SelfManaged Crew

SelfManaged Crew

KI-Crews ermöglichen es Ihnen, ganze Teams von KI-Agenten zur Ausführung komplexer Aufgaben einzusetzen. Das Konzept mag anfangs verwirrend erscheinen, doch das Crew-Prinzip ahmt einfach nach, wie reale Teams arbeiten. In jedem Team gibt es Individuen mit einzigartigen Rollen und Fähigkeiten, die gemeinsam ein Ziel verfolgen.

Angenommen, Sie möchten einen ausführlichen Blogartikel erstellen und veröffentlichen. Die Arbeit beginnt meist mit einem SEO-Spezialisten, der Keywords recherchiert und das Thema gliedert. Er erstellt ein SEO-Briefing, das an den Content Writer weitergegeben wird. Nachdem der Texter fertig ist, liest ein Kollege den Artikel Korrektur und überarbeitet ihn, um die Qualität zu sichern. Und wie steht es um die Bilder oder Infografiken? Ein Designer unterstützt hierbei.

Sie haben also mindestens drei oder vier Personen, die gemeinsam diesen Inhalt erstellen. Sie verfolgen ein gemeinsames Ziel, sind aber jeweils auf unterschiedliche Aufgaben spezialisiert. Sehen wir uns an, wie Sie dieses Team als Gruppe von KI-Agenten nachbilden können.

Neugierig auf den Flow, den wir in diesem Leitfaden analysieren? Es handelt sich um den Advanced Blog Generator – Sie finden ihn ganz einfach in Ihrer Flow-Bibliothek.

Was ist die SelfManaged Crew-Komponente?

Die SelfManaged Crew-Komponente ist ein Struktur-Element, das Agenten und Aufgaben zu einem Team unter Leitung eines Manager-Agenten zusammenfasst. Sie steht für eine Gruppe, sodass Sie innerhalb eines Flows mehrere Agenten-Teams erstellen können. Der Kern der KI-Crew-Erstellung ist das Festlegen von Agenten und ihren Aufgaben.

Die Rolle von KI-Agenten in Crews

Die SelfManaged Crew-Komponente ist lediglich ein Struktur-Element, das Agentengruppen zusammenführt. Der erste Schritt für den erfolgreichen Einsatz von KI-Crews ist daher das Verständnis und die Einrichtung der einzelnen Agenten, einschließlich des Manager-Agenten.

KI-Agenten sind Computerprogramme, die Aufgaben selbstständig ausführen und Probleme lösen können. Sie verarbeiten Informationen und handeln auf Basis ihrer Programmierung, ihres Wissens und ihrer Ziele.

Agenten sind nicht nur generative KI. Mit den richtigen Tools ausgestattet, können sie reale Aufgaben wie das Versenden von E-Mails, das Erstellen von Dokumenten und mehr übernehmen. Statt starre Auslöser für dieses Verhalten vorzugeben, können Agenten unabhängig entscheiden.

In der Praxis müssen Sie keine detaillierten Prompts für streng gesteuertes generatives Verhalten mehr vorgeben. Es reicht, den Agenten ihre Rolle, Persönlichkeit und Ziel zuzuweisen, damit sie wissen, wer sie sind und was sie motiviert.

Mehr erfahren über KI-Agenten und die Nutzung der KI-Agenten-Komponente

Warum sind Crews besser als Einzelagenten?

Wenn es in Ihrem Teamprozess ein Problem gibt, können Sie es schnell identifizieren und mit einem kompetenten Teammitglied eine Lösung finden. Stellen Sie sich nun vor, Sie arbeiten allein an der gesamten Aufgabe und das Problem entsteht in Ihrem eigenen Denken – das ist viel schwerer zu bemerken. Genauso verhält es sich beim Vergleich eines Einzelagenten mit einer Crew.

Wenn Sie einen einzelnen Agenten anweisen, geben Sie ihm eine komplexe Aufgabe mit wenig bis keiner Kontrolle darüber, wie die einzelnen Teilaufgaben erledigt werden. Bei komplexen Aufgaben können so Engpässe und eine geringe Ergebnisqualität entstehen.

Mit einer Crew können Sie die Hauptaufgabe in spezifische Teilaufgaben aufteilen und jedem KI-Teammitglied eine davon zuweisen. Das Ergebnis ist deutlich professioneller und detaillierter. Zudem ist das Debugging einfacher, und die Koordination spezialisierter Agenten macht die Bearbeitung weitaus komplexerer Aufgaben möglich.

Der Unterschied zwischen Self-Managed und Sequential Crews

Ihnen ist vielleicht aufgefallen, dass es in Ihrem Dashboard zwei verschiedene Crew-Komponenten gibt. Der Unterschied liegt in der Reihenfolge der Aufgaben und dem Grad der Kontrolle.

Zurück zum Beispiel Marketing-Team: Der erste Agent ist der SEO-Spezialist. Nach der Recherche gibt er die Informationen an den Content Writer weiter. Unten sehen Sie, wie die Aufgabe des SEO-Agenten mit der Schreibaufgabe des Content Writer-Agenten verbunden ist:

Sprechen wir zunächst über eine Sequential Crew. Bei einer Sequential Crew werden Aufgaben nacheinander in genau der Reihenfolge ausgeführt, die Sie im Flow festlegen. Ist eine Aufgabe erledigt, ist sie abgeschlossen und der Flow geht zum nächsten Agenten weiter. Das eignet sich für einfache oder rechenleichte Prozesse.

Betrachten wir einen realen Content Writer: Er recherchiert zunächst und beginnt dann mit dem Schreiben. Im Verlauf des Artikels merkt er aber vielleicht, dass weitere Recherche nötig ist. Deshalb wechselt er zwischen Recherche und Schreiben, bevor er zum nächsten Schritt übergeht. Die Sequential Crew macht das nicht – ist eine Aufgabe erledigt, bleibt sie erledigt. Genau hier kommen Self-Managed Crews ins Spiel.

Bei einer Self-Managed Crew entscheidet der Manager-KI-Agent über die Reihenfolge der Aufgaben und wie viele Iterationen nötig sind. Bei Entscheidungen orientiert sich die KI eng an klassischen Organisationshierarchien. Dadurch können Aufgaben wiederholt und mehrere Versionen des Endergebnisses erstellt werden.

Dank des Manager-LLM, das Aufgaben delegiert und deren Ausführung überwacht, kann die SelfManaged Crew mit einer einzigen komplexen Aufgabe arbeiten. Das Manager-LLM teilt die Aufgabe auf und weist die Teilaufgaben den passenden Agenten zu. Das ist besonders praktisch, wenn Sie wissen, was zu tun ist, aber noch nicht den genauen Ablauf und die Teilaufgaben kennen.

So nutzen Sie SelfManaged Crews

Die SelfManaged Crew ist ein Struktur-Element, das Agenten- und Aufgaben-Komponenten zu einer Gruppe zusammenfasst. Um eine SelfManaged Crew zu nutzen, müssen wir zuerst den Manager-Agenten, die Teammitglieder und deren Aufgaben definieren. Erst dann können wir sie zu einem Team machen.

Das Einrichten von SelfManaged Crews besteht aus vier Schritten:

1. Einrichten einzelner KI-Agenten
2. Zuweisen von Aufgaben an die Agenten
3. Einrichten des Manager-Agenten
4. Die Agenten zu einer SelfManaged Crew zusammenfügen

Einzelne KI-Agenten einrichten

Jedes Mitglied eines echten Teams hat eine Rolle, Ziele und eine einzigartige Vorgeschichte mit bisherigen Erfahrungen, Persönlichkeit und individuellem Stil. So auch jeder KI-Agent.

Fokussieren wir uns beispielhaft auf das Teammitglied Content Writer:

• Die Rolle: Die Berufsbezeichnung des Agenten. In diesem Beispiel ist Content Writer die Rolle.
• Das Ziel: Was der Agent tut und was das ideale Ergebnis ist. Für den Content Writer ist das erwartete Ergebnis ein gut geschriebener Artikel, der Thema und SEO-Briefing entspricht.
• Die Vorgeschichte: Wer der Agent ist. Ob Sie wollen oder nicht: Sie bringen immer Persönlichkeit, Denkweise, Wortschatz und Erfahrungen in Ihre Arbeit ein. Gerade bei kreativer Arbeit wie dem Schreiben ist das besonders deutlich.

Wiederholen Sie diesen Prozess für alle Agenten, die Sie im Team einsetzen möchten.

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Aufgaben an Agenten vergeben

Wir bleiben beim Beispiel Blog-Erstellung: Wir wissen jetzt, wer unser Agent ist. Der nächste Schritt ist, dem Agenten seine Aufgabe mitzuteilen und ihn ins Team einzuführen.

Was sind Aufgaben-Komponenten?

In Crews wird jedem Agenten eine Aufgabe zugewiesen. Wie in einem echten Team kann jedes Mitglied verschiedene, projektspezifische Aufgaben übernehmen. Mit den Aufgaben-Komponenten können Sie diese Aufgaben definieren und zuweisen.

Sie werden feststellen, dass es – wie bei der Crew-Komponente – zwei mögliche Aufgaben-Komponenten gibt: sequenziell und SelfManaged. Da diese beiden Ansätze gegensätzlich sind, macht eine Mischung keinen Sinn. Deshalb verwenden wir bei einer SelfManaged Crew auch SelfManaged Tasks:

Haben Sie eine Aufgabe im Kopf, wissen aber nicht, wie Sie sie in kleinere Teilaufgaben gliedern? Schreiben Sie einfach alles in eine Aufgabe. Das Manager-LLM teilt die Aufgabe auf und überwacht den Prozess, sodass jeder Agent weiß, was er wann zu tun hat. Es kann die Hauptaufgabe aufteilen und die Teile den richtigen Agenten zuweisen.

Zusätzlich zur Aufgabe kann jeder Agent in einer Crew auch passende Tools erhalten, die seine Arbeit erleichtern und präziser machen. In unserem Beispiel nutzt der Researcher die Tools GoogleSearch und URL Retriever, um die Recherche zu steuern.

Als nächstes richten Sie die Aufgaben ein. Jede SelfManaged Task benötigt entweder eine Beschreibung, das erwartete Ergebnis oder beides:

Die Aufgabenbeschreibung für den Content Writer-Agenten könnte etwa so aussehen:

„Erstelle auf Basis des SEO-Briefings einen Blogartikel mit maximal 1500 Wörtern. 

Beginne Absätze niemals mit vagen Aussagen wie ‘Im sich schnell verändernden Bereich von…’. Gehe immer direkt auf die Hauptinformation des Absatzes ein.“

Schauen wir uns diese Aufgabenbeschreibung genauer an:

• “Basierend auf dem Briefing” – Der Agent weiß, was mit dem vorherigen Output zu tun ist.
• “Schreibe einen Blogartikel mit bis zu 1500 Wörtern” – Der erwartete Output vom Agenten.
• “Beginne niemals…” – Zusätzliche individuelle Anweisungen, um das Ergebnis zu optimieren. Diese Hinweise können sich auf Sprache, Wortwahl, Struktur oder andere Aspekte beziehen, die dem Agenten helfen, das gewünschte Ergebnis zu liefern.

Das Feld Erwarteter Output ist optional und eignet sich, wenn Sie einen strukturierten Output benötigen oder sicherstellen wollen, dass bestimmte Inhalte enthalten sind. Beispielsweise lautet die Aufgabe für unseren SEO-Researcher-Agenten:

Ein Briefing in folgender Form:

SEO-freundlicher Titel:

SEO-freundliche Meta-Beschreibung:

SEO-freundliche Gliederung