Um Geschäftsabläufe mit KI-Agenten zu automatisieren, beginnen Sie mit einem Ergebnis, das Sie in einem Satz formulieren können ("jede Kundenrechnung wird innerhalb von fünfundvierzig Tagen bezahlt oder eskaliert"), geben Sie einem Agenten ein System, in dem die Aktionen für dieses Ergebnis als genehmigte Werkzeuge existieren, und lassen Sie den Agenten das Ergebnis verfolgen, während eine Person die Ausnahmen behandelt, die er aufwirft. Das ist eine andere Methode als die, die Sie für die Workflow-Automatisierung verwendet haben, bei der Sie einen Pfad kartiert und Trigger entlang dieses Pfades erstellt haben.
Die beiden sind komplementär. Workflows sind das richtige Werkzeug, wenn der Pfad festgelegt und das Volumen hoch ist; Agenten sind das richtige Werkzeug, wenn der Pfad je nach Situation variiert und das Ergebnis entscheidend ist. Die meisten Fehler in frühen Agentenprojekten resultieren aus der Anwendung der Workflow-Methode (jeden Schritt kartieren und dann die Karte dem Agenten übergeben), und die meisten Erfolge kommen davon, das Ergebnis zu formulieren, das System zu steuern und zu messen, wie oft eine Person eingreifen musste.
Das Missverständnis: mehr Automatisierung bedeutet mehr Workflows
Betriebsteams, die fünf Jahre damit verbracht haben, Workflow-Automatisierung aufzubauen, neigen dazu, Agenten auf die gleiche Weise anzugehen: den Prozess kartieren, jeden Schritt identifizieren und einen Agenten konfigurieren, um die Schritte auszuführen. Es fühlt sich rigoros an. Es produziert auch Agenten, die genau so brüchig sind wie die Workflows, weil die Karte immer noch das ist, was ausgeführt wird, und die Karte falsch ist, sobald ein Kunde etwas tut, das die Karte nicht vorhergesehen hat.
Ein Workflow kodiert den Pfad. Ein Agent verfolgt ein Ergebnis und wählt den Pfad aus den Werkzeugen, die er hat, und dem Zustand, den er vorfindet. Wenn ein Lieferant auf eine Bestellung mit einem teilweisen Lieferdatum antwortet, benötigt ein Workflow einen Zweig, den sich jemand ausgedacht hat; ein Agent liest die Antwort, aktualisiert das erwartete Datum, informiert die betroffene Person und macht weiter. Der Unterschied ist nicht Intelligenz. Es ist, dass der Agent das Ergebnis und eine Reihe von Werkzeugen erhielt, anstatt einen Pfad.
Die erste Änderung der Methode besteht darin, nicht mehr mit der Prozesskarte zu beginnen. Beginnen Sie mit dem, was am Ende der Woche wahr sein soll.
Beginnen Sie mit dem Ergebnis, nicht mit der Aufgabe
Ein Ergebnis ist ein Satz über den Zustand des Unternehmens, der überprüft werden kann. Es benennt eine Reihe von Aufzeichnungen, eine Bedingung und eine Zeit. Aufgaben beschreiben Aktivitäten; Ergebnisse beschreiben Ergebnisse. Die Tabelle zeigt den Unterschied für vier gängige Operationen, und die dritte Spalte zeigt, was der Agent tun darf, um jedes Ergebnis zu verfolgen.
| Aufgabenorientierte Anfrage | Ergebnisorientierte Anfrage | Aktionen, die der Agent benötigt |
|---|---|---|
| Erinnerungs-E-Mails am Tag 1, 7 und 14 senden | Jede Rechnung ist innerhalb von fünfundvierzig Tagen nach Ausstellung bezahlt oder bei einer Person zur Entscheidung | Rechnungen nach fälligem Betrag suchen, Erinnerungen und Abrechnungen senden, pausieren, Aufgaben erstellen |
| Bestandsniveaus jeden Freitag überprüfen | Nichts auf der aktiven Liste fällt unter den Nachbestellpunkt, ohne dass eine Bestellung aufgegeben oder eine Person informiert wurde | Bestände und Nachbestellpunkte lesen, Bestellungen entwerfen, über ein Ausgabenlimit hinaus fragen |
| Auf Anfragen innerhalb von zwei Stunden antworten | Jede Anfrage hat bis zum Ende des Tages ein Angebot, einen gebuchten Anruf oder eine benannte Person | Das Postfach lesen, Angebote entwerfen, Kalendereinträge buchen, Aufgaben zuweisen |
| Lieferverzögerungen von Lieferanten protokollieren | Jeder Auftrag in dieser Woche hat bis Montagmittag ein bestätigtes Lieferdatum oder ein gekennzeichnetes Risiko | Lieferantenpost und Bestellungen lesen, erwartete Daten aktualisieren, Aufträge kennzeichnen, Eigentümer benachrichtigen |
Die linke Spalte beschreibt, wie Workflows spezifiziert werden. Die mittlere Spalte beschreibt, wie Agenten sein sollten. Die rechte Spalte ist das Berechtigungsschema, und es ist absichtlich eng gefasst: nur die Aktionen, die das Ergebnis erfordert.
Das Schreiben des Ergebnissatzes ist schwieriger als es aussieht und die Stunde wert. Wenn du nicht sagen kannst, wie du es überprüfen würdest, ist es noch kein Ergebnis. Wenn es die Formulierung "und Urteilsvermögen verwenden" benötigt, hast du den Teil gefunden, den eine Person behält.
Geben Sie dem Agenten ein reguliertes System, nicht einen Login
Die zweite Methode betrifft das, was du dem Agenten übergibst. Die Versuchung ist ein Benutzerkonto im bestehenden System und ein langer Prompt. Das gibt dir einen Agenten, der alles sehen, alles tun kann, was das Konto tun kann, und keine Spuren hinterlässt, die sich von einer Person unterscheiden. Die Alternative ist ein System, das den Agenten als Klienten behandelt, der für eine benannte Person handelt, mit vier Eigenschaften.
- Aktionen als Werkzeuge. Die Operationen, die das Ergebnis benötigt, existieren als definierte, typisierte Aktionen, die der Agent entdecken und aufrufen kann, mit Eingaben und einem Ergebnis, anstatt Bildschirme zu steuern. Das Model Context Protocol ist der offene Standard dafür, und jeder kompatible Agent kann Werkzeuge nutzen, die darüber veröffentlicht werden.
- Berechtigungen bei jedem Aufruf. Die dem Agenten angebotenen Werkzeuge werden nach der Rolle der Person, für die er handelt, gefiltert, und jeder Aufruf wird erneut überprüft, wenn er ausgeführt wird. Der Agent von jemandem, der einen Einkaufsauftrag nicht genehmigen kann, kann ebenfalls keinen genehmigen.
- Ein Budget. Wo die eigene KI des Systems das Denken übernimmt, ist die Ausgabe pro Integration begrenzt, sodass ein schlecht formuliertes Ergebnis keine Kosten verursachen kann.
- Ein Protokoll. Jeder Aufruf, mit seinen Eingaben und Ergebnissen, wird der Person zugeordnet, für die der Agent gehandelt hat, sodass die Überprüfung der Woche des Agenten die gleiche Aufgabe ist wie die Überprüfung eines Kollegen.
Die MCP-Spezifikation selbst besagt, dass Server Eingaben validieren und Zugriffskontrollen implementieren müssen, und dass Klienten eine Person behalten sollten, die in der Lage ist, Werkzeugaufrufe zu sehen und abzulehnen. Die aktuellen Richtlinien von Anthropic und OpenAI für ihre eigenen Produkte weisen in die gleiche Richtung: Überprüfe die Berechtigungen, die ein verbundener Server anfordert, halte die Genehmigung für Werkzeuge, die Daten ändern, aufrecht und verbinde dich nur mit Servern, denen du vertraust. Ein reguliertes System macht diesen Rat praktisch, anstatt eine Warnung zu ignorieren.
Die Methode, in sechs Schritten
- Geben Sie das Ergebnis an.Eine überprüfbare, zeitgebundene Aussage. Notieren Sie die erwarteten Ausnahmen und wer für jede verantwortlich ist.
- Führen Sie es eine Woche lang manuell aus.Die Person, die die Aufgabe heute erledigt, notiert, was sie getan hat und warum. Diese Seite ist die Richtlinie, die der Agent befolgen wird, und sie ist normalerweise kürzer als erwartet.
- Definieren Sie die Werkzeuge.Listen Sie nur die Aktionen auf, die für das Ergebnis erforderlich sind. Geben Sie dem Agenten diese, unter den Berechtigungen der Person, für die er handelt, und nichts anderes.
- Übergeben Sie es mit einer Überprüfung.Der Agent führt das Ergebnis aus; eine Person überprüft jede Aktion eine Woche lang, dann nur die Ausnahmen. Korrigieren Sie die Richtlinie, nicht den Agenten.
- Messen Sie Ausnahmen.Zählen Sie, wie oft eine Person eingreifen musste und wie weit der Aufzeichnung vom Ergebnis entfernt war, als sie dies taten. Gesendete Erinnerungen sind kein Maßstab.
- Erweitern.Wenn das erste Ergebnis einen Monat lang langweilig war, fügen Sie das nächste hinzu. Verwenden Sie die gleiche Governance; nur das Ergebnis und die Werkzeugliste ändern sich.
Die Reihenfolge ist wichtig. Teams, die den zweiten Schritt überspringen, schreiben die Richtlinie aus dem Gedächtnis in die Eingabeaufforderung, und der Agent erbt jede Lücke in diesem Gedächtnis. Teams, die den dritten Schritt überspringen, geben dem Agenten das gesamte System und verbringen dann die Überprüfungsphase mit Sorgen statt mit Überprüfen.
Messen Sie Ausnahmen, nicht Aufgaben
Workflow-Automatisierung wird in Aufgaben gemessen: abgeschlossene Durchläufe, gesendete E-Mails, aktualisierte Datensätze. Diese Zahlen steigen, wenn die Automatisierung funktioniert und auch wenn sie fehlerhaft ist, weshalb sie so beruhigend und gleichzeitig so nutzlos sind. Ein Agent, der ein Ergebnis anstrebt, sollte an dem Rest gemessen werden, den er für die Menschen hinterlässt.
Drei Zahlen decken die meisten Operationen ab. Der Anteil der Ergebnisse, die ohne menschliches Eingreifen abgeschlossen werden, sollte steigen. Die Anzahl der Ausnahmen pro Woche sollte sinken und dann auf dem Niveau bleiben, das Ihr Unternehmen tatsächlich produziert. Und die Verzögerung bei jeder Ausnahme: wie weit der Datensatz vom Ergebnis entfernt war, als eine Person ihn sah. Wenn Rechnungen eine Person erst nach vierzig Tagen Überfälligkeit erreichen, ist die Richtlinie verspätet, nicht die Person.
Wo Workflows weiterhin hingehören
Nichts davon ersetzt die Workflow-Automatisierung. Ein fester Weg mit hohem Volumen und ohne Urteil wird immer am besten als Workflow kodiert: ein Webhook, der eine Bestellung einreicht, ein nächtlicher Export, eine Regel, die eine Formularübermittlung weiterleitet. Die Entscheidungstabelle legt fest, wann welches verwendet werden soll, und die dritte Zeile ist der häufigste Fall.
| Situation | Greifen Sie nach | Weil |
|---|---|---|
| Fester Weg, hohes Volumen, kein Urteil | Ein Workflow | Es ist günstiger, schneller und vollständig vorhersehbar, und es gibt nichts, was ein Agent entscheiden müsste. |
| Der Weg variiert je nach dem, was der Agent findet; das Ergebnis ist entscheidend. | Ein Agent | Zweige, die Sie nicht vorhergesehen haben, werden durch Situationsanalyse und nicht durch eine fehlende Regel behandelt |
| Ein fester Auslöser gefolgt von einer Beurteilung | Ein Workflow, der einen Agenten startet | Der Auslöser ist zuverlässig und die Nachverfolgung erfordert Lesen, Wählen und Fragen |
| Geldabflüsse, Verpflichtungen gegenüber Kunden, alles Irreversible | Ein Agent, der vorbereitet, und eine Person, die genehmigt | Die Kosten einer falschen Handlung überwiegen die Kosten einer Pause |
Die Frage ist nie, was besser ist. Es geht darum, ob der Weg im Voraus bekannt ist und ob der Schritt eine Beurteilung enthält.
Ein praktisches Beispiel
Hier ist das Lagerergebnis aus der obigen Tabelle, formuliert als ständige Anfrage an einen Agenten, der mit einem Sois-Arbeitsbereich verbunden ist, in dem Lager, Lieferanten, Bestellungen und Aufgaben als ein Datensatz dargestellt werden. Der Betriebsleiter hat ein Ausgabenlimit festgelegt und den Lieferanten für jeden Artikel benannt.
- Lagerbestände im Vergleich zu Nachbestellpunkten auf der aktiven Liste lesen
- Sechs Artikel unterhalb der Schwelle; üblicher Lieferant und letzter Preis für jeden gefunden
- Vier Bestellungen entworfen und innerhalb des Ausgabenlimits versendet
- Zwei Bestellungen zurückgehalten: über dem Limit, warten auf Ihre Genehmigung
- Erwartete Lieferdaten aus den Bestätigungen der Lieferanten aufgezeichnet
- Ein Artikel markiert: Lieferant nicht auf Lager, Alternative nicht verzeichnet
Der Agent nutzte die Werkzeuge für Lagerbestand, Lieferant, Bestellung und Aufgaben, die die Rolle des Operations-Leiters erlaubt. Er gab nichts über dem Limit aus und stoppte bei dem einen Punkt, den die Richtlinie nicht abdeckte.
Die Ausnahmen sind das Ergebnis. Zwei Genehmigungen und eine Beschaffungsentscheidung sind das, was der Operations-Leiter sieht; die vier routinemäßigen Bestellungen existieren im Protokoll, als ob eine Person sie aufgegeben hätte, und die Überprüfung am Montag ist das Protokoll. In Sois ist der verbundene Agent der, den der Leiter bereits verwendet, einmal über OAuth angemeldet und handelt in seiner Rolle, und wenn dieser Agent das Denken übernimmt, führt Sois keine KI in seinem Namen aus und erhebt dafür keine Gebühren. Die Methode hängt nicht von Sois ab; sie hängt davon ab, dass die vier oben genannten Eigenschaften für jedes System, in dem der Agent handelt, zutreffen.
Fragen, die Menschen stellen
Sollte ich meine Workflow-Automatisierung durch KI-Agenten ersetzen?
Nein. Halten Sie Workflows für feste Pfade in großem Umfang, verwenden Sie Agenten, wenn der Pfad variiert und das Ergebnis zählt, und verwenden Sie einen Workflow, um einen Agenten zu starten, wenn ein zuverlässiger Auslöser von einem Urteil gefolgt wird.
Wie weiß ich, dass ein Vorgang bereit ist, an einen Agenten übergeben zu werden?
Sie können das Ergebnis in einem überprüfbaren Satz formulieren, haben es eine Woche lang manuell durchgeführt und die Richtlinie dokumentiert, und das System zeigt nur die Aktionen an, die das Ergebnis unter den Berechtigungen der Person benötigt, für die der Agent handelt.
Was sollte ich messen, sobald ein Agent eine Operation durchführt?
Der Anteil der Ergebnisse, die ohne eine Person abgeschlossen wurden, die Anzahl der Ausnahmen pro Woche und wie weit jede Ausnahme vom Ergebnis entfernt war, als eine Person sie sah. Die Anzahl der durchgeführten Aktionen zeigt, dass der Agent beschäftigt ist, nicht dass es richtig ist.
Muss der Agent der eigene des Anbieters sein?
Nicht, wenn das System ein offenes Protokoll spricht. Jeder MCP-Client, einschließlich Claude und ChatGPT, kann sich verbinden und innerhalb der Berechtigungen des Nutzers agieren. Ein System, das nur mit seinem eigenen Assistenten funktioniert, beschränkt Sie auf die Funktionen, die diesem Assistenten gegeben wurden.
- Model Context Protocol-Spezifikation: Werkzeuge Server müssen Eingaben validieren und Zugriffssteuerungen durchsetzen; Kunden sollten eine Person bereitstellen, die Toolaufrufe ablehnen und die Nutzung protokollieren kann.
- Anthropic: Erste Schritte mit benutzerdefinierten Verbindungen über remote MCP nur vertrauenswürdige Server verbinden, angeforderte Berechtigungen überprüfen, Nutzung von Tools genehmigen
- Sois-Dokumentation: der Arbeitsbereich MCP-Server der Arbeitsbereich als MCP-Server; Ihr eigener Agent verbindet sich und führt die Logik aus
- Sois: Sicherheit und die Berechtigungsebene Berechtigungen werden durchgesetzt, wenn Tools angeboten werden und erneut, wenn sie ausgeführt werden; Ausgabenlimits pro Integration; Aktivitäten des Agenten werden protokolliert.
Dieser Artikel wird überprüft, wenn sich die beschriebenen Produkte ändern. Nächste geplante Überprüfung: 4. Dezember 2026.