Agenten sind das Trendthema 2025 – aber was unterscheidet sie wirklich von klassischen Automatisierungen? In diesem Snip bekommst du eine klare Abgrenzung: Was macht eine echte KI-Agentenlösung aus, welche Vorteile bieten sie, wo liegen ihre Grenzen und wie unterscheiden sie sich von herkömmlichen Automatisierungen mit Make, Zapier oder n8n? So kannst du für deinen Use Case die richtige Entscheidung treffen.
- Grundlagen der Automatisierung
- Vorstellung von Make als Automatisierungsplattform
- Beispiel: Ein Workflow, der eine Google-Tabelle analysiert, GPT zur Klassifikation nutzt und je nach Ergebnis Nachrichten über Slack oder Gmail versendet
- Betonung der Regelbasiertheit: Jede Entscheidung muss vorher klar definiert werden
- Was ist ein agentisches System?
- Vorstellung von n8n und seiner Fähigkeit, Agentenprozesse zu modellieren
- Merkmale eines Agenten:
- Gehirn: Ein KI-Modell wie ChatGPT zur Entscheidungsfindung
- Gedächtnis: Speicherung und Nutzung von Kontext
- Tools: Fähigkeit, verschiedene Anwendungen autonom zu steuern
- Vergleich Automatisierung vs. Agenten
- Automatisierung (Make): Regelbasiert, jede Entscheidung wird explizit programmiert
- Agenten (n8n): Selbstständige Entscheidungen, keine expliziten Regeln für die Tool-Nutzung notwendig
- Beispiel: Ein Agent analysiert Kalendereinträge und bucht eigenständig einen Termin im freien Slot
- Warum sind Agenten mächtiger?
- Flexibilität: Agenten können Aufgaben adaptiv ausführen
- Skalierbarkeit: Kein explizites Programmieren von Entscheidungspfaden erforderlich
- Reduzierung der Komplexität bei umfangreichen Prozessen
- Einsatzmöglichkeiten & Zukunftsausblick
- Agentensysteme entwickeln sich rasant weiter
- Kombination aus Automatisierung und Agenten für maximale Effizienz
- Verständnis der Unterschiede zwischen Automatisierung und agentischen Systemen
- Anwendung von Make für regelbasierte Automatisierungen
- Nutzung von n8n zur Erstellung von Agenten
- Einschätzung, wann ein Agentensystem sinnvoll ist
- Make
- N8n
- ChatGPT
- Zapier
- Implementierung eines automatisierten Helpdesk-Systems, das Kundenanfragen effizient verarbeitet.
- Entwicklung eines agentischen Systems zur selbstständigen Verwaltung von Lagerbeständen.
- Nutzung von agentischen Systemen im Finanzwesen für autonome Investitionsentscheidungen.
- Einsatz von Automation in der Content-Erstellung mit AI, die Texte anhand vorgegebener Strukturen generiert.
- Verwendung von agentischen Systemen in der Bildbearbeitung, die selbstständig passende Filter und Effekte auswählt.
Als nächstes
