Synera begann mit einer regelbasierten, visuellen Workflow-Automatisierung, da in der Forschung und Entwicklung viele unverbundene Tools zum Einsatz kommen, die Zeit kosten, die für die Wertschöpfung, die Erforschung und Erprobung weiterer Designs und für Innovationen verloren geht.
Die Workflow-Automatisierung in Synera verbindet die technischen Komponenten, um Zeit zu sparen und Engpässe im Bereich des technischen Fachwissens zu reduzieren. Im Jahr 2025 haben wir unsere Grundlage für die Workflow-Automatisierung nicht aufgegeben. Wir haben darauf aufgebaut und sie für KI-Agenten zugänglich gemacht.
Branchenanalysten wurden darauf aufmerksam, und Karthik Sundaram, Research Director bei Frost & Sullivan, beschrieb Synera als „eine Neukonzeption des Ingenieurwesens als AI-native Disziplin, in der die menschliche Kreativität durch autonome digitale Teamkollegen verstärkt wird und sich die Art und Weise verändert, wie Produkte konzipiert, entwickelt und vermarktet werden“.
Weitere Informationen finden Sie in der ROI-Analyse von Frost & Sullivan zu Synera, die Sie herunterladen können.
Workflows sind in einer agentenorientierten Welt nach wie vor wichtig.
Es gibt ein Missverständnis, dass Agenten Workflows ersetzen. In Wirklichkeit verankern Workflows sie und machen sie vertrauenswürdig. Regelbasierte Automatisierung zeichnet sich aus, wenn:
- Schritte müssen jedes Mal korrekt sein.
- Die Ausführung des Tools ist deterministisch.
- Compliance und Rückverfolgbarkeit sind wichtig.
Agentische KI für technische Systeme zeichnet sich besonders aus, wenn:
- Argumentation ist erforderlich
- Die Eingaben variieren
- Der Kontext muss interpretiert werden
- Die Anforderungen müssen erfüllt werden
Der größte Produktsprung, den Synera im Jahr 2025 gemacht hat, war folgender: Agenten können nun technische Arbeitsabläufe zusammenstellen, die früher manuell eingerichtet werden mussten. Das klingt einfach. In der Praxis erforderte dies jedoch fundiertes Fachwissen über den gesamten technischen Stack hinweg.
KI-Agenten, die Arbeitsabläufe erstellen können
Um Agenten die Erstellung von Workflows zu ermöglichen, musste mehr als nur ein Sprachmodell hinzugefügt werden. Wir mussten überdenken, wie Intelligenz, Ausführung und Vertrauen innerhalb der Plattform zusammenwirken.
Im Jahr 2025 umfassten unsere Produktverbesserungen:
- Eine Benutzererfahrung, bei der KI-Agenten sich wie ein natürlicher Bestandteil der Plattform anfühlen
- Unternehmensgerechter Zugriff auf große Sprachmodelle über Produkte wie AWS Bedrock und OpenAI, unterstützt durch eine flexible KI-Schicht
- Eine skalierbare, serverzentrierte Architektur mit starker Überwachung und Kontrolle
- Qualitätssysteme wie Leitplanken, Qualitätssicherungsagenten (QA) und Bewertungen zur Gewährleistung der Präzision
- Schulungen und Einführungen, einschließlich Prompt-Playbooks und Anleitungen zu Anwendungsfällen wie Angebotsanfragen (RFQs), Automatisierung von CAD-to-CAE (Computer Aided Design to Computer Aided Engineering) und Kostenkalkulation
- Integrationen mit führenden Engineering-Plattformen wie Altair/Siemens, Dassault 3DEXPERIENCE und mehr als 75 weiteren Tools
Im Jahr 2025 wurde Konnektivität genauso wichtig wie Intelligenz. Agenten sind nur dann von Bedeutung, wenn sie handeln können. Das bedeutet eine tiefe Integration in die Tool-Landschaft, die unsere Kunden täglich nutzen. Wir haben die Interoperabilität und Partnerschaften vorangetrieben, die Agenten dabei helfen, systemübergreifend zu arbeiten. Dazu gehörten Partnerschaften mit UiPath für die Kommunikation zwischen Agenten im gesamten Unternehmen und mit Autodesk, um Tools wie Fusion, Inventor und relevante CAD-Workflows zu verbinden.
KI direkt in Arbeitsabläufe eingebettet
Ein neues Maß an Automatisierung wird möglich, wenn KI Informationen lesen, verstehen und intelligente Entscheidungen treffen kann, während ein Workflow ausgeführt wird. Dies geschieht, ohne den Überblick über die bisherigen Schritte zu verlieren, wodurch die Rückverfolgbarkeit gewahrt bleibt.
KI-gestützte Workflows ermöglichen es Agenten außerdem, Produktdatenbanken nach mehreren Kriterien zu durchsuchen, um die beste Übereinstimmung zu finden, selbst wenn es keine exakte Übereinstimmung gibt.
Agentische Systeme vorhersehbar und vertrauenswürdig machen
Eine Lektion stach im Jahr 2025 besonders hervor: Die Autonomie der Agenten muss das Vertrauen der Nutzer stärken. Deshalb gibt unsere neueste Version den Nutzern mehr Kontrolle:
- Jeder Agent kann nun direkt mit dem Benutzer kommunizieren.
- Mit den Steuerelementen „Pause“ und „Stopp“ können Benutzer in Echtzeit eingreifen.
- Agentengespräche können zur vollständigen Überprüfung exportiert werden.
- Die verbesserte Stabilität der Eingabeaufforderungen führt zu einem konsistenteren Verhalten.
Das Ergebnis ist eine klarere und besser vorhersehbare Multi-Agenten-Erfahrung, selbst wenn mehrere Agenten parallel arbeiten. Bei neuen Technologien wie dieser müssen Nutzer verstehen, warum etwas passiert ist. Transparenz schafft Vertrauen in die Ergebnisse. Mehr dazu erfahren Sie in unserem Release-Webinar 25.11 Outstanding Odysseus.
Dieser Artikel ist der zweite Teil einer Artikelserie von Dr. Moritz Maier, CEO von Synera, darüber, wie Synera die agentenbasierte Automatisierung für das Engineering aufgebaut hat, eine neue Ära der Fahrzeugtechnologieentwicklung eingeläutet hat und einem „JARVIS für Ingenieure” näher gekommen ist. Eine 360°-Rückschau zum Jahresende aus der Perspektive des CEO. Lesen Sie den ersten Artikel: Vom Durchbruch zur Realität: Warum Multi-Agent-Engineering endlich funktioniert.
Über den Autor:
Dr. Moritz Maier ist CEO und Mitbegründer von Synera. Schon früh faszinierte ihn die Verbindung zwischen Technologie und Unternehmertum – mit 16 gründete er sein erstes Unternehmen. Sein Weg führte ihn später über wissenschaftliche Forschung und Beratung zu der zentralen Frage, die ihn bis heute antreibt: Wie können Ingenieure durch Automatisierung intelligenter arbeiten – statt nur schneller? Mit einem Doktortitel in Produktentwicklungsprozessen und Erfahrung in generativem Design, additiver Fertigung und Prozessautomatisierung arbeitet er nun an der Vision digitaler Ingenieure: KI-Agenten, die technische Entwicklungsteams unterstützen und ihnen mehr Raum für Innovationen geben.
Sein Ansatz: Die Technologie sollte sich anpassen, nicht umgekehrt – nur dann kann sie den Menschen im Ingenieursalltag wirklich helfen.
