Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Welt der KI durch Sturm genommen, aber nicht alles, was darauf gebaut ist, ist fertig. generieren eine Menge Buzz, ihre reale Leistung ist ... gut, überwältigend. Sie gewinnen an Boden als pragmatischer und skalierbarer Weg, um KI anzuwenden. AI Agents Agentic Workflows AI-Agenten: immer noch cool, aber nicht ganz bereit 1. Genauigkeit, der nicht vertraut werden kann AI-Agenten sehen in Demo-Videos schlank aus. Aber in der Praxis? nehmen Erreicht wird nur von der Genauigkeit, die Sie von einem Menschen erwarten würden, der die gleichen Aufgaben ausführt. hat bessere Ergebnisse, aber immer noch schwimmt zwischen verglichen mit der menschlichen Leistung von über 70%. Claude's ACI (AI Agent Computer Interface) 14% Operator 30–50% 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Agent 
 Success Rate 
 Human Benchmark 
 
 
 
 
 Claude ACI 
 14% 
 >70% 
 
 
 
 
 OpenAI Operator 
 30-50% 
 >70% von Claude ACI 14 Prozent > 70 Prozent Operator öffnen 30 bis 50 % > 70 Prozent Egal, ob Sie auf den falschen Button klicken oder Benutzerbefehle missverstehen, AI-Agenten sind noch nicht da. 2. Schlechte Anpassungsfähigkeit = hohe Ausfallrate Die meisten KI-Agenten können sich nicht dynamisch an Veränderungen wie eine Popup-Anzeige oder eine leicht aktualisierte Benutzeroberfläche anpassen. 3. Hohe Kosten, niedrige Rendite Benutzerdefinierte APIs. Aufgabenspezifische Logik. Endlose Debugging. All dies macht den Aufbau und das Skalieren von KI-Agenten zu einem teuren Spiel. Einige Schätzungen zeigen - und das ist nach einer harten Dev-Investition. agent success rates below 20% Wo verlässt uns das also? Agentischer Workflow: Die intelligentere, einfachere Alternative Anstatt einen AI zu bauen Der Agent Workflow bricht Aufgaben in und lassen spezialisierte Komponenten jede einzelne Handhabung. Tun Sie alles well-defined steps Denken Sie daran als die Kleine, zielgerichtete Aufgaben, die zu einem sinnvollen Ganzen verknüpft sind. "microservices" version of AI 1. Was ist ein Agent Workflow? Es ist ein strukturierter Ansatz, bei dem LLMs oder Tools zu: 
 
 
 
 
 Informationen wiederherstellen Transformieren oder analysieren Nahrungsergänzungsmittel zum nächsten Schritt Endergebnisse liefern Im Gegensatz zu End-to-End-AI-Agenten sind Agent Workflows transparent, einfacher zu debuggen und . Weit zuverlässiger 
 
 In einer Studie verbringen Wissensarbeiter bis zu 30% ihrer Zeit mit der Suche und Organisation von Informationen. In einer Studie verbringen Wissensarbeiter bis zu 30% ihrer Zeit mit der Suche und Organisation von Informationen. Agentischer RAG: Personalisierung im Maßstab Eine coole Evolution ist (Retrieval-Augmented Generation) Anstatt nur Fragen mit öffentlichen Daten zu beantworten, ist es: Agentic RAG 
 
 
 
 Ziehen Sie Ihre Daten (PDFs, Datenbanken, Meeting Notes) Erstellen eines custom Kontextes Und dann verwendet LLMs, um intelligente, personalisierte Antworten zu generieren Tools wie sind erste Schritte in diese Richtung - stellen Sie sich vor, ein komplexes, mehrstufiges Forschungsprojekt durch ein paar Anweisungen zu laufen und eine detaillierte Zusammenfassung zu erhalten. ChatGPT’s Deep Research Wird Agent Workflow das nächste große Ding sein? Ehrlich gesagt: Es passiert schon. Im Vergleich zu zerbrechlichen Agenten, Agent Workflows: 
 
 
 
 Lösung von realen Geschäftsproblemen wie Cross-Document-Suche oder automatisierte Berichterstattung Modular – einfach zu integrieren, ohne Ihren Stapel zu zerreißen Passend zu den heutigen Unternehmensbedürfnissen wie Datenstreitigkeiten, Content-Synthese und Workflow-Automation Egal, ob es sich um E-Commerce-Order-Pipelines, medizinische Diagnosenforschung oder personalisierte Bildungswege handelt, diese Workflows finden Anziehungskraft in verschiedenen Branchen. Und vor allem: Sie . work Endgültige Gedanken Der Traum von AI-Agenten ist nicht tot - es dauert nur länger als erwartet. Stille verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, eine Aufgabe zu einer Zeit. Agentic Workflow In einer Welt, die Praktikalität belohnt, ist vielleicht die nächste große Sache kein digitaler Super-Assistent. Reale Probleme von heute lösen. zusammen Denn in der Technologie sind die Ideen, die feststecken, nicht die hellsten - sie sind diejenigen, die die Arbeit erledigen.

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Was ist Agent Workflow? Erfahren Sie mehr über die Mikroservices von AI

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