Willkommen beim Braidrun-Workflow

Wenn Sie Braidrun Workflow zum ersten Mal öffnen, wird Ihnen auf dieser Seite in zwei Minuten klar erklärt: Was wir sind, was wir für Sie tun können, für wen wir geeignet sind und für wen wir nicht geeignet sind. Entscheiden Sie dann, ob Sie weiterlesen möchten.

Was wir sind

Braidrun Workflow ist eine Konstruktionsplattform für „Agentengesteuerte KI-Workflows“. Sie verwenden es, um etwas, das Sie immer wieder tun – wie z. B. jeden Tag Nachrichten abzurufen und eine Zusammenfassung zu erstellen, jede Woche ASA-Berichte zu erstellen und jedes Mal PRDs zur Überprüfung durch mehrere Agenten einzureichen – von der „manuellen Skriptausführung“ in eine Pipeline mit „geplanter automatischer Auslösung + Beobachtbarkeit + Genehmigung“ umzuwandeln.

Wo Ist die Branche geblieben?

Mit dem Jahr 2026 hat sich der Schwerpunkt der Diskussion um Agentic Workflows vom Konzept hin zur technischen Umsetzung und zum Return on Investment verlagert. Einige verbreitete Übereinstimmungen:

1. Vom Einzelagentendialog → Multiagentenkollaboration + Systemorchestrierung — Agenten auf Unternehmensebene mit kommerziellem Wert müssen über vier Kernfähigkeiten verfügen: intelligente Planung, Langzeitgedächtnis, Werkzeugaufruf und autonomes Handeln. Einfache Aufforderungsserien reichen nicht mehr aus. Stattdessen „werden komplexe Geschäftsanforderungen automatisch in mehrere Teilaufgaben zerlegt, die gemeinsam von Agenten oder Modulen mit unterschiedlichem Fachwissen erledigt werden.“
2. Die Schmerzpunkte der „letzten Meile“ treten deutlich zutage — Viele Unternehmen scheitern beim tatsächlichen Deployment an drei Dingen: erstens der Systemanbindung (ERP / CRM / OA verfügen über keine modernen APIs), zweitens dem Kaltstart des Wissens (der Aufbau eines RAG aus unstrukturierten Dokumenten und produktlinienübergreifenden Korpora ist teuer) und drittens der Governance auf Unternehmensebene (Berechtigungen, Kosten, Auditing und Isolation sind in der Produktion oft völlig ungeklärt).
3. Low-Code wird zum Standard für Agent-Orchestrierungsplattformen — Wer die Geschäftsprozesse am besten kennt, sind häufig die Mitarbeitenden an der Front. „Visuelle Orchestrierung + eigenständiges Definieren von Prozessen durch Fachkräfte“ ist zur Grundanforderung an solche Plattformen geworden.
4. Human-in-the-Loop — KI-Schritte werden direkt in die Geschäftsprozesse orchestriert: Menschen übernehmen die Prüf- und Ausnahmebehandlungsknoten, die KI übernimmt die hochfrequenten, standardisierten Prozessabschnitte.

Was hat Braidrun als Reaktion auf diese Konsensvorschläge unternommen?

• Werkzeugaufruf + Systemanbindung — Integrierte MCP-Clients / -Server, Webhook-Auslösung, REST API, Anmeldedatenzentrale und Provider-Bindung. Der Agent kann Ihre bestehenden CRM / OA / internen APIs tatsächlich erreichen.
• Wissen Kaltstart — Das RAG-Tool ist sofort einsatzbereit; ein Scan über einen Ordner genügt für die semantische Suche. Gleichzeitig helfen Ihnen über 240 Branchenvorlagen, die Anlaufkosten für den „Aufbau eines Prozesses von Grund auf“ zu umgehen.
• Governance auf Unternehmensebene — Prüfprotokolle, Anmeldedatenverschlüsselung, Genehmigungskette, Isolierung nach Team und Kontingentkontrolle nach Abonnement – alles standardmäßig aktiviert, Sie müssen das Rad nicht selbst neu erfinden.
• Visualisierung + Low-Code — Canvas Drag & Drop + bidirektionale YAML-Synchronisierung + KI-Assistent zur Generierung natürlicher Sprache, sowohl Geschäftspersonal als auch Ingenieure können loslegen.
• Human-in-the-loop — manual_approval ist ein Schritt-Modifikator erster Klasse; jeder Schritt lässt sich mit einer Freigabesteuerung versehen, samt Freigabezentrale und E-Mail-Benachrichtigung, und kann auch über die API bearbeitet werden.

Warum nackter Agent nicht ausreicht

Sprechen Sie direkt in der IDE oder im Chat mit dem Agenten, und schon bald werden Sie auf Folgendes stoßen:

• Nicht wiederholbar – das gleiche Problem führt jedes Mal zu unterschiedlichen Ergebnissen, was einen Regressionstest unmöglich macht
• Unbeobachtbar – Niemand zeichnet auf, welche Werkzeuge der Agent während des Denkprozesses angepasst hat, wie viele Token er verwendet hat und wie viel Geld er ausgegeben hat.
• Nicht überprüfbar – wenn es um Kundendaten und Fondsvorgänge geht, kann das Compliance-Team diese im Nachhinein nicht zurückverfolgen.
• Nicht wiederverwendbar – jeder Mitarbeiter „spricht einmal mit dem Agenten“ und die gleiche Geschäftslogik wird N-mal erfunden
• Unkontrollierbar – Anmeldeinformationen, Modellkontingente und Genehmigungsknoten befinden sich alle im Chatverlauf jedes Einzelnen und sind außer Kontrolle

Erst wenn der Workflow diese fünf Punkte allesamt abdeckt, kann der Agent in die formellen Produktionsprozesse eines Unternehmens einziehen.

Drei Trümpfe der Plattform

• Visuelle Leinwand + bidirektionale YAML-Synchronisierung — Ein DAG-Diagramm und ein YAML sind äquivalent auf Byteebene. Sie können Knoten ziehen oder YAML direkt schreiben; Beide Seiten aktualisieren sich gegenseitig in Echtzeit, ohne dass Kommentare verloren gehen oder die Bestellung durcheinander gebracht wird.
• Primitive für erstklassige Bürger von KI-Workflows — single / group_chat / agent_based / classifier / state_machine / sub_workflow sind allesamt native Step-Typen, während manual_approval ein Freigabe-Modifikator ist, der zu jedem Schritt hinzugefügt werden kann. Sie beschreiben Multi-Agenten-Zusammenarbeit so natürlich, als würden Sie Code schreiben.
• Standardwert für Produktionsqualität — Code-Ausführung in der Docker-Sandbox, automatischer Fortsetzung nach Dienst-Neustart, AES-256-GCM-Verschlüsselung der Anmeldedaten, Audit-Logs, ein Debugger mit 9 Breakpoint-Typen — all das ist standardmäßig vorhanden und hält im Live-Betrieb stand.

Wie kann Ihnen das helfen?

Die drei häufigsten User-Personas:

① Geschäftsabläufe · Automatisieren Sie Dinge, die sich jede Woche wiederholen

• Holen Sie sich jeden Tag um 8 Uhr morgens einen Stapel Branchennachrichten von RSS/Twitter, ordnen Sie sie nach Themen, schreiben Sie eine chinesische Zusammenfassung für KI und senden Sie sie an Slack/Feishu.
• Jeden Montag werden die Daten von Apple Search Ads und Google Ads automatisch abgerufen, Excel-Berichte generiert, fünf wichtige Vorschläge herausgegeben und E-Mails an den Betrieb gesendet.
• Bevor ein neues E-Commerce-Produkt in den Handel kommt, durchläuft es eine Multi-Agent-Review-Runde (Produktauswahl, Benennung, Texterstellung, Preisstrategie). Wenn ein Artikel die Prüfung nicht besteht, bleibt das Produkt hängen.

② Engineering-Team · Machen Sie die LLM-Pipeline zu einem betriebs- und wartbaren Vermögenswert

• Codeüberprüfung: Mehrere Agenten überprüfen unabhängig voneinander eine PR aus verschiedenen Perspektiven (Lesbarkeit/Sicherheit/Leistung/Testabdeckung) und geben nach der Zusammenfassung Bewertungen und Verbesserungsvorschläge ab.
• Online-Alarmklassifizierung: Durch die Verbindung mit Webhook ermittelt LLM, ob es sich bei dem Alarm um ein „echtes Problem“ oder um „Lärm“ handelt, und erstellt automatisch ein Ticket oder schluckt es direkt.
• Versionshinweis-Automatisierung: CI löst aus, erfasst Commits, filtert wichtige Änderungen und organisiert sie in benutzerorientiertem Markdown.

③ Agentenentwickler · Orchestrieren Sie die Zusammenarbeit mehrerer Agenten

• group_chat: Lassen Sie die drei Rollenagenten PM/Engineering/QA sich gegenseitig kritisieren, bis ein Plan abgestimmt ist.
• agent_based: Lassen Sie den Orchestrator den jeweiligen Mitarbeitern von Forschern/Autoren/Codierern dynamisch Unteraufgaben zuweisen, nachdem er die Fragen des Benutzers gelesen hat.
• state_machine: Mehrere Dialogrunden + Zustandsübertragung, die einen komplexen Geschäftsprozess (Vertragsgenehmigung/Arbeitsauftragslebenszyklus) in ein wiederholbares Zustandsdiagramm schreiben.

Drei Hauptunterschiede (im Vergleich zu anderen Tools)

1. Interaktiver Breakpoint-Debugger

Sie setzen Breakpoints vor / nach einem Step, bei Fehlern oder bei erfüllter Bedingung, führen Schritt für Schritt aus, prüfen alle Variablen und bearbeiten Variablen direkt zur Laufzeit, bevor Sie fortfahren. Das Erlebnis entspricht dem eines Debuggers in einer IDE.

2. Der Dienst startet neu und fährt automatisch ab dem unterbrochenen Schritt fort.

Der Workflow erreichte Schritt 7 und der Server wurde zufällig von OOM neu gestartet – andere Tools mussten von Anfang an ausgeführt werden. Nachdem Braidrun das Wiederherstellungsfeld konfiguriert hat, kann es nach dem Neustart direkt ab Schritt 7 weiterlaufen und die zuvor abgeschlossenen Schritte (markiert mit idempotent) werden automatisch übersprungen.

3. YAML und Canvas bidirektional auf Byte-Ebene

Änderungen an YAML werden sofort auf der Leinwand angezeigt; Durch das Verbinden von Linien auf der Leinwand wird sofort YAML generiert. Der Diff-Workflow in Git ist ein normaler YAML-Diff, kein chaotischer JSON-Dump. Sie können die Hälfte Ihrer Zeit mit dem Ziehen in der Leinwand und die andere Hälfte mit der Feinabstimmung in YAML verbringen.

Nicht geeignet für wen

Seien Sie ehrlich: In den folgenden Szenarien wählen Sie möglicherweise ein anderes Tool, das besser geeignet ist.

• Reine ETL-/Datenübertragung — Airflow/Dagster/dbt, diese professionellen ETL-Orchestratoren, sind noch besser darin. Unser Fokus liegt auf „Workflow mit KI-Schritten“.
• Echtzeit-Inferenz auf Millisekundenebene — Eine Workflow-Engine bringt naturgemäß einen gewissen Scheduling-Overhead mit und eignet sich nicht für Online-Inferenz mit Millisekunden-Latenzanforderungen; für solche Szenarien ist der direkte Aufruf der LLM API besser geeignet.
• Ich brauche nur ein Chat-Gespräch — Wenn Sie nur ein Agent sein möchten, der sprechen kann, reicht die Verwendung von Claude Desktop / ChatGPT aus. Braidrun ist eine „mehrstufige Orchestrierung“ und die Verwendung für Einzelschrittaufgaben ist etwas übertrieben.

30 Sekunden lange Preisvorschau

• Kostenlos — 5 Arbeitsabläufe / 3 grundlegende Schritte / BYOK – persönliche Erfahrung reicht aus.
• Pro — 50 Workflows / alle 8 Schritte / KI-Assistent / Breakpoint-Debugger.
• Team — 200 Workflows/gemeinsame Team-Anmeldeinformationen/kollaborative Bearbeitung.
• Enterprise — Unbegrenzt / SSO / Audit / SLA.

Einen detaillierten Paketvergleich und Upgrade-Pfad finden Sie unter Abonnements und Preise.

30-Sekündige Vorschau auf die Datensicherheit

• Alle API Keys werden in der Anmeldedatenzentrale AES-256-GCM-verschlüsselt gespeichert und erscheinen weder in den Logs noch im YAML-Export.
• Im BYOK-Szenario verwenden Modellaufrufe direkt Ihren eigenen Key und werden vom Provider abgerechnet.
• Der Enterprise-Plan unterstützt die vollständige private Bereitstellung – Daten, Ausführungsaufzeichnungen und Produkte verlassen niemals Ihre Grenzen.

Was als nächstes zu tun ist

• Schnellstart — Die Registrierung ist kostenlos; bringen Sie Ihren ersten Workflow in 10 Minuten zum Laufen.
• Kernkonzepte — Bevor Sie beginnen, nehmen Sie sich fünf Minuten Zeit, um die Beziehung zwischen Workflow, Schritt, Agent und Modul zu verstehen.
• Übersicht über die Vorlagenbibliothek — Über 240 Branchenvorlagen — schauen Sie zunächst, ob eine Ihrem Bedarf nahekommt.