorschlag bzw. leitet Mitarbeiter an, das Problem selbstständig zu lösen).
Assistenten sind geeignet, wenn Nutzer:innen Unterstützung, Erklärungen oder geführte Abläufe brauchen. Sie erhöhen Usability, reduzieren Schulungsaufwand und können repetitive Anfragen automatisieren, wobei Nutzende die Kontrolle behalten.
Agenten
Agenten sind autonome, zielorientierte Systeme, die selbstständig planen, mehrere Schritte ausführen, externe Schnittstellen (sogenannte APIs) aufrufen und Entscheidungen treffen können. Sie handeln proaktiv und adaptiv, oft mit einer gewissen Autonomie. Agenten können selbstständig andere Agenten für die Lösung einer Aufgabe hinzuziehen, hier spricht man von Multi-Agenten-Systemen.
Beispiele für Agenten sind ein Tagesplanungsagent, der mich bei meinen täglichen Routineaufgaben unterstützt (Agent sichtet meine Posteingänge → analysiert und kategorisiert meine E-Mails → fasst die Aufgaben aus E-Mails und ToDo-Listen zusammen und priorisiert diese → schreibt E-Mailentwürfe als Antworten auf eingegangene Post → schickt mir eine Zusammenfassung, die ich als Tagesplan nutzen kann) oder ein Finanzagent, der bei Investitionen unterstützt (Agent analysiert tagesaktuelle Börsennachrichten und Aktienkurse → gleicht die Informationen mit dem eigenen Portfolio ab → bei auffälligen Nachrichten oder Kursschwankungen erhält der Anwender eine SMS, damit er ggf. schnell handeln kann).
Agenten eignen sich für komplexe, dynamische Aufgaben, die mehrere integrierte Aktionen erfordern und bei denen menschliche Eingriffe minimiert werden sollen. Sie bergen jedoch höhere Risiken (Fehlentscheidungen, Sicherheitsfragen) und brauchen strengere Überwachung und Regeln.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG kombiniert Information Retrieval (z. B. die Keyword-Suche) mit generativen KI-Modellen. Zuerst werden relevante Dokumente oder Wissensschnipsel aus einer Datenbank gefunden, dann nutzt ein LLM diese kontextualisierten Quellen, um fundierte Antworten (meist
mit Quellenangaben) zu generieren.
Ein klassisches Beispiel für RAG ist im Kundensupport angesiedelt: Ein Kunde sucht nach Produktgarantiebedingungen (RAG sucht die passenden Passagen aus Produktdokumentation und verfasst im Anschluss eine präzise Antwort mit Zitaten und Verweisen auf das Handbuch).
RAG reduziert KI-Halluzinationen, macht Antworten faktenbasiert und erlaubt die Einbindung spezifischen Wissens ohne komplettes Fine-Tuning. Es ist ideal, wenn verlässliche, dokumentenbasierte Antworten nötig sind.
Wann ist was sinnvoll?
- Verwende Workflows für strukturierte, regelbasierte Prozesse mit klaren Zuständigkeiten
- Nutze Assistenten, wenn Nutzer:innen im Vordergrund stehen sollen und Dialog, Kontext und Führung wichtig sind
- Setze Agenten ein, wenn Aufgaben autonom, adaptiv und integrationsintensiv ausgeführt werden müssen, aber vergiss dabei nicht, Monitoring, Begrenzungen und Rückfallmechanismen einzubauen
- Ergänze alle drei Konzepte mit RAG, wenn Antworten auf externes oder spezifisches Wissen angewiesen sind, damit erhöhst du Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit
Fazit
Workflows, Assistenten und Agenten sind keine Konkurrenten, sondern Werkzeuge mit unterschiedlichen Stärken. Kombiniert mit RAG lassen sich zuverlässige und nutzerfreundliche Anwendungen bauen; vorausgesetzt, man wählt das Werkzeug passend zur Komplexität, Risikoaversion und Nutzererwartung.