Was Auto­ma­ti­sie­rung mit KI ist

Automatisierung mit KI heißt in diesem Pfad: ein Ablauf, dessen Schritte und Reihenfolge vorher feststehen, und in dem einer dieser Schritte ein Modellaufruf ist. Das Modell bekommt eine Aufgabe, liefert ein Ergebnis in fester Form, und das Programm macht mit dem nächsten Schritt weiter. Dieses Kapitel beschreibt die Bauform von innen. Ob ein Schritt überhaupt ein Modell braucht, fragt Kapitel 02. Womit man den Ablauf baut, zeigen Kapitel 03 und Kapitel 04. Was passiert, wenn ein Schritt scheitert, steht in Kapitel 05.

Ein Ablauf, den jemand aufgeschrieben hat

Die Linie zur anderen Seite ist in Agenten und Harness, Kapitel 01 gezogen, mit einer Prüffrage: Wer wählt den nächsten Schritt, das Programm oder das Modell? Hier geht es um die Antwort „das Programm“. Anthropic nennt solche Systeme Abläufe, in denen Modelle und Werkzeuge über vorher festgelegte Codepfade (externe Seite, anthropic.com) zusammenarbeiten.

Der Schritt mit dem Modell ist darin ein Schritt wie jeder andere. Er hat eine Eingabe, eine Ausgabe und eine feste Stelle in der Reihe. Ob er läuft, entscheidet das Programm; was danach kommt, ebenfalls. Das Modell bestimmt nur den Inhalt seiner eigenen Antwort.

Damit liegt die Sache näher an der klassischen Automatisierung als am Agenten. Wer schon einen Ablauf hat, der Daten von einem System ins nächste bringt, setzt einen Modellaufruf an die Stelle, an der bisher ein Mensch lesen musste.

Der Schritt, für den es keine Regel gibt

Eine Regel braucht eine Eingabe, die sie lesen kann: ein Feld in einer Tabelle, eine Zahl an fester Stelle, ein Stichwort. Viele Vorgänge beginnen mit etwas anderem. Eine Rechnung kommt als PDF, eine Anfrage als freier Text, eine Beschwerde als Mail mit Anhang. Bisher stand an dieser Stelle ein Mensch, der las und abtippte.

Genau diese Lücke füllt der Modellschritt. Er bringt eine Eingabe ohne feste Form in eine feste Form: die Rechnung in Felder für Absender, Datum und Betrag, die Anfrage in eine von fünf Kategorien, den langen Text in drei Sätze. Die Ausgabe ist wieder etwas, das eine Regel lesen kann, und ab dort läuft der Ablauf wie zuvor.

OpenAI führt in seinem Leitfaden zum Bau von Agenten (externe Seite, cdn.openai.com) drei Merkmale von Vorgängen auf, bei denen herkömmliche Regeln an ihre Grenze kommen. Das dritte ist die starke Abhängigkeit von unstrukturierten Daten: Sprache deuten, Bedeutung aus Dokumenten ziehen, als Beispiel nennt der Leitfaden die Bearbeitung eines Ver­si­che­rungs­scha­dens. Der Leitfaden formuliert das für Agenten. Für dieses Kapitel lässt sich daraus folgern, dass schon ein einzelner Modellschritt in einem festen Ablauf genau diese Art Eingabe erschließt, ohne dass das Modell irgendetwas anderes bestimmt.

Ein Hersteller aus der Branche zählt das als eigene Stufe. UiPath, Anbieter von Software für Robotic Process Automation (RPA), teilt die Entwicklung von RPA in drei Phasen ein und setzt zwischen die Automatisierung einzelner Handgriffe und die Agenten eine Phase, die es intelligente Automatisierung (externe Seite, uipath.com) nennt. Als Beispiele dafür nennt die Seite die Bearbeitung von Rechnungen, die Einordnung von E-Mails und die Auswertung von Dokumenten. Die Jahreszahlen der Einteilung sind Selbstauskunft des Herstellers.

Vier Teile, die jeder Ablauf hat

Die Ablaufsoftware hat für die Teile eigene Wörter, und sie lohnen sich, weil sie in jeder Dokumentation wiederkehren. Die Begriffe hier stammen aus dem Glossar von n8n, einem Baukasten für solche Abläufe.

Der Auslöser. Er bestimmt, wann der Ablauf läuft: eine eingehende Mail, eine Uhrzeit, ein Klick. Laut Glossar (externe Seite, docs.n8n.io) braucht jeder Ablauf im Betrieb mindestens einen davon. Dieselbe Frage stellt Agenten und Harness, Kapitel 01 in der zweiten Ebene unter „Wer den Anstoß gibt“, mit Zuruf, Uhr und Ereignis. Für einen festen Ablauf gilt dieselbe Einteilung.

Die Schritte. Ein Ablauf ist eine Folge von Bausteinen, bei n8n heißen sie Knoten, die einer nach dem anderen laufen (externe Seite, docs.n8n.io) und sich verzweigen, zusammenführen oder wiederholen können. Welche Wege es gibt, steht dabei im Ablauf selbst. Ein Modellschritt kann höchstens die Antwort liefern, nach der eine Verzweigung wählt, etwa eine Kategorie; den Weg dorthin hat jemand vorher angelegt.

Der Modellschritt. Einer der Knoten ruft ein Modell auf, mit einer festen Anweisung und der Eingabe aus dem Schritt davor. Damit der nächste Knoten mit der Antwort arbeiten kann, verlangt man sie in fester Form, meist als Felder mit festen Namen.

Das Ende. Das Ergebnis landet irgendwo: in einer Tabelle, in einer Nachricht, in einer Warteschlange, in der ein Mensch freigibt. Jeder einzelne Durchlauf heißt bei n8n eine Ausführung (externe Seite, docs.n8n.io).

Der Rechnungseingang, Schritt für Schritt

Das Beispiel, das diesen Pfad begleitet, ist der Eingang einer Rechnung. Jeder Betrieb kennt ihn, und an ihm lassen sich alle vier Teile zeigen.

Eine Mail mit einem PDF trifft ein, das ist der Auslöser. Ein Schritt ohne Modell legt den Anhang ab und vergibt eine Nummer. Dann liest der Modellschritt das PDF und gibt sechs Felder zurück: Absender, Rechnungsnummer, Datum, Nettobetrag, Steuerbetrag, Gesamtbetrag. Ein weiterer Schritt ohne Modell rechnet nach, ob Nettobetrag und Steuerbetrag den Gesamtbetrag ergeben, und sieht nach, ob der Absender als Lieferant bekannt ist. Erst danach erscheint die Rechnung in der Liste, in der jemand sie zur Zahlung freigibt.

Von fünf Schritten ist einer ein Modellaufruf. Die Prüfung dahinter steht im Programm, und sie ist der Grund, warum man dem Ergebnis trauen kann. Liest das Modell eine Ziffer in einem der Beträge falsch, geht die Summe nicht mehr auf, und die Rechnung landet bei einem Menschen statt in der Liste.

Ein Ablauf von dieser Seite

Unter Aktuelles erscheinen jeden Morgen Kurzmeldungen, die ein solcher Ablauf schreibt. Wie er gebaut ist, steht im Bericht über den Meldungsautomaten: Ein Skript sammelt Funde ohne Modell, ein Sprachmodell stuft sie in einem Aufruf ein und schreibt die Meldung im nächsten, Code zwischen den Aufrufen prüft jede Zahl und jedes Zitat gegen das Material, und am Ende gibt ein Mensch frei. Der Bericht nennt die Kosten je Meldung und die Pannen aus zehn Wochen Betrieb.

Ein zweites Stück zeigt die andere Hälfte der Frage. In der eigenen Texterkennung entscheidet eine Regel, ob für eine Seite überhaupt ein Modell nötig ist: Steht im PDF schon genug lesbarer Text, wird er direkt übernommen. Von 1205 erkannten Blöcken kamen 685 auf diesem Weg zustande, ganz ohne Modell.

Was ohne Modell ginge

Diese Frage stellt jedes Kapitel des Pfads, und die Hersteller stellen sie selbst. Anthropic empfiehlt, die einfachste mögliche Lösung (externe Seite, anthropic.com) zu suchen und erst mehr zu bauen, wenn es nötig wird. Für viele Anwendungen reiche meist ein einzelner Modellaufruf, dem man nachgeschlagenes Material und Beispiele mitgibt. OpenAI schließt die drei Merkmale im Leitfaden (externe Seite, cdn.openai.com) mit dem Hinweis, dass ohne sie eine deterministische Lösung genügen könne.

Für den Ablauf heißt das: Jeder Modellschritt muss sich gegen eine Regel behaupten. Wo die Eingabe schon eine feste Form hat, etwa eine elektronische Rechnung mit maschinenlesbaren Feldern, braucht es ihn gar nicht. Wie ein Ablauf eine solche Rechnung erkennt und ohne Modell liest, steht in Kapitel 02.

Das Wort auf der Produktseite hilft nicht weiter

Wer nach einem Werkzeug sucht, findet bei den bekannten Anbietern beides. Die Startseite von n8n (externe Seite, n8n.io) bewirbt Abläufe, die jede Entscheidung eines Modells sichtbar machen und bei Bedarf einen Menschen freigeben lassen, und im Glossar (externe Seite, docs.n8n.io) stehen inzwischen Agenten als eigene Objekte außerhalb jedes Ablaufs, als Vorschau. Zapier beschreibt sich als Plattform ohne Programmierung (externe Seite, zapier.com), auf der Abläufe, Agenten und Chatprogramme nebeneinander laufen. UiPath beschreibt seine Roboter inzwischen auch als Aus­füh­rungs­schicht für Agenten (externe Seite, uipath.com).

Gezählt sind hier drei Hersteller. Bei allen dreien sagt das Wort „Automatisierung“ nichts darüber, welche Bauform man bekommt. Das entscheidet die Prüffrage aus Agenten und Harness, Kapitel 01, angewandt auf den einzelnen Ablauf.

Die erste Ebene hat den Ablauf mit einem Modellschritt beschrieben. Diese sieht sich an, wie die Hersteller ihn einordnen, welche Formen er annimmt, wenn mehrere Modellaufrufe zusammenkommen, und an welchen Stellen er sich anders verhält als ein Ablauf ganz aus Code.

Drei Hersteller, drei Zählweisen

Wer Unterlagen verschiedener Anbieter nebeneinanderlegt, liest dasselbe Wort in drei Bedeutungen.

Anthropic zählt den festen Ablauf mit. Im Aufsatz über wirksame Agenten (externe Seite, anthropic.com) heißen Abläufe und Agenten gemeinsam agentische Systeme, und die Trennung zwischen beiden ist eine der Bauform innerhalb dieser Klasse.

OpenAI nimmt ihn ausdrücklich heraus. Der Leitfaden zum Bau von Agenten (externe Seite, cdn.openai.com) zählt auf Seite 4 Anwendungen, die ein Modell einbinden, es aber den Ablauf nicht steuern lassen, ausdrücklich nicht zu den Agenten, und nennt als Beispiele einfache Chatprogramme, Einzelaufrufe und Stim­mungs­klas­si­fi­ka­toren. Ein Ablauf mit Modellschritt fällt nach dieser Zählung aus der Klasse heraus, die bei Anthropic beide umfasst.

n8n zieht dieselbe Linie wie Anthropic und benennt sie mit eigenen Knotentypen. Eine Kette folgt einer vorher festgelegten Folge von Aufrufen (externe Seite, docs.n8n.io), ein Agent lässt ein Sprachmodell wählen, was als Nächstes geschieht. Dazu kommt eine Eigenheit des Produkts: Keiner der Kettenknoten hat ein Gedächtnis (externe Seite, docs.n8n.io). Wer in einem Ablauf einen Gesprächsverlauf braucht, nimmt laut Doku den Agentenknoten, auch wenn die Reihenfolge sonst festliegt.

Für eine Beurteilung heißt das: zuerst die Zählweise klären, dann die Aussage lesen. Ein Satz über „Agenten“ in einer Unterlage von OpenAI meint etwas anderes als derselbe Satz bei Anthropic, und ein Agentenknoten in n8n kann an einer Stelle stehen, die nach der Prüffrage aus Agenten und Harness, Kapitel 01 ein fester Ablauf ist.

Fünf Bauformen

Sobald mehr als ein Modellaufruf im Ablauf steht, wiederholen sich wenige Muster. Anthropic beschreibt im selben Aufsatz fünf, je mit einer Angabe, wann sie passen.

Die Angaben in der rechten Spalte folgen dem Aufsatz (externe Seite, anthropic.com), der zu jeder der fünf Bauformen eigens sagt, wann sie passt.

Zwei Stellen darin verdienen einen zweiten Blick.

Die Prüfung in der Kette ist Programmcode. Zwischen die Glieder lassen sich laut Anthropic programmierte Prüfungen (externe Seite, anthropic.com) setzen, die feststellen, ob der Vorgang noch auf Kurs ist. Das ist die Bauform des Meldungsautomaten dieser Seite: Zwischen dem Aufruf, der einstuft, und dem, der schreibt, verwirft Code jeden Vorschlag, dessen Beleg nicht aus der eigenen Sammlung stammt.

Bei der Weiche muss das einordnende Glied kein Sprachmodell sein. Anthropic lässt ausdrücklich offen, ob ein Sprachmodell einstuft oder ein herkömmliches Klas­si­fi­ka­ti­ons­ver­fahren (externe Seite, anthropic.com). Stehen die Kategorien fest und liegen genug beschriftete Beispiele vor, ist ein kleiner Klassifikator, der nur diese eine Aufgabe gelernt hat, schneller und billiger. Der Beitrag über Ent­schei­dungs­mo­delle sagt das und beschreibt, wo ein Modell dazwischen passt, das aus einer mitgegebenen Liste von Antworten wählt.

Der Verteiler steht auf der Grenze. Welche Teile anfallen, bestimmt das verteilende Modell erst anhand der Eingabe, und trotzdem gilt er bei Anthropic als Ablauf, weil im Programm steht, wer zerlegt und wer verteilt. Die Begründung steht in Agenten und Harness, Kapitel 01.

Die Form sichert die Schnittstelle, den Inhalt der eigene Code

Damit der Schritt nach dem Modell arbeiten kann, muss die Antwort eine feste Form haben. Dafür gibt es eine eigene Einstellung der Schnittstelle. Bei Anthropic heißt sie strukturierte Ausgabe und erzwingt laut Doku (externe Seite, platform.claude.com) eine Antwort nach dem mitgegebenen Schema, indem die Erzeugung selbst eingeschränkt wird. Ohne sie kann das Modell fehlerhaftes JSON liefern, an dem das nachfolgende Programm scheitert.

Dass ein gültiges Schema nichts über den richtigen Betrag sagt, steht in Grundkurs, Kapitel 15. Für einen Ablauf kommen zwei Einschränkungen dazu, die dieselbe Doku unter ungültigen Ausgaben nennt. Die Garantie gelte in den meisten Fällen (externe Seite, platform.claude.com). Lehnt das Modell eine Anfrage ab, hat die Ablehnung Vorrang vor dem Schema; bricht die Antwort an der Höchstzahl an Token ab, ist sie unvollständig. In beiden Fällen kommt eine Antwort zurück, die nicht zum Schema passt, im ersten sogar mit einem Statuscode, der Erfolg meldet. Ein Ablauf, der nur auf den Statuscode achtet, reicht diese Antwort an den nächsten Schritt weiter. Abfangen lässt sich das am Feld, das den Grund für das Ende der Antwort angibt. Eine solche Ablehnung kann das Schema selbst auslösen. Fragt eines seiner Felder nach dem Denkweg des Modells, kann das laut Doku zu einer Ablehnung der Kategorie reasoning_extraction führen. Die Doku rät stattdessen zu einer kurzen Erklärung. Was ein Ablauf mit einer Ablehnung macht, steht in Kapitel 05.

Dazu kommt eine Grenze des Schemas selbst. Wertebereiche für Zahlen, also ein Mindest- oder Höchstwert, unterstützt die strukturierte Ausgabe laut derselben Seite (externe Seite, platform.claude.com) nicht. Dass ein Rechnungsbetrag positiv ist und die Summe aus Netto und Steuer stimmt, prüft deshalb der Schritt danach. Im Meldungsautomaten ist es eine Regel im Code, die jede Zahl einer fertigen Meldung im Material sucht.

Ein Ablauf aus Code wird gelesen, einer mit Modellschritt gemessen

Die Doku von n8n begründet in einem Satz, warum ein Ablauf mit Modellschritt eine eigene Prüfung braucht: Modelle unterscheiden sich grundlegend von Code (externe Seite, docs.n8n.io). Code verhält sich deterministisch und lässt sich durchdenken, ein Modell muss man messen, indem man Daten hindurchschickt und die Ausgabe ansieht. Warum dieselbe Eingabe nicht immer dieselbe Ausgabe ergibt, erklärt Grundkurs, Kapitel 12; wie wenig man in ein Modell hineinsehen kann, erklärt Beurteilen und Einordnen, Kapitel 06.

Daraus folgt eine Arbeitsweise, die n8n beschreibt und die für jeden Ablauf gilt. Jeder gefundene Fehler wird mit seiner Eingabe zu einem Testfall (externe Seite, docs.n8n.io), und nach jeder Änderung läuft die ganze Sammlung erneut als Regressionstest. Die Bedingung dafür steht in Grundkurs, Kapitel 06, dritte Ebene: Ein Vergleich zwischen alter und neuer Fassung braucht Eingaben und ein Kriterium, das vorher feststeht.

Beim Rechnungseingang heißt das: Zwanzig echte Rechnungen mit den richtigen Feldern liegen als Sammlung bereit, und wer die Anweisung des Modellschritts ändert oder das Modell wechselt, lässt alle zwanzig erneut laufen. Eine Rechnung, die im Betrieb falsch gelesen wurde, kommt als einundzwanzigste dazu.

Was ein Ablauf spart, auf den niemand wartet

Ein Gespräch braucht seine Antwort sofort. Viele Abläufe brauchen sie nicht: Die Rechnungen eines Tages müssen bis zum nächsten Morgen gelesen sein. Dafür bietet Anthropic die Sta­pel­ver­ar­bei­tung (externe Seite, platform.claude.com) an, bei der viele Anfragen gesammelt abgeschickt werden. Sie eignet sich laut Doku für Aufgaben ohne Eile, die meisten Stapel sind in weniger als einer Stunde fertig, und die Kosten sinken um die Hälfte. Läuft ein Stapel nicht binnen 24 Stunden durch, verfällt er.

Das ist eine Eigenschaft der Automatisierung, die es im Chatfenster nicht gibt. Ob sie sich lohnt, hängt an der Frist des Ablaufs: Wer bis zum Morgen Zeit hat, zahlt den halben Preis, wer auf eine Antwort in Sekunden wartet, kann sie nicht nutzen. Was ein echter Ablauf mit Modellschritten im Betrieb kostet, zeigt der Meldungsautomat mit Zahlen je Lauf und je Meldung.

Die beiden Ebenen davor haben den Ablauf als Technik beschrieben. Hier geht es um die Fragen, die ein Entscheider vor dem Bau stellt: was das Recht zu einem Modellschritt sagt, der über Menschen entscheidet, an welcher Stelle ein Mensch freigibt, wer den Ablauf überhaupt baut, wie man Messungen mit diesem Thema im Namen liest, und was ein Baukasten außer seinen Knoten mitbringt.

Wenn der Modellschritt über Menschen entscheidet

Ein Modellschritt, der eine Rechnung liest, betrifft eine Buchung. Einer, der eine Bewerbung einordnet, einen Kreditantrag bewertet oder über eine Kündigung befindet, betrifft eine Person. Für diesen Fall hat die Datenschutz-Grundverordnung eine eigene Vorschrift.

Nach Artikel 22 (externe Seite, eur-lex.europa.eu) hat jede Person das Recht, keiner Entscheidung unterworfen zu werden, die ausschließlich auf automatisierter Verarbeitung beruht und ihr gegenüber rechtlich wirkt oder sie ähnlich erheblich trifft. Absatz 2 nennt drei Ausnahmen: Die Entscheidung ist für einen Vertrag mit der Person erforderlich, ein Gesetz erlaubt sie mit Schutz­vor­keh­rungen, oder die Person hat ausdrücklich eingewilligt. In zwei dieser Fälle, Vertrag und Einwilligung, verlangt Absatz 3 Schutzmaßnahmen, und mindestens das Recht, das Eingreifen eines Menschen zu erwirken, den eigenen Standpunkt darzulegen und die Entscheidung anzufechten.

Der Angelpunkt ist das Wort „ausschließlich“. Ein Ablauf, an dessen Ende ein Mensch freigibt, scheint auf den ersten Blick aus Absatz 1 herauszufallen. Der Europäische Gerichtshof hat den Begriff der Entscheidung aber auf einen Wert erstreckt, über dessen Folgen am Ende ein anderer befindet. Im Urteil zur Schufa (externe Seite, eur-lex.europa.eu) vom 07.12.2023 genügte ein Wahr­schein­lich­keits­wert, den eine Wirt­schafts­aus­kunftei automatisch über die Fähigkeit einer Person errechnet, künftige Zahlungen zu leisten, sofern ein Dritter, der ihn übermittelt bekommt, maßgeblich davon abhängen lässt, ob er einen Vertrag mit der Person schließt, durchführt oder beendet. Dass am Ende formal ein anderer entscheidet, nahm den Wert also nicht aus der Vorschrift.

Für die Bauform folgt daraus eine Vorsicht. Eine Freigabe am Ende ist nur dann eine Stelle, an der ein Mensch entscheidet, wenn er dort mehr tut als übernehmen, was der Modellschritt vorgibt. Wie viel mehr genügt, regelt der Verordnungstext nicht, und das Urteil betrifft einen Bewertungswert, der an Dritte geht. Beschrieben ist hier die Normlage. Eine Rechtsberatung ersetzt das nicht, und wer einen solchen Ablauf baut, klärt ihn vorher mit der Stelle, die im eigenen Haus für den Datenschutz zuständig ist. Für Hochrisiko-Systeme kommen die Pflichten der KI-Verordnung hinzu, die KI jenseits der Sprachmodelle, Kapitel 12 beschreibt.

Wo die Freigabe sitzt

Eine Freigabe kann an zwei Stellen im Ablauf stehen. Am Ende, wie beim Meldungsautomaten: Alles läuft durch, und nichts wird sichtbar, bevor ein Mensch es freigibt. Oder vor einem einzelnen Werkzeug: In n8n lässt sich für jedes Werkzeug eines Agentenknotens eine menschliche Freigabe (externe Seite, docs.n8n.io) verlangen, der Ablauf hält an und wartet, bis jemand zustimmt oder ablehnt.

Die Doku nennt vier Fälle, in denen das sinnvoll ist: unumkehrbare Handlungen, Vorgaben einer Aufsicht, Entscheidungen von hohem Wert, und eine Anlaufzeit, in der man dem Ablauf erst Vertrauen schenken will. Für den letzten Fall empfiehlt sie, mit Freigabe zu beginnen und die Aufsicht zurückzunehmen, wenn das Vertrauen wächst.

Hier lohnt der Vergleich mit Agenten und Harness, Kapitel 01, zweite Ebene. Dort stehen vier Stufen der Aufsicht mit der Regel, dass sie keine Reifegrade sind: Was unumkehrbar ist, bleibt dauerhaft auf der untersten Stufe. Beide Aussagen lassen sich verbinden. Die Aufsicht zurückzunehmen ist eine Möglichkeit für die Werkzeuge, deren Folgen sich zurückholen lassen. Für eine Zahlung, eine Nachricht nach draußen oder das Löschen von Daten bleibt die Freigabe dauerhaft im Ablauf.

Wer den Ablauf baut

Ein Modell kann an zwei Stellen in die Automatisierung kommen, und die Forschung trennt sie. Die Arbeit ProAgent (externe Seite, arxiv.org) von 2023 nennt die herkömmliche Automatisierung RPA und zählt in ihrer Einleitung auch Baukästen wie n8n und Zapier dazu. Sie beschreibt diese Automatisierung als schwach bei Aufgaben, die menschenähnliches Urteil verlangen, und zwar sowohl beim Entwurf eines Ablaufs als auch bei Entscheidungen während der Ausführung. Ihr Vorschlag verlegt beides auf Agenten. Auf ihrer Seite ist sie als laufende Arbeit vermerkt, sie ist also ein Entwurf. Wie verschieden Quellen das Wort RPA zählen, steht in Kapitel 04.

Für die Praxis ist die Trennung selbst nützlicher als der Vorschlag. Ein Agent kann den Ablauf bauen, und das Ergebnis ist trotzdem ein fester Ablauf, den ein Mensch lesen und prüfen kann, bevor er in Betrieb geht. n8n hat dafür einen Assistenten (externe Seite, docs.n8n.io), der Abläufe aus natürlicher Sprache anlegt, bearbeitet und testet, derzeit als Vorschau.

Die Bauform verbindet die Stärken beider Seiten: Beim Entwurf sucht ein Agent den Weg, im Betrieb läuft jeden Tag derselbe, aufgeschriebene Ablauf. Wer ihn übernimmt, prüft ihn vor dem ersten Einsatz wie jeden anderen Code. Wie das bei Code aus einem Agenten aussieht, beschreibt Vibe-Coding / Agentic Engineering, Kapitel 07.

Was eine Messung mit „Automation“ im Namen misst

Die Bezeichnung einer Messung sagt wenig darüber, welche Bauform sie prüft. AutomationBench, ein Test aus dem Haus Zapier, misst laut Arbeit (externe Seite, arxiv.org) Agenten, die über Schnittstellen mehrerer Geschäfts­an­wen­dungen arbeiten. Das Modell muss die passenden Endpunkte selbst finden, Geschäftsregeln einhalten und am Ende die richtigen Daten in den richtigen Systemen hinterlassen. Bewertet wird nur dieser Endzustand, durch ein Programm. Ein fester Ablauf mit Modellschritt kommt darin nicht vor.

Zwei Fassungen desselben Tests zählen dabei verschieden. Die Arbeit vergibt im Abschnitt 4 keine Teilpunkte, eine Aufgabe zählt nur, wenn sie ganz gelöst ist, und meldet für die besten Modelle vom April 2026 Werte unter 10 Prozent. Artificial Analysis betreibt eine eigene Fassung (externe Seite, artificialanalysis.ai) auf einem nicht öffentlichen Teil mit 657 Aufgaben, lässt bis zu 50 Runden zu und vergibt den Anteil der erreichten Ziele, solange keine Leitplanke verletzt wird. Die 59,9 Prozent, die Mistral für Large 4 (externe Seite, mistral.ai) meldet, beziehen sich auf genau diese 657 Aufgaben und stehen damit auf der Skala von Artificial Analysis. Neben die Zahl aus der Arbeit gehören sie nicht.

Für einen Ablauf, der morgen Rechnungen lesen soll, sagt keine der beiden Zahlen etwas. Was dort zählt, ist die eigene Sammlung von Testfällen aus der zweiten Ebene: dieselben zwanzig Rechnungen, vor und nach jeder Änderung.

Was ein Baukasten mitbringt

Anthropic beurteilt Rahmenwerke für den Bau solcher Systeme zwiespältig. Sie erleichtern den Anfang, legen aber Schichten über die Anweisungen und Antworten, die das Modell tatsächlich sieht, und verleiten dazu, mehr zu bauen als nötig (externe Seite, anthropic.com). Der Rat lautet, mit den Schnittstellen der Modelle direkt anzufangen und bei einem Rahmenwerk den Code darunter zu verstehen. Über dem Aufsatz steht inzwischen ein Hinweis des Herstellers, dass sich vieles an der beschriebenen Werkzeuglage seit Dezember 2024 verändert hat. Er gilt der Werkzeuglage; die Bauformen beschreibt der Aufsatz unabhängig von einzelnen Werkzeugen.

Ein Ablaufbaukasten wie n8n ist ein solches Rahmenwerk mit grafischer Oberfläche, und die Warnung gilt dort genauso: Wer nicht sieht, welche Anweisung ein Knoten an das Modell schickt, kann einen falschen Modellschritt nur schwer finden.

Vor der Technik steht für ein Unternehmen allerdings eine andere Frage, die Lizenz. n8n steht unter einer eigenen Lizenz nach dem Fair-Code-Modell (externe Seite, docs.n8n.io). Erlaubt ist der Einsatz für interne Geschäftszwecke sowie für nicht kommerzielle und private Zwecke. Die Auskunft des Herstellers zur häufigsten Frage nennt eine Bedingung: n8n wird nicht Kunden bereitgestellt, damit diese eigene Konten verbinden und Abläufe bauen. Wer genau das vorhat, liest die Lizenz vor dem ersten Ablauf.

Was passiert, wenn ein Schritt mitten im Ablauf scheitert, ob ein zweiter Lauf doppelt bucht und wie ein Ablauf wieder aufsetzt, steht in Kapitel 05.