AI Automations & AI Agents
Einstieg in AI Automations & AI Agents
AI Automations und AI Agents markieren zwei zentrale Ansätze, um Aufgaben intelligent zu unterstützen oder vollständig zu übernehmen. Während Automations feste Abläufe effizient automatisieren, agieren Agents flexibel und verfolgen eigenständig komplexe Ziele. Gemeinsam bilden sie das Fundament moderner, KI-gestützter Arbeitsprozesse.
Um die Unterschiede zwischen LLMs, AI Automations und echten AI Agents zu verstehen, schauen wir uns die drei Evolutionsstufen an, auf denen moderne KI-Systeme aufgebaut sind.
Level 1: Large Language Models (LLMs)
(ChatGPT, Claude, Gemini & andere bekannte KI-Tools)
Large Language Models sind die fundamentale Schicht der heutigen KI-Landschaft. Das, was wir häufig als „KI“ bezeichnen, ist im Kern ein leistungsstarker Textgenerator. Menschen geben einen Prompt – das Modell liefert eine Antwort. Punkt. Dies wurde ausführlich unter AI Basics – Text / Chat beschrieben.
Wie ein LLM funktioniert
Der Ablauf ist immer gleich und überraschend simpel:
Diese Modelle sind darauf trainiert, aus gigantischen Textmengen Muster zu erkennen und daraus plausible Antworten zu generieren. LLMs „wissen“ nichts im klassischen Sinne; sie berechnen Wahrscheinlichkeiten für die nächsten sinnvollen Wörter und Sätze.
Stärken
LLMs glänzen überall dort, wo Sprache verarbeitet oder erzeugt werden soll. Sie formulieren Texte, beantworten Fragen, liefern Ideen oder strukturieren Inhalte. Egal ob eine E-Mail, ein Gedicht oder die Erklärung eines komplexen Sachverhalts – ein LLM erledigt das in Sekunden. Ohne Pause, ohne Ermüdung.
Limitierungen
Doch bei aller Leistungsfähigkeit gibt es klare Grenzen:
Kein Toolzugriff
Ein LLM kann ohne zusätzliche Erweiterungen nicht selbst auf deinen Kalender zugreifen, keine E-Mails verschicken und auch keinen Browser öffnen. Es erzeugt nur Text.
Es kann dir erklären, wie man ein Meeting bucht – aber es bucht es nicht für dich.
Nicht reproduzierbar
Gib denselben Prompt zweimal ein und du bekommst häufig zwei leicht unterschiedliche Antworten. Diese Variabilität ist gewollt – aber sie macht LLMs unzuverlässig für Prozesse, die exakte und konstante Ergebnisse brauchen.
Passiv, niemals proaktiv
Ein LLM wartet immer auf Input. Es handelt nicht aus eigenem Antrieb und reagiert nur, wenn du ihm etwas vorgibst.
Es plant nicht voraus, erkennt keine Aufgaben im Hintergrund und verbessert auch nicht aktiv seine eigenen Ergebnisse.
Key Insight
LLMs sind mächtige Textmaschinen – aber sie agieren in einem isolierten Raum.
Ohne zusätzliche Strukturen oder Tools haben sie keinen Kontakt zur echten Welt und keine Möglichkeit, eigenständig Aufgaben umzusetzen.
Level 2: AI Automation (AI Workflow)
Jetzt wird es praktischer. Automation oder Workflows verbinden LLMs mit echten Tools wie Outlook, Notion, Google Calendar oder CRM-Systemen. Damit wird aus einem reinen Sprachmodell erstmals ein handelndes System – allerdings mit klaren Grenzen.
Was genau ist ein Workflow?
Ein Workflow ist eine fest definierte Abfolge von Schritten, die durch ein LLM ergänzt werden.
Der Mensch bestimmt die Route, die KI füllt sie aus.
Beispiel:
Wie Workflows arbeiten
Sie funktionieren wie ein präzise geschaltetes Förderband: Jeder Schritt ist vorher festgelegt, jede mögliche Abzweigung muss manuell berücksichtigt werden.
Das LLM unterstützt, aber es entscheidet nicht selbst.
Es interpretiert, formuliert, analysiert – aber es hat keinen Handlungsspielraum.
Die Planung des Ablaufs und die Benutzung der Tools (Werkzeuge verbinden und konfigurieren) erfolgt durch den Menschen.
Vorteile von Workflows
Workflows sind die perfekte Brücke zwischen reiner KI-Textgenerierung und realer Automatisierung:
- Enorme Entlastung im Alltag: Wiederkehrende Aufgaben wie E-Mail-Sortierung, Terminbuchungen, Berichterstellung oder Dokumentenablage können vollständig automatisiert werden.
- Zuverlässige Strukturen: Workflows tun genau das, wofür sie gebaut wurden – ohne Überraschungen.
- Sofort nutzbar: Sie benötigen kein tiefes technisches Know-how. Einmal eingerichtet, laufen sie stabil im Hintergrund.
- Ideal für Business-Anwendungen: Teams können Prozesse standardisieren und repetitive Arbeit eliminieren.
Die Grenzen von Workflows
1. Rigidität
Ein Workflow kennt nur das, was vorher definiert wurde.
Wenn ein Nutzer plötzlich eine abweichende Aufgabe stellt, bricht der Prozess ab.
Beispiel:
„Kannst du mir übrigens auch das Wetter anzeigen?“ – nicht möglich, wenn der Workflow auf Kalenderfunktionen ausgelegt ist.
2. Keine eigene Intelligenz
Ein Workflow überprüft nicht, ob sein Ergebnis gut ist.
Wenn ein Blogpost zu lang, ein Text unklar oder eine Zusammenfassung ungenau ist, muss der Mensch eingreifen und Parameter oder Prompts anpassen.
3. Starke Abhängigkeit von Prompt Engineering
Die Qualität des Systems hängt komplett von der Qualität der menschlichen Vorgaben ab.
Der Workflow denkt nicht mit – er führt nur aus.
Key Insight
Ein Workflow ist keine denkende KI.
Er ist eine präzise, aber starre Pipeline.
Das Denken, Planen und Korrigieren bleibt beim Menschen.
Level 3: AI Agents – der Sprung zur Autonomie
Hier beginnt die nächste Generation der KI. Während Workflows fest verdrahtet sind, beginnt ein Agent selbstständig zu denken, zu planen und Entscheidungen zu treffen.
Ein AI Agent ist kein Workflow mit Extras – es ist ein völlig anderes Paradigma.
Der zentrale Unterschied
Beim Agenten wird die fest programmierte Logik durch ein LLM ersetzt, das eigene Pläne entwirft, Tools bewusst auswählt und Ergebnisse selbstständig verbessert.
Es geht nicht mehr darum, eine vorgegebene Route abzuarbeiten –
ein Agent erfindet die Route selbst.
Kerneigenschaften eines AI Agents
1. Planung statt Befehlsausführung
Ein Agent analysiert ein Ziel und entwickelt eine Strategie, um es zu erreichen.
Sag dem Agenten:
„Erstelle mir einen kompletten Marketingplan für nächsten Monat.“
Und er definiert selbst Aufgaben, Arbeitsschritte und Prioritäten.
2. Autonome Tool-Auswahl
Ein Agent erkennt aktiv, welche Werkzeuge er benötigt.
Beispiele:
- „Ich benötige den Browser, um aktuelle Markttrends zu recherchieren.“
- „Ich nutze den Code-Interpreter, um Daten zu analysieren.“
- „Ich speichere die Ergebnisse im Notion-Dokument des Kunden.“
Diese Entscheidungen trifft der Agent selbst – nicht der Mensch.
3. Iterationen und Selbstkorrektur
Das ist die wahre Superkraft: Ein Agent bewertet und verbessert seine eigenen Ergebnisse.
Wenn der erste Entwurf schlecht ist, wiederholt er ihn – ohne dass der Mensch eingreifen muss.
Ein Agent korrigiert Fehler, optimiert Prozesse und arbeitet sich autonom zum bestmöglichen Ergebnis vor.
Die Black Box Natur des Agenten
Als Nutzer gibst du das Ziel vor – aber du siehst nicht jeden Zwischenschritt.
Der Agent trifft Entscheidungen intern, verfeinert den Prozess und liefert das Endresultat.
Das fühlt sich manchmal an wie Magie, ist aber reine KI-Planung.
Architektur moderner Agenten
Häufig arbeiten gleich mehrere LLMs im Hintergrund zusammen:
- Ein Actor-LLM, das ausführt, schreibt, recherchiert oder analysiert.
- Ein Critic-LLM, das die Qualität überprüft, Fehler erkennt und neue Strategien vorschlägt.
Diese dynamische Zusammenarbeit ermöglicht Ergebnisse, die stabiler, intelligenter und zunehmend menschenähnlich wirken.
Key Insight
Ein Agent wird durch Iteration definiert.
Wenn ein System seine eigenen Fehler behebt → Agent.
Wenn der Mensch die Logik korrigieren muss → Workflow.
So einfach ist dieser Unterschied – und gleichzeitig so entscheidend.
Vergleichszusammenfassung
| Merkmal | LLM | AI Automation | AI-Agent |
|---|---|---|---|
| Primäre Rolle | Textgenerierung | Automatisierung spezifischer Aufgaben | Autonome Zielerreichung |
| Werkzeugzugriff | Keiner | Fest vorgegeben | Dynamisch, selbstgewählt |
| Steuerlogik | Nicht vorhanden | Menschlich definiert, starr | KI-definiert, flexibel |
| Fehlerbehandlung | Nutzer muss neu starten | Nutzer muss die Logik anpassen | System korrigiert sich selbst |
| Analogie | Ein Lexikon – liefert Antworten, handelt aber nicht | Ein Fließband – effizient, aber unflexibel | Ein Projektmanager – plant, entscheidet und optimiert |