How AI Agents and Decision Agents Combine Rules & ML in Automation

How AI Agents and Decision Agents Combine Rules & Machine Learning for Better Automation

If you’ve ever wrestled with automation that feels brittle, you’re not alone. I’ve built automations that worked until they didn’t, and that’s exactly why the approach James Taylor outlines in the IBM video feels refreshing. He shows how combining traditional rules with machine learning, using what he calls multi-method agentic AI, makes systems smarter and more reliable.

Here’s the simple idea. Rules give you consistency, predictability, clear traceability. Machine learning gives you flexibility, pattern recognition, and the ability to handle messy real-world data. Put them together, and you get decision agents that coordinate with AI agents to make decisions that are efficient and defensible. Taylor demonstrates this with a bank loan example, where different agents (rules-based checks, ML risk models, and a language model for document understanding) collaborate inside existing workflow and decision platforms. It’s practical, not theoretical.

Why it matters now, not later: LLMs can interpret text or suggest actions, but they need governance and structure. Decision platforms bring that structure, the business logic and audit trails. I like to think of it like a well-run kitchen, where the chef (rules) follows recipes, the sous-chef (ML) improvises when ingredients vary, and a smart helper (LLM) reads the order tickets and suggests plating. Together, the meal is consistently good.

If you want to watch the short demo, here’s the video: https://youtu.be/-mldKsBR0UM?si=-8UXGlaz8BNjZig-

Bottom line, we’re moving toward systems that are both explainable and adaptive. That’s a win for businesses, and for the people who rely on their decisions.

Wie KI-Agenten und Entscheidungsagenten Regeln und ML in der Automatisierung verbinden

Wenn Automatisierung bei dir manchmal spröde wirkt, verstehe ich das. Ich habe Systeme erlebt, die gut starteten und dann scheiterten, und genau deshalb ist der Ansatz von James Taylor im IBM-Video so erfrischend. Er erläutert, wie man klassische Regeln mit Machine Learning kombiniert, in einem Ansatz namens multi-method agentic AI, damit Systeme gleichzeitig robust und flexibel sind.

Kurz gesagt: Regeln sorgen für Konsistenz und Nachvollziehbarkeit. ML bringt Anpassungsfähigkeit und das Erkennen von Mustern. Zusammen ergeben sie Entscheidungsagenten, die mit KI-Agenten kooperieren, um fundierte und effiziente Entscheidungen zu treffen. Taylor zeigt ein Bankkredit-Beispiel, in dem regelbasierte Prüfungen, ML-Risikomodelle und ein Sprachmodell zur Dokumenteninterpretation zusammenarbeiten, eingebettet in vorhandene Workflow- und Entscheidungsplattformen. Sehr praxisnah.

Warum das gerade jetzt wichtig ist: LLMs sind gut im Verstehen von Texten, sie brauchen aber Governance und klare Entscheidungslogik. Entscheidungsplattformen liefern genau das: Geschäftslogik, Audit-Trails, Verantwortlichkeit. Ich vergleiche es gern mit einer Küche (ja, Klischee), wo der Koch nach Rezept arbeitet, der Assistent improvisiert, wenn Zutaten fehlen, und der Helfer (LLM) die Bestellungen liest und Vorschläge macht. Am Ende stimmt das Ergebnis.

Das Video ist sehenswert, wenn du die Demo sehen willst: https://youtu.be/-mldKsBR0UM?si=-8UXGlaz8BNjZig-

Ausblick: Wir gehen auf Systeme zu, die erklärbar und zugleich anpassungsfähig sind. Das ist gut für Unternehmen und für die Menschen, die auf diese Entscheidungen angewiesen sind.