Autogen Workflows erstellen und verwalten
Einführung
Willkommen zum dritten Teil unserer Reihe über AIssistants by WAmannKI!
Nachdem wir in den ersten beiden Teilen die Grundlagen der Assistenten und Skills kennengelernt haben, widmen wir uns heute einem der mächtigsten Features: Autogen Workflows.
Autogen Workflows ermöglichen es Ihnen, mehrere KI-Assistenten in einem strukturierten Gesprächsteam zusammenzubringen, um komplexe Aufgaben zu lösen – ähnlich wie bei einem Team-Meeting, in dem jeder seine Expertise einbringt.

Was sind Autogen Workflows?
Autogen Workflows sind visuelle Diagramme, die festlegen, wie mehrere KI-Assistenten miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten.
Ein Workflow besteht aus:
- Nodes (Knoten): Einzelne Assistenten oder Sub-Workflows
- Edges (Verbindungen): Kommunikationsfluss zwischen den Assistenten
- Konfiguration: Einstellungen für Gruppenverhalten, Terminierung u.v.m.
Die Workflow-Editor Oberfläche
Zugriff auf den Workflow-Editor
- AIssistants by WAmannKI starten
- Im Hauptmenü auf „Workflow Editor“ klicken
- Editor öffnet sich in neuem Fenster
Die drei Hauptbereiche des Editors
1. Linke Seitenleiste – Assets
- Verfügbare Assistenten: Liste aller erstellten Assistenten
- Wiederverwendbare Workflows: Gespeicherte Sub-Workflows
- Gespeicherte Workflows: Alle vorhandenen Workflow-Dateien
2. Mittlerer Bereich – Canvas
- Arbeitsfläche: Hier werden Assistenten gezogen und verbunden
- Zoom & Pan: Für große Workflows navigieren
- Visuelle Darstellung: Nodes und Verbindungen grafisch
3. Rechte Seitenleiste – Inspector
- Workflow-Eigenschaften: Globale Workflow-Einstellungen
- Node-Eigenschaften: Detaillierte Konfiguration des ausgewählten Knotens
- Edge-Eigenschaften: Einstellungen der Verbindungen
Praktisches Beispiel: Der ABC-Workflow
Ein einfacher Workflow, der drei Assistenten (A, B und C) in Sequenz verbindet:
Schritt 1: Workflow erstellen
- Editor öffnen
- Im Inspector: Namen „ABC Test“ eingeben
- Manager-Model wählen (z.B. „gpt-4o“)
- Group Chat Type auf „RoundRobinGroupChat“ setzen
Schritt 2: Assistenten hinzufügen
- In der linken Seitenleiste „AutogenA“ auswählen und hinzufügen
- Genauso „AutogenB“ und „AutogenC“ hinzufügen
Schritt 3: Verbindungen erstellen
- Node anklicken und Verbindung zum nächsten ziehen
- Reihenfolge: A → B → C
Schritt 4: Workflow speichern
- Dateiname „abctest“ eingeben
- Auf Save klicken
- Workflow wird im
workflows/
Ordner gespeichert
Workflows als Sub-Workflows verwenden
Eines der mächtigsten Features ist die Wiederverwendbarkeit von Workflows als Komponenten:
Sub-Workflow erstellen & verwenden
- Workflow (z.B. „Rechnungsverarbeitung“) erstellen
- Im
workflows/
Ordner speichern - In anderen Workflows als Sub-Workflow-Node hinzufügen
Beispiel: Sekretärin-Workflow
scssKopierenBearbeitenSekretärin-Assistent
↓
[Entscheidungslogik]
↓
├── Rechnungsverarbeitung (Sub-Workflow)
├── Terminplanung (Sub-Workflow)
└── Dokumentenverarbeitung (Sub-Workflow)
Szenario:
Die Sekretärin erhält: „Heute sind 3 Eingangsrechnungen gekommen.“
Sie analysiert die Nachricht und wählt automatisch den passenden Sub-Workflow.
Ordnerstruktur verstehen
Skills (skills/
Ordner)
- Alle Python-Skills hier gespeichert
- Funktionalität der Assistenten
- Beispiele:
pdf_text_extractor.py
,bingresearcher.py
,excelfiller.py
Workflows (workflows/
Ordner)
- Alle Workflow-Dateien (
.json
) hier gespeichert - Struktur & Verhalten der Workflows
- Beispiele:
abctest.json
,DSA.json
,CharWorkflow.json
Unterscheidung: Skills vs. Workflows
- Skills: Funktionsmodule für Assistenten
- Workflows: Gesprächsstruktur zwischen mehreren Assistenten
- Sub-Workflows: Wiederverwendbare Workflow-Komponenten
Workflow-Konfiguration im Detail
Grundeinstellungen
- Name: Anzeigename
- Manager Model: KI-Model für Verwaltung
- Group Chat Type: Kommunikationsart
Gesprächskontrolle
- Max Rounds: Maximale Gesprächsrunden
- Speaker Selection: Sprecherwahl
- Terminate Word: Beendet das Gespräch
Erweiterte Einstellungen
- Function Calling: Funktionsaufrufe ermöglichen
- Code Execution: Code-Ausführung aktivieren
- MCP Tools: Model Context Protocol Integration
Best Practices für Workflow-Design
- Klare Rollenverteilung: Jeder Assistent mit spezifischer Aufgabe
- Logische Verbindungen: Infos fließen, wie im Prozess nötig
- Effiziente Terminierung: Passende Max Rounds & Kriterien setzen
- Fehlerbehandlung: Für Ausnahmen planen, Manager-Models nutzen
Workflow ausführen
Über die Hauptanwendung
- Workflow im Dropdown auswählen
- Anfrage eingeben
- Workflow läuft mit allen Assistenten
Wichtige Parameter
- Initial Message: Startnachricht
- Timeout: Maximale Ausführungszeit
- Abort: Workflow kann gestoppt werden
Erweiterte Features
MCP (Model Context Protocol) Integration
- Externe Tools & Services anbinden
- Funktionalität durch MCP-Server erweitern
Code Execution
- Komplexe Berechnungen ausführen
- Python-Code im Workflow
- Eigene Coding-Projekte im
autogen_coding_workspace/
Custom Skills Integration
- Eigene Python-Skills integrieren
- Funktionalität der Assistenten erweitern
- AI Skillbuilder Bot nutzen
Troubleshooting & Debugging
Häufige Probleme
- Workflow läuft nicht: Manager-Model & Verbindungen prüfen
- Assistenten antworten nicht: Node-Konfiguration prüfen
- Frühe Terminierung: Max Rounds & Terminate Word anpassen
Tipps
- Inspector für Details nutzen
- Workflow-JSON-Datei manuell prüfen
- Erst mit einfachen Nachrichten testen
Fazit
Autogen Workflows sind das Herzstück von AIssistants by WAmannKI und ermöglichen die Automatisierung und Optimierung komplexer Aufgaben durch die Zusammenarbeit spezialisierter KI-Assistenten – intuitiv im visuellen Editor, ohne Programmierkenntnisse.
Im nächsten Teil zeigen wir, wie Sie externe Services einbinden und die Möglichkeiten mit MCP-Servern erweitern.
Hinweis: Für neue Skills einfach den AI Skillbuilder Bot nach der gewünschten Funktionalität fragen!
Weitere Informationen:
- Skills liegen im
skills/
Ordner in _internal/ - Workflows im
workflows/
Ordner - Workflow-Editor befindet sich im Hauptmenü
Viel Spaß beim Workflow-Design! 🚀
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