AI-Agents in n8n: Tools, Conversational & Co. im Überblick

Untenstehend finden Sie einen ausführlichen Blogbeitrag von etwa 4.000 Wörtern zum Thema der verschiedenen AI-Agents in n8n. In diesem Beitrag werden wir uns eingehend mit den unterschiedlichen Agentenarten beschäftigen, die n8n mittlerweile unterstützt – darunter der Tools Agent, der Conversational Agent, der OpenAI Functions Agent, der Plan and Execute Agent, der ReAct Agent sowie der SQL Agent. Wir werden erklären, wofür diese einzelnen Agenten stehen, wie sie arbeiten, in welchen Szenarien man sie sinnvoll einsetzt, welche Vorteile sie bieten und wie man sie trainiert oder optimal in bestehende Workflows integriert. Dabei werden wir nicht nur auf rein technische Aspekte eingehen, sondern auch praxisnahe Beispiele, kreative Anwendungsfälle und Best Practices vorstellen, um Ihnen ein möglichst umfassendes Bild dieser KI-gestützten Automatisierungshelfer zu vermitteln.

Einleitung: Die neue Ära der KI-gestützten Automatisierung

Die letzten Jahre haben einen rasanten Wandel in der Arbeitswelt gebracht. Geschäftsprozesse werden immer komplexer, Workflows immer ausdifferenzierter und die Menge an Daten, Systemen und Plattformen, die miteinander interagieren, wächst stetig. In diesem Kontext ist Automatisierung längst nicht mehr nur ein nice-to-have, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Doch klassische Automatisierung stößt an Grenzen, wenn flexible Entscheidungen oder ein tieferes Verständnis von Kontext und Sprache gefragt sind.

Hier kommen KI-gestützte Automatisierungslösungen ins Spiel. n8n, eine beliebte Open-Source-Plattform für Workflow-Automatisierung, hat sein Portfolio in den letzten Monaten massiv erweitert. Der entscheidende Schritt: Die Integration von AI-Agents. Diese virtuellen Agenten – basierend auf großen Sprachmodellen, fortschrittlichen KI-Tools und cleveren Prompting-Strategien – ermöglichen es, nicht mehr nur starre If-Then-Flows abzubilden, sondern echte, kontextbewusste und lernfähige Prozesse zu gestalten.

Der Clou an der Sache: In n8n gibt es nun verschiedene Typen von Agents, jeder mit seinen eigenen Stärken, Schwächen, Einsatzszenarien und Charakteristika. Ob Sie einen Agenten brauchen, der verlässlich auf definierte Tools zugreift, einen, der natürliche Gespräche führt, einen, der OpenAI-Funktionalitäten nutzt, strategisch plant oder iterative Reasoning-Action-Zyklen vollführt – n8n bietet Ihnen dafür spezialisierte Agenten.

In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die gängigsten Agentenarten vor, die in n8n (Stand heute) verfügbar sind:

• Tools Agent
• Conversational Agent
• OpenAI Functions Agent
• Plan and Execute Agent
• ReAct Agent
• SQL Agent

Wir werden ausführlich erläutern, was jeden dieser Agenten auszeichnet, wann man ihn nutzt, wie man ihn trainiert und welche Best Practices sich aus bisherigen Erfahrungen ableiten lassen.

Kurzer Überblick: Was sind AI-Agents in n8n?

Bevor wir ins Detail gehen, noch einmal kurz: Was ist ein AI-Agent in n8n überhaupt?

AI-Agents sind spezialisierte Komponenten, die in Ihren n8n-Workflows eingesetzt werden, um mittels Künstlicher Intelligenz Aufgaben zu übernehmen, die sonst starre Logik oder viel manuelle Konfiguration benötigen würden. Diese Agenten können:

• Informationen interpretieren, kontextsensitiv entscheiden und Aktionen einleiten.
• Mit Menschen über natürliche Sprache interagieren (Conversational Agents).
• Auf definierte Tools und APIs zugreifen (Tools Agent, OpenAI Functions Agent).
• Komplexe Problemlösungsstrategien anwenden (Plan and Execute, ReAct Agent).
• Spezifische Datenquellen wie SQL-Datenbanken intelligent auswerten (SQL Agent).

Sie bringen damit eine neue Stufe der Intelligenz und Flexibilität in Ihre automatisierten Prozesse. Wo bisher jede Abzweigung, jede Logik hart verdrahtet wurde, können AI-Agents dynamisch und situationsabhängig handeln.

1. Der Tools Agent: Präzise Werkzeugauswahl, strukturierte Abläufe

Was ist der Tools Agent?
Der Tools Agent ist darauf ausgerichtet, Werkzeuge (Tools) präzise und sicher auszuführen. Er nutzt strukturierte Tool-Schemata, um zuverlässig und konsistent Tools auswählen und verwenden zu können. Dieses Vorgehen eignet sich insbesondere für Szenarien, in denen Genauigkeit oberste Priorität hat.

Wann setzt man den Tools Agent ein?
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Workflow, der je nach Eingangsparameter verschiedene externe APIs ansteuern soll: Eine API zum Erstellen von Rechnungen, eine andere zum Versenden von E-Mails, wieder eine andere zum Aktualisieren von Datensätzen in einer Datenbank. Der Tools Agent kann mithilfe definierter Schemata entscheiden, welche API in welchem Fall aufgerufen werden soll, ohne dass Sie selbst jede If-Bedingung manuell hinterlegen.

Vorteile des Tools Agents:

• Zuverlässigkeit: Durch die Nutzung strukturierter Schemas (wie JSON-Schemas) reduziert er die Fehleranfälligkeit bei der Toolauswahl.
• Präzision: Statt „raten“ oder „heuristisch“ Tools auswählen, kann der Agent auf klar definierte Vorgaben zurückgreifen.
• Konsistenz: Auch bei komplexen Aufgaben bleibt die Toolverwendung vorhersehbar und standardisiert.

Beispielszenario:
Ein Unternehmen erhält regelmäßig Daten von Lieferanten. Je nachdem, ob es sich um Lieferant A, B oder C handelt, sollen unterschiedliche Tools genutzt werden, um die Daten in das interne System zu integrieren. Der Tools Agent erkennt anhand bestimmter Felder im Input, welcher Lieferant vorliegt, und wählt das passende Tool für den nächsten Schritt. Das eliminiert den Bedarf an komplizierten Switch-Nodes und verschachtelten Logikpfaden.

Training und Einrichtung:
Das „Training“ des Tools Agent besteht vor allem in der sorgfältigen Definition der Werkzeuge und der Schemas. Man legt fest, welche Tools verfügbar sind, in welchem Format Input und Output erwartet werden, und unter welchen Bedingungen welches Tool gewählt werden soll. Der Agent nutzt dann diese Informationen, um konsistent zu handeln.

2. Der Conversational Agent: Menschliche Interaktion leicht gemacht

Was ist der Conversational Agent?
Der Conversational Agent ist Ihr „virtueller Kundenberater“ oder „virtueller Helpdesk-Mitarbeiter“. Er versteht natürliche Sprache, kann Fragen beantworten, den Kontext eines Gesprächs halten, Rückfragen stellen und basierend auf den Eingaben des Benutzers Entscheidungen treffen. Er ist flexibler als ein starrer Chatbot, weil er auf generative KI-Modelle zurückgreift.

Wann nutzt man den Conversational Agent?
Jedes Mal, wenn menschliche Interaktion gefragt ist: Kundenservice, Support, interne Wissensvermittlung oder Bewerberkommunikation. Ob ein Kunde im Chatfenster auf Ihrer Website fragt: „Wo ist meine Bestellung?“ oder ein Mitarbeiter in Slack sagt: „Hey, ich brauche die letzten Monatsumsätze nach Regionen sortiert“ – der Conversational Agent kann solche Anfragen verstehen und passende Antworten liefern.

Vorteile des Conversational Agents:

• Natürliche Sprache: Kein statisches Menü, sondern echte, dynamische Dialoge.
• Mehr Flexibilität: Auch unklare, unsauber formulierte Fragen kann der Agent interpretieren.
• Kontextsensitiv: Der Agent kann sich an den Gesprächsverlauf erinnern. Wenn der Nutzer fragt: „Wie war noch mal der Preis?“ ohne das Produkt erneut zu nennen, versteht der Agent, auf welches Produkt sich die Frage bezieht.

Beispielszenario:
Ein Online-Shop integriert den Conversational Agent in seinen Support-Workflow. Ein Kunde fragt per Live-Chat: „Ich habe letzte Woche eine Bestellung aufgegeben, wann kommt die an?“ Der Conversational Agent erkennt, dass Lieferinformationen benötigt werden, ruft via Tools Agent die Bestelldaten ab und antwortet: „Ihr Paket ist bereits unterwegs und sollte am Freitag bei Ihnen sein. Benötigen Sie weitere Hilfe?“

Training und Einrichtung:
Hier ist das Training komplexer: Man sollte dem Agenten FAQ-Listen, Firmenrichtlinien, Produktinformationen und Beispieldialoge bereitstellen. Durch Prompt-Engineering kann man definieren, wie formell oder locker er antwortet, welche Informationen er preisgeben darf und wie er mit nicht verstandenen Anfragen umgeht.

3. Der OpenAI Functions Agent: Strukturierte Function Calls, präzise Toolauswahl

Was ist der OpenAI Functions Agent?
Der OpenAI Functions Agent nutzt die Funktionalitäten von OpenAI, um präzise Werkzeuge auszuwählen und auszuführen. Im Gegensatz zum klassischen Tools Agent stützt er sich auf die OpenAI-Function-Calling-Fähigkeiten, die es ermöglichen, bestimmte „Funktionen“ (Tools) strukturiert und zielsicher aufzurufen.

Wann setzt man den OpenAI Functions Agent ein?
Wenn man von den neuesten OpenAI-Technologien profitieren möchte und ein Szenario hat, in dem ein LLM (Large Language Model) genau versteht, welche Funktion es aufrufen soll, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Dies eignet sich besonders für Aufgaben, bei denen wir komplexe, durch OpenAI bereitgestellte Funktionen nutzen wollen, um strukturierte Daten zu bearbeiten oder komplexe Operationen durchzuführen.

Vorteile des OpenAI Functions Agent:

• Enge Integration mit OpenAI: Profitieren Sie von den neuesten Entwicklungen in der LLM-Welt, um Werkzeuge hochpräzise aufzurufen.
• Strukturierte Datenverarbeitung: Dank der Funktion-Calling-API von OpenAI lassen sich Tools sehr sauber einbinden, wodurch Fehlanwendungen minimiert werden.
• Erweiterbarkeit: Neue Funktionen lassen sich leicht hinzufügen, und der Agent erkennt auf Basis der Anweisungen, welche davon er für eine gegebene Aufgabe nutzen soll.

Beispielszenario:
Ein Unternehmen möchte einen Agenten haben, der auf Basis von Kundendaten Prognosen erstellt. Der OpenAI Functions Agent kann eine Funktion „make_prediction“ aufrufen, die ein trainiertes Modell nutzt. Gibt der Nutzer Daten ein wie „Verkaufszahlen Q1“, entscheidet der Agent, ob er die Vorhersagefunktion nutzen soll, übergibt die Daten strukturiert an diese Funktion und präsentiert das Resultat.

Training und Einrichtung:
Man muss dem Agenten mitteilen, welche Funktionen verfügbar sind, in welchem Format Inputs erwartet werden und welche Outputs zurückkommen. Der Agent liest dann die Benutzereingaben, erkennt auf Basis des Prompts und der gezeigten Beispiele, welche Funktion zur Lösung passt, und ruft diese auf.

4. Der Plan and Execute Agent: Strategische Vorgehensweisen für komplexe Aufgaben

Was ist der Plan and Execute Agent?
Manchmal reicht es nicht, einfach nur auf Befehle zu reagieren. Manche Probleme erfordern einen strategischen Ansatz: Zuerst einen Plan erstellen, dann Schritt für Schritt ausführen. Genau hier setzt der Plan and Execute Agent an. Er erstellt auf Basis der Eingabe einen „High-Level-Plan“ für ein komplexes Vorhaben und führt dann jede Etappe dieses Plans aus.

Wann nutzt man den Plan and Execute Agent?
Bei umfangreichen Multi-Step-Problemen, bei denen man nicht nur eine Entscheidung treffen, sondern eine ganze Abfolge von Aktionen durchführen muss. Beispiel: Sie möchten einen neuen Mitarbeiter onboarden. Dazu müssen E-Mail-Accounts erstellt, Zugänge zu Systemen konfiguriert, Schulungsunterlagen verschickt und Termine im Kalender eingetragen werden. Der Plan and Execute Agent kann die gesamten Schritte planen und dann nacheinander ausführen.

Vorteile des Plan and Execute Agents:

• Strategischer Ansatz: Anstatt Schritt für Schritt im Workflow jedes Detail selbst festzulegen, lässt man den Agenten den Gesamtprozess verstehen und planen.
• Flexibilität: Wenn sich im Laufe der Ausführung etwas ändert, kann der Agent den Plan anpassen.
• Reduktion von Komplexität: Komplexe Abläufe müssen nicht mehr vollständig manuell modelliert werden.

Beispielszenario:
Stellen Sie sich vor, Sie müssen ein Marketing-Event organisieren: Raum buchen, Catering bestellen, Gästeliste verwalten, Einladungen verschicken, Reminder an Tag X senden. Der Plan and Execute Agent kann aus einer einfachen Anweisung („Organisiere ein Customer Onboarding Event am 15. Mai“) einen Aktionsplan erstellen und über Tools- oder Conversational-Funktionen die einzelnen Aufgaben realisieren.

Training und Einrichtung:
Sie sollten dem Agenten beibringen, wie er einen Plan entwickelt. Das kann bedeuten: Sie geben ihm Beispiele für erfolgreiche Pläne, erklären ihm die verfügbaren Ressourcen und Tools. Der Agent nutzt dann die interne Logik (oft basierend auf LLMs), um eigenständig Planungsschritte zu formulieren und umzusetzen.

5. Der ReAct Agent: Reasoning und Action im iterativen Wechselspiel

Was ist der ReAct Agent?
Der ReAct Agent vereint Reasoning (Nachdenken, Analysieren) und Action (Handeln) in einem iterativen Prozess. Er ist ideal für Aufgaben, die eine schrittweise Herangehensweise erfordern: Erst eine Idee, dann Handlung, dann erneut Überprüfung und ggf. Anpassung. Er denkt gewissermaßen laut, schreibt seine Gedankengänge auf (intern), überprüft Hypothesen und handelt daraufhin.

Wann nutzt man den ReAct Agent?
Wenn Sie ein Problem haben, das kein klarer Einzelschritt ist, sondern erfordert, dass man Hypothesen aufstellt, testet und verfeinert. Ein Beispiel wäre die Fehleranalyse bei technischen Problemen. Der Agent könnte zuerst Gründe für ein Problem sammeln (Reasoning), dann eine erste Aktion ausführen, um Daten zu erhalten (Action), dann erneut reflektieren, was die Daten bedeuten (wieder Reasoning), dann eine weitere Aktion, um das Problem zu beheben.

Vorteile des ReAct Agents:

• Iteratives Vorgehen: Keine starre Folge von Befehlen, sondern ein lebendiger, lernender Prozess.
• Analysefähigkeit: Der Agent kann wirklich „nachdenken“ und Hypothesen prüfen, bevor er handelt.
• Schrittweises Problemlösen: Ideal für komplexe Analysen, Fehlerbehebung, oder Forschungsaufgaben im Datenumfeld.

Beispielszenario:
Ein IT-Team hat ein Problem: Ein bestimmter Server ist langsam. Der ReAct Agent bekommt die Aufgabe, dieses Problem zu diagnostizieren. Er kann erst Hypothesen aufstellen („Vielleicht ist die CPU-Last zu hoch“), dann eine Aktion ausführen (CPU-Daten abrufen), danach erneut überlegen („Die CPU ist nur bei 30%, also vielleicht liegt es am Netzwerk“). Er wechselt zwischen Denken und Handeln, bis er eine Lösung findet.

Training und Einrichtung:
Sie müssen dem Agenten beibringen, wie er seine Reasoning-Schritte dokumentiert und wie er Aktionen auslöst. Prompt-Engineering ist hier besonders wichtig, um sicherzustellen, dass der Agent seine Gedanken klar strukturiert und seine Handlungsschritte nachvollziehbar und zielführend auswählt.

6. Der SQL Agent: Datenabfragen und -analysen leicht gemacht

Was ist der SQL Agent?
Der SQL Agent ist auf die Arbeit mit Datenbanken spezialisiert. Er kann SQL-Queries generieren, Daten auswerten, Insights gewinnen und strukturierte Daten aus relationalen Quellen extrahieren. Dieser Agent ist ein Experte für den Umgang mit SQL – ideal, wenn Sie große Datenbestände haben, Fragen an Ihre Daten stellen und die Antworten in Ihre automatisierten Workflows integrieren möchten.

Wann nutzt man den SQL Agent?
Wann immer datengetriebene Entscheidungen anstehen: Reporting, Data Analytics, Business Intelligence, Monitoring. Beispielsweise könnten Sie ihn einsetzen, um auf Anfrage Umsatzstatistiken für einen bestimmten Zeitraum aus einer Datenbank zu ziehen, Kundensegmente zu identifizieren oder Performance-Kennzahlen zu berechnen.

Vorteile des SQL Agents:

• Datenkompetenz: Er weiß, wie man effiziente SQL-Abfragen formuliert, ohne dass Sie selbst jedes Mal SQL-Code schreiben müssen.
• Automatisierte Analysen: Sie können ihn in wiederkehrende Reporting-Workflows integrieren, damit er z. B. täglich eine Zusammenfassung wichtiger KPIs liefert.
• Reduktion von Fehlern: Der Agent vermeidet Tippfehler oder fehlerhafte Joins, wenn er korrekt konfiguriert ist.

Beispielszenario:
Ein Vertriebsleiter möchte jeden Montagmorgen einen Bericht über die Top-10-Kunden nach Umsatz der letzten Woche. Statt einen Analysten manuell SQL-Abfragen ausführen zu lassen, kann der SQL Agent diese Abfragen automatisiert erstellen, ausführen und das Ergebnis direkt als E-Mail oder Chatnachricht ausgeben.

Training und Einrichtung:
Der SQL Agent braucht Informationen zur Datenbankstruktur, Tabellennamen, Spalten und Schlüsselbeziehungen. Mit diesem Wissen kann er korrekte und optimierte Queries generieren. Sie können ihm zudem Beispielqueries geben, damit er lernt, wie Sie Ihre Fragen formulieren.

Zusammenspiel der Agenten und Best Practices

Nun kennen wir die sechs Agententypen. In der Praxis werden diese selten isoliert eingesetzt. Häufig ist es sinnvoll, mehrere Agenten zu kombinieren:

• Ein Conversational Agent empfängt eine Benutzeranfrage.
• Er erkennt, dass die Anfrage spezielle Daten erfordert, die nur via SQL Agent zugänglich sind.
• Der SQL Agent holt die Daten aus der Datenbank.
• Die Daten müssen weiterverarbeitet oder bestimmte Tools aufgerufen werden – hier kommt der Tools Agent ins Spiel.
• Ist eine strategische Vorgehensweise nötig, etwa ein mehrstufiger Prozess, kann der Plan and Execute Agent involviert werden.
• Müssen Hypothesen geprüft und iterativ vorgegangen werden, ergänzt der ReAct Agent den Prozess.
• Soll alles in einem LLM-Kontext passieren, kann der OpenAI Functions Agent eingebunden werden, um hochmoderne Funktion Calls auszuführen.

Best Practices:

1. Klare Rollen definieren:
   Geben Sie jedem Agenten eine klare Aufgabe und vermeiden Sie Überschneidungen. Lassen Sie den SQL Agent reine Datenanalysen machen, den Conversational Agent Gespräche führen usw.

2. Gutes Prompting:
   Investieren Sie Zeit in die Erstellung hochwertiger Prompts. Erklären Sie den Agenten genau, was ihre Rolle ist, welche Daten sie nutzen dürfen und welches Format die Antworten haben sollen.

3. Feedback Loops:
   Überwachen Sie das Verhalten der Agenten. Wenn ein Agent oft falsche Antworten gibt oder falsche Tools wählt, passen Sie die Prompts, Daten oder Zugriffseinschränkungen an.

4. Sicherheit & Compliance:
   Besonders bei Conversational Agents auf externe Daten achten Sie auf Datenschutz. Für SQL Agents stellen Sie sicher, dass nur lesende Abfragen genutzt werden, wenn Sie keine sensiblen Daten offenlegen wollen.

5. Skalieren Sie langsam:
   Fangen Sie mit einem Agententyp an und erweitern Sie nach und nach, um die Komplexität schrittweise zu erhöhen.

Zukunftsausblick: Werden die Agenten noch intelligenter?

Die hier beschriebenen Agententypen sind nur der Anfang. Mit jedem neuen LLM-Release, jeder neuen OpenAI-Funktion, jedem neuen Plugin oder Feature kann n8n weiter ausgebaut werden. Wir könnten in Zukunft hybride Agenten sehen, die mehrere der genannten Kompetenzen vereinen. Oder Agenten, die automatisch Modell-Upgrades vornehmen, sich neue Tools selbst beibringen oder eigene Unteragenten starten.

Denkbar sind auch spezialisierte Branch-Agenten, etwa ein E-Commerce-Agent, der direkt versteht, wie man Produkte kategorisiert, Preise anpasst und Marketing-Kampagnen startet. Oder ein HR-Agent, der Bewerberdaten verwaltet, Interviews plant und Gehaltsbenchmarks aus Datenbanken extrahiert. Die Evolution der KI in n8n ist so dynamisch wie die Entwicklung im gesamten KI-Ökosystem.

Fazit

Die unterschiedlichen AI-Agents in n8n – Tools Agent, Conversational Agent, OpenAI Functions Agent, Plan and Execute Agent, ReAct Agent und SQL Agent – eröffnen ein faszinierendes Spektrum an Möglichkeiten. Sie sind mehr als nur Bausteine für Workflows: Sie sind Bausteine für intelligente, anpassungsfähige und zukunftssichere Geschäftsprozesse.

Wo bisher starre Automatisierungen vorherrschten, ermöglichen diese Agenten flexible, kontextbewusste Entscheidungen, natürliche Interaktionen, strategische Planungen, iterative Problemlösungen und tiefgreifende Datenanalysen. Mit dem richtigen Prompting, sorgfältiger Planung und kontinuierlichem Feedback lassen sich Workflows erschaffen, die nicht nur effizienter, sondern auch intelligenter werden.

Es lohnt sich, mit den verschiedenen Agenten zu experimentieren, ihre Stärken auszuloten und sie gezielt in Ihre Automatisierungsstrategie zu integrieren. Letztendlich werden Sie dadurch in der Lage sein, manuelle Aufwände weiter zu reduzieren, Ihre Kunden zufriedener zu machen, Ihre internen Abläufe zu optimieren und Ihr Unternehmen auf die nächste Evolutionsstufe der KI-getriebenen Prozessautomatisierung zu bringen.