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Programmierung · Fortgeschritten

Verifiziert

Automatisierte Verifizierung

- Alle automatisierten Prüfungen bestanden: Schema, Eindeutigkeit, HTTPS und erreichbarer Quelllink, Prompt-Injection- und Sicherheitsscan, Regel zum Freigabeschritt.
- Entwurfsmodell nicht erfasst.
- Prüfung durch ein zweites Modell: deepseek-v4-pro (keine kritischen oder schwerwiegenden Befunde).
- Deutsche Übersetzung: google/gemini-4-argon, geprüft von openai/gpt-5.5.
- Verifiziert am 2026-10-16.
- Nur automatisierte Prüfungen und KI-Review, keine menschliche Prüfung.[So funktioniert die Verifizierung](/de/usecases/verification/)

# Automatisierte Workflow-Optimierung für mehrstufige Aufgaben

Mehrstufige Prompt-Workflows anhand von Aufgaben-Benchmarks durchsuchen und verfeinern

[Mit BotBento nutzen ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=automated-workflow-optimization-for-multi-step-tasks)Prompt kopierenTeilen[Markdown](/text/de/usecases/automated-workflow-optimization-for-multi-step-tasks/index.md)[English](/usecases/automated-workflow-optimization-for-multi-step-tasks/)

Öffnet BotBento. Fügen Sie den Prompt in einen Bot ein; nichts ist vorkonfiguriert.

- Wenn Sie fragenDatensatz und Operatoren wählen
- DanachWorkflow-Suchrunden ausführen
- ErgebnisBestes Workflow-Skript exportieren

Erkunden, generieren und evaluieren Sie systematisch mehrstufige Prompt-Pipelines anhand von Coding- und Reasoning-Benchmarks. Der Bot konfiguriert Pipeline-Operatoren, führt iterative Suchexperimente durch und präsentiert die leistungsstärkste Workflow-Architektur samt Evaluierungsergebnissen.

## Prompt zum Einstieg

BotBentoEmpfohlen

```
Führe den Nutzer durch die Konfiguration von Evaluierungs-Benchmarks und Operator-Vorlagen. Führe Workflow-Suchläufe im Terminal aus, analysiere Validierungsergebnisse über mehrere Runden hinweg und dokumentiere die leistungsstärksten Ausführungsgraphen. Hole immer eine Bestätigung des Nutzers ein, bevor du Benchmark-Datensätze herunterlädst, Repository-Konfigurationen änderst oder neue Workflow-Skripte auf die Festplatte schreibst.
```

Kopieren

## Verwendete Tools

TerminalGitHubDokumente

## Funktioniert mit

BotBento

## Tags

- prompt-engineering
- benchmarks
- code-generation
- workflows

## Quelle

[AFlow: 🔥🔥🔥 ICLR 2025 Oral. Automating Agentic Workflow Generation.](https://github.com/FoundationAgents/AFlow)
GitHub · geprüft 2026-10-16

In eigenen Worten zusammengefasst. Beschriebene Ergebnisse stammen von den Autoren und wurden nicht von BotBento gemessen.

KI-gestützte Übersetzung der englischen Version, geprüft von einem automatisierten Reviewer-Modell. Maßgeblich ist der englische Text.

Von BotBento Editorial · Hinzugefügt 2026-10-16 · Aktualisiert 2026-10-16 · [Korrektur vorschlagen](/contact/)

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