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

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

KI-Orchestrierungstools erfüllen zwei Hauptaufgaben:

• Optimierung operativer Workflows:
  • Das Backend: Tools für die Enterprise-Workload-Automatisierung für Prozesse auf Infrastrukturebene.
  • Das Frontend: Intelligente RPA-Software zur Automatisierung benutzerorientierter Schnittstellenaufgaben.
  • Die Daten: Datenorchestrierungstools zur Verwaltung und Bewegung der zugrunde liegenden Informationen.
• Koordinierung der Logikschicht: LLM Orchestrierung oder Agentenorchestrierungstools zur Koordination komplexen Reasonings und der Interaktion zwischen KI-Agenten.

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

Beachten Sie, dass diese Tools in alphabetischer Reihenfolge aufgelistet sind, mit Ausnahme der Sponsoren, die oben platziert sind.

KI für operative Workflow-Orchestrierung

Diese Tools setzen KI ein, um den gesamten operativen Stack zu vereinheitlichen und alles von tiefreichenden Datenströmen bis hin zur Endbenutzer-Frontend-Automatisierung zu synchronisieren.

Enterprise-Workload-Automatisierung

Workload-Automatisierungstools, auch bekannt als Service-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattformen (SOAPs), können über Enterprise-IT-Umgebungen hinweg integrieren und orchestrieren.

Stonebranch (Universal Automation Center)

Stonebranch bietet einen zentralen Automatisierungs-Hub, der Workloads über On-Prem-, Cloud-, containerisierte und hybride Umgebungen hinweg koordiniert. Die wichtigsten Stonebranch-KI-Anwendungsfälle sind:

• Robi KI (Intelligente Orchestrierung): Ein kontrolliertes GenAI-Framework, das Folgendes bietet:
  • Konversationsschnittstelle: Problembehebung in natürlicher Sprache und automatisierte Ursachenanalyse.
  • Kontrollierte GenAI-Aufgaben: LLM-Schritte werden direkt in Workflows eingebettet, um kognitive Aufgaben (z. B. Protokollzusammenfassung oder Ticketklassifizierung) mit strengen Ausgabeschemata zu bewältigen.
• Agentische Interoperabilität (MCP): Nutzt das Model Context Protocol, um externe KI-Agenten (ChatGPT, Claude oder benutzerdefinierte Agenten) zu überbrücken und ihnen zu ermöglichen, UAC-Aufgaben als native Tools auszulösen.
• Agentenbasiertes Ausführungsmodell: Nutzt Universal Agents, um Skripte, Befehle und Dateiübertragungen über verteilte Systeme hinweg auszuführen und so eine sichere und kontrollierte Automatisierungsausführung zu ermöglichen.
• Datenpipeline- & MFT-Integration: Umfasst Managed-File-Transfer-Funktionen und Datenpipeline-Orchestrierung, die automatisierte Datenbewegungs- und Transformations-Workflows ermöglichen.

Entdecken Sie mehr über Stonebranch und seine Alternativen.

RunMyJobs von Redwood

RunMyJobs ist ein SaaS-Tool, das sich in SAP, Oracle und hybride Umgebungen integrieren lässt, um Abhängigkeiten zu verwalten, Workloads auszugleichen und die systemübergreifende Jobausführung zu koordinieren. Zu seinen KI-Fähigkeiten gehören:

• RangerAI agentische Schicht: Redwood RangerAI bettet eine agentische KI-Schicht über den gesamten Lebenszyklus ein. Es bietet:
  • Einen Support-Assistenten & einen Automatisierungs-Co-Piloten für sofortige Problembehebung, Skriptgenerierung in natürlicher Sprache und technische Konfigurationsanleitung (K8s/OpenVMS).
  • Multi-Agenten-Orchestrierung zur Koordination von Agenten, um übergeordnete Ziele (z. B. „Finanzmonatsabschluss vorbereiten“) durch Planung und Aufgabenübergabe zu lösen.
  • Autonome Selbstheilung, um Fehlerprotokolle zu analysieren, Fehler zu interpretieren und mehrstufige Behebungspläne ohne menschliches Eingreifen auszuführen.
• Metadatengetriebene Automatisierung: Nutzt eine metadatenbasierte Architektur, um Workflows basierend auf Systemzuständen, Abhängigkeiten und Ausführungskontext anzupassen, was im Vergleich zu statischer Planung eine flexible Orchestrierung ermöglicht.
• MFT-integrierte Orchestrierung (über JSCAPE): Umfasst Managed File Transfer mit ereignisbasierten Triggern (z. B. Dateieingänge), um Workflows zu initiieren und zu steuern, ohne dass externe MFT-Tools erforderlich sind.

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

ActiveBatch

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

• Heuristische Warteschlangenzuordnung (HQA): Analysiert historische Instanzdaten und prognostiziert die optimale Ressourcenzuweisung, um Job-Lasten 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, der es Benutzern ermöglicht, komplexe Workflows mit minimalem Scripting zu definieren.
• Ereignis- und constraintbasierte Planung: Verwendet constraintbasierte Planung, um sicherzustellen, dass Jobs ausgeführt werden, wenn bestimmte Umgebungsbedingungen (wie Festplattenspeicher oder Datenbankverfügbarkeit) erfüllt sind, und so das Risiko eines Ausfalls zu verringern.

Erfahren Sie mehr über die ActiveBatch-Fähigkeiten und Anwendungsfälle.

BMC Control-M

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

• Jett (GenAI-Berater): Ein Konversationsassistent, der kontextbezogene Anleitung für die Workflow-Fehlerbehebung bietet und automatisierte operative Erkenntnisse zur Leistungsoptimierung generiert.
• KI-Workflow-Ersteller: Ein intentiv gesteuertes Designtool, das natürliche Sprache nutzt, um vollständige Workflow-Strukturen sofort zu entwerfen, und Jobtypen und Abhängigkeiten vorschlägt, um 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: Umfasst 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 kontextbewussten Triggern und KI-gesteuerter Entscheidungslogik einführt. Die wichtigsten KI-Anwendungsfälle sind:

• UnO KI Pilot: Ein generatives Frontend, das Eingabeaufforderungen in einfacher Sprache in technische Workflow-Vorlagen umwandelt und so den manuellen Scripting-Aufwand und die komplexe Konfiguration reduziert.
• Agentischer KI-Builder: Eine Low-Code-Umgebung zur Erstellung autonomer Agenten, die GenAI und Logik nutzen, um Systemkontext wahrzunehmen und Echtzeit-Entscheidungen über verteilte Apps hinweg zu treffen.
• Autonome Entscheidungsfindung: UnO ermöglicht es 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 fehlschlägt, 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: Enthält 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 es Benutzern, komplexe Flows mit natürlicher Sprache zu erstellen, zu beschreiben und zu verfeinern. Es übernimmt die KI-Codegen, schreibt Ausdrücke und Skriptlogik, die zuvor technisches Fachwissen erforderten.
• Agentische selbstheilende Flows: Statt bei einer Änderung der Benutzeroberfläche zu scheitern, überdenkt die KI-Schicht den Pfad. Sie nutzt Computer Vision und LLM-Reasoning, um verschobene Elemente zu identifizieren und die Flow-Ausführung in Echtzeit autonom zu korrigieren.
• KI-Desktop-Agenten: Über „Bots“ hinausgehend können diese Agenten unstrukturierte Aufgaben bewältigen, wie das Lesen einer unordentlichen 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 navigieren.
• 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 wie die folgenden bietet:

• Autopilot: Es ist eine agentische Schicht, die planen, Entscheidungen treffen und Tools verwenden kann. Beispielsweise kann sie eine unordentliche Rechnung wahrnehmen, die Dateneingabeschritte planen und handeln, indem sie ein Legacy-ERP navigiert.
• Agentische Orchestrierung: Ein Agent identifiziert 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 kontrolliert.
• Clipboard KI: Es verwendet LLMs, um Kontext von einem Bildschirm (wie einer unorganisierten E-Mail) zu lesen und ihn logisch auf einen anderen (wie ein SAP-Feld) abzubilden, ohne vordefinierte Regeln.

Datenorchestrierung

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

Airbyte

Airbyte setzt KI ein, um Änderungen in Quelldatenstrukturen zu erkennen und sich daran anzupassen. Dies hilft, Pipeline-Ausfälle während Aktualisierungen zu verhindern. Zu den Methoden, wie Airbyte KI einsetzt, gehören:

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

Dagster

Dagster kann KI-Pipelines durch den Einsatz von GenAI koordinieren. Beispielsweise kann es den Zustand von Datenassets verfolgen, indem es tausend Tabellentransformationen überprüft und die geschäftliche Bedeutung des Datenflusses herausarbeitet. Weitere zentrale KI-Anwendungen für die 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.
• Data-Quality-Guardrails: Setzt automatisierte Prüfungen ein, um Pipelines anzuhalten, wenn 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:

• Entwickler-Agent: Validiert SQL-Generierung gegen die dbt-Fusion-Engine und prüft Abhängigkeiten vor der Ausführung.
• Analysten-Agent: Nutzt den Semantic Layer, um Fragen in natürlicher Sprache mit präzisem SQL zu beantworten, und stellt sicher, dass die KI Geschäftsdefinitionen für Metriken wie Umsatz oder Churn verwendet.
• Observability-Agent: Dieser Agent überwacht Pipelines autonom, identifiziert die Ursachen von Fehlern und schlägt die Lösung 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 beispielsweise fragt: „Was hat die 3-Uhr-Verzögerung verursacht?“, synthetisiert der KI-Agent Protokolle und Herkunftsdaten, 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; wenn es sich um eine Schema-Drift handelt, pausiert es den Flow und benachrichtigt den Benutzer mit einem von GenAI vorgeschlagenen Code-Fix.
• Hybride Orchestrierung auf Aufgabenebene: Ermöglicht „agentische Knoten“ innerhalb einer Pipeline. Ein Workflow kann an einem bestimmten Schritt pausieren, damit ein LLM-Agent die Datenqualität überprüfen kann, bevor die Pipeline in das Data Warehouse übergeht.

KI für die Agentenorchestrierung

Dieser Abschnitt stellt Plattformen vor, die KI nutzen, um autonome Agenten und mehrere LLMs zu koordinieren.

LLM-Orchestrierung

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

Laut unserem agentischen Orchestrierungs-Benchmark wird die Leistung durch die Abwägung von Token-Effizienz (Kosten) gegenüber Latenz (Geschwindigkeit) gemessen:

• CrewAI: Für die getestete Reiseplanungsaufgabe als am wenigsten attraktiv eingestuft, da über 6.500 Token mit einer hohen Latenz von 75s erforderlich sind.
• LangGraph: Erzielte im Benchmark die niedrigste Latenz-Token-Nutzungskombination, wobei etwa 1.000 Ausgabetoken bei einer Latenz von ungefähr 25s für End-to-End-Aufgaben beibehalten wurden.
• Microsoft AutoGen: Nimmt mit moderater Effizienz den Mittelplatz ein und nutzt ca. 4.200 Token bei einer Latenz von 40s.

CrewAI

• Fehlertolerantes Reasoning: Wie der Benchmark hervorhebt, verwendet CrewAI mehrere Entscheidungsereignisse nach Tool-Ausfällen, um die Vollständigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten, selbst auf Kosten höherer Latenz.
• Rollenbasierte autonome Delegierung: Weist Unteraufgaben automatisch spezialisierten Agenten (z. B. Researcher, Manager) basierend auf definierten Personas zu.
• Hierarchische Aufgabenverwaltung: Unterstützt komplexe Organisationsstrukturen, in denen Agenten an führende Agenten berichten und so einen Unternehmensworkflow nachbilden.

LangGraph (von LangChain)

• Zustandsbehaftete zyklische Orchestrierung: Im Gegensatz zu linearen Ketten ermöglicht es Agenten, bei Aufgaben zu schleifen, zurückzugehen und zu iterieren, was für die autonome Fehlerkorrektur entscheidend ist.
• Feingranulare Steuerungsflüsse: Nutzt eine graphbasierte Architektur, um Ausführungsabhängigkeiten vorab zu definieren und redundante LLM-Aufrufe sowie Token-Verschwendung zu reduzieren.
• Multi-Agenten-Persistenz: Erhält langfristige Prüfpunkte der Agentenzustände aufrecht und ermöglicht so Human-in-the-Loop-Eingriffe, ohne den Aufgabenfortschritt zu verlieren.

Microsoft AutoGen

• Konversations-Multi-Agenten-Logik: Optimiert für dynamisches, nichtlineares Reasoning, bei dem spezialisierte Agenten miteinander sprechen, um offene Probleme zu debuggen und zu lösen.
• Autonome Codeausführung: Bietet die Fähigkeit für Agenten, ihren eigenen Code sicher zu schreiben, zu testen und auszuführen, um datenintensive Aufgaben zu lösen.
• Skalierbare Kontextverarbeitung: Kann die Ausgaben mehrerer spezialisierter Agenten (z. B. Flug-, Wetter- und Aktivitätsagenten) zu einem einheitlichen Plan synthetisieren.

Was ist KI für Workflow-Orchestrierung?

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

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

Wählen Sie das richtige KI-Tool für die Workflow-Orchestrierung

Haftungsausschlüsse

Wir erkennen an, dass unsere Tool-Liste und Kategorisierung durch Faktoren wie die folgenden infrage gestellt werden:

• Kategorisierungsüberlappung: Viele Plattformen verfügen über hybride Fähigkeiten und können mehrere funktionale Kategorien umfassen.
• Variable KI-Implementierung: Die Tiefe und Anwendung von KI variieren erheblich über die aufgeführten Tools hinweg.
• Universelle Integration: Wir gehen von Standard-Interoperabilität aus, da nahezu alle Enterprise-Tools native Integrationen mit großen Drittanbieter-Ökosystemen bieten.
• Reife der agentischen KI: Der Begriff KI-Agent wird in der Branchenliteratur oft locker verwendet. Funktionen, die als agentisch oder autonom beschrieben werden, sind möglicherweise keine voll ausgereifte, produktionsreife Funktionalität.

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Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über:

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

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@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
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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

Branchenanalystin

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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