Agentic Workflow Generation: Mit Agentic AI von der funktionalen Beschreibung zur ausführbaren Prozesslogik

Résumé fourni par la source

Zusammenfassung Die automatisierte Erstellung von Workflows gilt als vielversprechender Ansatz, um auch Fachkräfte ohne tiefgehende Programmierkenntnisse in die Prozessautomatisierung einzubinden. Doch bestehende Ansätze scheitern an einem grundlegenden Problem: Sie erzeugen syntaktisch korrekte Prozesse, die jedoch zur Laufzeit abbrechen, weil erforderliche Stammdaten fehlen oder halluziniert werden. Die Autoren entwickeln ein Multi-Agent-System, das dieses Abhängigkeitsdilemma durch intelligente Arbeitsteilung löst. Spezialisierte Agenten generieren Workflow-Strukturen, während ein Master-Data-Agent prüft, welche Stammdaten in der Zielanwendung existieren, und fehlende Einträge identifiziert. Die Evaluation anhand realer Verwaltungs-Workflows zeigt: Das System erreicht vollständige syntaktische Korrektheit aller erfolgreich generierten Workflows und hohe semantische Qualität bei Standard-Prozessen. Bei komplexen Abhängigkeiten stößt es jedoch an Grenzen. Der pragmatische Lösungsweg ist ein hybrider Ansatz: Das System übernimmt die technische Komplexität, der Mensch validiert fachliche Plausibilität und erstellt Stammdaten manuell. Diese Arbeitsteilung spart beim effizienteren Instruct-Model ein Drittel der Erstellungszeit und transformiert Fachkräfte vom Ersteller zum Reviewer. Der Beitrag liefert Handlungsempfehlungen und zeigt, wann sich der Einsatz agentischer Systeme zur Workflow-Generierung lohnt.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.