AWV-005Systeme17. Juni 20267 Min. Lesezeit

Workflows schlagen Agents (fast immer)

Autonome Agents sind verführerisch. Aber für die Arbeit, die wirklich zahlt, gewinnt der langweilige deterministische Workflow — bei Zuverlässigkeit, Kosten und Schlafqualität.

[PLATZHALTER-ARTIKEL] — Beispieltext, der das Artikel-Template demonstriert. Gegen Vishus echten Text tauschen.

Die Demo sieht immer unglaublich aus. Ein Agent nimmt ein vages Ziel, spinnt Sub-Tasks auf, ruft Tools und liefert. Dann packst du ihn in Production, und er bucht um 2 Uhr nachts das falsche Meeting, weil eine Webseite ein Button-Label geändert hat.

Hier die unbequeme Wahrheit, die ich immer wieder neu lerne: Wenn eine Entscheidung nicht von AI getroffen werden muss, lass sie AI nicht treffen.

Wo Agents ihr Geld wirklich wert sind

Agents glänzen, wenn der Weg zur Design-Zeit wirklich unbekannt ist — offene Recherche, chaotische Exploration, einmalige Untersuchungen. Wenn du das Flowchart nicht vorab zeichnen kannst, ist die Anpassungsfähigkeit eines Agents seine Unberechenbarkeit wert.

Wo Workflows leise gewinnen

Überall sonst. Jeder Prozess, den du als Flowchart zeichnen kannst, sollte ein Workflow sein:

  • Zuverlässigkeit — deterministische Pfade scheitern auf vorhersehbare Weise, die du abfangen kannst.
  • Kosten — keine verbrannten Tokens, weil das Modell neu entscheidet, was es schon wusste.
  • Debugbarkeit — wenn es um 3 Uhr nachts bricht, liest du ein Log, keinen Monolog.
AgentWorkflow
Weg vorab bekannt✗ Overkill✓ ideal
Muss live adaptieren✗ brüchig
Du wirst geweckt, wenn's bricht😰😴
Wenn es um 3 Uhr nachts bricht, willst du ein Log lesen — keinen Monolog.

Wähl die niedrigste Autonomie, die funktioniert

Denk Autonomie in Stufen, und nimm die niedrigste, die den Job erledigt:

  • L0 — Mensch macht es, AI entwirft.
  • L1 — AI macht es, Mensch bestätigt jeden Lauf.
  • L2 — AI läuft nach Zeitplan, Mensch macht Stichproben.
  • L3 — AI läuft und korrigiert sich selbst innerhalb harter Leitplanken.

Die wertvollste Production-Automatisierung lebt bei L1–L2. Der Drang, direkt auf volle Autonomie zu springen, ist Ego, nicht Engineering.

Die Validation Chain

Bau wie Lego: kleinstes funktionierendes Teil zuerst, Zero-AI wo es geht, und teste jeden Schritt, bevor du den nächsten dranhängst. Ein Workflow, den du Glied für Glied validiert hast, überlebt jeden cleveren Agent — jedes einzelne Mal.

Boring is beautiful. Shippe das langweilige Ding.