Selbstverwaltete Aufgaben
Selbstverwaltete Aufgaben in FlowHunt ermöglichen es KI-Agenten, ihnen zugewiesene Aufgaben eigenständig auszuführen und ahmen echte Teamdynamik bei komplexen Workflows und besseren Ergebnissen nach.
Was ist die Komponente „Selbstverwaltete Aufgabe“?
Die Selbstverwaltete Aufgabe-Komponente ermöglicht es Ihnen, Aufgaben für Agenten zu definieren und zuzuweisen. So erhalten Sie mehr Kontrolle und Einblick, wie einzelne Teile eines Workflows ausgeführt werden – praktisch bei komplexen Abläufen. Die Aufteilung komplexer Ziele in Teilaufgaben führt zudem zu detaillierteren und hochwertigeren Ergebnissen.
Aufgaben als Teil von Crews
Nehmen wir an, Sie möchten einen ausführlichen Blogartikel erstellen und veröffentlichen. Wahrscheinlich versuchen Sie, ein ganzes Content-Team aus Agenten nachzubilden. Die Arbeit beginnt meist mit einem SEO-Spezialisten, der Keywords recherchiert und die Inhalte gliedert. Dieser erstellt ein SEO-Briefing, das an den Content Writer weitergegeben wird. Ist der Text fertig, wird er von einer Kollegin oder einem Kollegen Korrektur gelesen und überarbeitet, um die Qualität zu sichern. Und was ist mit Bildern oder Infografiken? Hier hilft der Designer.
Sie haben bereits mindestens drei oder vier Personen, die an den Inhalten arbeiten. Jede von ihnen hat eine spezielle Aufgabe. Genau wie in einem echten Team können Sie ein Team aus KI-Agenten mit der Selbstverwalteten Crew-Komponente bilden. Innerhalb dieses Teams erhält jedes Mitglied eine bestimmte Aufgabe über die Selbstverwaltete Aufgabe-Komponente zugewiesen.
Neben ihrer konkreten Aufgabe im Team kann ein KI-Agent auch weitere Aufgaben übernehmen. Bleiben wir beim Content Writer aus dem Beispiel: Die Hauptaufgabe dieses Agenten ist es, einen Artikel auf Basis des SEO-Briefings zu schreiben. Im echten Leben hat ein Autor aber meist noch mehr Aufgaben, etwa das Verfassen einer Meta-Beschreibung oder eines Social-Media-Posts. Würde man dies als Unteraufgaben in eine Aufgabe packen, könnte das zu einem chaotischeren, weniger klaren Ergebnis führen.
Neugierig auf das Flow, das wir in diesem Leitfaden analysieren? Es ist der Advanced Blog Generator – Sie finden ihn in Ihrer Flow-Bibliothek.
Der Unterschied zwischen Sequenziellen und Selbstverwalteten Aufgaben
Sie haben vielleicht bemerkt, dass es zwei Aufgaben-Komponenten in Ihrem Dashboard gibt. Der Unterschied liegt in der Reihenfolge der Aufgaben und im Maß an Kontrolle, das Sie erhalten.
Sprechen wir zuerst über Sequenzielle Aufgaben. Diese werden nacheinander in genau der Reihenfolge ausgeführt, die Sie festlegen. Ist eine Aufgabe erledigt, geht das Flow direkt weiter zum nächsten Agenten. Der sequenzielle Ansatz eignet sich hervorragend für lineare Prozesse, die keine Wiederholungen erfordern.
Das ist aber nicht immer realistisch. Ein realer Content Writer recherchiert zunächst und beginnt dann mit dem Schreiben, merkt aber womöglich, dass er nochmal recherchieren muss. Verständlicherweise springt er dann zwischen Recherche und Schreiben hin und her, bevor der nächste Schritt erfolgt. Mit sequenziellen Crews und Aufgaben ist das nicht möglich. Hier kommen Selbstverwaltete Aufgaben ins Spiel.
Bei Selbstverwalteten Aufgaben entscheidet der Manager-KI-Agent über die Reihenfolge der Aufgaben. Bei Entscheidungen versucht die KI, klassische Organisationshierarchien nachzuahmen und Aufgaben dem am besten geeigneten Agenten zuzuweisen. So sind Wiederholungen von Aufgaben und mehrere Iterationen des Endergebnisses möglich.
Verläuft Ihr Workflow linear? Dann nutzen Sie lieber sequenzielle Aufgaben. Mehr dazu in diesem Leitfaden.
So nutzen Sie Selbstverwaltete Aufgaben
Selbstverwaltete Aufgaben werden in einer Crew ausgeführt, die von einem KI-Agenten gemanagt wird. Anders gesagt: Sie geben Ihrem KI-Team Aufgaben, und der KI-Manager entscheidet, welches Teammitglied welche Aufgabe wann übernimmt.
Für jedes komplexe Ziel gibt es womöglich mehrere Agenten und mehrere Aufgaben, die von der Selbstverwalteten Crew-Komponente zusammengeführt werden. Bevor wir Aufgaben erstellen und zuweisen, sollten wir zuerst die Agenten definieren. Das heißt: Wir sollten unser Team kennen, bevor wir Aufgaben verteilen.
Das Einrichten von Selbstverwalteten Aufgaben besteht aus vier Schritten:
- Einrichten einzelner KI-Agenten
- Zuweisen von Aufgaben an die Agenten
- Einrichten des Manager-Agenten
- Die Agenten zu einer Crew machen
Einrichten einzelner KI-Agenten
Jedes Mitglied eines echten Teams hat eine Rolle, Ziele und eine eigene Hintergrundgeschichte – mit Erfahrungen, Persönlichkeit und individuellem Stil. So auch jeder KI-Agent.
Beispiel: Schauen wir uns das Content Writer-Teammitglied an:
- Die Rolle: Die Berufsbezeichnung Ihres Agenten. In diesem Beispiel ist die Rolle Content Writer.
- Das Ziel: Was der Agent tut und welches ideale Ergebnis erwartet wird. Für den Content Writer ist das ein gut geschriebener Artikel, der Thema und SEO-Briefing entspricht.
- Die Hintergrundgeschichte: Wer der Agent ist. Ob Sie wollen oder nicht – Persönlichkeit, Denkweise, Wortwahl und Erfahrungen fließen immer ein. Besonders sichtbar ist das bei kreativen Aufgaben wie dem Schreiben.
Richten Sie nun ein paar Agenten ein. Denken Sie beim Erstellen einer Crew immer an das Endziel und daran, welche Mitglieder Sie dafür brauchen. Sie können auch nur einen Agenten anlegen, wenn dieser mehrere Aufgaben übernehmen soll.
Hinweis: Sie haben nur einen Agenten und eine Aufgabe? Dann brauchen Sie keine Aufgaben-Komponente; nutzen Sie einfach das Ziel-Feld des Agenten, um ihm die Aufgabe zu geben.
In unserem Beispiel haben wir SEO-Researcher, Texter und Lektor als Agenten erstellt. Die Agenten und Aufgaben hängen aber immer von Ihren Bedürfnissen und Prozessen ab. Zerlegen Sie den Ablauf gerne noch feiner oder fügen Sie neue Agenten hinzu – etwa einen Designer, der Bilder zum Artikel erstellt.
Erfahren Sie mehr über KI-Agenten und die Nutzung der KI-Agenten-Komponente.
Aufgaben an Agenten vergeben
In Crews wird jedem Agenten mindestens eine Aufgabe zugewiesen. Wie im echten Team kann jedes Mitglied mehrere projektspezifische Aufgaben übernehmen. Die Aufgaben-Komponenten ermöglichen es Ihnen, diese Aufgaben genau zu definieren und zuzuweisen. Bleiben wir beim Blog-Beispiel: Wir wissen jetzt, wer unser Agent ist. Der nächste Schritt ist, ihm seine Aufgabe mitzuteilen und ihn ins Team einzubinden.
Sie werden feststellen, dass es – wie bei der Crew-Komponente – zwei mögliche Aufgaben-Komponenten gibt: sequenziell und selbstverwaltet. Da diese Ansätze gegensätzlich sind, wäre eine Mischung unsinnig. Deshalb verwenden wir bei einer Selbstverwalteten Crew auch Selbstverwaltete Aufgaben:
Im Gegensatz zu sequenziellen Aufgaben sind Selbstverwaltete Aufgaben ideal für Prozesse, bei denen Sie nicht genau wissen, wie Sie ein komplexes Ziel in Teilaufgaben unterteilen können. Sie können das gesamte Ziel einfach als eine Aufgabe formulieren. Der Manager-LLM übernimmt dann die Verteilung, teilt die Aufgabe auf und weist die Teile den passenden Agenten zu.
Zusätzlich zur Aufgabe kann jeder Agent in einer Crew passende Tools erhalten, die die Arbeit erleichtern und präziser machen. Im Beispiel nutzt der Researcher die Tools GoogleSearch und URL Retriever zur Recherche.
So richten Sie Selbstverwaltete Aufgaben ein
Jede Aufgabe benötigt eine Beschreibung und einen Agenten, der für die Ausführung verantwortlich ist. Optional können Sie das Feld „Erwartetes Ergebnis“ ausfüllen, falls Sie eine bestimmte Struktur wünschen oder sicherstellen möchten, dass etwas enthalten ist.
Die Aufgabenbeschreibung für unseren Content Writer-Agenten könnte zum Beispiel lauten:
„Verfassen Sie auf Basis des SEO-Briefings einen Blogartikel mit maximal 1500 Wörtern.
Beginnen Sie Absätze niemals mit vagen Aussagen wie ‘Im sich schnell verändernden Bereich …’. Kommen Sie immer direkt zur Kerninformation, die der Absatz liefern soll.“
Schauen wir uns diese Aufgabenbeschreibung genauer an:
- “Auf Basis des Briefings” – Der Agent weiß, was er mit dem vorherigen Output tun soll.
- “Blogartikel mit maximal 1500 Wörtern” – Das erwartete Ergebnis.
- “Beginnen Sie niemals …” – Zusätzliche individuelle Anweisungen, etwa zur Sprache, Wortwahl oder Struktur – alles, was dem Agenten hilft, das Gewünschte zu erstellen.
Das Feld Erwartetes Ergebnis ist optional und sinnvoll, wenn Sie eine klar strukturierte Ausgabe wünschen oder sicherstellen wollen, dass etwas enthalten ist. Zum Beispiel lautet die Aufgabe unseres SEO-Researchers:
Ein Briefing in folgender Form:
SEO-freundlicher Titel:
SEO-freundliche Meta-Beschreibung:
SEO-freundliche Gliederung
So wird sichergestellt, dass der Output mit Titel und Meta-Beschreibung beginnt.
Im letzten Schritt verbinden Sie alle Aufgaben mit dem Aufgaben-Handle der Selbstverwalteten Crew-Komponente. Ab da übernimmt der Manager-LLM die Steuerung, ordnet Aufgaben und sorgt für das gewünschte Ergebnis.
Denken Sie daran: Sequenzielle Crews funktionieren nur mit sequenziellen Aufgaben, Selbstverwaltete Crews nur mit Selbstverwalteten Aufgaben.
Die Agenten zur Crew machen
Kehren wir zu unserem Flow zurück: Es besteht aus drei Teammitgliedern mit je einer Aufgabe und einem Manager-LLM, der alles überwacht. Der letzte Schritt beim Erstellen einer Crew ist, die Agenten wissen zu lassen, dass sie ein Team sind. Hier kommt die Selbstverwaltete Crew-Komponente ins Spiel.
Die Selbstverwaltete Crew-Komponente
Die Selbstverwaltete Crew-Komponente steht für eine Gruppe von Agenten, deren Arbeit automatisch von einem Manager-LLM verwaltet wird. Das Team steuert sich selbst, arbeitet dynamisch und kann mehrere Iterationen erstellen. Im Grunde teilen Sie den Agenten so mit, dass sie ein Team mit einem gemeinsamen Ziel sind.
In Ihrem Flow kann es mehrere unabhängige Teams geben, also auch mehrere Crew-Komponenten, die diese voneinander abgrenzen. In unserem Beispiel verwenden wir nur eine Crew, müssen die Agenten aber trotzdem zu einem Team zusammenbringen.
Sie möchten mehr über Selbstverwaltete Crews erfahren? Lesen Sie unseren Leitfaden für alle Details.
In unserem Beispiel nutzen wir nur eine Crew, müssen aber trotzdem die Agenten als Team zusammenführen:
Verbinden Sie alle Agenten mit dem Agents-Handle der Selbstverwalteten Crew-Komponente.
Das war’s. Senden Sie das Ergebnis einfach aus – jetzt haben Sie ein Team aus Agenten, das in der gewünschten Reihenfolge arbeitet.
Häufig gestellte Fragen
- Was sind Selbstverwaltete Aufgaben in FlowHunt?
Selbstverwaltete Aufgaben ermöglichen es Ihnen, Aufgaben an KI-Agenten zuzuweisen, die diese eigenständig verwalten, wiederholen und iterieren – wie ein echtes Team – und so Flexibilität und Ergebnisqualität bei komplexen Workflows verbessern.
- Wie unterscheiden sich Selbstverwaltete Aufgaben von Sequenziellen Aufgaben?
Sequenzielle Aufgaben folgen einer festen Reihenfolge ohne Wiederholungen und sind ideal für lineare Workflows. Bei Selbstverwalteten Aufgaben entscheidet ein Manager-KI-Agent über die Reihenfolge, erlaubt Wiederholungen und ahmt dynamische Zusammenarbeit wie im echten Leben nach.
- Was benötige ich, um Selbstverwaltete Aufgaben einzurichten?
Sie müssen einzelne KI-Agenten mit Rollen, Zielen und Hintergrundgeschichten definieren, ihnen Aufgaben zuweisen, einen Manager-Agenten einrichten und sie in einer Selbstverwalteten Crew für autonome Zusammenarbeit gruppieren.
- Kann ein KI-Agent mehrere Aufgaben übernehmen?
Ja, ein einzelner KI-Agent kann mehrere Aufgaben erhalten, genau wie ein Teammitglied mit mehreren Verantwortlichkeiten. Für einfache Fälle können Sie das Zielfeld des Agenten ohne die Aufgabenkomponente verwenden.
- Was sind die Vorteile von Selbstverwalteten Aufgaben?
Vorteile sind flexiblere Workflows, die Möglichkeit zur Iteration und Verfeinerung von Ergebnissen, klarere Aufgabenverteilung unter KI-Agenten und verbesserte Qualität durch dynamische Zusammenarbeit.
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