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20260708111147
Kapitel

Workshop: Agentic Workflows in der Praxis

Wenn Agenten die Recherche-Routine übernehmen

14:07
07.07.2026
Nun geht es im VCC in einem #TFM26-Workshop von Sarah Rojewski, AI Innovationsstrategin mit der eigenen Firma Sarah Rojewski Consulting, um den Bau eines KI-Recherche-Agenten.
 n8n ist nötig, 45 Minuten Zeit sollte man haben. Und Papier sollte am Anfang stehen, um klar die Ziele zu formulieren, was der KI-Agent leisten soll! “Man sollte klären, welche Arbeitsschritte unterstützt werden sollen.”
  • Warum Ki-Agenten? - Zeitkritische, aber nicht kreative Recherche kostet täglich Zeit und eignet sich regelbasiert für Automatisierung
  • Wie arbeitet ein KI-Agent? - Mit 4 Grundbausteinen: Trigger (bspw. Uhrzeit), Info (Google News RSS), KI (LLM via OpenRouter), Aktion (Versand per Gmail) 
  • Vom Prompt zum Workflow - Workflows werden nicht mehr geklickt, sie werden beschrieben als Prompt bei Claude & Co mit Ziel, Bausteinen, Reihenfolge, Anzahl, Werten. Ein LLM liefert das JSON-File zum Einspeisen in n8n. 
  • Live-Demo im deutschen Startup-LLM n8n - API Keys kommen über einen Account bei openrouter.ai, die auf sicherer Datenbank gespeichert werden sollten. Darüber werden die gebrauchten Token gezogen. Auch kann bei n8n entschieden werden, welches LLM genutzt wird - Mistral wäre die europäische Alternative. In n8n auch die Pluszeichen nicht verachten, darüber lassen sich etwa Quellen granular definieren (Agent darf nur senden an ..). 
  • Automatisieren und erweitern - Jeder Eingabeschritt ist im Nachgang in n8n optimierbar. Daher rät Sara Rojewski auch zum Einsatz des europäischen Modells, obwohl OpenAI, Claude und Co selbst Agentensoftware liefern. 

Petra Schwegler

Je spitzer die Aufgaben, je nischiger der KI-Agent, desto stabiler lässt sich das Ergebnis nutzen.  Sara Rojewski 14:04
07.07.2026
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