Überall liest du von KI-Agenten: kleine digitale Team-Mitglieder, die scheinbar zaubern können – vom Kunden-E-Mail beantworten bis zum komplett autonomen Vertriebstrichter. Doch brauchst du dafür wirklich ein Agenten-Ökosystem oder reicht ein klassischer No-Code-Workflow à la Make, Zapier oder n8n?

Mal angenommen, du gibst deinem System diesen Auftrag: „Finde alle B2B-Leads für unser neues Reporting-Tool, schicke ihnen ein personalisiertes Angebot und buche gleich einen Demo-Slot in meinem Kalender.“ Ein Agent würde:

1. Markt- & Firmen­daten scrapen
2. Personen recherchieren
3. E-Mails schreiben und Tonalität A/B-testen
4. Rückmeldungen auswerten und Termine buchen

Ein normaler Workflow könnte zwar viele dieser Schritte ausführen, aber nur, wenn du jede Regel manuell definierst. Hier trennt sich die Spreu vom Weizen: Agenten lernen unterwegs und passen sich dynamisch an, während Workflows zuverlässig dasselbe Rezept abspulen. In diesem Artikel erfährst du, wie die beiden Konzepte ticken, wann du welches einsetzt – und warum die Zukunft höchstwahrscheinlich beides kombiniert.

Was genau sind KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist im Kern eine Software, die ein übergeordnetes Ziel verfolgt, ihre Umgebung wahrnimmt, Entscheidungen eigenständig trifft und das Gelernte sofort ins nächste Handeln einfließen lässt. Wo genau die Grenze verläuft, ab der man von einem „Agenten“ spricht, ist nicht offiziell festgezurrt; als Richtschnur gilt jedoch, dass er sein Ziel selbst optimiert, sich in Echtzeit an neue Informationen anpasst und nach Bedarf auf Werkzeuge wie Browser oder Datenbanken zugreift, ohne einem fest verdrahteten Ablauf folgen zu müssen.

Die dafür nötige Intelligenz liefern große Sprachmodelle etwa von OpenAI, Anthropic (Claude), Google oder Mistral. Wer sie einsetzen will, arbeitet über deren APIs und braucht zumindest Grundkenntnisse im Prompt-Design, denn von Haus aus kommen diese Modelle im Regelfall ohne grafische Oberfläche. Genau hier setzen moderne Automatisierungsplattformen an: Make hat seine AI Agents direkt in den visuellen Builder integriert, sodass eine natürlichsprachige Zielbeschreibung genügt und der Agent sich zur Laufzeit die passenden App-Module zusammenstellt. 

Zapier bietet seit seinem Redesign im Mai 2025 Agents mit einem Activity-Dashboard für die Überwachung und gruppiert spezialisierte Agenten in sogenannten Pods. In allen Fällen definierst du den Auftrag in Klartext, wählst aus, welche Apps der Agent nutzen darf, und legst Leitplanken fest; der Agent entscheidet dann selbst, ob er etwa eine Website scrapen, eine Datenbank abfragen oder eine E-Mail verfassen muss, dokumentiert aber jeden Schritt, damit du bei Bedarf eingreifen kannst.

Auch n8n hat eine eigene AI Agent Node, basierend auf LangChain. Du ziehst sie ins Canvas, gibst deinem Ziel per Prompt einen kurzen Auftrag und aktivierst die Tools, auf die der Agent zugreifen darf. Während der Ausführung wählt er selbstständig das passende Werkzeug, behält Kontext in einem internen Gedächtnis und legt jeden Schritt in den Logs offen, sodass du bei Bedarf eingreifen kannst. Damit erhältst du innerhalb derselben Oberfläche eine schlanke Agent-Laufzeitumgebung ohne zusätzliche Infrastruktur. Da das interne Gedächtnis nur sehr begrenzten Speicherplatz bietet, kannst du alternativ externe Quellen wie Datenbanken einbinden. 

So viel Autonomie ist allerdings nicht immer nötig. Wenn ein Prozess klar geregelt, stark reguliert oder auf absolute Wiederholgenauigkeit angewiesen ist, spielen klassische No-Code-Workflows ihre Stärke aus – und genau dort setzen wir im nächsten Abschnitt an.

Was sind No-Code Workflows?

Unter No-Code-Workflows versteht man visuelle Automatisierungen, die nach dem Prinzip Trigger → Aktion funktionieren. Beispiel: „Kommt eine neue Formulareinsendung rein, erstelle in Airtable eine Zeile und schicke eine Bestätigungs-E-Mail.“ iPaaS-Tools wie Make, Zapier oder n8n glänzen unter anderem bei Daten­transfer zwischen Apps oder repetitiven Aufgaben wie Rechnungen zu versenden.

Kannst du darin KI verwenden? Klar! Du hängst z. B. ein GPT-Modul an, das den Text einer E-Mail zusammenfasst oder eine Sentiment-Analyse macht. Doch das ist noch kein AI Agent, weil das Modell eine klar abgegrenzte Aufgabe bearbeitet, ohne danach noch selbstständig Entscheidungen zu fällen. Genau so nutzen wir bei VisualMakers unser Tool, den No-Code Navigator, um dir die beste Tech-Stack-Empfehlung zu geben: Ein KI-Modul steckt drin, aber ein Workflow existiert drumherum.

Vor- und Nachteile der beiden

Anwendungsfälle und Beispiele

1. Lead-Research & Outreach
   
   • Workflow: CSV importieren, E-Mails mit Platzhaltern versenden.
   • Agent: Sucht nach passenden Firmen, analysiert LinkedIn-Profile, generiert hyper­personalisierte Mails, plant Follow-ups.
2. Support-Inbox
   
   • Workflow: Ticket-Routing nach Schlagworten.
   • Agent: Versteht Anliegen, fragt Kontext nach, löst 70 Prozent der Fälle selbst, eskaliert den Rest.
3. E-Commerce-Pricing
   
   • Workflow: Preis-Update, wenn Lager < X.
   • Agent: Bezieht Konkurrenz­preise, Nachfrage-Trends und Marge ein, passt Preis dynamisch im Limit an.
4. IT-Ops
   
   • Workflow: Sende Alert, wenn CPU > 90 Prozent.
   • Agent: Erhöht Container-Cluster, testet Health-Checks, rollt Hotfix aus, dokumentiert Change.

Herausforderungen und Risiken

So mächtig KI-Agenten sind, sie bringen ein ganzes Bündel neuer Risiken mit: Ihre Modelle können halluzinieren. Ein einziger Fehl-Prompt genügt, um falsche Rechnungen auszustellen oder vertrauliche Daten preiszugeben, weshalb Testumgebungen, ausführliche Protokolle und bei kritischen Schritten eine menschliche Freigabe Pflicht sind. Verzerrte Trainingsdaten bergen zusätzlich die Gefahr diskriminierender Entscheidungen, was strenge DSGVO- und Ethik-Checks erfordert.

Auch der Wartungsaufwand steigt, denn neben den üblichen API-Änderungen wollen Agenten regelmäßig mit Modell-Updates, feiner abgestimmten Prompts und solidem Monitoring versorgt werden. Wer ihre Autonomie nicht deckelt, riskiert außerdem eine Kostenlawine, weil endlose Schleifen die Token- und Server-Rechnungen in die Höhe treiben – feste Ausgaben­grenzen schützen hier. Und nicht zuletzt droht die Kontrolle zu entgleiten: Je größer der Handlungsspielraum, desto wichtiger sind klar definierte Leitplanken, etwa die Regel, dass ohne Freigabe keine Bestellungen über 500 Euro ausgelöst werden dürfen.

Zukünftige Trends

Rund um KI-Automatisierung entsteht gerade ein ganzes Ökosystem neuer Standards und Baukästen: Google setzt mit dem offenen Agent-to-Agent-Protokoll A2A darauf, dass eigenständige Bots künftig direkt miteinander sprechen, Daten austauschen und Aufgaben koordinieren können, ohne dass jede Integration neu erfunden werden muss. Parallel dazu verbreitet sich Anthropics Model Context Protocol (MCP) – quasi ein USB-C-Stecker für KI –, über den Modelle unterschiedlichster Anbieter einheitlich auf externe Datensilos und Tools zugreifen. Für Nicht-Dev-Teams senken visuelle Baukästen wie Make AI Agents und die frisch überarbeiteten Zapier Agents die Einstiegshürde weiter: Ziel eingeben, ein paar Module wählen, im Dashboard testen – fertig. 

Vor diesem Hintergrund prognostizieren führende Forschende wie DeepMind-Chef Demis Hassabis, dass wir Mitte der 2030er mit einer sogenannten Artificial General Intelligence (AGI) rechnen müssen, einer KI, die nicht mehr nur Spezialaufgaben erledigt, sondern ähnlich wie ein Mensch flexibel lernen, schlussfolgern und völlig neue Probleme lösen kann. Das bedeutet: Schon in den kommenden Jahren werden Agenten immer mehr Teilaufgaben selbstständig übernehmen, und wir müssen jetzt die Kompetenzen entwickeln, um sie sicher und verantwortungsvoll zu steuern. 

Fazit

Workflows sind dein Go-to, wenn du:

• klar definierte, wiederholbare Abläufe hast
• Transparenz und Planbarkeit willst
• in Stunden statt Wochen live gehen möchtest
  

KI-Agenten lohnen sich, wenn:

• die Umgebung dynamisch ist
• Entscheidungs­bäume exponentiell anwachsen würden
• persönlicher Kontext das Ergebnis stark beeinflusst

Wie viel Freiheit du deinen Agenten gibst, hängt vom Risiko der Aufgabe ab: Bei Low-Stakes-Jobs wie dem Testen von Newsletter-Betreff­zeilen darf der Bot komplett allein losziehen – im schlimmsten Fall korrigierst du nur einen belanglosen Titel. Geht es dagegen um Zahlungs­freigaben, sensible Kundendaten oder juristische Verbindlichkeiten, bleibt der Mensch zwingend in der Schleife. Der Agent liefert den Vorschlag, du prüfst und genehmigst. Und wann greifst du besser zu klassischen Workflows? Immer dann, wenn der Prozess klar definiert, stark reguliert oder auf absolute Wiederhol­genauig­keit angewiesen ist, denn dort bringt zusätzliche KI-Autonomie mehr Risiken als Nutzen.

Unsere Tipps zum Start:

→ 💪🏼 Wenn du mit No-Code Automatisierungen loslegen möchtest, dann mach unseren kostenlosen Make Fundamentals Kurs!

→ 🦾  Wenn du wissen möchtest, wie du einen AI Agent in n8n aufsetzt, dann haben wir hier eine Einführung in AI Agents für dich!