Der aktuelle Hype und die Faszination um Agents ist unglaublich groß. Sie versprechen die Automatisierung von Arbeit in vielen Bereichen und die Einlösung großer Versprechen von Generativer KI.

Aber...

Agents sind oft NICHT der beste Weg zur Umsetzung von GenAI Use Cases!

Meist liefern AI Workflows/regelbasierte Automationen die besseren Ergebnisse - mit weniger Komplexität. Anthrophic hat dazu einen großartigen Guide veröffentlicht aus dem ich Dir die wichtigsten Info's zusammengefasst und mit meinen Erfahrungen ergänzt habe.

In diesem Artikel bekommst Du einen Überblick über 5 AI Workflows mit ihren Vorteilen und Anwendungsbeispielen - und wie sie sich von Agents unterscheiden.

AI Workflow vs. AI Agent

Starten wir zunächst mit der Defintion:

AI Workflow

Ein AI Workflow ist ein System, in dem Large Language Models und Tools durch vordefinierte Pfade orchestriert werden. Workflows bieten sich immer dann an, wenn der Ablauf einer Aufgabe klar ist.

AI Workflows bieten Kontrolle und können komplexere, mehrschrittige Aufgaben abbilden, die mit einzelnen Prompts/Assistenten nicht gelöst werden können.

↳ Komplexere Aufgaben + Flexibilität + Leitplanken

Plattformen zum Setup von AI Workflows

AI Agent

Ein AI Agent ist ein System, in dem Large Language Models ihre eigenen Prozesse und die Verwendung von Tools dynamisch steuern und dabei selbst kontrollieren, wie sie ihre Aufgabe erfüllen. Agents bieten sich für Probleme mit offenem Ausgang an, bei denen es schwierig ist, die erforderliche Anzahl von Schritten vorherzusagen und kein fester Pfad vorgegeben werden kann.

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