Wann Agents, wann Workflows?

Nicht jedes Problem braucht einen AI Agent. Manchmal ist ein klassischer Workflow — deterministisch, vorhersagbar, günstiger — die bessere Wahl. Das Entscheidungsframework in dieser Lektion hilft Ihnen, die richtige Architektur zu wählen.

Das Entscheidungsframework

Beantworten Sie vier Fragen, um die richtige Lösung zu finden:

Frage 1: Wie variabel ist der Input?

• Gering (Formular, strukturierte Daten): → Workflow
• Mittel (semi-strukturiert, einige Varianten): → Workflow mit LLM-Schritten
• Hoch (Freitext, unvorhersehbare Formate): → Agent

Frage 2: Wie komplex ist die Entscheidungslogik?

• If-then-Regeln ausreichend: → Workflow
• Mehrere Faktoren abwägen, aber vorhersehbar: → Workflow mit LLM-Klassifikation
• Kontext-abhängig, Ermessen nötig: → Agent

Frage 3: Wie viele Tools/Systeme sind involviert?

• 1–2 Systeme, feste Reihenfolge: → Workflow
• 3–5 Systeme, teils variable Reihenfolge: → Hybrid
• 5+ Systeme, dynamische Auswahl: → Agent

Frage 4: Wie kritisch ist Determinismus?

• Exakt gleiches Ergebnis jedes Mal nötig: → Workflow
• Ähnliches Ergebnis akzeptabel: → Agent mit Guardrails
• Kreativität/Variation gewünscht: → Agent

Die Komplexitäts-Matrix

Wann Workflows gewinnen

Workflows sind besser, wenn:

• Compliance-Anforderungen exakte Reproduzierbarkeit verlangen
• Kosten minimal sein müssen (kein LLM-API-Call nötig)
• Latenz kritisch ist (Echtzeit-Verarbeitung)
• Volumen sehr hoch ist (Millionen Events/Tag)
• Der Prozess selten ändert und gut dokumentiert ist

Wann Agents gewinnen

Agents sind besser, wenn:

• Inputs unvorhersehbar sind (natürliche Sprache, variable Formate)
• Entscheidungen kontextabhängig sind (kein fester Regelbaum möglich)
• Tool-Auswahl dynamisch sein muss (welches Tool wann einsetzen?)
• Fehlerbehandlung kreativ sein muss (selbstständig alternative Wege finden)
• Der Prozess häufig ändert und flexibel bleiben muss

Hybrid-Ansatz: Das Beste aus beiden Welten

In der Praxis 2026 ist die häufigste Architektur ein Hybrid:

1. Workflow-Backbone: Deterministische Schritte für Routing, Validierung, Logging
2. Agent-Nodes: LLM-basierte Entscheidungen an den Stellen, wo Flexibilität nötig ist
3. Human-in-the-Loop: Manuelle Prüfpunkte für kritische Entscheidungen

Praxis-Tipp: Modellieren Sie den Prozess zuerst als Workflow. Überall dort, wo Sie „kommt drauf an" schreiben, setzen Sie einen Agent-Node ein.