Eine bessere Teamkoordination führt zu reibungsloseren Abläufen – so wird es uns zumindest gesagt. In der Realität sieht es jedoch anders aus.
Produkt-, Vertriebs- und Marketingteams verbringen die Hälfte ihres Tages mit der Synchronisierung von Kalendern, dem Wechsel zwischen speziellen Tools und der Verfolgung von Updates. Dieses System ist störend und kostet Zeit, die für wertschöpfende Arbeit genutzt werden sollte.
KI-Agenten können zwar repetitive Aufgaben automatisieren, aber ihr Einsatz in Silos schadet mehr, als dass er nützt. Er verlagert das Chaos von den Menschen auf die Software. So könnte beispielsweise Ihr Support-Agent eine E-Mail mit dem Betreff „Feature behoben” versenden, bevor der Produktagent dies überhaupt bestätigt hat.
Um Ihre Teams wirklich zu koordinieren, müssen Sie zunächst Ihre Agenten koordinieren. Das bringt uns zu... 🥁 KI-Agenten-Orchestrierung.
Was ist die Orchestrierung von KI-Agenten?
KI-Agenten-Orchestrierung ist der Prozess der Koordination mehrerer spezialisierter KI-Agenten, damit diese als Team zusammenarbeiten. Dazu gehört ein Orchestrator-Agent, der die Abfolge von Aufgaben, die Kommunikation und den Datenfluss zwischen mehreren spezialisierten Agenten steuert.
📌 Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein kleines Einzelhandelsunternehmen. Sie haben drei KI-Agenten, von denen jeder sich speziell auf sein Ziel konzentriert, ohne mit den anderen zu kommunizieren:
- Der Bestandsagent: Überwacht Lagerbestände und bestellt automatisch Nachschub, wenn Elemente zur Neige gehen.
- Der Marketing-Agent: Scant Ihre Produktliste und verfasst Social-Media-Anzeigen, um den Umsatz zu steigern.
- Der Versandagent: Erstellt Etiketten und plant Kuriere, sobald eine Bestellung bezahlt wurde.
Da diese einzelnen Agenten unabhängig voneinander arbeiten, kommt es häufig zu Fehlern.
Wie das?
- Der Marketing-Agent sieht möglicherweise ein Element mit hoher Nachfrage und startet eine groß angelegte Werbekampagne, ohne zu wissen, dass der Bestandsagent dieses Element gerade als „nicht vorrätig“ gekennzeichnet hat.
- Oder wenn ein Kunde eine Bestellung storniert, stoppt der Versandagent das Paket, aber der Bestandsagent aktualisiert die Lagerbestände nicht.
Die Orchestrierung von KI-Agenten rationalisiert dieses Chaos. Ein zentraler Controller oder Orchestrator übernimmt die Synchronisierung aller einzelnen Agenten, sodass sie logisch zum Workflow beitragen.
⚖️ Kennen Sie den Unterschied: /AI-Orchestrierung und /AI-Agenten-Orchestrierung klingen ähnlich, sind jedoch zwei unterschiedliche Konzepte:
- KI-Orchestrierung: Der umfassende Prozess der Koordination mehrerer KI-Komponenten wie Machine-Learning-Modelle, große Sprachmodelle (LLMs), Datenpipelines, APIs und andere Infrastrukturen. Das Ziel besteht darin, aus unverbundenen KI-Tools einen strukturierten Workflow aufzubauen.
- KI-Agenten-Orchestrierung: Ein Teilbereich der KI-Orchestrierung, der sich auf die Koordination autonomer KI-Agenten konzentriert. Er ermöglicht es mehreren KI-Agenten, gemeinsam an komplexen, zielorientierten Aufgaben zu arbeiten.
⭐ Bonus: Wie sieht das in der Praxis aus? Dieses Video über Agent-Workflow-Orchestratoren vermittelt Ihnen einen besseren Eindruck davon.
📮 ClickUp Insight: 40 % unserer Umfrageteilnehmer geben an, dass sie neugierig sind, aber noch nicht genau wissen, was unter einem „Agenten” zu verstehen ist.
Das zeigt, wie schnell sich die Idee der Agenten verbreitet, aber auch, wie abstrakt diese Kategorie in der Praxis noch immer ist. Viele tools behaupten, theoretisch agentenbasiert zu sein, können aber nicht wirklich in die tägliche Arbeit integriert werden.
Super-Agenten in ClickUp en sind im Workspace integriert und können innerhalb der von Ihnen festgelegten Regeln und Genehmigungen autonom arbeiten. Das Beste daran? Es sieht weniger nach „KI” aus, sondern eher wie ein virtueller Teamkollege, der still und leise dafür sorgt, dass die Arbeit im Zeitplan bleibt.
Warum die Orchestrierung von KI-Agenten für Teams wichtig ist
Die meisten Geschäftsprozesse erstrecken sich über mehrere Abteilungen und tools.
Nehmen wir das Onboarding von Clients als Beispiel: Der Vertrieb bearbeitet Verträge im CRM, die Finanzabteilung nutzt das ERP für die Rechnungsstellung und der Erfolg richtet das Konto ein.
Nun klingt es ideal, einzelne Agenten einzusetzen, um jeden Schritt zu automatisieren – einer kümmert sich um die Vertragsunterzeichnung, der andere um das Setup des Kontos.
Dieser Ansatz birgt jedoch erhebliche Risiken:
- Keine Reduzierung der Tool-Vielfalt: Isolierte Agenten arbeiten innerhalb bestehender Silos, sodass Ihre unzusammenhängende Tool-Umgebung und die Tool-Vielfalt weiterhin Probleme darstellen, die Sie lösen müssen.
- Manuelle Datenübertragung: Sie müssen Daten weiterhin manuell zwischen Agenten übertragen, da diese Kontext oder Dateien nicht nativ freigeben können.
- Ausführungsfehler: Isolierte Agenten verursachen Doppelarbeit, verpasste Übergaben und Dateninkonsistenzen, die den gesamten Prozess verzögern.
- Agentenflut: Die Verwaltung Dutzender einzelner Agenten wird genauso komplex und fragmentiert wie die Verwaltung der ursprünglichen tools.
Eine Orchestrierungsebene optimiert und zentralisiert die Interaktionen zwischen Agenten. Als Auslöser für die Aktivierung von Agent B wird Agent A verwendet, sobald dieser fertig ist. Der Orchestrator übernimmt die Übergabe automatisch.
Dadurch wird sichergestellt, dass Daten sofort zwischen den Abteilungen fließen und Workflows nicht fragmentiert werden.
🔔 Erinnerung: KI-Agenten-Orchestrierung ≠ Multi-Agenten-Orchestrierung
Multi-Agent-Orchestrierung ist die Koordination mehrerer Agenten innerhalb einer einzigen Plattform. KI-Agenten-Orchestrierung ist die übergeordnete Verwaltung von Agenten über den gesamten Tech-Stack Ihres Unternehmens hinweg. Sie stellt eine Verbindung zwischen verschiedenen Arten von KI-Agenten über verschiedene Software-Apps her, um einen vollständigen Geschäftsprozess von Anfang bis Ende abzuschließen.
Die vier Arten der KI-Agenten-Orchestrierung
Es gibt vier Hauptmethoden, um KI-Agenten innerhalb der Orchestrierungsebene zu organisieren. Der richtige Ansatz hängt von Ihren Aufgabeanforderungen ab, z. B. davon, ob Sie eine strenge behördliche Aufsicht oder Echtzeit-Reaktionsfähigkeit benötigen.
Sehen wir uns die vier Typen und ihre Einsatzmöglichkeiten an:
1. Zentralisierte Orchestrierung
Hier verwaltet ein einziger Master-Agent oder Supervisor Alles. Er empfängt die Anfrage des Benutzers, entscheidet, welche spezialisierten Unteragenten benötigt werden, weist ihnen Aufgaben zu und überprüft ihre Ergebnisse, bevor er die endgültige Antwort gibt.
✅ Am besten geeignet für: Stark regulierte Branchen (wie Finanzen oder Gesundheitswesen), in denen jeder Schritt überprüfbar und vorhersehbar sein muss.
2. Dezentrale Orchestrierung
Bei der dezentralen Orchestrierung gibt es keinen einzigen Orchestrator. Stattdessen sind alle Agenten mit einem gemeinsamen Regelwerk oder einer gemeinsamen Orchestrierungslogik programmiert und kommunizieren direkt miteinander.
Sie verhandeln den nächsten Schritt auf der Grundlage der Verfügbarkeit und spezifischen Fachkenntnisse des Agenten.
✅ Am besten geeignet für: Hochgeschwindigkeits-Echtzeitsysteme (wie Sprachassistenten), da es den Mittelsmann überflüssig macht und Agenten direkt miteinander kommunizieren können.
3. Hierarchische Orchestrierung
Dies ist eine komplexere Version des Supervisor-Modells. Es verwendet eine mehrschichtige Struktur: Ein Agent der obersten Ebene verwaltet mehrere Agenten der mittleren Ebene, und jeder Agent der mittleren Ebene verwaltet sein eigenes Team von spezialisierten Worker-Agenten.
✅ Am besten geeignet für: Großunternehmen, in denen die Aufgaben zu umfangreich sind, um von einem einzigen Vorgesetzten verwaltet zu werden.
4. Föderierte Orchestrierung
Bei der föderierten Orchestrierung arbeiten unabhängige KI-Agenten – oft aus verschiedenen Organisationen – zusammen, um ein Ziel zu erreichen, ohne ihre privaten Daten freizugeben.
Es gibt keinen Chef oder Orchestrierungsagenten. Stattdessen einigen sich mehrere Agenten aus verschiedenen Abteilungen (oder sogar verschiedenen Unternehmen) auf einen gemeinsamen Kommunikationsstandard, um zusammenzuarbeiten.
✅ Am besten geeignet für: Unternehmensübergreifende Partnerschaften oder Lieferkettenmanagement, bei denen verschiedene Unternehmen sensible Daten koordinieren müssen.
⭐ Als Inspiration finden Sie hier drei auf Terminplanung spezialisierte Super-Agenten in Aktion:
So funktioniert die Orchestrierung von KI-Agenten
Ein Master-Agent oder ein Agent einer höheren Ebene verwaltet die anderen – das ist leicht zu verstehen.
Aber wie funktioniert das, wenn es keinen Supervisor gibt (wie in dezentralen oder föderierten Modellen)?
Der Orchestrierungsprozess, mit oder ohne zentralen Orchestrator, umfasst mehrere Schritte 👇
Schritt 1: Aufgabenzersetzung
🤝 Mit Orchestrator: Der Supervisor (entweder der übergeordnete Agent oder der Master-Agent) erhält das Ziel, analysiert es und entwirft den vollständigen Ausführungsplan. Er unterteilt die Hauptaufgabe in Teilaufgaben und legt die Ausführungsreihenfolge fest.
📌 Beispiel: Angenommen, Sie setzen Agenten ein, um automatisch ein neues Feature in der App zu starten. Der Supervisor unterteilt dieses Ziel in spezielle Teilaufgaben: Der Entwickler-Agent erstellt die Benutzeroberfläche, der QA-Agent schreibt Testfälle und der Marketing-Agent entwirft Release-Notizen.
Da dieser Prozess dynamisch ist, kann der Vorgesetzte die Reihenfolge in Echtzeit anpassen. Wenn es sich bei dem „Feature“ tatsächlich nur um eine Fehlerbehebung handelt, wird der Marketing-Schritt automatisch übersprungen.
👉🏼 Ohne Orchestrator: In diesem Fall ist die Orchestrierungslogik direkt in die KI-Agenten integriert. Sie nehmen eine Aufgabe auf der Grundlage ihrer eigenen Überlegungen auf und zerlegen sie in Echtzeit in Teilaufgaben, wodurch ein Pfad entsteht, der bis zu diesem Zeitpunkt noch nicht existierte.
Schritt 2: Intelligentes Routing
🤝 Mit Orchestrator: Der Supervisor bewertet die Fähigkeiten der verfügbaren Worker-Agenten in Echtzeit und weist die Aufgaben dem am besten geeigneten Spezialisten zu (z. B. Weiterleitung einer Codierungsaufgabe an einen Python-Agenten).
👉🏼 Ohne Orchestrator: Agenten arbeiten auf verschiedene Weise ohne Master-Agent zusammen. Eine Methode ist das Blackboard-System, bei dem Agenten einen gemeinsamen Space auf verfügbare Aufgaben überwachen und diejenigen übernehmen, für deren Ausführung sie qualifiziert sind. Eine andere Methode ist das semantische Routing, bei dem Agenten Aufgaben basierend auf der Bedeutung der Anfrage annehmen.
👀 Wussten Sie schon? Agenten können auch um Aufgaben „bieten”, indem sie ihre Konfidenzwerte freigeben. Wenn Agent A für ein bestimmtes Problem einen Konfidenzgrad von 95 % angibt, während Agent B 65 % angibt, erhält Agent A den Auftrag.
Agenten können auch mit folgenden Methoden bieten:
- Voraussichtliche Kosten
- Geschätzte Dauer
- Verfügbarkeit von Ressourcen
- Nutzen oder Belohnung
Schritt 3: Kontextmanagement
🤝 Mit Orchestrator: Der Supervisor fungiert als zentraler Speicher-Hub. Er führt eine Auswahl der relevanten Informationen vom vorherigen Agenten an den nächsten durch, sodass der neue Agent nicht mit unnötigen Daten überflutet wird.
👉🏼 Ohne Orchestrator: Wenn Agent A fertig ist, fügt er seine Ergebnisse als neuen Kontext hinzu und sendet sie an Agent B. Agent B verfügt nun über die vollständige Historie der bisherigen Ereignisse, sodass bei der Übergabe keine Informationen verloren gehen.
Schritt 4: Ausführung und Überwachung
🤝 Mit Orchestrator: Der Supervisor überwacht die Qualität der Ergebnisse jedes Agenten. Wenn ein Agent versagt oder Halluzinationen hat, erkennt der Supervisor dies, fordert eine Wiederholung an oder leitet die Aufgabe an einen anderen Agenten weiter.
👉🏼 Ohne Orchestrator: Agenten nutzen Selbstreflexion und Peer-Review. Sie sind so programmiert, dass sie ihre eigene Arbeit und die ihrer Kollegen doppelt überprüfen, bevor sie zum nächsten Schritt übergehen. Wenn beispielsweise Agent B fehlerhafte Daten von Agent A erhält, lehnt er die Aufgabe ab und sendet sie zurück.
Schritt 5: Vorbereitung der Ergebnisse
🤝 Mit Orchestrator: Alle Agenten senden ihre fertigen Teile an den Supervisor zurück. Der Supervisor bereinigt die Daten, gibt dem Abschlussbericht ein Format und präsentiert ihn dem Benutzer.
👉🏼 Ohne Orchestrator: Das Endergebnis ist oft nur das Ergebnis des letzten Agenten in der Kette. Handelt es sich um ein Multi-Agenten-System, stimmen die Agenten ab, um sich auf ihre Ergebnisse zu einigen und diese zusammenzuführen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
📚 Lesen Sie auch: Arten von KI-Agenten, die Ihre Geschäftseffizienz steigern
🧠 Wissenswertes: Archytas, ein Mathematiker aus dem antiken Griechenland, baute eine Holztaube, die tatsächlich fliegen konnte. Sie nutzte komprimierten Dampf, um sich etwa 200 Meter weit fortzubewegen. Dieser mechanische Vogel gilt als einer der frühesten Versuche, ein autonomes Gerät zu entwickeln, das sich ohne manuelles Eingreifen fortbewegen konnte.
Vorteile der KI-Agenten-Orchestrierung
Da Unternehmen sich darauf konzentrieren, Agenten für den Einsatz in verschiedenen Workflows zu befähigen, entwickelt sich die Orchestrierung von KI-Agenten zum Rückgrat skalierbarer, autonomer Arbeit. Hier sind fünf Gründe, warum Sie deren Implementierung priorisieren sollten:
- Automatisierte Aufgabenverteilung: Wenn ein Agent einen Schritt abgeschlossen hat, erhält der nächste Agent automatisch den richtigen Kontext. Ihr Workflow läuft ohne Verzögerungen oder manuelle Nachbearbeitung weiter.
- Erhöhte Effizienz und Genauigkeit bei der Bearbeitung von Aufgaben: Intelligentes Task-Routing (wie in einem zentralisierten Setup) stellt sicher, dass Aufgaben basierend auf den spezifischen Fähigkeiten der Agenten dem richtigen Agenten zugewiesen werden. Automatisierte Übergaben und sequenzielle Orchestrierung eliminieren doppelte Aktionen, Inkonsistenzen zwischen Agenten und Fehler.
- Gemeinsamer Kontext: Koordinierte KI-Agenten teilen sich ein kollektives Gedächtnis, sodass kein Agent nach Informationen fragen muss, die bereits bereitgestellt wurden. Wenn sich also das Budget eines Kunden in den Unterlagen eines Vertriebsmitarbeiters ändert, werden alle anderen Agenten im System sofort darüber informiert.
- Verbesserte Produktivität von Mitarbeitern und Teams: Mitglieder des Teams müssen keine Zeit mehr für die Überwachung des Agentenverhaltens, das Verschieben von Daten oder das Verfolgen von Updates aufwenden. Sie können sich auf Innovation, übergeordnete Strategien und Entscheidungsfindung konzentrieren.
- Skalierbarkeit: Ein orchestriertes System kann 100 Aufgaben genauso einfach bewältigen wie 10. Selbst wenn Ihr Betrieb wächst, bleiben alle anderen Agenten synchronisiert, und niemand muss sie manuell koordinieren.
📮 ClickUp Insight: Nur 10 % unserer Umfrageteilnehmer nutzen regelmäßig Tools für die Automatisierung und suchen aktiv nach neuen Möglichkeiten zur Automatisierung.
Dies verdeutlicht einen wichtigen ungenutzten Hebel für die Produktivität – die meisten Teams verlassen sich immer noch auf manuelle Arbeit, die optimiert oder eliminiert werden könnte.
Mit den KI-Superagenten von ClickUp lassen sich automatisierte Workflows ganz einfach erstellen, selbst wenn Sie noch nie zuvor mit Automatisierung gearbeitet haben. Dank Plug-and-Play-Vorlagen und Befehlen in natürlicher Sprache wird die Automatisierung von Aufgaben für alle Teammitglieder zugänglich!
💫 Echte Ergebnisse: QubicaAMF hat die Zeit der Berichterstellung mithilfe der dynamischen Dashboards und automatisierten Diagramme von ClickUp um 40 % reduziert und so stundenlange manuelle Arbeit in Echtzeit-Einblicke verwandelt.
Häufige Herausforderungen bei der Orchestrierung von KI-Agenten
Die Orchestrierung von KI-Agenten optimiert zwar Workflows, hat aber auch ihre Limite:
| Herausforderung | Was das bedeutet |
| Orchestrierungsabgrund | Multi-Agent-Workflows werden so komplex und unübersichtlich, dass selbst menschliche Agenten sie nicht mehr lösen können. |
| Nicht-Determinismus | LLMs sind unvorhersehbar. Sie können ihnen zweimal denselben Input geben, aber sie liefern möglicherweise zwei unterschiedliche Antworten. |
| Token-Verlust und Latenz | Agenten kommunizieren zu viel miteinander, was zu hohen API-Kosten (Token-Verschwendung) und langsamen Reaktionszeiten führt. |
| Kontextüberlauf | Die Projektgeschichte wird so lang, dass die KI-Agenten ihren Speicher erschöpfen und die ursprünglichen Anweisungen vergessen. |
| Interoperabilität | KI-Agenten verschiedener Anbieter können nicht miteinander kommunizieren, da sie unterschiedliche Sprachen oder Datenformate verwenden. |
✅ Die Lösung? Fügen Sie auf Architekturebene Sicherheitsvorkehrungen hinzu.
Mit fünf bewussten Designentscheidungen können Sie die meisten Fehler bei der Orchestrierung vermeiden:
- Für Orchestrierungsprobleme: Limit die Tiefe der Agenten. Begrenzen Sie Multi-Agent-Ketten auf 3–5 Hops, bevor Sie eine Konsolidierung zu einem einzigen Entscheidungsagenten erzwingen. Wenn die Komplexität zunimmt, gestalten Sie den Workflow neu, anstatt weitere Agenten hinzuzufügen.
- Für Nicht-Determinismus: Führen Sie Validierungsebenen ein. Führen Sie kritische Ausgaben vor der Ausführung durch einen deterministischen Checker (Regel-Engine, Schema-Validierung oder sekundärer Verifizierungsagent).
- Bei Token-Verlust: Legen Sie ein „Budget für Unterhaltungen” fest. Begrenzen Sie den Austausch zwischen Agenten und fassen Sie den Kontext alle paar Runden zusammen, anstatt vollständige Transkripte weiterzugeben.
- Bei Kontextüberlauf: Implementieren Sie eine rollierende Speicherkomprimierung. Fassen Sie lange Historien in einem Zeitraum zu strukturierten Zusammenfassungen mit expliziten Zielen und Einschränkungen zusammen.
- Bei Interoperabilitätsproblemen: Standardisieren Sie ein gemeinsames Schema (JSON-Verträge, Tool-APIs oder Funktionsaufruf-Spezifikationen), damit Agenten in strukturierten Formaten kommunizieren können.
⚠️ Das Grundprinzip: Beschränken Sie, bevor Sie skalieren.
Anwendungsfälle für die Orchestrierung von KI-Agenten für Teams
Sehen wir uns an, wie verschiedene Teams die Orchestrierung von KI-Agenten implementieren, um komplexe Prozesse zu automatisieren:
1. Kunden-Onboarding
Stellen Sie sich vor, Sie haben gerade einen großen neuen Client unter Vertrag genommen. Normalerweise würden Sie die Daten aus dem Vertrag in Ihr Abrechnungssystem kopieren, eine E-Mail an das Technikteam senden, um ein neues Konto einzurichten, und Ordner durchsuchen, um die richtigen Dokumente zu finden.
Mit einem Framework zur Agent-Orchestrierung erstellt ein Agent das neue Konto und richtet die Software-Berechtigungen ein. Ein anderer Agent liest den Vertrag, notiert die spezifischen Ziele und entwirft einen benutzerdefinierten Willkommensleitfaden. Währenddessen überprüft ein dritter Agent den Kalender des Teams, um den besten Zeitpunkt für ein Kickoff-Gespräch zu finden.
Am nächsten Morgen kommen Sie einfach zu einem vollständig vorbereiteten Client und einem geplanten Meeting, wodurch Sie sich stundenlange Routinearbeit sparen.
2. Automatisierte Betrugserkennung
Wenn Sie ein Fintech-Unternehmen leiten, wissen Sie, wie schwierig es ist, verdächtige Zahlungen zu kennzeichnen, wenn jede Minute Tausende von Transaktionen stattfinden.
Durch die Orchestrierung mehrerer spezialisierter KI-Agenten können Sie auf einfache Weise eine strenge, mehrstufige Verteidigung gegen betrügerische Aktivitäten aufbauen.
So geht's:
Ein Transaktionsagent überwacht alle Zahlungen und meldet sofort Anomalien (z. B. einen hohen Kaufbetrag von einem ungewöhnlichen Speicherort). Er löst einen Identitätsagenten aus, um zu überprüfen, ob die letzten Anmeldemuster oder Geräte-IDs des Benutzers mit diesem neuen Verhalten übereinstimmen.
Ist dies nicht der Fall, vergleicht ein Risikoagent das Verhalten mit bekannten Betrugsmethoden und ergreift Korrekturmaßnahmen – beispielsweise die Aussetzung der Zahlung und die Übermittlung eines Codes für die Überprüfung per Text an den Kunden, um fortzufahren.
3. Lieferkettenmanagement
Lieferketten sind sehr volatil. Geopolitische Handelsbarrieren, Naturkatastrophen und Arbeitskräftemangel können den Betrieb plötzlich stören. Es ist unmöglich, mit diesen Herausforderungen allein durch menschlichen Aufwand und Systeme der Verteilung Schritt zu halten.
Ein orchestriertes KI-Agentensystem hilft Ihnen, immer einen Schritt voraus zu sein. Sie können es beispielsweise verwenden für die Synchronisierung Ihrer Reaktion auf Preisspitzen.
Wenn ein Agent einen Preisanstieg von 20 % für einen Rohstoff feststellt, sucht ein zweiter Agent nach Alternativen – beispielsweise den Wechsel zu einem vorab geprüften Backup-Lieferanten. Gleichzeitig passt ein weiterer Agent Ihren Fertigungsplan an, bis die neuen Materialien eintreffen.
Kundenbericht: ClickUp X Bell Direct
😓 Das Problem: „Arbeit über Arbeit” blockierte die tatsächliche Produktivität.
Das Betriebsteam von Bell Direct war überlastet. Jeden Tag bearbeiteten sie mehr als 800 Clients-E-Mails, die alle manuell gelesen, sortiert, kategorisiert und an die richtige Person weitergeleitet werden mussten. Diese Situation beeinträchtigte die Effizienz, Sichtbarkeit und Servicequalität des Teams, obwohl das Unternehmen für seine Clients hervorragende Ergebnisse erzielte.
✅ Die Lösung: Ein einheitlicher Workspace + KI-Agenten, die wie Teamkollegen arbeiten
Anstatt ein weiteres isoliertes Tool hinzuzufügen, entschied sich Bell Direct für ClickUp als zentrale Command-Center-Anwendung. Das Unternehmen konsolidierte alles, von Aufgaben und Dokumenten bis hin zu Prozessen und Wissen, in einem Workspace, in dem die KI über den vollständigen Kontext verfügte. Anstatt sich auf generische Bots oder Vorlagen zu verlassen, setzte das Unternehmen einen Super-Agenten ein, den es „Delegator“ nannte. Dabei handelt es sich um einen autonomen Teamkollegen, der darauf trainiert ist, eingehende Arbeiten zu triagieren:
- Er liest jede E-Mail, die im gemeinsamen Posteingang eingeht.
- Er klassifiziert Dringlichkeit, Clients und Thema mithilfe von KI-gestützten Benutzerdefinierten Feldern.
- Er priorisiert jede Aufgabe und leitet sie in Echtzeit an die richtige Person weiter.
All dies wird ohne manuelle Eingriffe durch menschliche Bediener erledigt.
😄 Die Auswirkungen: Messbare operative Gewinne
- 20 % Steigerung der betrieblichen Effizienz, was bedeutet, dass mit denselben Ressourcen mehr Arbeit schneller erledigt werden kann.
- Kapazitäten im Umfang von zwei Vollzeitmitarbeitern wurden freigesetzt und stehen nun für hochwertige strategische Aufgaben zur Verfügung.
- Über 800 E-Mails von Clients pro Tag werden in Echtzeit sortiert
Der Super Agent leitet die Arbeit nun so weiter, wie es ein Mensch tun würde, jedoch mit der Geschwindigkeit und dem Umfang einer Maschine.
👀 Wussten Sie schon? 1966 entwickelte Joseph Weizenbaum ELIZA, um einen Therapeuten nachzuahmen. Der Bot verwendete ein einfaches Skript, um mit Menschen in einer Unterhaltung zu kommunizieren, wobei er Pronomen austauschte, um die Aussagen der Benutzer in Fragen umzuwandeln.
Als Beispiel könnte man sagen: „Ich fühle mich …“, und der Bot fragt: „Warum fühlst du dich …?“ Wenn er nicht weiter wusste, verwendete ELIZA allgemeine Ablenkungsmanöver wie „Bitte fahre fort“ oder „Erzähl mir mehr“, um den Benutzern vorzugaukeln, er sei ein sehr aufmerksamer Zuhörer.
KI-Agenten-Orchestrierung vs. traditionelle Workflow-Automatisierung
Die traditionelle Workflow-Automatisierung ist fest und linear. Sie folgt vordefinierten Wenn-Dann-Regeln und verschiebt Daten entsprechend.
📌 Beispiel: Wenn ein Kunde beispielsweise ein Formular ausfüllt, erstellt das System einen Lead im CRM und versendet eine standardisierte Dankes-E-Mail. Dies geschieht jedes Mal, unabhängig davon, was der Kunde tatsächlich in das Formular geschrieben hat.
Die Orchestrierung von KI-Agenten ist dynamisch, anpassungsfähig und vollständig autonom. Sie geben dem System ein Ziel vor, und die KI-Agenten überlegen sich die notwendigen Aufgaben, um dieses Ziel zu erreichen. Sie nutzen die Intelligenz von LLMs, um in Echtzeit kontextbezogene Entscheidungen zu treffen.
📌 Als Beispiel erstellt ein KI-Agentensystem nicht einfach einen Lead und versendet eine allgemeine E-Mail.
Stattdessen analysiert ein Agent die Antwort, um die Absicht zu erkennen (Preisanfrage vs. Enterprise-Demo vs. Support-Problem). Ein anderer überprüft das CRM auf frühere Interaktionen. Ein dritter entwirft eine personalisierte Antwort, die sich auf die Branche, den Anwendungsfall und den Dringlichkeitsgrad des Kunden bezieht.
Wenn das Formular eine hohe Kaufabsicht signalisiert, kann das System automatisch:
- Leiten Sie den Lead an einen Vertriebsmitarbeiter des Unternehmens weiter.
- Planen Sie ein Meeting basierend auf der Verfügbarkeit im Kalender
- Erstellen Sie eine maßgeschneiderte Folge-Sequenz
- Benachrichtigen Sie den Kundenbetreuer mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Informationen.
Hier finden Sie einen detaillierten Vergleich:
| Aspekt | KI-Agenten-Orchestrierung | Herkömmliche Workflow-Automatisierung |
| Logiktyp | Verwendet Schlussfolgerungen, um den besten Weg zu bestimmen | Befolgt feste Wenn-Dann-Regeln |
| Anpassungsfähigkeit | Hoch; passt sich an veränderte Eingaben an | Gering; erfordert manuelle Neukonfiguration |
| Übergaben | Dynamisch (wird an den für diesen Moment besten Agenten weitergeleitet) | Linear und fest programmiert (Schritt A führt immer zu Schritt B) |
| Wartung | Gering; Agenten interpretieren neue Daten oder tool-Updates ohne neuen Code. | Hoch; erfordert einen Entwickler, wenn sich ein tool oder ein Prozess ändert |
| Skalierbarkeit | Hoch; Sie können neue spezialisierte Agenten hinzufügen, ohne das gesamte System neu aufbauen zu müssen. | Gering; je mehr Schritte Sie hinzufügen, desto komplexer wird der Workflow. |
| Am besten geeignet für | Komplexe Workflows wie Marktforschung, Kundensupport und Mitarbeiterlebenszyklusmanagement | Sich wiederholende Aufgaben wie Gehaltsabrechnung oder Eintrag von Daten |
So wählen Sie tools für die Orchestrierung von KI-Agenten aus
Im Folgenden finden Sie fünf einfache Schritte zur Auswahl des richtigen KI-Agenten-Orchestrierungstools für Ihr Geschäft:
Schritt 1: Ermitteln Sie Ihren Bedarf an KI-Agenten
Wenn Sie noch keine KI-Agenten eingesetzt haben, beginnen Sie mit einer Überprüfung Ihrer Workflows. Achten Sie dabei auf Reibungspunkte – manuelle Übergaben, wiederkehrende Fehler, isolierte Prozesse usw.
Sobald Sie eine klare Vorstellung davon haben, wo KI-Agenten in Ihre Workflows passen, entscheiden Sie:
- Was jeder Agent zu erledigen hat
- Auf welche Tools, Datenquellen und externen Ressourcen muss jeder Agent zugreifen können?
- Wie kommunizieren verschiedene Agenten miteinander und führen Übergaben durch?
Eine solche Planung hilft Ihnen dabei, die richtigen KI-Funktionen für eine effiziente Orchestrierung auszuwählen.
📚 Weiterlesen: MCP vs. RAG vs. KI-Agenten
Schritt 2: Priorisieren Sie No-Code-/Low-Code-Tools
Die meisten Teams haben weder die Zeit noch die technischen Ressourcen, um eine Orchestrierungslogik von Grund auf neu zu entwickeln.
Suchen Sie also nach No-Code- oder Low-Code-Plattformen, mit denen Ihre nicht-technischen Mitglieder Agenten über eine visuelle Oberfläche erstellen und anpassen können. Verwenden Sie beispielsweise einen Drag-and-Drop-Builder, um Workflows zu entwerfen, Agenten zu konfigurieren und Interaktionen zu verwalten.
Noch besser ist es, wenn das agentenbasierte KI-Tool generative KI-Funktionen bietet, mit denen sich Agenten sofort erstellen lassen. Damit müssen Sie einen Agenten nicht einmal visuell entwerfen.
Beschreiben Sie einfach die Aufgaben, den Tool-Zugriff und die Berechtigungen des Agenten in einfacher Sprache, und die KI richtet alles innerhalb weniger Minuten ein.
🦄 Vorteil von ClickUp: Genau so funktionieren die Super-Agenten von ClickUp. Anstatt Prompts und Logik manuell zusammenzufügen, können Teams definieren, was der Agent tun soll – Nachverfolgung der Arbeit, Zusammenfassung von Aktualisierungen, Freigabe von Aufgaben, Eskalation von Risiken – und der Agent arbeitet direkt in realen Workflows.
Noch besser: ClickUp Super Agents stützen sich stark auf generative KI. Sie müssen einen Agenten überhaupt nicht visuell gestalten. Beschreiben Sie einfach die Aufgaben, den Tool-Zugriff und die Grenzen des Agenten in einfacher Sprache, und das System richtet ihn innerhalb weniger Minuten für Sie ein – mit Verbindungen zu Aufgaben, Dokumenten, Kommentaren und Automatisierungen.
Schritt 3: Bewerten Sie Leistung, benutzerdefinierte Anpassbarkeit, Integration und Skalierbarkeit
Können Sie 100 KI-Agenten gleichzeitig über mehrere Workflows hinweg ausführen und orchestrieren? Testen Sie Orchestrierungstools immer, um sicherzustellen, dass sie unter Spitzenlast nicht ausfallen oder Probleme mit Echtzeitdaten haben.
Als Nächstes sollten Sie prüfen, inwieweit Sie Agenten und deren Funktionen anpassen können. Können Sie beispielsweise benutzerdefinierte Fallback-Pfade erstellen, wenn ein Agent ausfällt oder auf fehlende Daten stößt? Oder sind Sie an die Standard-Einstellungen des Tools gebunden?
Überprüfen Sie außerdem, ob das Tool native Konnektoren für die nahtlose Integration von KI-Agenten in Ihre bestehende Technologieumgebung bietet. Sie sollten diese umschalten können, damit Agenten auf Daten aus externen Systemen zugreifen können.
Wenn Sie proprietäre Software verwenden, stellen Sie sicher, dass das Tool benutzerdefinierte APIs bietet, die einfach zu erstellen sind.
Beurteilen Sie abschließend die Skalierbarkeit. Ein ideales tool muss mehr Agenten, Workflows und Teams verarbeiten können, ohne zu versagen oder zu teuer zu werden.
Schritt 4: Verstehen Sie die Kostenstruktur
Die meisten KI-Orchestrierungstools berechnen keine Pauschalgebühr. Die Preise richten sich nach der Nutzung. Dazu gehören:
- Die Anzahl der von Ihnen eingesetzten Agenten
- Die Anzahl der täglich ausgeführten Workflows
- Wie oft Agenten externe APIs aufrufen
- Die Nummer der aktiven Integrationen
Analysieren Sie, wie Ihre tatsächliche Nutzung in großem Maßstab aussehen wird. Ein Tool, das für ein einzelnes Team erschwinglich erscheint, kann teuer werden, wenn Vertrieb, Support und Marketing kontinuierlich koordinierte Workflows ausführen.
💡 Profi-Tipp: Achten Sie auf versteckte Kosten wie Premium-Konnektoren, höhere Gebühren für die Echtzeitausführung, Add-Ons für die Überwachung oder zusätzliche Gebühren für Kontrollen des Unternehmens.
Schritt 5: Überprüfen Sie den Support und die Bewertungen des Anbieters
Schauen Sie in Foren wie G2 oder Reddit nach, wie der Anbieter mit technischen Ausfällen umgeht. Bietet er einen 24/7-Support? Wie schnell reagiert er auf Kundenabfragen? Zuverlässige Anbieter stellen detaillierte Dokumentationen, aktive Benutzer-Communities, Anleitungen zur Fehlerbehebung und regelmäßige Plattform-Updates zur Verfügung.
🧠 Wissenswertes: 1950 baute Claude Shannon „Theseus“, eine magnetische Maus, die ein Labyrinth lösen konnte. Sie verwendete ein Speichersystem auf Basis von Telefonrelais, um sich ihren Weg zu merken. Während der Magnet die Maus bewegte, zeichneten diese Relais jede Berührung einer Wand auf. Theseus drehte sich dann um 90° im Uhrzeigersinn, um seinen Weg fortzusetzen.
Die Maus löste das Labyrinth bereits beim zweiten Versuch – ein wegweisendes Beispiel für maschinelles Lernen in der Praxis.
Wie ClickUp die KI-gestützte Workflow-Orchestrierung unterstützt
KI-Systeme fügen häufig eine separate Orchestrierungsebene zu Ihren bestehenden Tools hinzu. Dies verkompliziert Ihr Setup, erhöht die KI-Ausbreitung und vergrößert die Angriffsfläche für potenzielle Sicherheitsverletzungen.
Der Converged AI Workspace von ClickUp integriert die Koordination von KI-Agenten direkt in Ihren Arbeitsalltag. Er kombiniert Aufgaben, Dokumente und Teamkommunikation mit Automatisierung der nächsten Generation und intelligenter Suche.
Hier sind die wichtigsten Features:
🧠 ClickUp Brain: Native KI + Speicher + Kontextbewusstsein
Die meisten KI-Orchestrierung-Setups scheitern auf der Kontextebene. Entweder verfügen die Agenten nicht über genügend Kontext, um fundierte Entscheidungen zu treffen, oder jemand muss Zeit damit verbringen, diesen Kontext in das System einzugeben.
ClickUp Brain, der kontextbezogene KI-Assistent der Plattform, ändert dies.
Es fungiert als neuronales Netzwerk, das versteht, wie Ihre Arbeit über Projekte, Teams und Zeitleisten hinweg miteinander verbunden ist. Sie müssen den Kontext nicht in Ihre KI-Tools kopieren und einfügen. Brain ist direkt in Ihren Aufgaben, Dokumenten, Kommentaren, Dashboards und Meetings integriert, um jede Änderung zu erfassen.
Dadurch können Ihre KI-Superagenten automatisch auf Echtzeitkontexte zugreifen und darauf reagieren, anstatt darauf zu warten, dass ein Mensch eine Aktualisierung bereitstellt.
Sie können Brain auch Fragen stellen wie „Was hat sich diese Woche im Q2-Einführungsplan geändert?“ oder „Fassen Sie alle Kundenfeedbacks zum Onboarding aus dem letzten Monat zusammen“, um sofort Antworten aus Ihren tatsächlichen Workspace-Daten zu erhalten. Sie müssen nicht mehr verschiedene Registerkarten oder mehrere tools durchsuchen, um die richtigen Infos zu finden – fragen Sie einfach Brain, es weiß alles.
Da der Kontext nativ ist, müssen Sie keine benutzerdefinierten Speichersysteme erstellen, komplexe Modelle trainieren oder eine separate Wissensdatenbank pflegen.
⭐ Bonus: ClickUp BrainGPT ist der KI-gestützte Desktop-Begleiter, der diese kontextbezogene Intelligenz aus dem Browser heraus in eine dedizierte App bringt.
Damit können Sie:
- Arbeiten Sie mit mehreren KI-Modellen an einem Ort: Wechseln Sie mit einem einzigen Fingertipp zwischen Brain und anderen LLMs wie Claude, GPT, Gemini usw.
- Schnelle Suche in Dateien, Aufgaben, Dokumenten usw.: Verwenden Sie Enterprise Search, um Dateien, Aufgaben oder Dokumente in Ihrem gesamten digitalen Workspace zu finden. Suchen Sie beispielsweise nach „dem Dokument, in dem wir das Preisexperiment B besprochen haben“, und Brain wird es sofort abrufen.
- 400-mal schneller mit Ihrer Stimme tippen: Diktieren Sie Eingabeaufforderungen, Befehle für die Arbeit, Kommentare oder sogar schnelle Antworten beim Chatten mit ClickUps „Talk to Text”. Brain wandelt Ihre Sprache in strukturierten Text um und macht so die Orchestrierung des Workflows schneller und intuitiver.
✍ ClickUp Whiteboards: Workflows visuell gestalten
Benötigen Sie eine visuelle Sandbox, um den Orchestrierungsprozess zu entwerfen und zu planen, bevor Sie einen Agenten bereitstellen?
ClickUp Whiteboards bietet genau dafür eine unbegrenzte Drag-and-Drop-Arbeitsfläche:
- Planen Sie Ihren Prozess: Fügen Sie Formen ein, um verschiedene Workflow-Phasen darzustellen, z. B. Aufnahme, Triage, Entwurf, Überprüfung, Qualitätssicherung usw.
- Definieren Sie den Flow: Verbinden Sie diese Formen mit Linien und Verbindungselementen, um genau darzustellen, wie die Arbeit durch das System fließt.
- Visualisieren Sie Rollen: Verwenden Sie Farben, um zwischen KI-Agenten und menschlichen Akteuren zu unterscheiden. Verwenden Sie beispielsweise blaue Knoten für menschliche Schritte und violette Knoten für KI-Agenten.
- Logik und Leitplanken hinzufügen: Verwenden Sie Haftnotizen, um wichtige Details festzuhalten, z. B. den Kontext, den ein Agent benötigt, welche tools er aufrufen muss und welche spezifischen Fallback-Bedingungen gelten.
Teammitglieder können in Echtzeit zusammenarbeiten und Kommentare direkt auf Formen oder Haftnotizen hinterlassen. Beispiel: „Können wir hier denselben Agenten wiederverwenden, den wir für Support-Zusammenfassungen verwenden?“
Sobald Sie einen soliden Plan für die Orchestrierung haben, wandeln Sie Formen und Elemente auf dem Board direkt in ClickUp-Aufgaben um, komplett mit Beschreibungen, Fristen und zugewiesenen Mitarbeitern für die sofortige Ausführung.
🤖 ClickUp AI Super Agents: Richten Sie Multi-Agent-Systeme ohne Code ein.
Sie müssen nicht separat in KI-Agenten investieren. Mit den KI-Superagenten von ClickUp können Sie Umgebungs-KI-Agenten erstellen, die über grundlegende Regeln der Automatisierung hinausgehen und direkt in Ihrem Workspace leben.
Diese Agenten führen mehrstufige Schlussfolgerungen durch, schließen komplexe Aufgaben ab und handeln rund um die Uhr autonom. Sie können ihnen beliebige Aufgaben zuweisen, direkt mit ihnen chatten oder sie in Aufgaben, Dokumenten oder Chats mit @ erwähnen, um Arbeiten zu erledigen.
Beispiel: „@SalesAgent, verfolge die seit letzter Woche ins Stocken geratenen Geschäfte weiter“ oder „@PM Agent, fasse die Risiken des Sprints zusammen“.
Sie sorgen dafür, dass Menschen und andere Agenten aufeinander abgestimmt sind, indem sie Aufgaben aktualisieren, Beiträge in Chats veröffentlichen und Arbeiten nahtlos weitergeben.
ClickUp bietet außerdem zwei Möglichkeiten zum Erstellen von Autopilot-KI-Agenten:
- Vorkonfigurierte Agenten: Wählen Sie aus vorgefertigten Agenten. Als Beispiel PM-Agenten für Roadmaps und Sprints, Vertriebsagenten für das Pipeline-Management, Coding-Agenten für die Fehlerbehebung und PR-Überprüfungen usw.
- Benutzerdefinierte Agenten: Beschreiben Sie den benötigten Agenten in ClickUp Brain, und er wird sofort erstellt. Beispiel: „Erstellen Sie mir einen Agenten, der die Preise der Mitbewerber überwacht und uns bei Änderungen benachrichtigt.“
Darüber hinaus: KI-Superagenten verfügen über unbegrenzten Speicher und Workspace-Kontext. Sie nutzen das Kurzzeitgedächtnis für gerade Geschehenes, den Arbeitsgedächtnis für den aktiven Kontext und den Langzeitgedächtnis für Erinnerungen.
Außerdem bleiben Ihre Informationen dank Null-Datenspeicherung niemals außerhalb Ihres sicheren Workspaces.
⚙ ClickUp-Automatisierungen: Auslöser an beliebiger Stelle im Workflow auslösen
Nachdem Sie die Agenten erstellt haben, ist es an der Zeit, sie einzusetzen und zu koordinieren.
ClickUp Automatisierungen machen dies einfach, indem sie regelbasierte Auslöser und Aktionen mit KI für eine dynamische Orchestrierung kombinieren. Sie können die genauen Auslöser zum Aufruf eines Agenten definieren, festlegen, wann er ausgelöst werden soll, und die Aktion vorgeben, die der Agent ausführt.
Beispiel: „Wenn sich der Status einer Aufgabe in „Bereit für QA“ ändert, rufen Sie den Testfall-Agenten auf, um Testfälle zu schreiben und sie zur QA-Warteschlange hinzuzufügen. “
Die Automatisierungsbibliothek von ClickUp bietet eine Vielzahl vorgefertigter Auslöser, Bedingungen und Aktionen zum Erstellen von Agentenautomatisierungen. Für zusätzliche Flexibilität können Sie Brain auch einen benutzerdefinierten Auslöser in einfacher Sprache beschreiben. Dieser richtet die Automatisierung ein, verbindet sie mit dem Agenten und testet sie für eine einfache Bereitstellung.
⭐ Bonus: Geben Sie Ihren KI-Agenten Zugriff auf Live-Daten aus über 1000 externen Tools mithilfe der nativen Integrationen von ClickUp. Ein Vertriebsagent kann beispielsweise Leads lesen, die aus HubSpot in Ihren ClickUp-Workspace importiert wurden, den GitHub-PR-Status überprüfen oder Kundenstimmungen aus Zendesk-Tickets in Ihrem Workspace abrufen – und das alles, ohne dass Sie CSV-Dateien exportieren oder benutzerdefinierte APIs erstellen müssen.
📊 ClickUp-Dashboards: Überwachen Sie Workflows und den Zustand von Agenten auf einen Blick.
Richten Sie rollenbasierte ClickUp-Dashboards ein, um sowohl den Workflow als auch die Leistung der KI-Agenten zu verfolgen. Wählen Sie aus über 20 Widgets, um Ihr Dashboard mit verschiedenen Diagrammen zu benutzerdefinieren: Kreisdiagramme, Balkendiagramme, Donut-Diagramme, Sprint-Geschwindigkeits-Diagramme, Burnup-Diagramme und Berechnungs-Widgets.
📌 Als Beispiel können Sie ein Dashboard erstellen, um den Support-Triage-Workflow zu überwachen. Ein Widget zeigt „Tickets, die innerhalb von <24 hours,” another tracks “Average time in QA,” and a third highlights “Tasks stuck in Review >3 Tagen gelöst wurden“ an.
Dashboards bieten außerdem Sichtbarkeit in die Aktionen der Agenten. Sie können Folgendes verfolgen:
- Aktivierungsanzahl: „Coding Agent war diese Woche 47 Mal als Auslöser aktiv”
- Fertiggestellte Aufgaben: „Vertriebsagent hat 12 Geschäfte abgeschlossen und 3 eskaliert”
- Top-Performer: „PM Agent reduzierte die Zeit für das Planen über 15 Sprints hinweg um 40 %.“
Koordinieren Sie KI-Agenten ohne Code mit ClickUp
Die Orchestrierung von KI-Agenten ist nicht nur für mittelständische Unternehmen oder Enterprise-Unternehmen geeignet. Auch KMUs können mehrere KI-Agenten einsetzen, um intelligente Workflows zu schaffen und immer komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Das ist äußerst profitabel – insbesondere, wenn Sie über das richtige tool verfügen, um Agenten ohne technischen Aufwand, zusätzliche Kosten und Komplexität zu orchestrieren.
Die native KI-Unterstützung, das Echtzeit-Kontextmanagement und die dynamischen Automatisierungen von ClickUp machen dies möglich. Sie können fortschrittliche KI-Agentensysteme mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache und einer Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen, bereitstellen und orchestrieren.
Sie können Ihre Workflow-Orchestrierung auch innerhalb von ClickUp mithilfe von Whiteboards und Dashboards planen und überwachen.
Einfach ausgedrückt: ClickUp bietet Ihnen alle Tools, die Sie benötigen, um die Orchestrierung von KI-Agenten ohne technisches Fachwissen zu meistern.
Sind Sie bereit, loszulegen? Melden Sie sich noch heute bei ClickUp an ✅