KI für Workflow-Orchestrierung: Die 15+ besten Agentic AI- und GenAI-Tools

Wir beobachten einen zunehmenden Einsatz von KI in Workflow-Orchestrierungstools. Da mittlerweile 36 % der Unternehmen der KI-gestützten Workflow-Erstellung Priorität einräumen, wandelt sich die Orchestrierung von statischer Planung hin zu dynamischem, agentenbasiertem Denken. ¹

KI-Orchestrierungstools erfüllen zwei Hauptaufgaben:

• Optimierung der betrieblichen Arbeitsabläufe:
  • Das Backend: Tools zur Automatisierung von Workloads auf Unternehmensebene für Prozesse auf Infrastrukturebene.
  • Das Frontend: Intelligent RPA-Software zur Automatisierung von Aufgaben an der Benutzeroberfläche.
  • Die Daten: Datenorchestrierungswerkzeuge zur Verwaltung und Verschiebung der zugrunde liegenden Informationen.
• Koordinierung der Logikschicht: LLM-Orchestrierungs- oder Agenten-Orchestrierungswerkzeuge zur Koordinierung komplexer Schlussfolgerungen und Interaktionen zwischen KI-Agenten.

Erfahren Sie mehr über diese wichtigen Tools und wie sie KI-Funktionen integrieren:

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

KI für die Orchestrierung operativer Arbeitsabläufe

Diese Tools nutzen KI, um den gesamten Betriebsablauf zu vereinheitlichen und alles von tiefen Datenfeeds bis hin zur Frontend-Automatisierung für Endbenutzer zu synchronisieren.

Automatisierung von Unternehmensworkloads

Tools zur Automatisierung von Arbeitsabläufen , auch bekannt als Service Orchestration and Automation Platforms (SOAPs), können die Integration und Orchestrierung über verschiedene IT-Umgebungen von Unternehmen hinweg ermöglichen.

Stonebranch (Universal Automation Center)

Stonebranch bietet eine zentrale Automatisierungsplattform, die Workloads in On-Premise-, Cloud-, Container- und Hybridumgebungen koordiniert. Wichtige Anwendungsfälle für KI von Stonebranch sind:

• Robi AI (Intelligent Orchestration): Ein gesteuertes GenAI-Framework, das Folgendes bietet:
  • Konversationelle Schnittstelle: Fehlerbehebung in natürlicher Sprache und automatisierte Ursachenanalyse.
  • Gesteuerte GenAI-Aufgaben: LLM-Schritte werden direkt in Arbeitsabläufe eingebettet, um kognitive Aufgaben (z. B. Protokollzusammenfassung oder Ticketklassifizierung) mithilfe strenger Ausgabeschemata zu bewältigen.
• Agenteninteroperabilität (MCP): Nutzt das Model Context Protocol, um externe KI-Agenten (ChatGPT, Claude oder benutzerdefinierte Agenten) zu verbinden und ihnen so zu ermöglichen, UAC-Aufgaben wie native Tools auszulösen.
• Agentenbasiertes Ausführungsmodell: Nutzt universelle Agenten zur Ausführung von Skripten, Befehlen und Dateiübertragungen über verteilte Systeme hinweg und ermöglicht so eine sichere und kontrollierte Automatisierungsausführung.
• Datenpipeline- und MFT-Integration: Umfasst Funktionen für den verwalteten Dateitransfer und die Orchestrierung von Datenpipelines, wodurch automatisierte Workflows für Datenbewegung und -transformation ermöglicht werden.

Erfahren Sie mehr über Stonebranch und seine Alternativen.

RunMyJobs von Redwood

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

• RangerAI-Agentenschicht: Redwood RangerAI integriert eine Agenten-KI-Schicht über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Sie bietet folgende Funktionen:
  • Ein Support-Assistent und ein Automatisierungs-Co-Pilot für die sofortige Fehlerbehebung, die Generierung von Skripten in natürlicher Sprache und die technische Konfigurationsanleitung (K8s/OpenVMS).
  • Multiagenten-Orchestrierung zur Koordination von Agenten zur Lösung übergeordneter Ziele (z. B. „Monatsabschluss vorbereiten“) durch Planung und Übergabe von Aufgaben.
  • Autonome Selbstheilung zur Analyse von Fehlerprotokollen, Interpretation von Fehlern und Ausführung mehrstufiger Behebungspläne ohne menschliches Eingreifen.
• Metadatengesteuerte Automatisierung: Nutzt eine metadatenbasierte Architektur, um Arbeitsabläufe auf der Grundlage von Systemzuständen, Abhängigkeiten und Ausführungskontext anzupassen und ermöglicht so eine flexible Orchestrierung im Vergleich zur statischen Planung.
• MFT-integrierte Orchestrierung (über JSCAPE): Umfasst verwaltete Dateiübertragung mit ereignisbasierten Auslösern (z. B. Dateieingang), um Arbeitsabläufe zu initiieren und zu steuern, ohne dass externe MFT-Tools erforderlich sind.

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

ActiveBatch

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

• Heuristische Warteschlangenzuweisung (HQA): Analysiert historische Instanzdaten und prognostiziert die optimale Ressourcenzuweisung, um die Joblasten auf die Ausführungsagenten zu verteilen und die Leerlaufzeit zu minimieren.
• Low-Code-Automatisierungsdesign: Bietet einen visuellen Workflow-Builder mit einer Jobbibliothek mit Drag-and-Drop-Automatisierungslogik, der es Benutzern ermöglicht, komplexe Workflows mit minimalem Skripting zu definieren.
• Ereignis- und beschränkungsbasierte Planung: Nutzt die beschränkungsbasierte Planung, um sicherzustellen, dass Jobs ausgeführt werden, wenn bestimmte Umgebungsbedingungen (wie Festplattenspeicher oder Datenbankverfügbarkeit) erfüllt sind, wodurch das Ausfallrisiko verringert wird.

Weitere Informationen zu den Funktionen und Anwendungsfällen von ActiveBatch finden Sie hier.

BMC Control-M

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

• Jett (GenAI-Berater): Ein dialogorientierter Assistent, der kontextbezogene Hilfestellung bei der Fehlerbehebung in Arbeitsabläufen bietet und automatisierte operative Erkenntnisse generiert, um die Leistung zu optimieren.
• KI-Workflow-Ersteller: Ein absichtsorientiertes Design-Tool, das mithilfe natürlicher Sprache sofort vollständige Workflow-Strukturen entwirft und Jobtypen sowie 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.
• Agentenbasierte Governance & Compliance: Umfasst detaillierte Zugriffskontrollen für KI-Funktionen und bietet umfassende Prüfprotokolle 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 mithilfe kontextbezogener Trigger und KI-gestützter Entscheidungslogik ermöglicht. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen der KI gehören:

• UnO AI-Pilotprojekt: Ein generatives Frontend, das einfachsprachliche Eingabeaufforderungen in technische Workflow-Vorlagen umwandelt und so den manuellen Skripting-Aufwand und die komplexe Konfiguration reduziert.
• Agentic AI Builder: Eine Low-Code-Umgebung zur Erstellung autonomer Agenten, die GenAI und Logik nutzen, um den Systemkontext zu erfassen und in verteilten Anwendungen Echtzeitentscheidungen zu treffen.
• Autonome Entscheidungsfindung: UnO ermöglicht es Agenten, über festgelegte Schritte hinauszugehen, sodass sie Ausnahmen bearbeiten, Angebots- und Zahlungsprozesse optimieren oder Finanzabschlüsse durch intelligente Entscheidungsfindung steuern können.

Intelligent RPA

RPA-Tools nutzen Computer Vision und maschinelles Lernen, um Aufgaben auf älteren Schnittstellen und Webanwendungen ohne API-Zugriff zu automatisieren.

AutomationEdge

AutomationEdge ist eine Automatisierungsplattform mit integrierter KI für die Ausführung von Front-End-Workflows.

• Selbstheilende Bot-Operationen: Wenn ein Bot fehlschlägt, analysiert ein LLM den Fehler und berechnet den Weg zur Beendigung der Aufgabe neu.
• Kognitive Entscheidungsfindung: Wendet ML-Modelle an, um den nächsten Schritt bei strukturierten Aufgaben auf Basis eingehender Datenmuster zu bestimmen.
• Intelligente Dokumentenverarbeitung: Beinhaltet integrierte OCR und maschinelles Lernen, um strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten für Workflow-Trigger zu extrahieren.

MS Power Automate

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

• Copilot für Power Automate: Ermöglicht Benutzern das Erstellen, Beschreiben und Verfeinern komplexer Abläufe mithilfe natürlicher Sprache. Es übernimmt die KI-Codegenerierung und das Schreiben von Ausdrücken und Skriptlogik, für die zuvor technisches Fachwissen erforderlich war.
• Agentengesteuerte, selbstheilende Abläufe: Anstatt bei einer Änderung der Benutzeroberfläche abzubrechen, berechnet die KI-Schicht den Ablauf neu. Sie nutzt Computer Vision und LLM-Logik, um verschobene Elemente zu identifizieren und die Ablaufausführung autonom in Echtzeit zu korrigieren.
• KI-Desktop-Agenten: Diese Agenten gehen über die Rolle von „Bots“ hinaus und können unstrukturierte Aufgaben übernehmen, wie beispielsweise das Lesen unübersichtlicher E-Mails.

Robocorp (Semafor)

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

• Agentische Browsersteuerung: Optimiert für Webagenten , die in dynamischen, Javascript-lastigen Umgebungen Daten extrahieren oder Aufgaben ausführen.
• Cloud-native Skalierung: Bietet ein Orchestrierungsmodell für die parallele Ausführung mehrerer Agenten ohne Lizenzbeschränkungen pro Bot.

UiPath

UiPath ist eine Automatisierungsplattform für Unternehmen, die die Koordination mehrerer Agenten, kontextbezogenes Schließen und die adaptive Aufgabenausführung über Frontend-Schnittstellen hinweg ermöglicht, indem sie Funktionen wie die folgenden bietet:

• Autopilot: Es handelt sich um eine handlungsfähige Ebene, die planen, Entscheidungen treffen und Werkzeuge einsetzen kann. Beispielsweise kann sie eine unübersichtliche Rechnung erkennen, die Dateneingabeschritte planen und durch die Navigation in einem bestehenden ERP-System agieren.
• Agentenbasierte Orchestrierung: Ein Agent identifiziert eine Verzögerung in der Lieferkette, ein anderer berechnet die Umleitung und ein dritter aktualisiert den Lagerbestand. Alle diese Agenten werden durch einen Mensch-Maschine-Interferenzmechanismus gesteuert.
• Clipboard AI: Es verwendet LLMs, um Kontext von einem Bildschirm (wie eine unstrukturierte E-Mail) zu lesen und ihn logisch einem anderen (wie einem SAP-Feld) zuzuordnen, ohne vordefinierte Regeln.

Datenorchestrierung

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

Airbyte

Airbyte nutzt KI, um Änderungen in den Quelldatenstrukturen zu erkennen und sich daran anzupassen. Dies trägt dazu bei, Pipeline-Fehler bei Aktualisierungen zu vermeiden. Airbyte setzt KI unter anderem wie folgt ein:

• KI-Konnektorgenerierung: Nutzt LLMs, um benutzerdefinierte Datenkonnektoren durch die Analyse der API-Dokumentation für Nischenquellen zu erstellen.
• Vektordatenbankziele: Bietet spezialisierte Ziele (z. B. Pinecone, Weaviate) zur Unterstützung von RAG-basierten KI-Anwendungspipelines.

Dolch

Dagster kann KI-Pipelines mithilfe von GenAI koordinieren. Beispielsweise kann es den Zustand von Datenbeständen verfolgen, indem es tausende Tabellentransformationen überprüft und die geschäftliche Bedeutung des Datenflusses analysiert. Weitere Kernfunktionen der KI für Workflow-Orchestrierungsanwendungen sind:

• ML-Integration: Verwaltet den gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells, indem „Nachschulungs“-Agenten ausgelöst werden, wenn festgestellt wird, dass die Leistung des Modells nachlässt.
• Leitplanken zur Datenqualität: Setzt automatisierte Prüfungen ein, um Datenpipelines zu stoppen, wenn die KI Anomalien in Datenschemata oder Wertverteilungen erkennt.

dbt Cloud

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

• Entwickleragent: Validiert die SQL-Generierung anhand der dbt Fusion-Engine und prüft Abhängigkeiten vor der Ausführung.
• Analyst-Agent: Nutzt die semantische Schicht, um Fragen in natürlicher Sprache mit präzisem SQL zu beantworten und so sicherzustellen, dass die KI Geschäftsdefinitionen für Kennzahlen wie Umsatz oder Kundenabwanderung verwendet.
• Observability-Agent: Dieser Agent überwacht autonom Pipelines, identifiziert die Hauptursachen von Fehlern und schlägt die Behebung vor (oder wendet sie an).

Präfekt

Prefect bietet eine GenAI-Schnittstelle namens Prefect Control, mit der Entwickler den Status der gesamten Orchestrierungsschicht abfragen können. Fragt ein Benutzer beispielsweise: „Was hat die Verspätung um 3 Uhr morgens verursacht?“ , analysiert der KI-Agent Protokolle und Herkunftsdaten, um eine erläuternde Antwort zu liefern. Weitere KI-Funktionen des Tools sind:

• Autonome Fehlerbehandlung: Analysiert die jeweilige Ausnahme. Handelt es sich um einen vorübergehenden API-Fehler, wird die Aufgabe umgeleitet; bei einer Schemaabweichung wird der Ablauf angehalten und der Benutzer mit einem von GenAI vorgeschlagenen Code-Fix benachrichtigt.
• Hybride Orchestrierung auf Aufgabenebene: Ermöglicht „Agentenknoten“ innerhalb einer Pipeline. Ein Workflow kann an einem bestimmten Schritt pausieren, damit ein LLM-Agent die Datenqualität überprüfen kann, bevor die Pipeline mit dem Data Warehouse fortfährt.

KI für die Agentenorchestrierung

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

LLM-Orchestrierung

LLM-Orchestrierungsframeworks stellen die „Logikmaschine“ der Automatisierung dar und verwalten die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, den Speicher und die autonome Entscheidungsfindung.

Gemäß unserem Benchmark für agentenbasierte Orchestrierung wird die Leistung durch den Ausgleich von Token-Effizienz (Kosten) und Latenz (Geschwindigkeit) gemessen:

• CrewAI: Wurde für die getestete Reiseplanungsaufgabe als am wenigsten attraktiv eingestuft, da über 6.500 Tokens benötigt wurden und eine hohe Latenz von 75 Sekunden auftrat.
• LangGraph: Erreichte die niedrigste Kombination aus Latenz und Tokenverbrauch im Benchmark und hielt dabei etwa 1.000 Ausgabetoken bei einer Latenz von ungefähr 25 Sekunden für End-to-End-Aufgaben aufrecht.
• Microsoft AutoGen: Befindet sich im Mittelfeld mit mäßiger Effizienz und nutzt ca. 4.200 Token bei einer Latenz von 40 Sekunden.

CrewAI

• Fehlertolerantes Schließen: Wie der Benchmark verdeutlicht, nutzt CrewAI mehrere Entscheidungsereignisse nach Werkzeugausfällen, um die Vollständigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten, selbst auf Kosten einer höheren Latenz.
• Rollenbasierte autonome Delegation: Teilaufgaben werden automatisch spezialisierten Agenten (z. B. Forscher, Manager) auf Basis definierter Personas zugewiesen.
• Hierarchisches Aufgabenmanagement: Unterstützt komplexe Organisationsstrukturen, in denen Agenten an leitende Agenten berichten und so einen unternehmensweiten Arbeitsablauf nachbilden.

LangGraph (von LangChain)

• Zustandsbehaftete zyklische Orchestrierung: Im Gegensatz zu linearen Ketten ermöglicht sie es Agenten, Aufgaben zu wiederholen, zurückzuverfolgen und zu iterieren, was für die autonome Fehlerkorrektur von entscheidender Bedeutung ist.
• Feingranularer Kontrollfluss: Nutzt eine graphenbasierte Architektur, um Ausführungsabhängigkeiten vorzudefinieren, wodurch redundante LLM-Aufrufe und Token-Verschwendung reduziert werden.
• Persistenz mehrerer Agenten: Es werden langfristige Kontrollpunkte der Agentenzustände verwaltet, wodurch ein Eingriff des Menschen im Regelkreis ermöglicht wird, ohne den Fortschritt der Aufgabe zu verlieren.

Microsoft AutoGen

• Konversationelle Multiagentenlogik: Optimiert für dynamisches, nichtlineares Schließen, bei dem spezialisierte Agenten miteinander kommunizieren, um Fehler zu beheben und offene Probleme zu lösen.
• Autonome Codeausführung: Bietet die Möglichkeit für Agenten, ihren eigenen Code sicher zu schreiben, zu testen und auszuführen, um datenintensive Aufgaben zu lösen.
• Skalierbare Kontextverarbeitung: Kann Ausgaben von mehreren spezialisierten Agenten (z. B. Flug-, Wetter- und Aktivitätsagenten) zu einem einheitlichen Plan zusammenführen.

Was ist KI für die Workflow-Orchestrierung?

KI-gestützte Workflow-Orchestrierung bedeutet den Übergang von statischer, regelbasierter Automatisierung zu dynamischer, intelligenter Koordination. KI-gesteuerte Systeme können:

• Verbindet unterschiedliche Datenquellen, APIs und Dienste zu einer einzigen, zusammenhängenden Schicht, die aus Feedback lernt.
• Die Ausführungspfade werden an die sich ändernden Bedingungen angepasst.
• Eingaben interpretieren, die herkömmliche Systeme nicht verarbeiten können.

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

Haftungsausschluss

Wir sind uns bewusst, dass unsere Werkzeugliste und Kategorisierung durch Faktoren wie die folgenden beeinträchtigt werden:

• Überschneidungen bei den Kategorisierungen: Viele Plattformen verfügen über hybride Fähigkeiten und können mehrere Funktionskategorien umfassen.
• Unterschiedliche KI-Implementierung: Umfang und Anwendung der KI variieren bei den aufgeführten Tools erheblich.
• Universelle Integration: Wir gehen von standardmäßiger Interoperabilität aus, da nahezu alle Enterprise-Tools native Integrationen mit wichtigen Drittanbieter-Ökosystemen bieten.
• Reifegrad von KI-Agenten: Der Begriff KI-Agent wird in der Fachliteratur oft ungenau verwendet. Funktionen, die als agentenbasiert oder autonom beschrieben werden, sind möglicherweise noch nicht vollständig ausgereift und produktionsreif.

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über:

• IT-Orchestrierungstools
• Werkzeuge zur Prozessorchestrierung
• SAP-Prozessorchestrierungstools

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

4.

HCL Universal Orchestrator - AI-Powered Process Orchestration

HCLSoftware

5.

Orchestrating AI Agents with Hex and Dagster - YouTube

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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