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 bei Speech to Text auszeichnen, während ein anderes die Zahlungsabwicklung übernimmt. Sie benötigen daher 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, Agents und Tools, damit sie als ein System zusammenarbeiten. Statt einen KI-Agent für mehrere Aufgaben zu optimieren, profitieren Sie mit KI-Orchestrierung von mehreren Agents, die jeweils auf ihre Funktion spezialisiert sind. Das steigert nicht nur die Effizienz, sondern erleichtert auch Upgrades und die Fehlerbehebung, wenn etwas nicht funktioniert.

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

Zusammenfassung

• KI-Orchestrierung führt Modelle, Agents und Tools in einem zentral gesteuerten Workflow zusammen. Sie ordnet Schritte an, teilt Kontext und entscheidet, wann eine Aufgabe von Menschen geprüft werden muss.
• KI-Orchestrierung wird nötig, 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 einen 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 – 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 Agents, Retrieval-Systeme und Tools von Drittanbietern, damit sie als ein zentral gesteuerter Workflow arbeiten.

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

• Identität prüfen: Bestätigen, wer der Kunde ist, und sein Konto aufrufen.
• Wissensdatenbank prüfen: Bestätigen, dass das Problem einem bekannten Problem mit RAG entspricht.
• Richtlinien 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.

Für jede dieser Aufgaben kann eine Reihe verschiedener Modelle, Agents oder Tools nötig sein. Etwas muss sie synchron halten und ihr Zusammenspiel gewährleisten. 

Investitionen in KI-Orchestrierung werden immer wichtiger, da Unternehmen mehr KI-Agents einsetzen und erwarten, dass sie zusammenarbeiten. Gartner verzeichnete einen starken Anstieg von Unternehmensanfragen zu Multi-Agent-Systemen in den vergangenen zwei Jahren und prognostiziert, dass 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agents 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 Pilotprojekte für generative KI 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 % einsetzen. 

Wie KI-Orchestrierung komplexe Workflows automatisiert

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

KI-Orchestrierung umfasst vier zentrale Ebenen:

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

KI-Orchestrierungsplattformen unterscheiden sich häufig bei der Übergangslogik. Ein deterministischer Übergang bietet eine Garantie. Scheitert beispielsweise eine Zahlung, führt der Workflow immer zum gleichen Fallback-Schritt. Ein modellbewerteter 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, wo Korrektheit entscheidend ist, und die Bewertung durch Modelle, wenn Eingaben nicht im Voraus eindeutig festgelegt werden können. ElevenAgents-Workflows funktionieren ebenfalls so: Jeder Übergang zwischen Sub-Agents 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 Auswahl an Tools. Ein Workflow ergänzt einen gerichteten Graphen spezialisierter Sub-Agents mit festgelegten Aufgaben, etwa Verifizierung, Abrechnung und Eskalation. 

Jeder Sub-Agent erhält nur einen begrenzten Kontext, 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 benötigt.

Die wichtigsten Vorteile der KI-Orchestrierung

Der Nutzen von Orchestrierung zeigt sich weniger in einer einzelnen Interaktion als darin, was Teams damit langfristig erreichen können. Davon profitieren Operations-, Engineering- und Support-Teams:

• Skalierbarkeit: Neue Anwendungsfälle lassen sich in einen bestehenden Workflow integrieren, 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 auditierbar.
• Schnellere Wertschöpfung: Teams kombinieren bestehende Agents 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 dazwischen.

Indem jedes Tool spezialisiert bleibt, macht Orchestrierung das Gesamtsystem robuster. So können Sie auf neue Anwendungsfälle skalieren und Erlebnisse bieten, 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, 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 auf Privathäusern in den USA, nutzt ElevenAgents, um jeden Anrufer an einen spezialisierten Vertriebs- oder Support-Agent weiterzuleiten, Routinefragen und Kontoänderungen zu bearbeiten und bei Bedarf mit vollständigem Transkriptkontext an einen Menschen zu übergeben. Die Implementierung steigerte die Effizienz im Support um 90 %.

Finanzdienstleistungen

Better.coms kreditvermittelnder Agent Betsy, der auf ElevenAgents basiert, authentifiziert Kreditnehmer, ruft Konto- und Kreditstatus ab und begleitet sie unter Einhaltung der Compliance-Anforderungen der Hypothekenbranche durch die nächsten Schritte. Betsy automatisiert inzwischen 35,5 % der Anfragen von Kreditnehmern, senkt die Vermittlungskosten 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 gewährleistet zugleich die Offenlegung des KI-Einsatzes. So können Gesundheitsdienstleister hohe Anrufvolumen effizient bewältigen.

Vertrieb und Lead-Qualifizierung

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

Einzelhandel und E-Commerce

Meesho, einer der größten E-Commerce-Marktplätze Indiens, entwickelte einen Voice Agent, der Lieferverzögerungen, Stornierungen und Rückerstattungen auf Hindi und Englisch bearbeitet. Der Agent bearbeitet mittlerweile 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. 

Achten Sie vor der Auswahl auf Folgendes:

• Multi-LLM-Unterstützung: Sie sind nicht an einen einzelnen Anbieter gebunden und können Modelle austauschen, wenn sich Preise oder Leistung ändern.
• Status- 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: Es werden sowohl regelbasierte als auch modellbewertete Logiken unterstützt. So wählen Sie für jeden Schritt das passende Maß an Kontrolle, statt jede Entscheidung nach demselben Ansatz zu erzwingen.
• Guardrails und Audit-Logs: Diese laufen als unabhängige Systemprüfungen außerhalb der eigenen Schlussfolgerungen des Modells. Dadurch wird eine fehlerhafte Antwort automatisch erkannt, statt sich darauf zu verlassen, dass ein Prompt sie verhindert.
• Human-in-the-Loop-Kontrollen: Risikoreiche Aktionen können eine Freigabe erfordern oder mit erhaltenem Kontext an eine Person übergeben werden. So werden Fehler bei Zahlungen, Rückerstattungen oder Kontoänderungen erkannt, bevor sie umgesetzt werden.
• Integrationsabdeckung: Die Plattform verbindet sich mit den Systemen, auf die der Workflow zugreifen muss, darunter CRM, Zahlungsabwicklung, Terminplanung, Telefonie und interne Datenbanken.

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

Starten Sie mit ElevenAgents für effiziente 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 Agents in einer No-Code-Umgebung gestalten. Deterministische Workflows sichern risikoreiche Aktionen durch Freigaben ab, Guardrails laufen außerhalb der eigenen Schlussfolgerungen des Modells, und jedes Gespräch wird für Audits protokolliert. 

Für ElevenAgents registrieren und einen individuellen Agent für Ihre eigenen Workflows erstellen oder mit unserem Team sprechen und erfahren, wie wir Ihrem Team bei der Bereitstellung von KI-Agents helfen können.

FAQ: Was ist KI-Orchestrierung?