KI für Workflow-Orchestrierung: 15+ agentische KI- & GenAI-Tools

Wir beobachten eine zunehmende Verlagerung hin zu KI für Workflow-Orchestrierungstools. Da 36% der Unternehmen jetzt der KI-gestützten Workflow-Erstellung Priorität einräumen, bewegt sich die Orchestrierung von statischer Planung zu dynamischem, agentischem Reasoning. ¹

KI-Orchestrierungstools erfüllen zwei Hauptfunktionen:

• Optimierung von Betriebsabläufen:
  • Das Backend: Enterprise-Workload-Automation-Tools für Infrastruktur-Prozesse.
  • Das Frontend: Intelligente RPA-Software zur Automatisierung von benutzerorientierten Interface-Aufgaben.
  • Die Daten: Datenorchestrierungs-Tools zur Verwaltung und Bewegung der zugrunde liegenden Informationen.
• Koordination der Logikschicht: LLM-Orchestrierung oder Agent-Orchestrierungstools zur Koordination komplexer Reasoning- und Interaktionsprozesse zwischen KI-Agenten.

Entdecken Sie diese wichtigen Tools und wie sie KI-Funktionalitäten einbetten:

Beachten Sie, dass diese Tools alphabetisch aufgelistet sind, mit Ausnahme der Sponsoren, die oben stehen.

KI für betriebliche Workflow-Orchestrierung

Diese Tools setzen KI ein, um den gesamten Betriebs-Stack zu vereinheitlichen, von tiefgreifenden Daten-Feeds bis zur Automatisierung des Endbenutzer-Frontends.

Enterprise Workload Automation

Workload-Automation-Tools, auch bekannt als Service-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattformen (SOAPs), können unternehmensweite IT-Umgebungen integrieren und orchestrieren.

Stonebranch (Universal Automation Center)

Stonebranch bietet einen zentralisierten Automatisierungs-Hub, der Workloads über On-Premises-, Cloud-, containerisierte und hybride Umgebungen hinweg koordiniert. Wichtige KI-Anwendungsfälle von Stonebranch sind:

• Robi KI (Intelligente Orchestrierung): Ein kontrolliertes GenAI-Framework, das Folgendes bietet:
  • Konversationelle Schnittstelle: Fehlerbehebung in natürlicher Sprache und automatisierte Root-Cause-Analyse.
  • Kontrollierte GenAI-Aufgaben: LLM-Schritte werden direkt in Workflows eingebettet, um kognitive Aufgaben (z.B. Log-Zusammenfassung oder Ticket-Klassifizierung) unter Verwendung strenger Ausgabeschemata zu bewältigen.
• Agentische Interoperabilität (MCP): Nutzt das Model Context Protocol, um externe KI-Agenten (ChatGPT, Claude oder benutzerdefinierte Agenten) anzubinden, sodass diese UAC-Aufgaben als native Werkzeuge auslösen können.
• Agentenbasiertes Ausführungsmodell: Verwendet Universal Agents, um Skripte, Befehle und Dateiübertragungen über verteilte Systeme auszuführen und so eine sichere und kontrollierte Automatisierungsausführung zu ermöglichen.
• Datenpipeline- und MFT-Integration: Beinhaltet Managed-File-Transfer-Funktionen und Datenpipeline-Orchestrierung, um automatisierte Datenbewegungs- und Transformations-Workflows zu ermöglichen.

Erfahren Sie mehr über Stonebranch und seine Alternativen.

RunMyJobs by Redwood

RunMyJobs ist ein SaaS-Tool, das sich in SAP, Oracle und hybride Umgebungen integriert, um Abhängigkeiten zu verwalten, Workloads auszugleichen und systemübergreifende Jobausführungen zu koordinieren. Seine KI-Fähigkeiten umfassen:

• RangerAI agentische Schicht: Redwood RangerAI bettet eine agentische KI-Schicht über den gesamten Lebenszyklus ein. Sie bietet:
  • Einen Support-Assistenten und einen Automatisierungs-Co-Piloten für sofortige Fehlerbehebung, Skriptgenerierung in natürlicher Sprache und technische Konfigurationsanleitungen (K8s/OpenVMS).
  • Multi-Agenten-Orchestrierung zur Koordination von Agenten zur Lösung übergeordneter Ziele (z.B. „Finanzmonatsabschluss vorbereiten“) durch Planung und Aufgabenweitergabe.
  • Autonome Selbstheilung, um Fehlerprotokolle zu analysieren, Ausfälle zu interpretieren und mehrstufige Behebungspläne ohne menschliches Eingreifen auszuführen.
• Metadatengesteuerte Automatisierung: Verwendet eine metadatenbasierte Architektur, um Workflows basierend auf Systemzuständen, Abhängigkeiten und Ausführungskontext anzupassen und so eine flexible Orchestrierung im Vergleich zu statischer Planung zu ermöglichen.
• MFT-integrierte Orchestrierung (via JSCAPE): Beinhaltet Managed File Transfer mit ereignisbasierten Triggern (z.B. Dateieingänge), um Workflows zu initiieren und zu steuern, ohne externe MFT-Tools zu benötigen.

Erfahren Sie mehr über die Funktionen, Vor- und Nachteile von RunMyJobs.

ActiveBatch

ActiveBatch ist ein Workload-Automation-Tool, das Cloud- und virtuelle Ressourcen skaliert. Es nutzt zudem einen Super REST API-Adapter, der automatisch API-Anforderungen erkennt, um ActiveBatch mit praktisch jedem SaaS- oder Cloud-Dienst (wie ServiceNow oder Snowflake) ohne benutzerdefinierten Code zu verbinden. Die KI-Fähigkeiten von ActiveBatch ermöglichen:

• Heuristische Warteschlangenzuteilung (HQA): Analysiert historische Instanzdaten und prognostiziert die optimale Ressourcenzuordnung, um Joblasten auf Ausführungsagenten zu verteilen und Leerlaufzeiten zu minimieren.
• Low-Code-Automatisierungsdesign: Bietet einen visuellen Workflow-Builder mit einer Jobs-Bibliothek mit Drag-and-Drop-Automatisierungslogik, sodass Benutzer komplexe Workflows mit minimalem Skripting definieren können.
• Ereignis- und einschränkungsbasierte Planung: Verwendet einschränkungsbasierte Planung, um sicherzustellen, dass Jobs nur ausgeführt werden, wenn bestimmte Umgebungsbedingungen (wie Festplattenspeicher oder Datenbankverfügbarkeit) erfüllt sind, und reduziert so das Ausfallrisiko.

Entdecken Sie mehr über die ActiveBatch-Funktionen und Anwendungsfälle.

BMC Control-M

Die wichtigsten KI-Anwendungsfälle von BMC Control-M sind:

• Jett (GenAI-Berater): Ein konversationeller Assistent, der kontextbezogene Anleitungen zur Workflow-Fehlerbehebung bietet und automatisierte Betriebseinblicke zur Leistungsoptimierung generiert.
• KI-Workflow-Ersteller: Ein absichtsgesteuertes Design-Tool, das natürliche Sprache verwendet, um vollständige Workflow-Strukturen zu entwerfen, Jobtypen und Abhängigkeiten vorzuschlagen und die Bereitstellung zu beschleunigen.
• Orchestrierung von KI-Agenten: Control-M kann sich in Frameworks wie CrewAI und LangGraph integrieren, um KI-Agenten und KI-gestützte Aufgaben als kontrollierte, produktionsreife Assets zu verwalten.
• Agentische Governance & Compliance: Beinhaltet granulare Zugriffskontrollen für KI-Funktionen und bietet umfassende Audit-Trails für alle von KI-Agenten ausgelösten Aktionen, um eine sichere Ausführung zu gewährleisten.

HCL Universal Orchestrator

HCL UnO (ehemals Workload Automation) ist eine cloud-native SaaS-Lösung, die adaptive Workflow-Ausführung mit kontextsensitiven Triggern und KI-gesteuerter Entscheidungslogik einführt. Die wichtigsten KI-Anwendungsfälle sind:

• UnO KI Pilot: Ein generatives Frontend, das natürliche Spracheingaben in technische Workflow-Vorlagen umwandelt und manuellen Skripting-Aufwand sowie komplexe Konfiguration reduziert.
• Agentic KI Builder: Eine Low-Code-Umgebung zur Erstellung autonomer Agenten, die GenAI und Logik nutzen, um Systemkontexte wahrzunehmen und in Echtzeit Entscheidungen über verteilte Apps hinweg zu treffen.
• Autonome Entscheidungsfindung: UnO ermöglicht Agenten, über feste Schritte hinauszugehen, Ausnahmen zu behandeln, Quote-to-Cash-Prozesse zu optimieren oder Finanzabschlüsse durch intelligente Entscheidungsfindung zu verwalten.

Intelligente RPA

RPA-Tools nutzen Computer Vision und ML, um Aufgaben auf Legacy-Schnittstellen und Webanwendungen ohne API-Zugriff zu automatisieren.

AutomationEdge

AutomationEdge ist eine Automatisierungsplattform mit eingebetteter KI für die Frontend-Workflow-Ausführung.

• Selbstheilende Bot-Operationen: Wenn ein Bot ausfällt, analysiert ein LLM den Fehler und überdenkt den Pfad neu, um die Aufgabe abzuschließen.
• Kognitive Entscheidungsfindung: Wendet ML-Modelle an, um den nächsten Schritt in strukturierten Aufgaben basierend auf eingehenden Datenmustern zu bestimmen.
• Intelligente Dokumentenverarbeitung: Beinhaltet integriertes OCR und ML, um strukturierte Daten aus unstrukturierter Dokumentation für Workflow-Trigger zu extrahieren.

MS Power Automate

Microsoft Power Automate ist eine Low-Code-Automatisierungsplattform, die eine Copilot-Schnittstelle und andere agentische Funktionen bietet.

• Copilot für Power Automate: Ermöglicht Benutzern, komplexe Flows mit natürlicher Sprache zu erstellen, zu beschreiben und zu verfeinern. Er übernimmt die KI-Code-Generierung, das Schreiben von Ausdrücken und Skriptlogik, die zuvor technisches Fachwissen erforderte.
• Agentische selbstheilende Flows: Anstatt bei einer UI-Änderung zu scheitern, überdenkt die KI-Schicht den Pfad. Sie nutzt Computer Vision und LLM-Reasoning, um verschobene Elemente zu identifizieren und korrigiert die Flow-Ausführung autonom in Echtzeit.
• KI-Desktop-Agenten: Diese Agenten gehen über „Bots“ hinaus und können unstrukturierte Aufgaben bewältigen, wie das Lesen einer unübersichtlichen E-Mail.

Robocorp (Semafor)

Robocorp ist eine Python-native Automatisierungsplattform mit einem agentenbasierten Ausführungsmodell, das ML-Bibliotheken direkt in Workflows integriert.

• Agentische Browsersteuerung: Optimiert für Web-Agenten, die dynamische, JavaScript-lastige Umgebungen zur Datenextraktion oder Aufgabenausführung durchsuchen.
• Cloud-native Skalierung: Bietet ein Orchestrierungsmodell für die parallele Ausführung mehrerer Agenten ohne Lizenzbeschränkungen pro Bot.

UiPath

UiPath ist eine Enterprise-Automatisierungsplattform, die Multi-Agenten-Koordination, kontextuelles Reasoning und adaptive Aufgabenausführung über Frontend-Schnittstellen hinweg ermöglicht, indem sie Funktionen bietet wie:

• Autopilot: Eine agentische Schicht, die planen, Entscheidungen treffen und Werkzeuge nutzen kann. Zum Beispiel kann sie eine unordentliche Rechnung wahrnehmen, die Dateneingabeschritte planen und durch Navigation in einem Legacy-ERP handeln.
• Agentische Orchestrierung: Ein Agent erkennt eine Lieferkettenverzögerung, ein anderer Agent berechnet die Umleitung, und ein dritter Agent aktualisiert den Bestand. Alle diese Agenten werden durch einen Human-in-the-Loop-Ansatz gesteuert.
• Clipboard KI: Nutzt LLMs, um Kontext von einem Bildschirm (z.B. einer unstrukturierten E-Mail) zu lesen und logisch auf einen anderen (z.B. ein SAP-Feld) abzubilden, ohne vordefinierte Regeln.

Datenorchestrierung

Datenorchestrierungs-Tools verwalten Datenbewegung und -transformation mithilfe von KI für Qualitätskontrolle, Schemaerkennung und Pipeline-Generierung.

Airbyte

Airbyte setzt KI ein, um Änderungen in Quell-Datenstrukturen zu erkennen und sich daran anzupassen, um Pipeline-Ausfälle bei Aktualisierungen zu vermeiden. Airbyte nutzt KI unter anderem wie folgt:

• KI-Connector-Generierung: Nutzt LLMs, um benutzerdefinierte Datenkonnektoren durch Analyse der API-Dokumentation für Nischenquellen zu erstellen.
• Vektordatenbank-Ziele: Bietet spezialisierte Ziele (z.B. Pinecone, Weaviate), um RAG-basierte KI-Anwendungspipelines zu unterstützen.

Dagster

Dagster kann KI-Pipelines koordinieren, indem es GenAI nutzt. Es kann beispielsweise den Zustand von Daten-Assets verfolgen, indem es Tausende von Tabellentransformationen prüft und die geschäftliche Bedeutung des Datenflusses interpretiert. Weitere zentrale KI-Anwendungsszenarien für Workflow-Orchestrierung sind:

• ML-Integration: Verwaltet den gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells, indem es „Retraining“-Agenten auslöst, wenn es erkennt, dass die Leistung des Modells nachlässt.
• Datenqualitäts-Leitplanken: Setzt automatisierte Prüfungen ein, um Pipelines anzuhalten, wenn die KI Anomalien in Datenschemata oder Werteverteilungen erkennt.

dbt Cloud

dbt Cloud kann sich in MCP-basierte Agenten-Frameworks integrieren, um externe und interne KI-Agenten zu koordinieren. Einige dieser spezifischen dbt-Agenten sind:

• Developer-Agent: Validiert die SQL-Generierung gegen die dbt Fusion-Engine und prüft Abhängigkeiten vor der Ausführung.
• Analyst-Agent: Nutzt die Semantic Layer, um Fragen in natürlicher Sprache mit präzisem SQL zu beantworten, sodass die KI Geschäftsdefinitionen für Kennzahlen wie Umsatz oder Abwanderung verwendet.
• Observability-Agent: Dieser Agent überwacht Pipelines autonom, identifiziert Fehlerursachen und schlägt Korrekturen vor (oder wendet sie an).

Prefect

Prefect bietet eine GenAI-Schnittstelle namens Prefect Control, die es Ingenieuren ermöglicht, den Zustand der gesamten Orchestrierungsschicht abzufragen. Wenn ein Benutzer zum Beispiel fragt: „Was hat die 3-Uhr-Verzögerung verursacht?“, synthetisiert der KI-Agent Logs und Herkunftsinformationen, um eine narrative Antwort zu geben. Weitere KI-Fähigkeiten des Tools sind:

• Autonome Fehlerbehandlung: Analysiert die spezifische Ausnahme. Wenn es sich um einen vorübergehenden API-Fehler handelt, leitet es die Aufgabe um; bei einer Schema-Abweichung pausiert es den Flow und alarmiert den Benutzer mit einem von GenAI vorgeschlagenen Code-Fix.
• Hybride Orchestrierung auf Aufgabenebene: Ermöglicht „Agentic Nodes“ innerhalb einer Pipeline. Ein Workflow kann an einem bestimmten Schritt pausieren, um einem LLM-Agenten die Überprüfung der Datenqualität zu erlauben, bevor die Pipeline in das Data Warehouse weiterläuft.

KI für die Agentenorchestrierung

Dieser Abschnitt stellt Plattformen vor, die KI zur Koordination autonomer Agenten und mehrerer LLMs nutzen.

LLM-Orchestrierung

LLM-Orchestrierungs-Frameworks stellen die „Reasoning Engine“ der Automatisierung bereit und verwalten die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, den Speicher und die autonome Entscheidungsfindung.

Laut unserem Agentic-Orchestrierungs-Benchmark wird die Leistung anhand des Gleichgewichts zwischen Token-Effizienz (Kosten) und Latenz (Geschwindigkeit) gemessen:

• CrewAI: Wurde als am wenigsten attraktiv für die getestete Reiseplanungsaufgabe eingestuft, benötigte über 6.500 Tokens bei einer hohen Latenz von 75s.
• LangGraph: Erreichte die niedrigste Kombination aus Latenz und Token-Nutzung im Benchmark, mit etwa 1.000 Ausgabe-Tokens und einer Latenz von ungefähr 25s für End-to-End-Aufgaben.
• Microsoft AutoGen: Nimmt mit moderater Effizienz eine Mittelposition ein, nutzt ca. 4.200 Tokens bei einer Latenz von 40s.

CrewAI

• Fehlertolerantes Reasoning: Wie der Benchmark zeigt, verwendet CrewAI mehrere Entscheidungsereignisse nach Werkzeugausfällen, um die Vollständigkeit der Ergebnisse sicherzustellen, selbst auf Kosten höherer Latenz.
• Rollenbasierte autonome Delegation: Weist Teilaufgaben automatisch spezialisierten Agenten (z.B. Researcher, Manager) basierend auf definierten Personas zu.
• Hierarchisches Aufgabenmanagement: Unterstützt komplexe Organisationsstrukturen, in denen Agenten an leitende Agenten berichten, was einen Unternehmensworkflow nachahmt.

LangGraph (by LangChain)

• Zustandsbehaftete zyklische Orchestrierung: Im Gegensatz zu linearen Ketten ermöglicht es Agenten, zu schleifen, zurückzuverfolgen und Aufgaben zu iterieren, was für die autonome Fehlerkorrektur entscheidend ist.
• Fein granulare Kontrollstruktur: Verwendet eine graphbasierte Architektur, um Ausführungsabhängigkeiten vorab zu definieren und redundante LLM-Aufrufe und Token-Verschwendung zu reduzieren.
• Multi-Agenten-Persistenz: Hält Langzeit-Checkpoints der Agentenzustände aufrecht und ermöglicht Human-in-the-Loop-Interventionen ohne Verlust des Aufgabenfortschritts.

Microsoft AutoGen

• Konversationelle Multi-Agenten-Logik: Optimiert für dynamisches, nicht-lineares Reasoning, bei dem spezialisierte Agenten miteinander kommunizieren, um offene Probleme zu debuggen und zu lösen.
• Autonome Codeausführung: Bietet die Fähigkeit, dass Agenten ihren eigenen Code schreiben, testen und sicher ausführen, um datenintensive Aufgaben zu lösen.
• Skalierbare Kontextverarbeitung: In der Lage, Ausgaben mehrerer spezialisierter Agenten (z.B. Flug-, Wetter- und Aktivitätsagenten) zu einem einheitlichen Plan zu synthetisieren.

Was ist KI für die Workflow-Orchestrierung?

KI-Workflow-Orchestrierung ist der Wandel von statischer, regelbasierter Automatisierung zu dynamischer, intelligenter Koordination. KI-gesteuerte Systeme können:

• Verschiedene Datenquellen, APIs und Dienste in einer einzigen, kohärenten Schicht verbinden, die aus Feedback lernt.
• Ausführungspfade basierend auf sich ändernden Bedingungen anpassen.
• Eingaben interpretieren, die herkömmliche Systeme nicht verarbeiten können.

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Haftungsausschluss

Wir erkennen an, dass unsere Tool-Liste und Kategorisierung durch Faktoren wie folgende herausgefordert werden:

• Kategorisierungsüberlappung: Viele Plattformen verfügen über hybride Fähigkeiten und können mehrere funktionale Kategorien umfassen.
• Variable KI-Implementierung: Die Tiefe und Anwendung von KI variiert erheblich zwischen den aufgeführten Tools.
• Universelle Integration: Wir gehen von standardmäßiger Interoperabilität aus, da praktisch alle Enterprise-Tools native Integrationen mit wichtigen Drittanbieter-Ökosystemen bieten.
• Reife der agentischen KI: Der Begriff KI-Agent wird in der Branchenliteratur oft locker verwendet. Als agentisch oder autonom beschriebene Funktionen sind möglicherweise noch nicht vollständig ausgereift oder produktionsreif.

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über:

• IT-Orchestrierungstools
• Prozess-Orchestrierungstools
• SAP-Prozess-Orchestrierungstools

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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 18. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

IT Automation Trends 2026 | Global State of IT Automation Report

2.

AI-Powered IT Automation: Robi AI

3.

AI Workflow Orchestration Solutions | Control-M for Reliable AI Workflows and AI Agents - BMC Software

BMC Software, Inc.

4.

HCL Universal Orchestrator | Agentic AI Automation

HCLSoftware

5.

Orchestrating AI Agents with Hex and Dagster - YouTube

Hazal Şimşek

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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