Seminar Flowable AI Studio und agentische Automatisierung

Die Schulung zeigt, wie KI-Dienste als geregelte Bestandteile von Prozessen und Fällen modelliert werden. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Agentenmodelle, definierte Ein- und Ausgaben sowie die Verbindung von autonomen Schritten mit menschlichen Prüf- und Freigabeaufgaben.

Inhaltsverzeichnis

1. Einordnung und Einsatzfelder
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Lernziele
5. Seminarinhalte
   • Tag 1: Grundlagen, Agentenmodelle und Governance
   • Tag 2: Wissen, Dokumente und Human-in-the-Loop
   • Tag 3: Orchestrierung, Interoperabilität und Betrieb
6. Praxisprojekt
7. Arbeitsweise im Seminar

Einordnung und Einsatzfelder

Neben Utility-, Knowledge- und Document-Agenten werden Orchestrator- und externe Agenten, Werkzeugaufrufe, Wissensbasen und adaptive Fallsteuerung behandelt. Sicherheitsgrenzen, Protokollierung, Kostenkontrolle und Testbarkeit werden von Beginn an in das Lösungsdesign einbezogen.

Zielgruppe

Solution Architects, KI-Verantwortliche, Flowable-Modeler, Entwickler, Prozessverantwortliche und Governance-Teams.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Flowable Design sowie BPMN oder CMMN. Erfahrung mit REST-Diensten und generativer KI ist hilfreich.

Lernziele

• Agententypen und geeignete Einsatzmuster sicher unterscheiden.
• Prompts, Eingaben, Ausgaben, Werkzeuge und Modellparameter strukturiert definieren.
• Wissensbasen und Dokumentverarbeitung in kontrollierte Abläufe integrieren.
• Menschliche Freigaben und adaptive Fallsteuerung mit Agenten kombinieren.
• Protokollierung, Berechtigungen, Kosten und Qualitätskontrollen produktionsgerecht planen.

Seminarinhalte

Tag 1: Grundlagen, Agentenmodelle und Governance

1. Schritt 1: Die Rolle von AI Studio innerhalb der Plattform einordnen und geeignete Anwendungsfälle anhand von Risiko, Datenlage und Entscheidungsfreiheit auswählen.
2. Schritt 2: Utility-, Knowledge-, Document-, Orchestrator- und externe Agenten nach Aufgabe, Kontextbedarf und Autonomiegrad unterscheiden.
3. Schritt 3: Ein Agentenmodell mit klaren Eingabevariablen, strukturierten Ausgaben, Modellparametern und Fehlerpfaden anlegen.
4. Schritt 4: Prompts versionierbar formulieren, fachliche Leitplanken ergänzen und unerwünschte Ausgaben durch Validierung begrenzen.
5. Schritt 5: Berechtigungen, sensible Daten, Mandantentrennung, Auditierung und Freigabegrenzen in ein Governance-Konzept überführen.

Tag 2: Wissen, Dokumente und Human-in-the-Loop

1. Schritt 1: Eine Wissensbasis fachlich strukturieren, Dokumente aufnehmen, Suchkontexte planen und die Qualität der abgerufenen Inhalte prüfen.
2. Schritt 2: Knowledge-Agenten für kontextgebundene Antworten konfigurieren und inhaltliche Widersprüche, fehlende Treffer sowie veraltete Inhalte behandeln.
3. Schritt 3: Document-Agenten für Klassifikation, Zusammenfassung und strukturierte Extraktion in einen Prozess oder Fall einbinden.
4. Schritt 4: Menschliche Prüfaufgaben, Vier-Augen-Freigaben und Eskalationen um KI-Schritte modellieren.
5. Schritt 5: Ein- und Ausgabeprotokolle, Tokenverbrauch, Laufzeiten und Fehlermuster für spätere Qualitätskontrollen erfassen.

Tag 3: Orchestrierung, Interoperabilität und Betrieb

1. Schritt 1: Orchestrator-Agenten mit Unteragenten und Werkzeugen entwerfen und Verantwortlichkeiten zwischen Agent, Prozess und Fallmodell trennen.
2. Schritt 2: Adaptive Aktivierung in CMMN nutzen, damit verfügbare Aktionen vom Fallzustand und von fachlichen Regeln begrenzt werden.
3. Schritt 3: Externe Agenten und standardisierte Agenten- beziehungsweise Werkzeug-Schnittstellen in eine kontrollierte Integrationsarchitektur einordnen.
4. Schritt 4: Testfälle für deterministische und probabilistische Ergebnisse definieren, Grenzwerte festlegen und Regressionen bewerten.
5. Schritt 5: Ein Betriebsmodell mit Monitoring, Rate Limits, Kostenbudgets, Fehlerbehandlung, Rückfallpfaden und Freigabeverfahren erstellen.

Praxisprojekt

Im Praxisprojekt entsteht ein agentisch unterstützter Fall, der Dokumente bewertet, Wissen abfragt, einen Handlungsvorschlag erzeugt und vor der Ausführung eine fachliche Freigabe verlangt.

• Agentenmodell und Datenvertrag erstellen.
• Wissens- oder Dokumentfunktion anbinden.
• Menschliche Kontrolle und Fehlerpfade ergänzen.
• Test- und Betriebscheckliste ausarbeiten.

Arbeitsweise im Seminar

Die Inhalte werden in kurzen fachlichen Einführungen, Live-Demonstrationen und aufeinander aufbauenden Übungen erarbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird zunächst begründet, anschließend am System umgesetzt und danach anhand eines prüfbaren Ergebnisses kontrolliert. Fehlerbilder und alternative Lösungswege werden bewusst einbezogen.