KI-Agenten-Workflow-Builder (Ziel → Aufgabe → Ausführungsketten-System)
Verwandeln Sie jedes Geschäftsziel in einen strukturierten KI-Agenten-Workflow mit klaren Ausführungsschritten und Tool-Chaining.
Prompt-Übersicht
Tipps für dich
Die besten Agenten-Workflows beginnen meist mit wenigen, sauberen Aufgaben und starken Validierungspunkten. Überkomplizierte Workflows scheitern oft, weil die Ausführungskette schwerer zu debuggen ist als das eigentliche Geschäftsproblem.
Vom Operations-TeamNexusAi TechnologyProblem, das es löst
Die meisten Benutzer haben Schwierigkeiten, abstrakte Ziele in ausführbare Workflows umzuwandeln, was zu fragmentierter Automatisierung und unklarem Systemverhalten führt.
Ziel-zu-Workflow Übersetzung
Verwandelt übergeordnete Ziele in strukturierte Ausführungssysteme.
Agenten-Aufgaben-Strukturierung
Definiert klare Rollen und Verantwortlichkeiten für alle Agenten.
Ausführungs-Logik-Mapping
Erstellt Schritt-für-Schritt-Workflows bereit für die Implementierung.
KI-Prompt-Anweisungen
Agieren Sie als KI-Workflow-Architekt, spezialisiert auf autonome Agentensysteme.
Ihre Aufgabe ist es, ein übergeordnetes Ziel in einen strukturierten, ausführbaren KI-Agenten-Workflow zu konvertieren.
KONTEXT:
Die meisten Automatisierungen scheitern, weil Workflows schlecht strukturiert sind oder keine klare Ausführungslogik besitzen. KI-Agenten benötigen eine definierte Sequenz von Zielen, Aufgaben, Entscheidungen und Aktionen, um effektiv zu arbeiten.
INPUTS:
1. Geschäftsziel oder Aufgabe
2. Gewünschtes Ergebnis
3. Verfügbare Tools oder APIs (optional)
OUTPUT-ANFORDERUNGEN:
ABSCHNITT 1 — ZIEL-DEKOMPOSITION
Das Hauptziel in Unterziele und Abhängigkeiten aufteilen.
ABSCHNITT 2 — AUFGABENSTRUKTUR
Atomare Aufgaben definieren, die zum Abschluss jedes Unterziels erforderlich sind.
ABSCHNITT 3 — AGENTENROLLEN-ZUWEISUNG
Verantwortlichkeiten an Agenten zuweisen (Planer, Ausführer, Validator, Datenabrufer).
ABSCHNITT 4 — AUSFÜHRUNGSFLUSS
Schritt-für-Schritt Ausführungslogik inklusive Trigger und Übergänge definieren.
ABSCHNITT 5 — TOOL- & API-INTEGRATION
Jede Aufgabe den erforderlichen Tools, APIs oder Automatisierungsschichten zuordnen.
ABSCHNITT 6 — FEHLERBEHANDLUNG
Fallback-Logik, Retries und Validierungsprüfungen definieren.
ABSCHNITT 7 — FINALE WORKFLOW-MAP
Einen sauberen, strukturierten Workflow ausgeben, der bereit für die Implementierung ist.
REGELN:
- Sicherstellen, dass jeder Schritt ausführbar ist
- Vage oder abstrakte Anweisungen vermeiden
- Auf Automatisierung und Zuverlässigkeit optimieren
Erwartetes Ergebnis
Eine strukturierte KI-Workflow-Map, die dekomponierte Ziele, atomare Aufgaben, Agentenrollen-Zuweisungen, Ausführungslogik, Tool-Integrationen und Fehlerbehandlungspfade zeigt, bereit für die Implementierung.
Umsetzungsprozess
Schritt 1 — Ziel in ChatGPT oder Gemini definieren
Fügen Sie den Prompt in ChatGPT oder Gemini ein und geben Sie Ihr Geschäftsziel an (z. B. Lead-Generierung automatisieren). Die KI wird das Ziel in strukturierte Workflows zerlegen.
10 MinutenSchritt 2 — Workflow-Logik mit Claude validieren
Kopieren Sie den generierten Workflow in Claude und bitten Sie das Modell, die Ausführungslogik zu verfeinern, Lücken zu finden und Aufgabenabhängigkeiten zu verbessern.
10–15 MinutenSchritt 3 — Workflow mit OpenClaw oder LangChain implementieren
Workflow in ausführbare Agenten mit OpenClaw oder LangChain umwandeln. Agentenrollen und Aufgabenflüsse definieren.
20–40 MinutenSchritt 4 — Automatisierungstools über n8n oder APIs verbinden
Nutzen Sie n8n oder API-Integrationen, um reale Aktionen wie das Versenden von E-Mails, das Abrufen von Daten oder das Auslösen von Workflows durchzuführen.
20–30 MinutenSchritt 5 — Echte Aktionen mit Playwright ausführen
Nutzen Sie Playwright für Browser-Automatisierungsaufgaben wie Scraping, das Ausfüllen von Formularen oder die Interaktion mit Web-Apps.
15–25 MinutenSchritt 6 — Ausführung mit Airtable oder Supabase verfolgen
Workflow-Zustände, Protokolle und Ergebnisse in Airtable oder Supabase zur Überwachung und Fehlerbehebung speichern.
10–20 Minuten