Es ist schwer zu bemerken, wenn es passiert, aber glauben Sie uns, wenn wir sagen, dass Sie es lieben werden.
Ein Prozess, eine Aufgabe, ein Team nach dem anderen – die Automatisierung übernimmt still und leise das Büro. Nicht auf eine Sci-Fi-Art, sondern ganz real im Alltag: weniger Klicken, weniger Tabellen, mehr Denken.
Außerdem verändert Agentic AI die Art und Weise, wie Unternehmen über Robotic Process Automation (RPA) denken.
Seien wir ehrlich – die Welt braucht keine weitere KI-Schlagzeile.
Die Menschen wollen nicht mehr von KI hören. Sie wollen sehen, wie sie funktioniert.
Dieser Artikel untersucht die neuesten Entwicklungen in der UiPath-Plattform mit Schwerpunkt auf ihren agentischen KI-Fähigkeiten: Agent Builder und Maestro.
Du schaust lieber, als zu lesen? Dann sieh dir unseren YouTube-Kanal an und schau dir das Webinar an, auf dem der folgende Artikel basiert:
Agentic AI führt eine Automatisierungsphilosophie ein, bei der KI-Agenten denken und menschliches Denken einbringen, Roboter und Integrationen Aufgaben mit binärer Präzision ausführen, während Menschen führen und die endgültigen Entscheidungen treffen.
Unser Early Access und unsere praktische Arbeit mit den oben genannten Tools haben uns „angenehm überrascht“, wie durchdacht das System gestaltet und mit anderen Teilen der Plattform integriert wurde.
Der Weg von traditionellem RPA zu agentischer Automatisierung
Die Automatisierung, die wir bisher kannten, wurde traditionell von RPA-Tools dominiert, die vordefinierte Aufgaben präzise ausführten. Blickt man etwa sieben Jahre zurück (ab 2025), war das Angebotsportfolio von UiPath einfacher und bestand hauptsächlich aus drei Produkten:
🔸 Studio zum Erstellen von Automatisierungen.
🔸 Orchestrator, um sie zu orchestrieren.
🔸 Robots zur Ausführung.
Diese Grundlage, die wir „Act One“ nennen, hat sich in den letzten sieben Jahren durch F&E-Bemühungen und Übernahmen drastisch weiterentwickelt.
Zu den hinzugefügten wichtigsten Funktionen gehören:
🔸 Computer Vision, das Automatisierung in eingeschränkten Umgebungen ermöglicht.
🔸 API-Automatisierung, leicht gemacht durch Integrationsservices.
🔸 Weboberflächen-Erstellung zur Modernisierung von Altsystemen.
🔸 Verbesserungen in der Orchestrierung, die es Robotern ermöglichen, Menschen für Anweisungen einzubeziehen (Human-in-the-loop).
🔸 Intelligent Document Processing (IDP), das strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Dokumente (wie Richtlinien und Verträge) verarbeitet.
🔸 Discovery-Funktionen und Analysen zur Beobachtung von Prozessen und Erstellung von KPIs.
🔸 GenAI-Bausteine, die dem Roboter eine Art „Gehirn“ verleihen, um sicher mit verschiedenen Modellen zu interagieren.
Diese kontinuierliche Innovation hat zur heutigen Plattform geführt, die UiPath als die Nr. 1 unter den End-to-End-Business-Automatisierungsplattformen betrachtet.
Act Two: Hier beginnt die Ära der agentischen Automatisierung
Aufbauend auf dem robusten Fundament von „Act One“ – einschließlich Sicherheit, Governance und Integration – treten wir in die nächste Ära der agentischen Automatisierung ein. Diese Phase konzentriert sich auf KI-Agenten, die denken und entscheiden können und gemeinsam mit traditionellen Robotern und Menschen arbeiten.
Wesentliche Bestandteile dieser neuen Ära sind die AI Trust Layer, Kontextzählung und Low-Code-Entwicklungsoptionen. Die Agenten und die traditionellen RPAs nutzen dieselben Bausteine und fungieren als ein „Schweizer Taschenmesser“ der Automatisierung.
Die Symbiose von Robotern und KI-Agenten
UiPath zieht eine Parallele zwischen der Arbeitsaufteilung von Robotern und Agenten und dem menschlichen Gehirn:
- Roboter sind regelbasiert, deterministisch und logisch, ähnlich wie die linke Gehirnhälfte. Sie glänzen bei Aufgaben, die hohe Zuverlässigkeit und Effizienz erfordern.
- KI-Agenten sind zielorientiert, nicht deterministisch und kreativ, ähnlich wie die rechte Gehirnhälfte. Sie eignen sich am besten für Aufgaben, die nicht klar definiert sind und hohe Anpassungsfähigkeit erfordern.
Während Agenten mehr Kontrolle darüber haben, wie sie ein Ziel erreichen, sind sie von Natur aus etwas weniger zuverlässig als deterministische Roboter. UiPath schließt diese Lücke durch kontrollierte Agency.
Gewährleistung vertrauenswürdiger KI-Agenten durch kontrollierte Agency
Controlled Agency ist eine Sammlung von Taktiken, die darauf ausgelegt sind, die Vertrauenswürdigkeit eines Agenten zu verbessern:
- Prompt-Experimente: Eine interaktive Prompt-Experimentieransicht ermöglicht es Entwicklern, den Agenten zu iterieren und zu sehen, wie er mit unterschiedlichen Eingabeargumenten arbeitet.
- Dynamische Bewertungen: Sammlungen von Testfällen erzeugen einen numerischen Wert (0 bis 100), der die Qualität des Agenten misst und während der Iteration als Leitfaden dient.
Hochwertiges Context Grounding: Dies ist UiPaths Begriff für Retrieval Augmented Generation (RAG), das große Mengen unternehmensspezifischer Daten kontrolliert zum Agenten bringt.
Bausteine eines KI-Agenten
Ein Agent wird durch mehrere zentrale Komponenten definiert:
- Natural Language Prompt: Dies ist im Wesentlichen die Stellenbeschreibung des Agenten, die das Ziel und den Weg dorthin definiert.
- Kontext: unternehmensspezifisches Wissen, wie Richtlinien oder Produktspezifikationen, gespeichert in Context-Grounding-Datenbanken. Dieses Wissen ermöglicht es dem Agenten, als hilfreicher KI-Assistent zu agieren.
- Tools: Diese ermöglichen es dem Agenten, mit verschiedenen Systemen zu interagieren. Tools können Integrationsservice-Aktivitäten, andere Automatisierungen (RPA-Flows) oder sogar andere Agenten sein. Ein Agent könnte beispielsweise einen RPA-Flow aufrufen, um Daten aus einer Anwendung auszulesen.
- Eskalationen: Wenn ein Agent auf eine ungewöhnliche Situation stößt oder unsicher ist, wie er eine Entscheidung treffen soll, kann er an einen Menschen eskalieren. Diese Eskalationen erscheinen als Notizen im Action Center.
- Agent Memory: Nachdem ein Mensch eine Eskalation gelöst hat, kann die Antwort im Speicher des Agenten für die zukünftige Nutzung abgelegt werden, sodass er mit der Zeit unabhängiger wird.
Was den Datenschutz betrifft, werden die derzeit von UiPath-Agenten verwendeten Modelle in der privaten Cloud des Unternehmens gehostet, was bedeutet, dass Daten nicht an externe Anbieter wie OpenAI gesendet werden.
Außerdem steht für Organisationen mit strengen Vertraulichkeitsanforderungen die Option „Bring Your Own Model“ auf der Roadmap.
Orchestrierung von End-to-End-Prozessen mit Maestro
Geschäftsprozesse sind typischerweise chaotisch und bleiben selten innerhalb eines einzelnen Systems wie Salesforce oder SAP. Sie beinhalten oft mehrere Personen, die Daten bearbeiten. UiPath bietet mit Maestro einen Retter an, um diese End-to-End-Aktivitäten von Menschen, Robotern und Agenten zu organisieren.
Es bietet eine prozessorientierte Helikopterperspektive, die es Organisationen ermöglicht, Prozesse zu orchestrieren, die in der BPMN-2.0-Notation modelliert wurden.
Zu den wichtigsten Funktionen von Maestro gehören:
- Implementierung: Verknüpfung von Prozessblöcken mit UiPath-Aktivitäten, einschließlich agentischer Aufgaben, traditioneller RPA-Ausführungen, Human-in-the-loop-Aktivitäten und sogar Agenten, die auf verschiedenen Plattformen (wie LangChain) entwickelt wurden.
- Betrieb und Überwachung: Bereitstellung von Transparenz über einzelne Prozessinstanzen und Nutzung von Monitoring-Funktionen zur Identifizierung von Engpässen.
- Fehlertoleranz: Eingebaute Wiederholungsmechanismen bewahren die bereits geleistete Arbeit während lang andauernder Prozesse (die manchmal mehrere Wochen umfassen).
- Optimierung: Einsatz von Process-Intelligence-Tools wie Process Mining, um „Was-wäre-wenn“-Szenarien für kontinuierliche Verbesserungen durchzuführen.
Maestro bietet erhebliche Vorteile für verschiedene Personas:
- Für Automatisierungs- und KI-Verantwortliche dient Maestro als Leinwand, um KI-Agenten aus verschiedenen Silos (z. B. Salesforce oder LangChain) sicher zusammenzuführen und Aktivitäten zwischen Agenten, Automatisierungen und Menschen zu orchestrieren.
- Für Prozesseigentümer bietet es ein einziges Tool für jeden Schritt des Lebenszyklus: modellieren, implementieren, betreiben, überwachen und optimieren.
- Für IT-Verantwortliche reduziert es die Gesamtbetriebskosten (TCO), indem es als einzige Workflow-Management-Engine dient und Geschäftsregeln sowie Leitplanken unterstützt.
Praktische Demo: Automatisierung von Recruiting mit agentischer Orchestrierung
Wie wir glauben, gibt es immer eine bessere Möglichkeit, etwas in Aktion zu zeigen, als darüber zu sprechen.
In einer Demo nutzten wir UiPaths Maestro, um einen Recruiting-Prozess zu automatisieren, der vollständig per E-Mail durchgeführt wurde. Das Ziel war, die mühsame Arbeit der Überprüfung der Vollständigkeit von Lebensläufen, der Zusammenführung von Bewerbungen und der Beantwortung grundlegender Fragen auf Grundlage interner Richtlinien zu übernehmen.
Der Prozessablauf, der acht Agenten, RPA-Flows und menschliche Validierung kombinierte, umfasste Schritte wie:
- Der Agent für die Erstsichtung überprüft die eingehende E-Mail auf verdächtige Inhalte.
- Der CV-Extractor-Agent ruft die Daten aus dem PDF-Anhang ab und fasst sie zusammen.
- Der Resume-Check-Agent prüft, ob alle erforderlichen Informationen (wie Sprachkenntnisniveaus) enthalten sind.
- Der Answer-Generator-Agent prüft, ob der Kandidat Fragen stellt (z. B. zum Mitbringen eines Hundes ins Büro oder zu Arbeitszeiten) und erzeugt Antworten unter Verwendung der Unternehmensrichtlinien als Kontext.
- Der Response-Assembly-Agent kombiniert das Feedback und die Antworten zu einem Antwortentwurf.
- Ein menschlicher Validierungsschritt sendet die Entwurfs-E-Mail an den Recruiter im Action Center. Der Recruiter kann die strukturierten Details des Lebenslaufs prüfen und die vorgeschlagene E-Mail vor der Freigabe bearbeiten.
- Wenn Daten unvollständig sind, werden sie im Data Service gespeichert und die E-Mail entsprechend kategorisiert.
- Follow-up-Agenten können Interviewfragen generieren und die Passung des Profils bewerten, um den Recruiter zu unterstützen.
- Reine RPA-Flows übernehmen die abschließende Datenspeicherung in SharePoint.
Dies zeigt, wie Agenten mit unstrukturierten Daten (E-Mails, Richtlinien) und Aufgaben umgehen können, die die Auslegung von Vorschriften erfordern, und wie sie die Möglichkeiten der Automatisierung über traditionelle regelbasierte Flows hinaus erweitern.
Das Erstellen eines zuverlässigen Agenten, der auf einfache Aufgaben fokussiert ist, kann etwa 1–2 Stunden dauern, wobei zusätzliche Zeit für gründliche Tests erforderlich ist, um Qualität in allen Szenarien sicherzustellen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was fragten die Teilnehmer des Webinars?
Wie gut kommen KI-Agenten mit komplexen Dokumenten wie Lebensläufen mit Tabellen zurecht?
KI-Agenten verarbeiten in der Regel auch komplexe Dokumente sehr gut, einschließlich Lebensläufen mit Tabellen und unterschiedlichen Formaten. Einige Sonderfälle – wie beispielsweise Bewertungen in Form von Sternen – können jedoch problematisch sein. Durch kontinuierliches Testen und Verfeinern lässt sich die Genauigkeit in solchen Szenarien stetig verbessern.
Kann die Human-in-the-Loop-Oberfläche während der Validierung Originaldokumente oder Links anzeigen?
Ja, UiPath-Anwendungen und das Action Center bieten umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten, um Links zu Originaldokumenten oder Anhängen einzubinden. So können menschliche Prüfer während der Validierung auf alle notwendigen Informationen zugreifen.
Werden Daten beim Einsatz von UiPath-Agenten an externe KI-Anbieter wie OpenAI übermittelt?
Nein, die aktuell von UiPath-Agenten verwendeten Modelle werden in der privaten Cloud-Infrastruktur von UiPath gehostet, was Datenschutz und -sicherheit gewährleistet. Zusätzlich befindet sich eine „Bring Your Own Model“-Option auf der Roadmap – für Organisationen mit besonders hohen Anforderungen an Vertraulichkeit.
Wie viel kostet es, einen KI-Agenten zu erstellen und zu betreiben?
Die Preisgestaltung basiert auf dem Verbrauch und hängt von der Komplexität und Nutzung des Agenten ab. Komplexere Agenten mit höherem Aufrufvolumen verursachen entsprechend höhere Kosten. Für eine genaue Einschätzung wird empfohlen, sich an UiPath oder die Experten von Office Samurai zu wenden.
Wie lange dauert es, einen zuverlässigen KI-Agenten zu erstellen?
Die Erstellung eines einfachen Agenten kann 1–2 Stunden dauern, jedoch erfordert gründliches Testen zur Sicherstellung der Zuverlässigkeit mehr Zeit. Als Best Practice gilt: Agenten sollten sich auf klar abgegrenzte Aufgaben konzentrieren, anstatt einen gesamten Prozess in einem einzigen Agenten abzubilden.
Wann sollte ich UiPath Maestro im Vergleich zu anderen KI-Orchestrierungstools wie N10 verwenden?
Maestro eignet sich ideal für Automatisierung im Unternehmensmaßstab, bei der robuste Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit erforderlich sind. Im Gegensatz dazu sind Tools wie N10 eher für spezialisierte oder maßgeschneiderte Lösungen geeignet, die von Grund auf entwickelt werden. Maestro ist tief in das UiPath-Ökosystem integriert und bietet eine umfassende Engine für Workflow-Management.
Was bedeutet die Einstellung „Temperature“ beim Testen von Agenten?
Die „Temperature“-Einstellung steuert die Kreativität bzw. Zufälligkeit der Antworten des KI-Modells. Ein Wert von 0 führt zu deterministischen und präzisen Ausgaben, während ein Wert von 1 mehr kreative Freiheit zulässt. Für die meisten geschäftlichen Automatisierungen wird ein niedriger Temperature-Wert bevorzugt, um Konsistenz und Vorhersagbarkeit zu gewährleisten.
Wie steht Maestro im Zusammenhang mit dem UiPath Orchestrator?
Maestro dient als Schnittstelle für Prozessmodellierung und -orchestrierung, die nahtlos mit dem UiPath Orchestrator integriert ist. Nach der Gestaltung der Prozesse in Maestro können diese über den Orchestrator bereitgestellt und ausgelöst werden – unter Nutzung seiner Funktionen für Planung, Überwachung und Governance.
Fürchte dich nicht vor der Agentic-AI-Revolution
Agentic AI und die mit Maestro aufgebaute Orchestrierung ersetzen RPA nicht – sie stärken es.
Durch die Kombination von RPA mit KI erhält man einen Arbeitskollegen, der „intelligenter“ ist als je zuvor und bei Bedarf nahtlos menschliche Aufsicht einbezieht.
Wenn Sie Schwierigkeiten mit Kommunikation, Fragen, Aufgaben haben, die die Interpretation von Dokumenten erfordern, oder mit unstrukturierten Daten, können Agenten Ihr persönlicher Assistent sein. UiPaths Agent Builder und Maestro bieten eine leistungsstarke, integrierte Plattform, um komplexe, unstrukturierte Workflows sicher und zuverlässig im Unternehmensmaßstab zu automatisieren.
Die Zukunft der Automatisierung nimmt Gestalt an; wenn Sie Prozesse haben, die nach einer agentischen Intervention verlangen, ist Office Samurai bereit, Ihnen bei der Umsetzung zu helfen.
