Der Agentenkurs · Die Schleife
Loop oder Workflow
Lernziele
- Du benennst die eine Stelle, an der sich Workflow und Loop unterscheiden.
- Du entscheidest mit einer Frage, ob eine Aufgabe einen Workflow, einen Workflow mit einem Modellaufruf oder einen Loop braucht.
- Du schätzt ab, welchen Mehrwert ein Loop gegenüber einem einfachen Aufruf liefern muss.
Ein WorkflowEin System, in dem Modellaufrufe und Tools auf Pfaden laufen, die du vorher im Code festgelegt hast. Der Code entscheidet den nächsten Schritt.Im Glossar ist eine Abfolge, die du vorher aufgeschrieben hast: Schritt eins, Schritt zwei, Schritt drei, fertig. Ein Loop · engl. agent loopDie Schleife eines Agenten: denken, handeln, beobachten, wiederholen. Zwischen den Durchläufen wird der Kontext des Modells jedes Mal neu gebaut.Im Glossar unterscheidet sich an genau einer Stelle. Den nächsten Schritt wählt das Modell · engl. model, LLMDas Sprachmodell (LLM, Large Language Model). Es liest Text, schreibt Text und entscheidet in einem Agenten, was als Nächstes passiert.Im Glossar zur Laufzeit, auf Grundlage dessen, was gerade passiert ist.
Der Zyklus lautet: denken, handeln, beobachten, entscheiden, und wieder von vorn. Das Modell schlägt eine Aktion vor, die Aktion läuft, und das Ergebnis landet im Verlauf. Danach entscheidet etwas, ob eine weitere Runde folgt.
Googles Whitepaper Introduction to Agents (Kaggle, November 2025) zeichnet denselben Zyklus in fünf Schritten: Auftrag holen, Lage erfassen, durchdenken, handeln, beobachten und wiederholen. Er läuft auf drei der vier Bausteine aus Modul 0, dem Modell, den Tool · engl. toolEin Werkzeug, das das Modell aufrufen kann: eine API, eine Datenbankabfrage, ein Shell-Befehl, eine Suche. Über Tools wirkt das Modell auf die Welt.Im Glossar und der Orchestrierung · engl. orchestration layerDer Code um das Modell, der die Schleife ausführt: Kontext zusammenstellen, Modell aufrufen, angeforderte Tools ausführen, Ergebnis zurückgeben.Im Glossar. Die Form des Zyklus ist in allen Quellen dieselbe.
Wer den nächsten Schritt wählt
Darin liegt der ganze Unterschied. Im Workflow hast du jeden Schritt beim Entwurf gewählt. Der Code spielt deine Entscheidungen nur ab, und dieselbe Eingabe nimmt bei jedem Lauf denselben Pfad. Im Loop wählt das Modell zur Laufzeit. Zwei Läufe mit derselben Eingabe können verschiedene Wege nehmen. Das ist der Zweck des Loops und zugleich sein Problem.
Das Google-Whitepaper beschreibt den Wandel mit einem Bild aus dem Handwerk. Klassische Entwicklung gleicht dem Mauern: Jeder logische Schritt wird präzise gesetzt. Agenten zu entwickeln gleicht eher der Regie. Du setzt die Szene mit Anweisungen und Prompts, wählst die Besetzung aus Tools und APIs und lieferst den nötigen Kontext. Regie kostet nach unserer Einschätzung mehr als Mauern und ist schwerer nachzuprüfen.
Schritt 1 von 3
Workflow
Du legst jeden Schritt beim Entwurf fest. Der Code spielt deine Entscheidungen ab, dieselbe Eingabe nimmt bei jedem Lauf denselben Pfad.
Wann was gewinnt
Ein Workflow gewinnt, sobald du die Schritte aufzählen kannst. Bekannte Eingabeformen, bekannte Fehlerbilder, ein Pfad, den du an ein Whiteboard zeichnen könntest: All das schreibst du als gewöhnlichen Code. Er läuft in Millisekunden, kostet pro Verzweigung nichts, erfindet keinen Schritt und scheitert laut im Debugger. Nach unserer Einschätzung sollte das meiste, was heute als „Agent“ gebaut wird, ein Workflow mit ein oder zwei Modellaufrufen sein.
Ein Loop gewinnt erst, wenn sich der Pfad wirklich nicht aufschreiben lässt. Beispiele sind ein unbekannter Fehler beim Debuggen, ein Alarm, dessen Ursache eines von hundert Dingen sein kann, oder Code, den du so lange änderst, bis ein externer Test besteht. Unbekannt ist in diesen Fällen die Verzweigung. Die einzelnen Arbeitsschritte sind meist gewöhnlich.
Achte in deiner eigenen Planung auf einen Satz wie: „Der Agent prüft erst X, dann Y, dann Z.“ Damit hast du gerade den Workflow aufgeschrieben. Liefere diesen Workflow aus.
Die Kostenrechnung
Autonomie bezahlst du in TokenDie Einheit, in der Modelle Text lesen und abrechnen: meist ein Wortteil. Anbieter rechnen pro Million Tokens ab.Im Glossar. Anthropic hat im Bericht über sein Multi-Agent-Recherchesystem (Juni 2025) die Verhältnisse gemessen: Agenten verbrauchen rund viermal so viele Tokens wie eine Chat-Interaktion, Multi-Agent-System · engl. multi-agent systemMehrere spezialisierte Agenten, die sich gegenseitig wie Tools aufrufen. Meist verteilt ein Supervisor die Teilaufgaben.Im Glossar rund fünfzehnmal so viele. Ein Loop muss also etwa den vierfachen Wert eines einfachen Aufrufs liefern, ein Team aus Agenten etwa den fünfzehnfachen. Den Rechner dazu kennst du aus Agent oder Workflow.
Die Rechnung wächst mit der Unberechenbarkeit. Googles Whitepaper Prototype to Production (November 2025) beschreibt, dass ein Agent seine Trajektorie, also die Folge seiner Schritte, erst während des Laufs zusammensetzt. Er kann viele Wege zu einer Antwort nehmen, deshalb sind Kosten und Antwortzeit pro Lauf schwer vorherzusagen. Aus der Arbeit mit Kunden berichtet Google außerdem, dass rund 80 % des Aufwands auf dem Weg in die Produktion in Infrastruktur, Sicherheit und Validierung fließen. Für die Intelligenz des Agenten selbst bleibt der kleinere Teil.
Mit einem Loop zahlst du also zweimal: mehr pro Lauf und zusätzlich für die Maschinerie, die jeden Lauf begrenzt.
Eine Entscheidungsregel
Entscheidend ist eine einzige Frage: ob du die Schritte vorher aufschreiben kannst.
- Ja, vollständig: ein Workflow. In der Ablaufsteuerung steckt kein Modell.
- Ja, bis auf eine Einschätzung: ein Workflow mit genau einem Modellaufruf an dieser Stelle.
- Nein, der Pfad hängt davon ab, was jeder Schritt zeigt: ein Loop. Ihn begrenzen die vier Teile aus der nächsten Lektion, Die vier Teile: ein prüfbares Ziel, ein externer Prüfer, eine Stoppregel und ein Budget.
Fang mit der günstigsten Struktur an, die der Aufgabe standhält. Zur nächstteureren wechselst du erst, wenn Belege dafür sprechen. Wie du einen solchen begrenzten Zyklus planvoll entwirfst, zeigt das Handbuch Loop Engineering. Das Produktionsmuster, das beide Strukturen verbindet, baust du in Loop in der Praxis vollständig auf: erst filtern, kurz loopen, dann auf einen festen Pfad zurückfallen.
Welche Struktur passt?
Stell bei jeder Aufgabe die Frage: Kann ich die Schritte vorher aufschreiben?
Noch offen (6)
- Einen nächtlichen CSV-Export prüfen, umrechnen und in die Datenbank laden.
- Support-Mails einer von fünf Kategorien zuordnen und danach je Kategorie fest weiterleiten.
- Einen Fehler in einem unbekannten Codebereich beheben, bis die Tests bestehen.
- Einen Alarm untersuchen, dessen Ursache eines von hundert Dingen sein kann.
- Ein „Agent“, der erst den Bestellstatus prüft, dann die Rechnung holt und dann eine Antwort schreibt.
- Rechnungsbeträge aus einer festen Tabelle summieren und ab 10.000 € eine Freigabe anfordern.
Workflow (0)
Workflow mit einem Modellaufruf (0)
Loop (0)
Merksätze
- Im Workflow wählt dein Code den nächsten Schritt, im Loop wählt ihn das Modell zur Laufzeit.
- Lassen sich die Schritte aufzählen, gewinnt der Workflow: schneller, günstiger und leichter zu debuggen.
- Ein Loop lohnt sich, wenn sich der Pfad erst aus den Ergebnissen der einzelnen Schritte ergibt.
- Agenten verbrauchen laut Anthropic rund viermal so viele Tokens wie ein Chat, Multi-Agent-Systeme rund fünfzehnmal so viele.
- Fang mit der günstigsten Struktur an und wechsle nur auf Belege hin.
Prüf dich selbst
Denkfrage
Dein Team plant einen Agenten für Stornierungen: Er soll erst den Bestellstatus prüfen, dann die Zahlung zurückbuchen und zum Schluss eine Bestätigung schicken. Was schlägst du vor?
Die Schritte stehen schon in der Beschreibung, also ist es ein Workflow. Dein Code ruft Statusabfrage, Rückbuchung und Versand nacheinander auf. Ein Modellaufruf lohnt sich höchstens für den Text der Bestätigung. Den Loop sparst du dir samt seinen Kosten und seiner Unberechenbarkeit.
Denkfrage
Zwei Läufe deines Agenten mit derselben Eingabe nehmen unterschiedliche Wege. Ist das ein Fehler?
In einem Loop ist das erwartetes Verhalten, denn das Modell wählt jeden Schritt zur Laufzeit. Zum Problem wird es, wenn du Läufe nachprüfen, Kosten planen oder Fehler nachstellen musst. Stört dich die Streuung an einer bestimmten Stelle, schreib diese Stelle als festen Workflow-Schritt.
Prüf dich selbst
Quellen
- Introduction to Agents (Whitepaper)
Fünf-Schritte-Zyklus und das Bild von Mauern und Regie.
- How we built our multi-agent research system
Token-Verhältnisse 4× und 15×.
- Prototype to Production (Whitepaper)
Unberechenbare Kosten und Latenz, rund 80 % Aufwand für Infrastruktur, Sicherheit und Validierung.