Workday verkürzt das Prototyping von KI-Agenten von Monaten auf weniger als einen Tag
Workday hat eine interne Plattform für die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb von KI-Agenten auf der eigenen Infrastruktur entwickelt. Zum Einsatz kommen LangGraph für die Orchestrierung und LangSmith für Tracing, Observability und Evaluierungen. Nach Angaben des Unternehmens sank die Zeit für die Erstellung eines Prototyps von 4 bis 5 Monaten auf weniger als 1 Tag.
- Workday hat eine interne Plattform für KI-Agenten im Produktiveinsatz entwickelt.
- Die Plattform nutzt LangGraph für die Orchestrierung und LangSmith für Tracing, Observability und Evaluierungen.
- Die Entwicklung von Prototypen sank von 4 bis 5 Monaten auf weniger als 1 Tag.
- Das Agent Platform Team wuchs von 4 Personen auf rund 30.
- Workdays Plattform umfasst mit dem Agent System of Record eine Governance-Schicht.
Eine Plattform für die Anforderungen von Unternehmen
Die Führung von Workday setzte sich 2025 das Ziel, bis Ende 2026 Agenten in der Produktion einzusetzen. Laut der Fallstudie von LangChain benötigten die Produktteams ein System, das sowohl schnelles Prototyping als auch den Produktiveinsatz unterstützt und zugleich die Sicherheits-, Audit-, Compliance- und Datenaufbewahrungsanforderungen von Workday erfüllt.
Das Projekt begann mit einem Team von 4 Personen und umfasste ein breites Aufgabenspektrum. Dazu gehörten der Aufbau eines robusten Agentenservers, die Durchsetzung von Datenzugriffskontrollen gemäß den Audit-Richtlinien von Workday, die Entwicklung einer kollaborativen Evaluierungsplattform und die Entwicklung eines SDK, das die zugrunde liegende Infrastruktur abstrahiert.
Das Agent Platform Team von Workday unterstützt sowohl interne Engineering-Teams beim Bau von Agenten als auch die Endkunden, die diese Agenten nutzen. Die Plattform übernimmt Authentifizierung, Sicherheit, Compliance und Infrastruktur, sodass sich Entwickler auf die funktionalen Anforderungen eines Agenten konzentrieren können.
LangGraph bietet Flexibilität, LangSmith unterstützt die Evaluierung
Das Team entschied sich für LangGraph zur Orchestrierung der Agenten, weil das graphenbasierte Modell Entwicklern die freie Gestaltung ihrer Agenten ermöglicht. Laut LangChain reichte dies von einfachen ReAct-Schleifen bis hin zu komplexen deterministischen Workflows, ohne die Teams auf eine vorgegebene Agentenstruktur festzulegen.
Workday entwickelte außerdem ein Agent System of Record, eine Governance-Schicht, die kontrolliert, auf welche APIs Agenten zugreifen können. Die Plattform umfasst ein Python-SDK, das Alex Gatto, Senior Machine Learning Engineer bei Workday, als „Workday LangChain“ bezeichnet. Das SDK kapselt LangChain-Primitiven und leitet sie über interne Dienste von Workday weiter, darunter ein LLM-Gateway, ein RAG-Abrufdienst und weitere interne Tools.
LangSmith stellt laut der Fallstudie Tracing, Observability und Evaluierungen bereit. Die Implementierungen des LangChain-Agentenservers unterstützen zudem die Protokolle A2A und MCP. Workday zufolge waren diese Protokolle damit bereits in der Produktion für jeden Agentenserver unterstützt, den das Agent Platform Team betreibt.
Prototypen entstehen in weniger als einem Tag
Bevor die Plattform verfügbar war, dauerte der Bau eines Prototyp-Agenten 4 bis 5 Monate. Zudem war nicht garantiert, dass das Ergebnis in die Produktion gelangen konnte. Workday zufolge können Teams nun innerhalb von weniger als einem Tag einen Prototyp in einer Staging-Umgebung ausführen, wobei Authentifizierungs- und Sicherheitsanforderungen bereits integriert sind.
Das Plattformteam ist von 4 Personen auf rund 30 gewachsen, weitere Investitionen sind geplant. Workday erklärte, dass seine Python-SDKs und die auf LangChain basierenden Primitiven zudem interne Dienste miteinander verbinden, die zuvor isoliert betrieben wurden. Dazu gehören LLM-Gateways, RAG-Abrufsysteme, Empfehlungssysteme und Prompt-Dienste.
Für die Entwickler von Workday ist das Ergebnis eine einheitliche Schnittstelle zum Bau von Agenten über die gesamte interne Infrastruktur des Unternehmens hinweg. Alex Gatto bezeichnete die Partnerschaft mit LangChain als „entscheidend für unsere Agentenentwicklung“ und erklärte, Workday hätte seinen Kunden ohne die „Geschwindigkeit und Reife“ von LangSmith keinen Mehrwert bieten können.
