Was ist KI-Orchestrierung? KI-Modelle im großen Maßstab koordinieren

Bei komplexen Prozessen erledigen KI-Tools Aufgaben oft nicht durchgängig von Anfang bis Ende. Ein Modell kann sich beispielsweise besonders gut für Speech to Text eignen, während ein anderes die Zahlungsabwicklung übernimmt. Sie benötigen daher eine Ebene zwischen diesen Systemen, die Schritte in die richtige Reihenfolge bringt, Kontext zwischen ihnen weitergibt und entscheidet, was als Nächstes geschieht. 

KI-Orchestrierung ist diese Ebene. Sie koordiniert mehrere Modelle, Agenten und Tools, damit sie als ein System zusammenarbeiten. Statt einen KI-Agenten für mehrere Aufgaben zu optimieren, nutzen Sie mit KI-Orchestrierung mehrere Agenten, die jeweils auf ihre eigene Funktion spezialisiert sind. Das steigert nicht nur die Effizienz, sondern erleichtert auch Upgrades und die Fehlerbehebung, wenn etwas schiefläuft.

Dieser Artikel erklärt, was KI-Orchestrierung ist, wie sie funktioniert und wo sie bereits eingesetzt wird. So können Sie sie in Ihren eigenen Workflows anwenden.

Zusammenfassung

• KI-Orchestrierung koordiniert Modelle, Agenten und Tools zu einem einheitlichen, gesteuerten Workflow. Sie ordnet Schritte an, teilt Kontext und entscheidet, wann eine Aufgabe menschliche Prüfung erfordert.
• KI-Orchestrierung wird notwendig, sobald eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst, etwa Identitätsprüfungen, Datenabfragen und Richtlinienentscheidungen. Denn jemand oder etwas muss die Übergaben dazwischen steuern.
• Leistungsfähige Orchestrierungsplattformen unterstützen mehrere LLMs, bewahren den Kontext über den gesamten Workflow und kombinieren regelbasiertes sowie modellgesteuertes Routing – je nachdem, wie viel Sicherheit ein Schritt erfordert.
• Branchen von Finanzdienstleistungen über das Gesundheitswesen bis zum Handel setzen auf Orchestrierung, um ihre bestehenden Systeme – CRM, EHR und Zahlungstools – zu einer durchgängigen Kundeninteraktion zu verbinden.

Was ist KI-Orchestrierung und warum ist sie wichtig?

KI-Orchestrierung koordiniert mehrere KI-Komponenten wie Sprachmodelle, spezialisierte Agenten, Retrieval-Systeme und Tools von Drittanbietern, damit sie als ein einheitlicher, gesteuerter Workflow arbeiten.

Ein Modell, das eine einzelne Frage beantwortet, kann isoliert gut funktionieren. Besteht ein Prozess jedoch aus mehreren Schritten über verschiedene Systeme hinweg, ist Orchestrierung nötig. Wenn beispielsweise ein KI-Kundendienst-Agent einem Kunden beim Erstellen eines Support-Tickets hilft, muss er Folgendes tun:

• Identität verifizieren: Bestätigen, wer der Kunde ist, und sein Konto aufrufen.
• Wissensdatenbank prüfen: Bestätigen, dass das Problem mit RAG einem bekannten Problem entspricht.
• Richtlinie anwenden: Prüfen, ob das Problem für eine Rückerstattung oder einen Ersatz qualifiziert ist.
• Dokumentieren und bestätigen: Das Ticket im CRM erfassen und die nächsten Schritte mit dem Kunden bestätigen.

Jede dieser Aufgaben kann eine Reihe unterschiedlicher Modelle, Agenten oder Tools erfordern. Etwas muss sie synchron halten und ihr Zusammenspiel steuern. 

Investitionen in KI-Orchestrierung werden immer wichtiger, da Unternehmen mehr KI-Agenten einsetzen und erwarten, dass sie zusammenarbeiten. Gartner hat einen starken Anstieg von Unternehmensanfragen zu Multi-Agenten-Systemen in den vergangenen zwei Jahren beobachtet und prognostiziert, dass 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten werden – gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025. 

Doch die Einführung allein ist nicht die Herausforderung. Die NANDA-Initiative des MIT stellte fest, dass 95 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen messbaren Ertrag liefern, obwohl die Modelle selbst gut funktionieren. Den umgebenden Systemen fehlen Architektur, Governance und ausreichend tiefgreifende Integrationen, um im großen Maßstab zuverlässig zu laufen. 

Orchestrierung ist das fehlende Element, das die erfolgreichen 5 % nutzen. 

Wie KI-Orchestrierung komplexe Workflows automatisiert

Bei mehrstufigen Prozessen, die auf unterschiedliche Agenten angewiesen sind, verbindet Orchestrierung getrennte Systeme und schafft eine stimmige, komplexe Antwort.

KI-Orchestrierung besteht aus vier zentralen Ebenen:

1. Aufgabenzerlegung und Routing: Eine Anfrage in Schritte aufteilen und jeden an das passende Modell, den passenden Agenten oder das passende Tool senden.
2. Kontext- und Zustandsverwaltung: Gesprächsverlauf, abgerufene Dokumente und Variablen weiterführen, damit spätere Schritte über alles Nötige verfügen.
3. Ausführung von Tools und APIs: Externe Systeme wie ein CRM oder Zahlungsdienstleister aufrufen und die Ergebnisse in den Workflow zurückführen.
4. Übergangslogik: Entscheiden, wann zum nächsten Schritt übergegangen wird – entweder anhand einer festen Regel oder der Bewertung eines Modells.

KI-Orchestrierungsplattformen unterscheiden sich meist bei der Übergangslogik. Ein deterministischer Übergang bietet eine Garantie: Schlägt beispielsweise eine Zahlung fehl, führt der Workflow immer zum selben Ausweichschritt. Ein vom Modell bewerteter Übergang verarbeitet dagegen Freitexteingaben besser, benötigt aber Guardrails, damit ein falsch interpretiertes Signal niemanden auf den falschen Weg schickt. 

Die meisten Produktionssysteme nutzen beides: feste Regeln, wenn Korrektheit zählt, und die Bewertung durch ein Modell, wenn sich die Eingabe nicht im Voraus genau festlegen lässt. ElevenAgents-Workflows funktionieren genauso: Jeder Übergang zwischen Sub-Agenten kann deterministisch festgelegt oder der Bewertung des Modells überlassen werden.

Mit der Orchestrierungs-Engine von ElevenAgents übernimmt ein eigenständiger Agent eine Interaktion mit einem einzelnen Zweck – mit System Prompt, Wissensdatenbank und einer Reihe von Tools. Ein Workflow ergänzt einen gerichteten Graphen spezialisierter Sub-Agenten mit festgelegten Aufgaben wie Verifizierung, Abrechnung und Eskalation. 

Jeder Sub-Agent erhält nur einen begrenzten Kontext, damit Informationen nicht in eine Rolle gelangen, in die sie nicht gehören. Die Übergänge zwischen ihnen können regelbasiert oder modellbewertet sein – abhängig davon, wie viel Sicherheit der jeweilige Schritt erfordert.

Wichtige Vorteile der KI-Orchestrierung

Orchestrierung zahlt sich weniger bei einer einzelnen Interaktion aus, sondern vielmehr darin, was Teams damit über Zeit erreichen können. Das gewinnen Betriebs-, Engineering- und Support-Teams mit Orchestrierung:

• Skalierbarkeit: Neue Anwendungsfälle werden in einen bestehenden Workflow integriert, statt jedes Mal eine neue Einzellösung zu benötigen.
• Konsistenz: Dieselbe Aufgabe läuft gleich ab – unabhängig davon, welches Modell oder welcher Agent sie bearbeitet.
• Governance: Jede Übergabe, jeder Tool-Aufruf und jede Entscheidung wird protokolliert und ist überprüfbar.
• Schnellerer Nutzen: Teams kombinieren bestehende Agenten und Tools zu neuen Workflows, statt Integrationen von Grund auf neu zu erstellen.
• Weniger Tool-Wildwuchs: Ein koordiniertes System ersetzt ein Flickwerk separater KI-Tools und manueller Übergaben zwischen ihnen.

Indem jedes Tool spezialisiert bleibt, macht Orchestrierung das gesamte System weniger anfällig. So können Sie auf neue Anwendungsfälle skalieren und Kundenerlebnisse schaffen, die Ihre Kunden wirklich schätzen. 

Anwendungsfälle für KI-Orchestrierung in verschiedenen Branchen

KI-Orchestrierung funktioniert in jeder Branche gleich: Sie ordnet Identitätsprüfungen, Datenabfragen und Richtlinienregeln zu einer durchgängigen Interaktion an. Unterschiedlich ist, welche Systeme verbunden werden, etwa ein CRM im Kundensupport oder ein EHR im Gesundheitswesen. So sieht das in einigen Branchen aus:

Kundensupport

Freedom Forever, einer der größten Installateure für Solaranlagen in US-Privathaushalten, nutzt ElevenAgents, um jeden Anrufer an einen spezialisierten Vertriebs- oder Support-Agenten weiterzuleiten, Routinefragen und Kontoaktualisierungen zu bearbeiten und bei Bedarf mit vollständigem Transkriptkontext an einen Mitarbeiter zu übergeben. Die Implementierung steigerte die Support-Effizienz um 90 %.

Finanzdienstleistungen

Better.coms kreditvergebender Agent Betsy, der auf ElevenAgents basiert, authentifiziert Kreditnehmer, ruft Konto- und Kreditstatus ab und führt sie unter Einhaltung der Compliance-Anforderungen der Hypothekenbranche durch die nächsten Schritte. Betsy automatisiert inzwischen 35,5 % der Anfragen von Kreditnehmern, senkt die Kreditvergabekosten und verdoppelt die Kreditkonversion.

Gesundheitswesen

EliseAIs auf ElevenAgents basierende Voice Agents vereinbaren Termine, beantworten Fragen zur Abrechnung und leiten klinische Fragen an Mitarbeitende bei Gesundheitsdienstleistern im ganzen Land weiter. Das System ermöglicht natürlich klingende Interaktionen und weist zugleich auf den Einsatz von KI hin. So können Gesundheitsdienstleister hohe Anrufvolumen effizient bewältigen.

Vertrieb und Lead-Qualifizierung

ElevenLabs nutzt seinen eigenen KI-SDR zur Vorauswahl eingehender Leads über sein Kontaktformular für den Vertrieb. Der Agent fragt nach Anwendungsfall, erwartetem Volumen und Zeitplan, bevor er einen Termin direkt im Kalender eines Vertriebsmitarbeiters bucht. Er qualifiziert 78 % der eingehenden Leads ohne menschliche Beteiligung am Gespräch und erreicht eine durchschnittliche Kundenzufriedenheit von 8,7 von 10.

Einzelhandel und E-Commerce

Meesho, einer der größten E-Commerce-Marktplätze Indiens, hat einen Voice Agent entwickelt, der Lieferverzögerungen, Stornierungen und Rückerstattungen auf Hindi und Englisch bearbeitet. Der Agent bearbeitet inzwischen mehr als 60.000 Anrufe täglich ohne menschliches Eingreifen.

Zentrale Funktionen einer KI-Orchestrierungsplattform

Orchestrierungsplattformen unterscheiden sich stark darin, wie viel Komplexität sie tatsächlich bewältigen können. 

Achten Sie vor der Auswahl auf Folgendes:

• Unterstützung mehrerer LLMs: Sie sind nicht an einen einzigen Anbieter gebunden und können Modelle wechseln, wenn sich Preise oder Leistung ändern.
• Zustands- und Kontextverwaltung: Die Plattform verfolgt Gesprächsverlauf und Variablen über alle Schritte hinweg, sodass ein Workflow nicht verliert, was drei Schritte zuvor passiert ist.
• Flexibles Routing: Sie unterstützt sowohl regelbasierte als auch modellbewertete Logik. So wählen Sie je Schritt das passende Kontrollniveau, statt jede Entscheidung durch denselben Ansatz zu zwingen.
• Guardrails und Audit-Logs: Sie laufen als unabhängige Systemprüfungen außerhalb der eigenen Schlussfolgerungen des Modells. So wird eine schlechte Antwort automatisch abgefangen, statt sich darauf zu verlassen, dass ein Prompt sie verhindert.
• Human-in-the-loop-Kontrollen: Risikoreiche Aktionen können eine Freigabe erfordern oder mit vollständigem Kontext an einen Mitarbeitenden übergeben werden. So werden Fehler bei Zahlungen, Rückerstattungen oder Kontoänderungen abgefangen, bevor sie umgesetzt werden.
• Integrationsumfang: Die Plattform verbindet sich mit den Systemen, die der Workflow nutzen muss, einschließlich CRM, Zahlungsabwicklung, Terminplanung, Telefonie und internen Datenbanken.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist, wie schwierig es ist, einen orchestrierten KI-Agenten produktiv zu schalten. Mit ElevenLabs können die meisten Teams einen Agenten mit geringer Komplexität bereitstellen und über die No-Code-Webplattform in weniger als einer Stunde konfigurieren. Bei komplexeren Workflows können Forward Deployed Engineers den Umfang gemeinsam mit Ihrem Team definieren und den Workflow direkt umsetzen.

Starten Sie mit ElevenAgents für optimierte KI-Orchestrierung

Einen orchestrierten Workflow von Grund auf zu entwickeln bedeutet, Zustandsverwaltung, Tool-Integration und Übergangslogik zu lösen, bevor Sie sich überhaupt Ihrem eigentlichen Anwendungsfall widmen können. Mit dem visuellen Workflow-Builder von ElevenAgents erstellen Teams mehrstufige Gespräche mit mehreren Agenten in einer No-Code-Umgebung. Deterministische Workflows sichern risikoreiche Aktionen durch Freigaben ab, Guardrails laufen außerhalb der eigenen Schlussfolgerungen des Modells, und jedes Gespräch wird für Audits protokolliert. 

Bei ElevenAgents registrieren und einen individuellen Agenten für Ihre eigenen Workflows erstellen oder unser Team kontaktieren und erfahren, wie wir Ihr Team bei der Bereitstellung von KI-Agenten unterstützen können.

FAQ: Was ist KI-Orchestrierung?