Im letzten Artikel haben wir uns fünf bekannte KI-Agenten angeschaut und erklärt, was Tools wie ChatGPT Agent, Gemini, Microsoft Copilot, Claude und Perplexity Comet voneinander unterscheidet. Doch eine Frage bleibt: Wie funktioniert ein KI-Agent eigentlich – und wie kann man selbst einen KI-Agenten erstellen?
Die kurze Antwort: Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatbot. Er kann ein Ziel erhalten, einzelne Arbeitsschritte planen, Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen und über angebundene Tools Aktionen ausführen. Statt nur eine Antwort zu formulieren, kann ein KI-Agent also einen kompletten Workflow bearbeiten. Genau das macht KI-Agenten für Unternehmen, Marketing und Agenturen interessant.
Was ist ein KI-Agent und wie funktioniert er?
Ein klassischer Chatbot arbeitet vereinfacht nach dem Prinzip: Frage rein, Antwort raus. Ein KI-Agent geht einen Schritt weiter. Er bekommt eine Aufgabe und entscheidet innerhalb vorher festgelegter Grenzen, welche Schritte notwendig sind, um diese Aufgabe zu erledigen.
Ein typischer Ablauf sieht so aus:
Aufgabe → Planung → Informationen abrufen → Tools nutzen → Ergebnis prüfen → Ergebnis ausgeben
Ein Marketing-Agent könnte beispielsweise die Aufgabe bekommen, einen Wettbewerbsvergleich vorzubereiten. Dafür kann er Informationen recherchieren, Daten strukturieren, bestimmte Quellen auswerten und anschließend einen Bericht erstellen.
Technisch besteht ein KI-Agent meist aus mehreren Bausteinen: einem Sprachmodell, Anweisungen und Regeln, Wissen beziehungsweise Datenquellen sowie sogenannten Tools. Diese Tools ermöglichen unter anderem den Zugriff auf Dateien, Datenbanken, APIs, Kalender oder andere Anwendungen.
KI-Agent erstellen: So funktioniert der Einstieg
Einen KI-Agenten zu erstellen muss heute nicht zwingend ein großes Softwareprojekt sein. Viele Plattformen bieten sogenannte Agent Builder oder ähnliche Funktionen an, mit denen sich Agenten auch ohne umfangreiche Programmierkenntnisse konfigurieren lassen.
1. Ziel und Aufgabe definieren
Der wichtigste Schritt kommt vor der eigentlichen technischen Einrichtung: Was genau soll der KI-Agent erledigen?
Je konkreter die Aufgabe, desto besser. Statt „Hilf mir im Marketing“ wäre beispielsweise „Analysiere neue Blogartikel von fünf Wettbewerbern und fasse die wichtigsten Themen einmal pro Woche zusammen“ eine geeignete Aufgabenbeschreibung.
2. Rolle und Verhalten festlegen
Anschließend wird der KI-Agent konfiguriert. Dazu gehören unter anderem:
- Welche Rolle übernimmt der Agent?
- Welche Aufgaben darf er erledigen?
- Welche Informationen soll er berücksichtigen?
- Wie soll er kommunizieren?
- Welche Ergebnisse soll er liefern?
- Welche Aufgaben darf er ausdrücklich nicht ausführen?
Diese Vorgaben bilden gewissermaßen das Regelwerk des Agenten.
3. Wissen und Daten bereitstellen
Damit ein KI-Agent sinnvoll mit Unternehmensinformationen arbeiten kann, benötigt er die richtigen Daten. Das können etwa interne Dokumente, Produktinformationen, FAQs, Markenrichtlinien oder Prozessbeschreibungen sein.
Hier ist es besonders wichtig, auf Aktualität, Zugriffsrechte und Datenschutz zu achten. Ein Agent ist nur so zuverlässig wie die Informationen und Rahmenbedingungen, auf die er zugreifen kann.
4. Tools und Schnittstellen verbinden
Jetzt wird aus einem reinen KI-Assistenten ein handlungsfähiger Agent: Er bekommt Zugriff auf die Werkzeuge, die er für seine Aufgabe benötigt.
Je nach Einsatzgebiet können das unter anderem ein CRM, eine Datenbank, ein Kalender, ein E-Mail-System oder eine Webschnittstelle sein. Über sogenannte Tool-Aufrufe kann der Agent Informationen abrufen oder – sofern erlaubt – Aktionen durchführen.
5. Grenzen und Freigaben definieren
Nicht jede Aktion sollte automatisch ausgeführt werden. Gerade bei E-Mails, Veröffentlichungen, Kundendaten oder finanziell relevanten Vorgängen kann eine menschliche Freigabe sinnvoll sein.
Ein gut konfigurierter KI-Agent sollte deshalb nicht möglichst viele Freiheiten haben, sondern genau die Berechtigungen, die er für seine Aufgabe benötigt.
6. Testen und optimieren
Bevor ein KI-Agent produktiv eingesetzt wird, sollte er mit realistischen Beispielen getestet werden. Was passiert bei unvollständigen Informationen? Wie reagiert er auf widersprüchliche Daten? Was macht er, wenn ein Tool nicht erreichbar ist?
Erst durch solche Tests lässt sich feststellen, ob der Agent zuverlässig arbeitet. KI-Agenten sind keine „Einmal-einrichten-und-fertig“-Lösung, sondern sollten regelmäßig überprüft und weiterentwickelt werden.
Welche Vorteile haben KI-Agenten?
Der größte Vorteil von KI-Agenten liegt in der Automatisierung mehrstufiger Aufgaben. Statt einzelne Arbeitsschritte manuell anzustoßen, kann ein Agent mehrere Schritte miteinander verbinden.
Das kann zum Beispiel bedeuten:
- wiederkehrende Aufgaben automatisieren
- Informationen schneller recherchieren
- große Mengen an Dokumenten strukturieren
- interne Prozesse beschleunigen
- Mitarbeitende bei Routineaufgaben entlasten
- Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführen
Gerade für Unternehmen kann das interessant sein, wenn ein Prozess häufig vorkommt, klar definierbar ist und aus mehreren wiederkehrenden Arbeitsschritten besteht.
KI-Agenten: Welche Nachteile und Risiken gibt es?
So vielversprechend KI-Agenten sind, sie sind kein Ersatz für menschliche Kontrolle. Ein Agent kann falsche Informationen übernehmen, Zusammenhänge falsch interpretieren oder eine Aufgabe auf Basis unvollständiger Daten bearbeiten.
Hinzu kommen weitere Herausforderungen: Je mehr Systeme und Tools miteinander verbunden werden, desto komplexer wird der Workflow. Gleichzeitig müssen Zugriffsrechte, Datenschutz und Sicherheitsfragen berücksichtigt werden.
Auch die Kosten sollten nicht unterschätzt werden. Neben möglichen Lizenz- oder API-Kosten entstehen Aufwand für Konzeption, Einrichtung, Tests, Wartung und Monitoring.
Deshalb gilt: Nicht jede Aufgabe braucht einen KI-Agenten. Für einfache, klar definierte Automatisierungen kann ein klassischer Workflow sogar die bessere Lösung sein.
KI-Agenten im Unternehmen: Wo lohnt sich der Einsatz?
Besonders interessant sind KI-Agenten dort, wo regelmäßig ähnliche Prozesse ablaufen und mehrere Informationsquellen oder Anwendungen beteiligt sind. Beispiele finden sich unter anderem in Marketing, Kundenservice, Vertrieb, Recherche, Dokumentenverarbeitung und internen Unternehmensprozessen.
Für eine Agentur könnte ein KI-Agent beispielsweise neue Briefings analysieren, relevante Informationen aus vorhandenen Dokumenten zusammentragen und daraus einen ersten Entwurf für die weitere Bearbeitung erstellen. Die finale Entscheidung und Qualitätskontrolle bleiben dabei beim Menschen.
Fazit: KI-Agenten sind vor allem eine Frage des richtigen Prozesses
Einen KI-Agenten zu erstellen ist technisch einfacher geworden. Die eigentliche Herausforderung liegt deshalb weniger darin, einen Agenten zum Laufen zu bringen, sondern darin, den richtigen Anwendungsfall zu finden und ihn sinnvoll zu konfigurieren.
Ein guter KI-Agent braucht ein klares Ziel, passende Daten, definierte Werkzeuge und nachvollziehbare Grenzen. Richtig eingesetzt, können KI-Agenten wiederkehrende Prozesse automatisieren und Mitarbeitende bei anspruchsvollen Aufgaben unterstützen. Gleichzeitig bleiben menschliche Kontrolle, Datenschutz und regelmäßige Qualitätskontrollen wichtige Bestandteile.
Wer sich also mit KI-Agenten beschäftigt, sollte nicht zuerst fragen: „Welchen Agenten kann ich bauen?“ Die bessere Frage lautet: „Welchen konkreten Prozess möchte ich einfacher, schneller oder automatisierter machen?“
Genau dort beginnt der sinnvolle Einsatz von KI-Agenten.
Claudia
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