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

Bei komplexen Prozessen erledigen KI-Tools Aufgaben oft nicht durchgängig. Ein Modell kann sich besonders gut für Speech to Text eignen, während ein anderes die Zahlungsabwicklung übernimmt. Daher brauchen Sie eine Ebene zwischen diesen Systemen, die Schritte in die richtige Reihenfolge bringt, Kontext übergibt 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 einzelnen KI-Agenten für mehrere Aufgaben zu optimieren, profitieren Sie mit KI-Orchestrierung von mehreren 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, damit Sie sie in Ihren eigenen Workflows nutzen können.

Zusammenfassung

• KI-Orchestrierung vereint Modelle, Agenten und Tools in einem zentral gesteuerten Workflow. Sie ordnet Schritte, teilt Kontext und entscheidet, wann eine Aufgabe menschlich geprüft werden muss.
• KI-Orchestrierung wird nötig, sobald eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst, etwa Identitätsprüfungen, Datenabfragen und Richtlinienentscheidungen. Denn die Übergaben dazwischen müssen verwaltet werden.
• Leistungsfähige Orchestrierungsplattformen unterstützen mehrere LLMs, erhalten 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 Einzelhandel nutzen Orchestrierung, um ihre bestehenden Systeme wie 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 zentral gesteuerter Workflow arbeiten.

Ein Modell, das eine einzelne Frage beantwortet, kann isoliert gut funktionieren. Hat ein Prozess jedoch mehrere Schritte über verschiedene Systeme hinweg, ist Orchestrierung nötig. Wenn etwa ein KI-Kundenservice-Agent einem Kunden beim Erstellen eines Support-Tickets hilft, muss er Folgendes tun:

• Identität prüfen: Bestätigen, wer der Kunde ist, und sein Konto aufrufen.
• Wissensdatenbank prüfen: Bestätigen, dass das Problem mit RAG einem bekannten Problem entspricht.
• Richtlinie anwenden: Feststellen, 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 diese zusammenarbeiten. Gartner verzeichnete einen starken Anstieg der Unternehmensanfragen zu Multi-Agenten-Systemen in den vergangenen zwei Jahren und prognostiziert, dass 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten werden – bis 2026, 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 tiefe Integrationen, um zuverlässig im großen Maßstab 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, hilft Orchestrierung dabei, getrennte Systeme zu verbinden und eine konsistente, komplexe Antwort zu erstellen.

KI-Orchestrierung umfasst vier Hauptschichten:

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 Statusverwaltung: Den Gesprächsverlauf, abgerufene Dokumente und Variablen weiterführen, damit spätere Schritte alles Nötige haben.
3. Tool- und API-Ausführung: Externe Systeme wie ein CRM oder einen Zahlungsdienst aufrufen und die Ergebnisse in den Workflow zurückführen.
4. Übergangslogik: Entscheiden, wann zum nächsten Schritt übergegangen wird – 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 gleichen Ausweichschritt. Ein modellbewerteter Übergang verarbeitet freie Eingaben dagegen besser, benötigt aber Guardrails, damit ein falsch interpretiertes Signal niemanden auf den falschen Weg führt. 

Die meisten produktiven Systeme verwenden beides: feste Regeln, wo Korrektheit entscheidend ist, und Modellbewertungen, wenn sich Eingaben nicht im Voraus eindeutig bestimmen lassen. ElevenAgents-Workflows funktionieren ebenfalls so: 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 klaren 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 Kontextausschnitt, damit Informationen nicht in Rollen gelangen, in die sie nicht gehören. Die Übergänge zwischen ihnen können regelbasiert oder modellbewertet sein – je nachdem, wie viel Sicherheit dieser Schritt erfordert.

Die wichtigsten Vorteile der KI-Orchestrierung

Der Nutzen von Orchestrierung zeigt sich weniger in einzelnen Interaktionen als darin, was Teams damit im Laufe der Zeit erreichen können. Davon profitieren Betriebs-, Engineering- und Support-Teams:

• Skalierbarkeit: Neue Anwendungsfälle lassen sich in einen bestehenden Workflow einbinden, 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 kann geprüft werden.
• Schnellerer Nutzen: Teams kombinieren bestehende Agenten und Tools zu neuen Workflows, anstatt Integrationen von Grund auf neu zu entwickeln.
• Weniger Tool-Wildwuchs: Ein koordiniertes System ersetzt ein Flickwerk separater KI-Tools und manueller Übergaben dazwischen.

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

Anwendungsfälle für KI-Orchestrierung in verschiedenen Branchen

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

Kundenservice

Freedom Forever, einer der größten Installateure von Solaranlagen für Privathaushalte in den USA, 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 Menschen zu übergeben. Die Implementierung steigerte die Supporteffizienz um 90 %.

Finanzdienstleistungen

Better.coms kreditvergabe-Agent Betsy, der von ElevenAgents unterstützt wird, 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 Kosten der Kreditvergabe und verdoppelt die Kreditkonversion.

Gesundheitswesen

EliseAIs von ElevenAgents unterstützte Voice Agents vereinbaren Termine, beantworten Abrechnungsfragen und leiten klinische Fragen an Mitarbeitende von Gesundheitsdienstleistern im ganzen Land weiter. Das System ermöglicht natürlich klingende Interaktionen und wahrt zugleich die KI-Offenlegung. So können Gesundheitsdienstleister hohe Anrufvolumen effizient bewältigen.

Vertrieb und Lead-Qualifizierung

ElevenLabs nutzt seinen eigenen KI-SDR zur Vorauswahl eingehender Leads über das Kontaktformular für den Vertrieb. Er fragt nach Anwendungsfall, erwartetem Volumen und Zeitrahmen, bevor er ein Meeting direkt im Kalender eines Vertriebsmitarbeiters bucht. Der Agent qualifiziert 78 % der eingehenden Leads ohne menschliche Beteiligung im Gespräch und erzielt 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 Bestellverzögerungen, Stornierungen und Rückerstattungen auf Hindi und Englisch bearbeitet. Der Agent bearbeitet inzwischen mehr als 60.000 Anrufe täglich ohne menschliches Eingreifen.

Wichtige Funktionen einer KI-Orchestrierungsplattform

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

Prüfen Sie vor der Auswahl Folgendes:

• Multi-LLM-Unterstützung: Sie sind nicht an einen einzelnen Anbieter gebunden und können Modelle wechseln, wenn sich Preise oder Leistung ändern.
• Status- und Kontextverwaltung: Die Plattform verfolgt Gesprächsverlauf und Variablen über jeden Schritt hinweg, damit ein Workflow nicht verliert, was drei Schritte zuvor passiert ist.
• Flexibles Routing: Sowohl regelbasierte als auch modellbewertete Logik werden unterstützt. So wählen Sie für jeden Schritt die passende Kontrollstufe, statt jede Entscheidung nach demselben Ansatz zu treffen.
• Guardrails und Audit-Logs: Sie arbeiten als unabhängige Systemprüfungen außerhalb der eigenen Modelllogik. Fehlerhafte Antworten werden somit automatisch abgefangen, statt sich auf einen Prompt zu verlassen, der sie verhindern soll.
• Human-in-the-loop-Kontrollen: Risikoreiche Aktionen können eine Genehmigung erfordern oder mit vollständig erhaltenem Kontext an eine Person übergeben werden. So werden Fehler bei Zahlungen, Rückerstattungen oder Kontoänderungen erkannt, bevor sie umgesetzt werden.
• Integrationsumfang: Die Plattform verbindet sich mit den Systemen, auf die der Workflow zugreifen muss, einschließlich CRM, Zahlungen, Terminplanung, Telefonie und internen Datenbanken.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, wie schwierig es ist, einen orchestrierten KI-Agenten in Betrieb zu nehmen. Mit ElevenLabs können die meisten Teams einen Agenten mit geringer Komplexität konfigurieren und bereitstellen – über die No-Code-Webplattform in weniger als einer Stunde. Für komplexere Workflows können Forward Deployed Engineers den Umfang festlegen und die Lösung direkt mit Ihrem Team entwickeln.

Starten Sie mit ElevenAgents für optimierte KI-Orchestrierung

Einen orchestrierten Workflow von Grund auf zu entwickeln bedeutet, Statusverwaltung, Tool-Integration und Übergangslogik zu lösen, bevor Sie überhaupt zu Ihrem eigentlichen Anwendungsfall kommen. Mit dem visuellen Workflow-Builder von ElevenAgents können Teams mehrstufige Gespräche mit mehreren Agenten in einer No-Code-Umgebung gestalten. Deterministische Workflows sichern risikoreiche Aktionen durch Genehmigungen ab, Guardrails arbeiten außerhalb der eigenen Modelllogik und jedes Gespräch wird für Audits protokolliert. 

Für ElevenAgents registrieren und einen individuellen Agenten für Ihre eigenen Workflows erstellen. Oder sprechen Sie mit unserem Team und erfahren Sie, wie wir Ihr Team bei der Bereitstellung von KI-Agenten unterstützen können.

FAQ: Was ist KI-Orchestrierung?