{"id":18111,"date":"2025-06-26T13:31:51","date_gmt":"2025-06-26T11:31:51","guid":{"rendered":"https:\/\/office-samurai.com\/episode-4-using-uipath-ai-agents-and-maestro-to-automate-recruitment-process\/"},"modified":"2025-10-10T15:29:39","modified_gmt":"2025-10-10T13:29:39","slug":"episode-4-using-uipath-ai-agents-and-maestro-to-automate-recruitment-process","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/episode-4-using-uipath-ai-agents-and-maestro-to-automate-recruitment-process\/","title":{"rendered":"Folge 4 | Einsatz von UiPath AI Agents und Maestro zur Automatisierung des Einstellungsprozesses"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-a89b3969 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/youtu.be\/9ugaaoFr0Io\" style=\"border-width:2px;border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">YouTube<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/open.spotify.com\/episode\/6zJPUTL05rIfkWmRipvG6a?si=ba3c837403844c54\" style=\"border-width:2px;border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Spotify<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--3\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/us\/podcast\/using-uipath-ai-agents-and-maestro-to-automate\/id1814320637?i=1000714528368\" style=\"border-width:2px;border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Apple Podcasts<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Einfuehrung_und_neue_Automatisierungsphilosophie\"><\/span>Einf\u00fchrung und neue Automatisierungsphilosophie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Konnichiwa! Willkommen im <a href=\"https:\/\/youtube.com\/playlist?list=PLhXE_-WUIvq0-qsJPqg509l6s7vLhEOPs&amp;si=XOGDF-GfIySaGcVF\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Automation Dojo<\/a> wo wir die harten Fragen stellen \u2013 zum Beispiel: Wenn KI so schlau ist, warum denkt Autokorrektur immer noch, dass \u201educking\u201c eine brauchbare Alternative ist? Heute ziehen wir den Vorhang zur\u00fcck bei <a href=\"https:\/\/office-samurai.com\/de\/die-zukunft-der-automatisierung-mit-agentic-ai-entfesseln\/\">UiPath Agents und UiPath Maestro<\/a> (das dynamische Duo, das angeblich eure Roboterbelegschaft orchestriert oder daf\u00fcr sorgt, dass eure digitalen Helfer keinen Aufstand planen).<br\/>Wir werfen einen Blick auf UiPath Agents: Sind sie wirklich unerm\u00fcdliche digitale Mitarbeiter oder nur sehr sophisticated Tamagotchis, die man am Leben halten muss? UiPath Maestro \u2013 der gro\u00dfe Dirigent des Roboterorchesters \u2013 oder eher wie ein gestresster Fluglotsen-Koordinator f\u00fcr Bits und Bytes?<br\/>Und die gro\u00dfe Frage: F\u00fchrt dieses Setup wirklich zu symphonischer Effizienz oder ist es nur ein Kakophonie mit einem schickeren Namen? Ich bin euer Gastgeber Andrzej Kinastowski, einer der Gr\u00fcnder von <a href=\"https:\/\/office-samurai.com\/de\/unternehmen-fuer-die-automatisierung-von-geschaeftsprozessen\/\">Office Samurai<\/a> wo wir glauben, dass Bullshit keine Gesch\u00e4ftsstrategie ist \u2013 egal, wie viele Diagramme man daf\u00fcr erstellt.       <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe class=\"cky-consent-iframe\" data-consent=\"marketing\" data-cky-src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/9ugaaoFr0Io?feature=oembed\" data-cky-placeholder=\"1\" class=\"cky-consent-iframe\" data-consent=\"marketing\" data-cky- data-cky-placeholder=\"1\" title=\"Using UiPath AI Agents and Maestro to automate recruitment process\" width=\"800\" height=\"450\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<p>Wenn Sie jemals vermutet haben, dass Ihr intelligenter Agent d\u00fcmmer als ein Haufen Steine ist, oder wenn Sie versuchen, den Maestro zu dirigieren, ohne dass die Puppe in eine Roboterrevolution ausbricht \u2013 dann sind Sie hier im richtigen Dojo gelandet. Ich muss sagen, als UiPath Ende letzten Jahres ank\u00fcndigte, dass sie eigene Agenten haben werden, war ich ein wenig schockiert. Mein Begeisterungslevel (sagen wir mal so) schoss nicht gerade zum Mond. Aber dann wurden wir als einer der wenigen Partner f\u00fcr den Early Access ausgew\u00e4hlt. Nat\u00fcrlich haben wir einige unserer kl\u00fcgsten Samurai auf diese neuen Tools losgelassen, ihnen gesagt: \u201eLernt sie, bringt sie zum Absturz und berichtet zur\u00fcck\u201c. Ich muss sagen, ich bin im Allgemeinen angenehm (darf ich sagen) \u00fcberrascht. Die Art, wie UiPath diese Agenten gestaltet und in den Rest ihrer Plattform integriert hat, ist wirklich sauber durchdacht, und ich verwende \u201esauber\u201c nicht leichtfertig.     <\/p>\n\n<p>Dabei geht es nicht nur darum, ein weiteres gl\u00e4nzendes Tool ins Technikarsenal zu stellen. Wir sprechen hier \u00fcber eine ganze Automatisierungsphilosophie: eine gut ge\u00f6lte Maschine, in der AI-Agenten denken (bringen menschen\u00e4hnliches Denken ein), Roboter und Integrationen handeln (f\u00fchren Aufgaben mit dieser s\u00fc\u00dfen, bin\u00e4ren Pr\u00e4zision aus), Maestro orchestriert (wirkt wie ein Puppenspieler, der die F\u00e4den zieht) und die Menschen f\u00fchren, weil sie die finalen Entscheidungen treffen (irgendjemand muss der Erwachsene im Raum sein). <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Erstellung_von_AI-Agenten_in_UiPath_Agent_Builder\"><\/span><strong>Erstellung von AI-Agenten in UiPath (Agent Builder)<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Agenten-Funktionen: Prompts, Tools und Kontext<\/h3>\n\n<p>Schauen wir uns zuerst die Agenten an. Ein gutes Beispiel w\u00e4re ein Anti-Phishing-Agent, den man in vielen verschiedenen Automatisierungen einsetzen kann, wenn sie mit einer E-Mail beginnen. Im UiPath Agent Builder gibt es die Felder, die man beim Erstellen eines AI-Agenten erwartet: einen Namen, eine Beschreibung und ein langes System-Prompt. Dieses System-Prompt enth\u00e4lt viele Informationen, viele Regeln und kann von Ihnen selbst geschrieben werden, aber Sie k\u00f6nnen auch GenAI nutzen, um ein gutes Prompt zu erstellen. Es ist ziemlich interessant, wie KI uns bereits beim Programmieren anderer KIs unterst\u00fctzt.    <\/p>\n\n<p>Wir haben ein User-Prompt, das dem Agenten sagt, welche Eingaben er erwarten kann, aber das wirklich agentische Element sind die Tools. In den Tools kann man viele verschiedene Dinge verbinden. UiPath stellt bereits vorbereitete Activities bereit, die man nutzen kann, um sich mit unterschiedlichen Diensten und Anwendungen zu verbinden. Au\u00dferdem gibt es Prozesse. Jeder Prozess, den Sie im Orchestrator ver\u00f6ffentlicht haben, kann vom Agenten aufgerufen werden. Wenn der Agent zus\u00e4tzliche Informationen ben\u00f6tigt, kann er einen Prozess starten. Der Prozess wird ausgef\u00fchrt, der Agent \u00fcbergibt die Parameter, der Prozess l\u00e4uft und gibt dann die Daten wieder an den Agenten zur\u00fcck. Das bedeutet im Grunde, dass der Benutzer viele verschiedene Werkzeuge zur Verf\u00fcgung hat, um Daten abzurufen oder in Systeme einzugeben.       <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/agents-computer_00407_-1024x683.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19641\" srcset=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/agents-computer_00407_-1024x683.png 1024w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/agents-computer_00407_-300x200.png 300w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/agents-computer_00407_-768x512.png 768w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/agents-computer_00407_-1536x1024.png 1536w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/agents-computer_00407_.png 1728w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p>Au\u00dferdem kann ein Agent einen anderen Agenten aufrufen. Man kann also eine Art Inception-Szenario erstellen, bei dem ein Agent einen anderen Agenten, der auf etwas anderes spezialisiert ist, eine Frage stellt und dann Feedback zur\u00fcckbekommt. Die M\u00f6glichkeit, Tools zu einem AI-Agenten hinzuzuf\u00fcgen, ist bereits ein gro\u00dfer Gewinn. Wenn Sie bereits viele verschiedene Prozesse f\u00fcr Ihre Organisation erstellt haben \u2013 gro\u00df und klein, attended oder unattended \u2013 k\u00f6nnen Sie diese mit einem Agenten verbinden.   <\/p>\n\n<p>Nat\u00fcrlich gibt es auch Kontexte. Das ist das Wissen, das Sie in ein AI-Tool einbringen k\u00f6nnen. Sie legen einige Dokumente in einen Storage-Bucket in Ihrem Orchestrator und k\u00f6nnen diesen Storage-Bucket als Kontext f\u00fcr einen bestimmten Agenten festlegen. Das bedeutet, dass der Agent die Informationen aus diesen Dateien kennt und sie bei seiner Arbeit ber\u00fccksichtigt.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Sicherheit und Eskalationen (Human-in-the-Loop)<\/h3>\n\n<p>Dann haben wir Eskalationen. Eine Eskalation bedeutet im Grunde, dass Sie Bedingungen festlegen, wann der Agent keine Entscheidung treffen, sondern stattdessen einen Menschen die finale Entscheidung treffen lassen soll. Bei einem Anti-Phishing-Agenten bedeutet das zum Beispiel: Wenn der Agent sich nicht sicher ist, ob eine E-Mail Phishing ist, fragt er w\u00f6rtlich einen Menschen. Er erstellt eine Action im Action Center, und ein menschlicher Operator schaut sich die E-Mail an und entscheidet, ob es sich tats\u00e4chlich um Phishing handelt oder nicht. So wird ein Mensch in den Prozess eingebunden und wir behalten die Kontrolle dar\u00fcber, was die Agenten tun.    <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"580\" src=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00416_-1024x580.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19645\" srcset=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00416_-1024x580.png 1024w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00416_-300x170.png 300w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00416_-768x435.png 768w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00416_-1536x870.png 1536w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00416_.png 1920w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Herausforderungen_und_Methodik_zum_Testen_von_Agenten\"><\/span><strong>Herausforderungen und Methodik zum Testen von Agenten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Wie \u00fcblich bei Agenten kann man den Agenten w\u00e4hrend des Aufbaus testen. Wir haben ein Fenster, in dem wir ein Prompt ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Wenn ich als Eingabe zum Beispiel den Text einer E-Mail eingebe: \u201eIch bin ein \u00e4thiopischer Prinz und m\u00f6chte Ihnen 1 Million Dollar senden\u201c, wird der Agent dies analysieren und mir sagen, dass es sich tats\u00e4chlich um Phishing handelt. Au\u00dferdem gibt er eine Variable aus, die angibt, dass wir diese E-Mail nicht weiterverarbeiten sollten.  <\/p>\n\n<p>Das Erstellen von Agent-Prompts ist relativ einfach und geht schnell. Die Herausforderung liegt jedoch immer im Testen, denn da diese Algorithmen nicht deterministisch sind, k\u00f6nnen sie verschiedene Ergebnisse liefern. Jedes Mal, wenn man etwas im Prompt \u00e4ndert, kann das unvorhergesehene Konsequenzen haben. Wenn man manuell testet, hat man die M\u00f6glichkeit, diesen speziellen Fall in den Evaluationssatz aufzunehmen. Jedes Mal, wenn man etwas am Agenten \u00e4ndert, kann man alle Tests ausf\u00fchren, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Ausgaben weiterhin den Erwartungen entsprechen.    <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"580\" src=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00300_-1-1024x580.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19653\" srcset=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00300_-1-1024x580.png 1024w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00300_-1-300x170.png 300w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00300_-1-768x435.png 768w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00300_-1-1536x870.png 1536w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00300_-1.png 1920w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">LLM als Richter<\/h3>\n\n<p>Dieser Mechanismus nutzt das, was wir \u201eLLM als Richter\u201c nennen. Wir brauchen das, weil die Ausgaben eines AI-Agenten nicht unbedingt etwas sind, das wir einfach schnell mit den erwarteten Ergebnissen vergleichen k\u00f6nnen. H\u00e4ufig erhalten wir zum Beispiel einen E-Mail-Text, der zwar jedes Mal die gleichen Informationen enth\u00e4lt, aber anders formuliert ist. Man ben\u00f6tigt ein LLM, um tats\u00e4chlich ein Urteil zu f\u00e4llen: Entspricht die Ausgabe im Inhalt der erwarteten Antwort, nicht, ob sie zeichenweise identisch ist.   <\/p>\n\n<p>Nat\u00fcrlich haben wir auch Traces. F\u00fcr jeden Lauf eines Agenten k\u00f6nnen wir detaillierte Informationen einsehen: was hineingegangen ist, was herausgekommen ist, welche Parameter verwendet wurden und wie viel Zeit der Agent mit \u201eDenken\u201c verbracht hat. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Agenten_in_der_klassischen_Automatisierung\"><\/span><strong>Agenten in der klassischen Automatisierung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Wir k\u00f6nnen diese Agenten innerhalb unserer normalen Automatisierungen verwenden. H\u00e4ufig haben wir eine Automatisierung, die an einem bestimmten Punkt ein Urteil ben\u00f6tigt, das Logik verwendet, die sich nicht einfach in viele If-Bedingungen packen l\u00e4sst. Ihre klassischen Automatisierungen k\u00f6nnen also einen Agenten aufrufen, ihm eine Informationsmenge \u00fcbergeben und dann das Urteil vom Agenten zur\u00fcckbekommen. Das kann etwas Einfaches sein, wie die richtigen Informationen aus einer E-Mail zu extrahieren, aber es kann auch wesentlich komplexer sein.   <\/p>\n\n<p>Man kann sich einen Agenten vorstellen, bei dem Ihre Automatisierung die Anfrage erh\u00e4lt, einen Kunden oder Lieferanten in Ihren Datenbanken anzulegen. Der Agent nutzt Tools, um die Informationen aus verschiedenen Systemen zu holen (viele davon au\u00dferhalb Ihres Unternehmens) und verwendet dann seine Urteilsf\u00e4higkeit, um uns zu sagen, ob es in Ordnung ist, mit diesem Unternehmen zu arbeiten, oder ob vielleicht ein Mensch einen Blick darauf werfen sollte, weil der Algorithmus Dinge erkennt, die irgendwie verd\u00e4chtig wirken. Agenten in Ihre klassischen Automatisierungen einzubinden, k\u00f6nnte hier der richtige Weg sein.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Maestro_Orchestrierung_langer_und_komplexer_Prozesse\"><\/span><strong>Maestro: Orchestrierung langer und komplexer Prozesse<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Die agentische Automatisierung von UiPath geht weit dar\u00fcber hinaus. Am meisten beeindruckt hat mich der Teil, den sie fr\u00fcher Agentic Orchestration nannten (jetzt hei\u00dft es Maestro; UiPath, falls ihr zuh\u00f6rt, ich fand den alten Namen besser). UiPath Maestro ist im Grunde eine Methode, lange und komplexe Prozesse zu orchestrieren, die viele bewegliche Teile enthalten.  <\/p>\n\n<p>Wir haben lange und komplexe Prozesse immer in kleinere Automatisierungen aufgeteilt, aber sehr oft gab es zwischen diesen Automatisierungen einen Menschen, der etwas erledigte, was die Automatisierung nicht konnte. Es gibt bereits eine M\u00f6glichkeit, solche Prozesse innerhalb der UiPath-Plattform zu modellieren (es nennt sich Long-Running Workflows), aber die Akzeptanz war bisher nicht besonders hoch. Der Hauptgrund daf\u00fcr ist, dass es ziemlich schwer zu lesen und zu verstehen ist, wie diese Workflows aufgebaut sind.  <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"580\" src=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00462_-1024x580.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19657\" srcset=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00462_-1024x580.png 1024w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00462_-300x170.png 300w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00462_-768x435.png 768w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00462_-1536x870.png 1536w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/OS-agent-newsletter_00462_.png 1920w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p>In Maestro haben wir ein BPMN-Diagramm. Dieses Diagramm zeigt klar, was unsere Automatisierung macht, und beim Ausf\u00fchren sieht man deutlich, wo sie hingeht und welche Entscheidungen getroffen wurden. Ich denke, es l\u00f6st viele Probleme, die bei Long-Running Workflows bestehen.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fallstudie_Recruitment_Helper_in_Maestro\"><\/span><strong>Fallstudie: Recruitment Helper in Maestro<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Als wir als einer der UiPath-Partner Early Access zu den Agenten und Maestro erhielten, begannen wir sofort, einige Prototypen zu entwickeln. Eines der Beispiele, das wir erstellt haben, ist der Recruitment Helper. Der gesamte Prozess versucht, so viel Verwaltung wie m\u00f6glich rund um den Rekrutierungsprozess zu automatisieren. Wir haben Agenten, Integrationen, Roboter und das Action Center eingesetzt und versucht, so viele verschiedene Elemente der Plattform wie m\u00f6glich zu nutzen.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Der Recruitment-Flow Schritt f\u00fcr Schritt<\/h3>\n\n<p>Der Prozess beginnt, sobald eine E-Mail mit einem angeh\u00e4ngten Lebenslauf eingeht.<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Phishing Guard:<\/strong> Zuerst haben wir den Phishing Guard Agent. Dieser Agent entscheidet, ob die E-Mail zur Verarbeitung geeignet ist oder nicht. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenextraktion:<\/strong> Wenn der Agent eine positive Entscheidung trifft, speichern wir die Daten aus der E-Mail in der Datenbank innerhalb der UiPath-Plattform (Data Service). Gibt es einen Anhang, wird ein anderer Agent eingesetzt, der Informationen aus dem Lebenslauf extrahiert. Ein Lebenslauf ist unstrukturierte Daten, daher nutzen wir einen Agenten, um die genauen Datenpunkte, die wir ben\u00f6tigen, herauszufiltern.  <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Parallele Agenten:<\/strong> Sobald diese Daten extrahiert sind, starten zwei weitere Agenten parallel.<br\/>\ud83d\udd38 Einer \u00fcberpr\u00fcft, ob alle ben\u00f6tigten Daten vorhanden sind (z.\u202fB. Sprachkenntnisse). Fehlt etwas, wissen wir, dass wir nachfragen m\u00fcssen.<br\/>\ud83d\udd38 Der zweite ist ein Answer Generator. Dieser Agent hat als Kontext Informationen zur Stellenbeschreibung und einige grundlegende Unternehmensinformationen (\u00e4hnlich wie CyberOla, das ich in einer der vorherigen Episoden gezeigt habe). <\/li>\n\n\n\n<li><strong>E-Mail-Generierung und Human-in-the-Loop:<\/strong> Die Ausgaben dieser beiden Agenten werden an einen weiteren Agenten weitergeleitet, der die Informationen in eine gut formulierte E-Mail einf\u00fcgt. Da wir nicht m\u00f6chten, dass GenAI direkt mit Menschen kommuniziert (diese Technologien sind noch nicht ausgereift genug), wird immer das Action Center eingesetzt, als Punkt f\u00fcr Human-in-the-Loop-Interaktion. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00dcberpr\u00fcfung im Action Center: <\/strong>Der menschliche Operator sieht die Aufgabe im Action Center. Dort sieht er drei Dinge: eine Tabelle mit dem Kandidatenprofil (extrahierte CV-Daten), die urspr\u00fcngliche Kandidaten-E-Mail und einen vorgeschlagenen E-Mail-Text. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Details zur generierten Antwort:<\/strong> Die E-Mail beantwortet Fragen (z.\u202fB. best\u00e4tigt, dass die Haustierregelung Hunde erlaubt, aber keine Katzen, da diese nicht geregelt sind). Au\u00dferdem werden fehlende Daten abgefragt, wie z.\u202fB. das Sprachniveau. Wenn alles in Ordnung ist, kann der menschliche Operator die E-Mail freigeben.  <\/li>\n<\/ol>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"748\" src=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/newsletter_00097_-1024x748.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19665\" srcset=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/newsletter_00097_-1024x748.png 1024w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/newsletter_00097_-300x219.png 300w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/newsletter_00097_-768x561.png 768w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/newsletter_00097_-1536x1122.png 1536w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/newsletter_00097_.png 1664w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Zweite Iteration und Generierung komplexer Ergebnisse<\/h3>\n\n<p>Wenn der Kandidat antwortet (z.\u202fB. mit einem aktualisierten Lebenslauf), wird der Prozess erneut ausgef\u00fchrt. Die Daten werden extrahiert und im Data Service aktualisiert. Der menschliche Operator sieht das Kandidatenprofil, erkennt, dass alle Felder ausgef\u00fcllt sind, und genehmigt eine standardm\u00e4\u00dfige \u201eDanke\u201c-E-Mail.  <\/p>\n\n<p>Der Prozess endet hier nicht. Wir nutzen auch Agenten, um z.\u202fB. m\u00f6gliche Interviewfragen zu generieren. Der Agent versucht, Fragen zu entwickeln, die f\u00fcr die Person relevant sind, basierend auf der Stellenbeschreibung und den Informationen im Lebenslauf. Wenn beispielsweise die Stellenbeschreibung Fl\u00fcssigkeit im Umgang mit UiPaths REFramework verlangt und der Kandidat keine Angaben dazu gemacht hat, k\u00f6nnte eine Frage lauten: \u201eWelche Erfahrung haben Sie mit dem REFramework?\u201c.   <\/p>\n\n<p>Ein weiteres Feature, das das Tool generiert, ist die Profil-Passung. Es erstellt eine grundlegende Einsch\u00e4tzung, wie gut der Lebenslauf mit der Stellenbeschreibung \u00fcbereinstimmt. Wir wollen nicht, dass AI \u00fcber die Rekrutierung entscheidet. Das Interview und die endg\u00fcltige Entscheidung sollen von einem Menschen getroffen werden, aber wir m\u00f6chten, dass AI uns bei der gesamten Verwaltung rund um den Rekrutierungsprozess unterst\u00fctzt.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Breitere_Anwendungsbereiche_fuer_Maestro-Orchestrierung\"><\/span><strong>Breitere Anwendungsbereiche f\u00fcr Maestro-Orchestrierung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Wir k\u00f6nnen in Maestro ziemlich lange und komplexe Prozesse modellieren.<\/p>\n\n<p>Stellen Sie sich einen Prozess vor, bei dem ein Kunde eine Bestellung sendet. Ein Agent liest die Bestellung, \u00fcberpr\u00fcft Kundenkredit und Vertr\u00e4ge (\u00fcber den Integration Service oder \u00fcber Roboter) und trifft dann eine Entscheidung. Wenn etwas nicht stimmt, wird der Vorgang zur menschlichen Entscheidung eskaliert. Wenn alles in Ordnung ist, wird die Bestellung zur Verarbeitung gesendet und k\u00f6nnte sogar die Erf\u00fcllung \u00fcberwachen.   <\/p>\n\n<p>Wenn man an Gehaltsabrechnung denkt: Gro\u00dfe Unternehmen haben Teams von Mitarbeitern, die Fragen der Angestellten bearbeiten. Ein Satz von Agenten (basierend auf internen Prozessen, externen Vorschriften und unterst\u00fctzt durch RPA-Roboter und Integrationen) k\u00f6nnte die meisten dieser Anfragen beantworten, sodass nur die wirklich komplexen F\u00e4lle an die Menschen weitergegeben werden. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit_Der_geheime_Schluessel_zur_Hyperautomation\"><\/span><strong>Fazit: Der geheime Schl\u00fcssel zur Hyperautomation<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Alles, wor\u00fcber ich gerade gesprochen habe, ist frisch und neu. Generative AI selbst ist im Grunde noch ein Kleinkind, das versucht, ohne gegen die M\u00f6bel zu sto\u00dfen zu arbeiten. Die UiPath-Agenten und die ausgekl\u00fcgelte Maestro-Orchestrierung (zum Zeitpunkt unserer Aufnahme) sind erst seit einigen Wochen \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar. Wir fangen gerade erst an.   <\/p>\n\n<p>Dieses ganze AI-Agenten-Plus-Maestro-Orchestrierung auf Ihrem altbew\u00e4hrten RPA-Setup ist wie das Finden eines geheimen Schl\u00fcssels zu einer Reihe von T\u00fcren, von denen wir dachten, sie seien fest verschlossen. Wir entdecken diese pr\u00e4chtigen Prozess-Monster (wahre Goldgruben f\u00fcr Automatisierung), doch dann trifft uns die Realit\u00e4t: Dieser Prozess ist l\u00e4nger als die Director\u2019s Cut von <g id=\"gid_0\">Titanic <\/g>und erfordert eine nuancierte Entscheidungsf\u00e4higkeit, wie man sie sonst nur bei einem erfahrenen Barkeeper sieht. Sie streuen ein paar Agenten ein, ein wenig Maestro, und pl\u00f6tzlich wirken viele der Prozesse, bei denen man dachte \u201enein, das geht nicht\u201c, \u00fcberraschend machbar.  <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"683\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ComfyUI_00102_-683x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-19669\" style=\"width:548px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ComfyUI_00102_-683x1024.png 683w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ComfyUI_00102_-200x300.png 200w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ComfyUI_00102_-768x1152.png 768w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ComfyUI_00102_-1024x1536.png 1024w, https:\/\/office-samurai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ComfyUI_00102_.png 1152w\" sizes=\"(max-width: 683px) 100vw, 683px\" \/><\/figure>\n\n<p>Es geht nicht darum, Ihre bestehende RPA-Plattform aus dem Fenster zu werfen. Es geht darum, sie zu verst\u00e4rken, ihr Superkr\u00e4fte zu verleihen und ihre Horizonte zu erweitern. Wir verwenden den Begriff Hyperautomation schon seit Jahren. Ich glaube, wir sind endlich an einem Punkt angekommen, an dem es nicht nur ein Buzzword auf einer PowerPoint ist, um mehr Budget zu bekommen \u2013 es k\u00f6nnte wirklich passieren.   <\/p>\n\n<p>Damit ist unser Deep Dive in die wilde Welt der UiPath-Agenten und des Maestro, der angeblich alle F\u00e4den zieht, abgeschlossen.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Abschluss\"><\/span>Abschluss<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>An alle, die eingeschaltet haben: Wir danken euch, dass ihr uns eure wertvolle Sendezeit geliehen habt. Ein riesiger Applaus (oder zumindest ein h\u00f6flicher Gru\u00df) geht an Anna Cubal, unsere Produzentin, die diesen Podcast mit mehr Finesse orchestriert als jede Software-Suite. Wie immer aufgenommen im legend\u00e4ren Wodzu Beats Studio. Bis zum n\u00e4chsten Mal: Denkt daran, nicht jedes Problem ben\u00f6tigt eine AI-L\u00f6sung. Manchmal reicht es einfach, es aus- und wieder einzuschalten.    <\/p>\n\n<style>a.wp-block-button__link,\n  a.wp-block-button__link * {\n    text-decoration: none !important;\n    -webkit-text-decoration: none !important;\n  }\n<\/style>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wie man intelligente KI-Agenten hinzuf\u00fcgt, ohne die bestehende Automatisierung komplett zu \u00fcberarbeiten. 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