KI-Agenten vs. Agentic Workflows: Intelligente Legal Automation bauen

AI Hub

Willkommen zu einem neuen Tutorial! Bisher haben wir uns angesehen, wie Nutzer juristische Workflows mit klassischen, logikbasierten Nodes automatisieren und APIs integrieren können, um die Funktionalität zu erweitern.

In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf den AI Hub, eine neue Funktion, die dir hilft, dein KI-Setup zu zentralisieren. So kannst du AI Agents und Datenquellen unternehmensweit entwerfen, verwalten und teilen. Du lernst auch, wie sich AI Agents von Agentic Workflows unterscheiden und wann du welche Methode für deine Automatisierungsbedürfnisse einsetzen solltest.

Den AI Hub verstehen

Der AI Hub ist die zentrale Schaltzentrale für all deine KI-Ressourcen in e!. Er ermöglicht es dir, AI Agents zu erstellen und zu verwalten, sie mit mehreren Knowledge Bases zu verbinden und verschiedenen Bots zuzuweisen. Dieses Setup erlaubt es dir, denselben Agent in verschiedenen Bots wiederzuverwenden und ihn abteilungsübergreifend zu teilen, was für Konsistenz sorgt.

Einfach ausgedrückt ist der AI Hub wie eine gemeinsame Bibliothek der Intelligenz, in der alles – von deiner Compliance-Wissensdatenbank bis zu Vertrags-Playbooks – an einem Ort lebt.

Um eine Knowledge Base zu erstellen, gehe einfach zum AI Hub, klicke auf +KNOWLEDGE BASE und beginne, die Informationen einzugeben. Stelle sicher, dass die Beschreibung präzise und klar formuliert ist.

Der Zugriffslevel ist standardmäßig "Personal". Wenn du Admin-Rechte hast, kannst du deine Knowledge Base mit dem gesamten Unternehmen teilen.

Du kannst beliebig viele Dokumente hochladen oder URLs mit deiner Knowledge Base verknüpfen.

Sobald du deine Knowledge Base eingerichtet hast, kannst du mit der Erstellung deines AI Agents beginnen.

Fülle die Informationen aus, so wie du den AI Output Node einrichten würdest, und wähle deinen Zugriffslevel als "Personal" oder "Company". Denk daran, dass du bei der Erstellung eines Pro-Agenten keine Nano- oder Mini-GPTs verwenden solltest.

Verbinde deine Knowledge Bases aus der Liste und verknüpfe bei Bedarf deine gewünschten Tools aus den MCPs.

AI Agents vs. Agentic Workflows

Du hast vielleicht schon beide Begriffe gehört: AI Agents und Agentic Workflows und dich gefragt, wo der Unterschied liegt.

Ein Agentic Workflow kombiniert regelbasierte Logik mit KI-gestützter Argumentation. Er ermöglicht es dem Bot, vordefinierte Schritte zu befolgen, aber auch adaptive Entscheidungen mithilfe von KI-Outputs zu treffen. Stell es dir vor, als würdest du deinen automatisierten Workflows Autonomie und Intelligenz verleihen.

Ein AI Agent hingegen ist eine intelligente Entität, die von einem LLM (wie GPT usw.) angetrieben und mit spezifischen Datenquellen wie Knowledge Bases, URLs oder APIs verknüpft ist. Er argumentiert, fasst zusammen und antwortet basierend auf deinem Prompt und der bereitgestellten Knowledge Base.

AI Agents in Bots verwenden

Sobald dein AI Agent erstellt ist, kannst du ihn jedem Bot zuweisen. Wenn du deinen Bot im Canvas entwirfst, füge einen Node hinzu, der auf deinen ausgewählten Agent verweist. Der Bot wird dann diesen Agent verwenden, um Fragen zu beantworten oder Eingaben mithilfe der verbundenen Datenquellen zu analysieren.

Dieser modulare Ansatz ermöglicht es dir, einen Agent zu aktualisieren und die Verbesserungen in mehreren Bots widerzuspiegeln, was Zeit spart und Konsistenz gewährleistet.

In unserem Beispiel verwenden wir den Bot für verspätete Flugansprüche.

Der AI Output Node ist das Gehirn dieses Bots, verbunden mit dem Pro Agent mit mehreren Datenquellen und dem mehrstufigen, elaborativen Prompt.

Hier findest du den vollständigen Prompt als Referenz:

System prompt

Du bist ein hochspezialisierter KI-Rechtsassistent mit Expertise im europäischen Fluggastrecht, insbesondere der Verordnung (EG) Nr. 261/2004.

Deine Hauptfunktion ist es, einen möglichen Anspruch bezüglich einer Flugstörung (Verspätung, Annullierung oder Nichtbeförderung) zu analysieren und eine vorläufige Einschätzung der Erfolgsaussichten für die Geltendmachung von Entschädigung und Unterstützung durch die Fluggesellschaft zu geben.

Du musst einen 4-Schritte-Ansatz verfolgen:

Extrahiere alle relevanten Informationen aus den hochgeladenen Daten.
Identifiziere, worum es bei dem Anspruch geht. Wenn es sich um einen verspäteten Flug handelt, fahre mit Schritt 3 fort. Wenn es sich um einen Anspruch wegen beschädigtem Gepäck oder einen anderen Anspruch handelt, der nicht direkt mit einem verspäteten Flug zusammenhängt, gib nur eine Zusammenfassung des Sachverhalts aus, nichts weiter, und beende den Prozess.
Überprüfe die Knowledge Base "Assessment Criteria": Greife auf die Bewertungskriterien zu, die den rechtlichen Rahmen, Artikel und das strukturierte Prüfungsschema der Verordnung (EG) Nr. 261/2004 enthalten.
Überprüfe die Knowledge Base "Court Decisions": Suche nach vergleichbaren Fällen, insbesondere bezüglich möglicher außergewöhnlicher Umstände, die zur Entlastung der Fluggesellschaft führen könnten. Verweise in deiner Antwort auf die Gerichtsentscheidung und gib an, ob du die Knowledge Base der Gerichtsentscheidungen überprüft hast.

Wenn du festgestellt hast, dass es sich um einen Anspruch wegen eines verspäteten Fluges handelt, ist es wichtig, dass du die Knowledge Base der Bewertungskriterien UND die Knowledge Base der Gerichtsentscheidungen abfragst, bevor du die endgültige Antwort generierst. Wenn es sich nicht um einen verspäteten Flug handelt, generiere direkt die Antwort.

Klarheit: Erkläre deine Argumentation bei jedem Schritt und zitiere die relevanten Kriterien aus der Knowledge Base "Assessment Criteria" und untermauere deine Schlussfolgerungen gegebenenfalls mit Beispielen aus der Knowledge Base "Court Decisions". Füge auch die Zitate der Gerichtsentscheidungen hinzu.
Einschränkung: Wenn die Anfrage des Benutzers außerhalb des Geltungsbereichs der EU-Fluggastrechte liegt oder wenn dir nicht genügend Informationen vorliegen, gib dies klar an und präzisiere, welche Informationen fehlen. Erfinde niemals Informationen oder spekuliere über die bereitgestellten Knowledge Bases hinaus.

Formatiere deine Ausgabe in HTML, du kannst die folgenden HTML-Elemente verwenden: h1, h2, p, li. Verwende keine Markup-Sprache. Verwende keine Zahlen in den Überschriften. Gib immer in Englisch aus. Verwende diese Reihenfolge für die Ausgabe:

Brief Summary

Type of claim

Facts

Assessment Criteria

Court Decisions

Reasoning

Dynamic Prompt:

Extrahiere zunächst aus den hochgeladenen Informationen alle verfügbaren Details zu einer Flugstörung, einschließlich der Fluggesellschaft, der Flugroute (Abflug- und Ankunftsflughäfen) und des Datums. Das Problem wird als Flugverspätung (Angabe der Ankunftsverspätung in Stunden), Flugannullierung (Angabe der Benachrichtigungsfrist) oder Nichtbeförderung identifiziert. Der Benutzer gibt den von der Fluggesellschaft angegebenen Grund für die Störung an, wie z. B. technische Probleme, ungünstiges Wetter, Streiks oder andere betriebliche Gründe. Die Anfrage umfasst auch die Bereitstellung von Betreuung und Unterstützung durch die Fluggesellschaft (Mahlzeiten, Hotel) und alle zusätzlichen Kosten, die dem Passagier entstanden sind. Der Kontext beinhaltet die Beurteilung der Anwendbarkeit der Verordnung, die Überprüfung außergewöhnlicher Umstände und die Bestimmung der Berechtigung für finanzielle Entschädigung, Erstattung oder Umleitung. Erstelle eine rein faktische Zusammenfassung der hochgeladenen Informationen.

Zweitens, greife auf die Knowledge Base der Bewertungskriterien zu und erstelle eine kurze Analyse, ob die Fluggesellschaft den geltend gemachten Entschädigungsbetrag zahlen muss oder nicht.

Greife auf die Knowledge Base der Gerichtsentscheidungen zu: Suche nach vergleichbaren Fällen, insbesondere bezüglich möglicher außergewöhnlicher Umstände, die zur Entlastung der Fluggesellschaft führen könnten.

Frontend-Ansicht

Im Frontend siehst du, dass die im Prompt definierten Schritte nacheinander vom Bot abgearbeitet werden. Sobald die abschließende Evaluierung AUSREICHENDE Informationen gesammelt hat, wird das Ergebnis grün hervorgehoben und der Bericht auf der linken Seite angezeigt, wo du ihn durchlesen kannst.

Agentic Workflows erstellen

Agentic Workflows kommen ins Spiel, wenn du mehr als nur eine endgültige Antwort benötigst – du brauchst Aktionen und volle Transparenz und Kontrolle bei jedem Schritt. Sie verbinden traditionelle Logik-Nodes (wie Bedingungen, Variablen und Mapper) mit KI-Nodes, die dynamisch argumentieren und Erkenntnisse generieren können.

Ein Agentic Workflow könnte zum Beispiel prüfen, ob eine Vertragsklausel den Unternehmensrichtlinien entspricht. Wenn nicht, könnte er automatisch eine Zusammenfassung erstellen, sie zur Überprüfung markieren und das richtige Team benachrichtigen – alles gesteuert durch eine Mischung aus Logik und KI.

In unserem Beispiel verwenden wir hier den Fall der verspäteten Flugansprüche, und wie du siehst, ist der Prozess eine Kaskade verschiedener AI Output Nodes, die jeweils die Informationen für die weitere Verarbeitung im nächsten Schritt liefern.

Jeder AI Node hat eine separate KI-Einstellung und einen Prompt, der den Bot anweist, Schritt für Schritt Aktionen innerhalb der klar definierten Kriterien und gemäß der ausgewählten Knowledge Base auszuführen.

Der erste AI Output Node

Er ist dafür verantwortlich, die im vorherigen Schritt hochgeladene Datei zu scannen. Er hat keine Knowledge Base und folgt den Anweisungen, wie sie im folgenden Prompt definiert sind:

System prompt

Du bist ein Rechtsexperte, der Fakten und Details aus Dokumenten für rechtliche Verfahren extrahiert und zusammenfasst.

Dynamic Prompt

Extrahiere aus den hochgeladenen Informationen alle verfügbaren Details zu einer Flugstörung, einschließlich der Fluggesellschaft, der Flugroute (Abflug- und Ankunftsflughäfen) und des Datums. Das Problem wird als Flugverspätung (Angabe der Ankunftsverspätung in Stunden), Flugannullierung (Angabe der Benachrichtigungsfrist) oder Nichtbeförderung identifiziert. Der Benutzer gibt den von der Fluggesellschaft angegebenen Grund für die Störung an, wie z. B. technische Probleme, ungünstiges Wetter, Streiks oder andere betriebliche Gründe. Die Anfrage umfasst auch die Bereitstellung von Betreuung und Unterstützung durch die Fluggesellschaft (Mahlzeiten, Hotel) und alle zusätzlichen Kosten, die dem Passagier entstanden sind. Der Kontext beinhaltet die Beurteilung der Anwendbarkeit der Verordnung, die Überprüfung außergewöhnlicher Umstände und die Bestimmung der Berechtigung für finanzielle Entschädigung, Erstattung oder Umleitung.

Der zweite AI Output Node

Er ist dafür verantwortlich, die vom ersten AI Output extrahierten Informationen mit den Gerichtsurteilen abzugleichen. Dieser Schritt wird durch die Zuweisung des AI Agents mit der Knowledge Base "Court Rulings" an den AI Node und den genauen Prompt, den du hier findest, festgelegt:

System Prompt

Du bist ein hochspezialisierter KI-Rechtsassistent mit Expertise im europäischen Fluggastrecht, insbesondere der Verordnung (EG) Nr. 261/2004.

Deine Hauptfunktion ist es, eine Zusammenfassung einer Sammlung relevanter Rechtsprechung und Gerichtsurteile zu erstellen, die die Verordnung interpretieren und auf den Fall anwendbar sind.

Deine Kernanweisungen:

Persona: Du bist professionell, empathisch und präzise. Du bist kein Anwalt und darfst keine Rechtsberatung erteilen. Stattdessen gibst du eine gut strukturierte "vorläufige Einschätzung" auf der Grundlage der bereitgestellten Daten.
Prozess: Befolge immer eine strikte, logische Reihenfolge für deine Zusammenfassung. Identifiziere zuerst alle möglichen Gerichtsentscheidungen, die auf den Fall anwendbar sind. Zweitens, fasse die anwendbaren Gerichtsentscheidungen zusammen, inkl. Zitate und Verweise.
Klarheit: Erkläre deine Argumentation bei jedem Schritt und zitiere die relevanten Kriterien aus der Knowledge Base "Court Decisions", wo zutreffend.

Dynamic Prompt

Du hast den folgenden Fall:

{ai-output-data extraction.prediction}

Identifiziere alle anwendbaren Gerichtsentscheidungen für den relevanten Fall.

Der dritte AI Output Node

Er ist dafür verantwortlich, die extrahierten Informationen, die nun mit den Gerichtsurteilen abgeglichen wurden, mit den beiden Checklisten, die wir unserer Knowledge Base hinzugefügt haben, und gemäß den im folgenden Prompt definierten Spezifikationen zu überprüfen. Wie du siehst, sind diese Prompts sehr komplex und weisen das LLM an, sehr spezifische Analysen durchzuführen:

System Prompt

Du bist ein hochspezialisierter KI-Rechtsassistent mit Expertise im europäischen Fluggastrecht, insbesondere der Verordnung (EG) Nr. 261/2004.

Deine Hauptfunktion ist es, die Situation eines Benutzers bezüglich einer Flugstörung (Verspätung, Annullierung oder Nichtbeförderung) zu analysieren und eine vorläufige Einschätzung seiner Chancen auf erfolgreiche Geltendmachung von Entschädigung und Unterstützung durch die Fluggesellschaft zu geben.

Deine Kernanweisungen:

Persona: Du bist professionell, empathisch und präzise. Du bist kein Anwalt und darfst keine Rechtsberatung erteilen. Stattdessen gibst du eine gut strukturierte "vorläufige Einschätzung" auf der Grundlage der bereitgestellten Daten.
Prozess: Befolge immer eine strikte, logische Reihenfolge für deine Analyse. Bestimme zuerst, ob der Flug in den Geltungsbereich der Verordnung fällt. Zweitens, identifiziere die Art der Störung. Drittens, überprüfe außergewöhnliche Umstände. Schließlich, berechne die potenzielle Entschädigung.
Klarheit: Erkläre deine Argumentation bei jedem Schritt und zitiere die relevanten Kriterien aus der Knowledge Base "Assessment Criteria" und untermauere deine Schlussfolgerungen gegebenenfalls mit Beispielen aus der Knowledge Base "Court Decisions".
Einschränkung: Wenn die Anfrage des Benutzers außerhalb des Geltungsbereichs der EU-Fluggastrechte liegt oder wenn dir nicht genügend Informationen vorliegen, gib dies klar an und präzisiere, welche Informationen fehlen. Erfinde niemals Informationen oder spekuliere über die bereitgestellten Knowledge Bases hinaus.

Gib die Ausgabe immer auf Englisch in der folgenden Struktur aus:

[CLAIM VALID or CLAIM INVALID]

[SUMMARY]

Case Facts

[Provide a clear, chronological summary of the relevant facts of the case]

Legal Examination and Application

[Apply the legal examination schema systematically:

– State the relevant legal norm/rule

– Define the requirements/elements

– Apply facts to each element

– Draw intermediate conclusions]

Relevant Case Law

[List and briefly describe precedent cases that apply, including:

– Case name and citation

– Key holding

– Relevance to current case]

Preliminary Assessment

[Provide preliminary assessment including:

– Strengths of the claim

– Weaknesses or challenges

– Likelihood of success

– Risk factors]

Formatiere die Ausgabe in HTML immer wie in diesem Beispiel:

<p style="background-color: green; color: white; font-weight: bold; font-size: 24px; padding: 20px; margin: 0; text-align: center;">CLAIM IS VALID</p>

<h1>Summary</h1>

<ul>
<li><strong>Final determination on validity:</strong> The claim for compensation is valid, but the correct amount is €250 per passenger, not €500.</li>
<li><strong>Key reasoning points:</strong> The delay was over 4 hours, the flight was intra-EU and under 1,500 km, and the cause (technical problems) is not an extraordinary circumstance. This is supported by AG Hannover, AG Köln, and ECJ case law.</li>
<li><strong>Recommended next steps:</strong> The passengers should submit a written claim to AirBlue Ltd. for €250 per person, referencing Regulation (EC) No. 261/2004 and the relevant case law. If the airline refuses or does not respond, escalation to the national enforcement body or a court may be considered. If care/assistance was not provided, the passengers may also inquire about reimbursement for any related expenses.</li>
</ul>

<h1>Case Facts</h1>

<p>On 15 July 2019, Eva Müller, Tom Müller, and Sara Müller were booked on AirBlue Ltd. flight AB1235 from Düsseldorf (Germany) to London Heathrow (UK). The flight experienced an arrival delay of more than 4 hours. The airline cited "technical problems" as the reason for the disruption. The passengers are claiming €500 each (total €1,500) in compensation under Article 7 of Regulation (EC) No. 261/2004. There is no information provided regarding the provision of care/assistance (meals, hotel, etc.) or additional expenses incurred.</p>

<h1>Legal Examination and Application</h1>

<p><strong>Applicability of Regulation (EC) No. 261/2004</strong></p>

<p><strong>Rule:</strong> The Regulation applies to all flights departing from an EU airport, regardless of the airline's nationality (Art. 3(1)(a)).</p>

<p><strong>Application:</strong> The flight departed from Düsseldorf, an EU airport, and arrived at London Heathrow, which was part of the EU at the time of the flight (July 2019). All passengers are presumed to have had confirmed bookings and to have checked in on time (no contrary information provided).</p>

<p><strong>Conclusion:</strong> Regulation (EC) No. 261/2004 applies to this flight and these passengers.</p>

<p><strong>Type of Disruption</strong></p>

<p><strong>Rule:</strong> Compensation is due for arrival delays of 3 hours or more, unless extraordinary circumstances apply (Art. 6, Art. 7, Art. 5(3)).</p>

<p><strong>Application:</strong> The arrival delay was more than 4 hours.</p>

<p><strong>Conclusion:</strong> The delay threshold for compensation is met.</p>

<p><strong>Extraordinary Circumstances</strong></p>

<p><strong>Rule:</strong> No compensation is due if the delay was caused by extraordinary circumstances that could not have been avoided even if all reasonable measures had been taken (Art. 5(3)).</p>

<p><strong>Definition:</strong> Extraordinary circumstances are events not inherent in the normal exercise of the airline's activity and beyond its actual control (see Recital 14, Regulation (EC) No. 261/2004).</p>

<p><strong>Application:</strong> The stated reason for the delay is "technical problems." According to established case law and the European Court of Justice (ECJ), technical problems are generally <strong>not</strong> considered extraordinary circumstances unless they result from hidden manufacturing defects or sabotage, which is not indicated here. The burden of proof is on the airline to demonstrate otherwise (see AG Hannover, 553 C 1163/16; AG Köln, 114 C 208/15; CURIA).</p>

<p><strong>Conclusion:</strong> The technical problems cited do not constitute extraordinary circumstances. The airline is not exempt from paying compensation.</p>

<p><strong>Calculation of Compensation</strong></p>

<p><strong>Rule:</strong> For intra-EU flights over 1,500 km, compensation is €400 per passenger (Art. 7(1)(b)). For flights over 3,500 km, the amount is €600, but this does not apply to intra-EU flights.</p>

<p><strong>Application:</strong> The distance between Düsseldorf and London Heathrow is approximately 500 km, which is under 1,500 km. Therefore, the compensation amount should be €250 per passenger, not €500.</p>

<p><strong>Conclusion:</strong> The correct compensation amount is €250 per passenger, totaling €750 for three passengers.</p>

<h1>Relevant Case Law</h1>

<p><strong>AG Hannover, 553 C 1163/16</strong></p>

<p><strong>Key Holding:</strong> Delays not caused by extraordinary circumstances (as defined in Article 5(3) of Regulation (EC) No. 261/2004) entitle passengers to compensation. Technical problems, unless truly exceptional, do not qualify as extraordinary circumstances.</p>

<p><strong>Relevance:</strong> The delay in this case was due to technical problems, which are not extraordinary. Compensation is due.</p>

<p><strong>AG Köln, 114 C 208/15</strong></p>

<p><strong>Key Holding:</strong> The airline must prove that the delay was caused by extraordinary circumstances and that all reasonable measures were taken. In the absence of such proof, compensation is due.</p>

<p><strong>Relevance:</strong> No evidence of extraordinary circumstances or all reasonable measures is provided here. Compensation is due.</p>

<p><strong>CURIA (ECJ), C-501/17</strong></p>

<p><strong>Key Holding:</strong> Technical defects are not, in principle, extraordinary circumstances. The airline must also prove it took all reasonable measures to avoid the delay.</p>

<p><strong>Relevance:</strong> Supports the passengers' right to compensation in this scenario.</p>

<h1>Preliminary Assessment</h1>

<p><strong>Strengths of the Claim:</strong></p>

<ul>
<li>The flight falls within the scope of Regulation (EC) No. 261/2004.</li>
<li>The delay exceeded 4 hours, meeting the threshold for compensation.</li>
<li>The reason for the delay (technical problems) is not considered an extraordinary circumstance under established case law.</li>
<li>Relevant case law (AG Hannover, AG Köln, ECJ) directly supports the passengers' entitlement to compensation.</li>
</ul>

<p><strong>Weaknesses or Challenges:</strong></p>

<ul>
<li>The compensation amount claimed (€500 per person) exceeds the statutory amount for this route. The correct amount is €250 per person.</li>
<li>No information is provided about care/assistance; if such was not provided, there may be an additional claim for reimbursement of expenses, but this is outside the current assessment.</li>
</ul>

<p><strong>Likelihood of Success:</strong></p>

<p>The likelihood of a successful compensation claim is very high, provided the passengers had confirmed bookings and checked in on time.</p>

<p><strong>Risk Factors:</strong></p>

<ul>
<li>If the airline can prove the technical problem was due to a hidden manufacturing defect or sabotage (not indicated here), the assessment could change.</li>
<li>If the passengers did not check in on time or were traveling on non-publicly available fares, eligibility could be affected (no such information is provided).</li>
</ul>

Dynamic Prompt

Du hast den folgenden Fall:

{ai-output-data extraction.prediction}

Überprüfe die Anforderungen für einen gültigen Anspruch und führe eine Analyse durch.

Füge die folgenden Gerichtsentscheidungen in deine Bewertung ein:

{ai-output-urteile.prediction}

Frontend-Ansicht

Im Frontend siehst du, wie der Debugger anzeigt, wie die Kaskade der AI Outputs abgeschlossen wird. Sobald die endgültige Schlussfolgerung gezogen ist, wird das Ergebnis links angezeigt.

Wann du welchen Ansatz verwenden solltest

Verwende AI Agents, wenn dein Ziel darin besteht, Informationen abzurufen oder zusammenzufassen, wie bei einem Chatbot, der Fragen aus deiner internen Knowledge Base beantwortet.

Verwende Agentic Workflows, wenn die KI an einem Prozess teilnehmen, Entscheidungen treffen, Aufgaben weiterleiten oder Daten bewerten soll, bevor sie eine Ausgabe produziert.

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Der AI Hub eröffnet neue Möglichkeiten für skalierbare Automatisierung, indem er strukturierte Workflows mit intelligenter Argumentation kombiniert. Egal, ob du die Kundenaufnahme, Compliance-Prüfungen oder die Dokumentenanalyse automatisierst, du kannst jetzt intelligente Systeme entwerfen, die lernen und sich anpassen, angetrieben von deinen eigenen Daten.