KI-Agenten: Was sie sind und wie Sie einen erstellen

Ein KI-Agent ist eine Software, die ein vorgegebenes Ziel selbstständig in mehreren Schritten verfolgt. Sie plant die Schritte mit einem Sprachmodell, nutzt Werkzeuge wie E-Mail, Kalender, Dateien oder Datenbanken, prüft jedes Zwischenergebnis und macht weiter, bis die Aufgabe erledigt ist oder ein Mensch entscheiden muss. Ein klassischer Chatbot beantwortet Fragen, ein KI-Agent führt Aufgaben aus.

Dieser Leitfaden erklärt Aufbau und Abgrenzung von KI-Agenten, zeigt Beispiele aus kleinen und mittleren Unternehmen und die Werkzeuge, mit denen Sie einen KI-Agenten erstellen (Stand: Oktober 2026). Dazu kommen sieben Schritte für den ersten Agenten, die wichtigsten Risiken und die Frage, wann ein eng begrenzter Kundenservice-Agent auf der Website der bessere Start ist.

Was ist ein KI-Agent?

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik beschreibt KI-Agenten als KI-Systeme, die „nicht nur Antworten geben, sondern eigenständig Aktionen in der digitalen Welt ausführen sollen“, etwa im Internet recherchieren, E-Mails versenden oder andere Software bedienen (BSI: KI-Agenten). Grundlage ist fast immer ein großes Sprachmodell (LLM), wie es auch hinter ChatGPT steckt. Neu ist, dass das Modell nicht nur Text erzeugt, sondern entscheidet, welches Werkzeug es als Nächstes aufruft.

„Agentic AI“ heißt auf Deutsch agentische KI. Anbieter verwenden das Wort „Agent“ allerdings sehr unterschiedlich. Microsoft schreibt zu Copilot Studio: „Ein Agent ist ein KI-Assistent, der Gespräche führt und Aufgaben erledigt.“ Bei der Plattform Langdock sind Agenten spezialisierte Chatbots mit gespeicherten Anweisungen und Dokumenten. Prüfen Sie deshalb bei jedem Produkt, was der „Agent“ tatsächlich darf: nur antworten, Vorschläge machen oder selbst handeln.

So funktioniert ein KI-Agent: Ziel, Planung, Werkzeuge, Gedächtnis, Feedback

Fast alle KI-Agenten bestehen aus denselben fünf Bausteinen. Das BSI beschreibt den Ablauf als Schleife aus Beobachten, Denken und Handeln, bis die Aufgabe erledigt ist oder der Agent an eine Grenze stößt.

• Ziel und Anweisungen: Ein Mensch legt fest, was erreicht werden soll, in welchem Ton, mit welchen Grenzen und wann der Agent stoppen muss. In den meisten Werkzeugen heißt das „Instructions“ oder Systemprompt.

• Planung: Das Sprachmodell zerlegt das Ziel in Teilschritte und entscheidet nach jedem Schritt neu, was als Nächstes sinnvoll ist.

• Werkzeuge und Aktionen: Über Schnittstellen kann der Agent lesen und schreiben, zum Beispiel im Postfach, im Kalender, in einer Tabelle oder im Web. Ohne Werkzeuge bleibt ein Agent ein Chatbot.

• Gedächtnis: Das Kurzzeitgedächtnis hält den laufenden Vorgang fest, ein Langzeitgedächtnis speichert Wissen und frühere Sitzungen. In n8n heißen diese Funktionen zum Beispiel Session Memory und Episodic Memory.

• Feedback-Schleife: Der Agent prüft das Ergebnis jedes Schritts. Fehlt eine Information, fragt er nach, sucht weiter oder übergibt an einen Menschen.

Ein Beispiel: Eine Kundin bittet per E-Mail um ein Angebot für die Wartung von drei Heizungsanlagen Anfang nächsten Monats. Der Agent liest die Mail, sucht in der Preisliste die Wartungspauschale, prüft im Kalender freie Termine, erstellt einen Angebotsentwurf und legt ihn mit der Notiz „Anfahrt nicht geklärt“ zur Freigabe ab. Abschicken darf er nicht. Wo Sie die Grenze zwischen Vorbereiten und Ausführen ziehen, bestimmt das Risiko des ganzen Systems.

KI-Agent, Chatbot, Assistent oder Automatisierung: die Unterschiede

Die Tabelle trennt die vier Begriffe nach dem, was im Betrieb zählt: Wer stößt die Arbeit an, wer bestimmt den Lösungsweg und was darf das System in anderen Programmen verändern.

Die Grenzen sind fließend. Ein Website-Chatbot, der zusätzlich Termine bucht, hat bereits eine agentische Fähigkeit. Ein Automatisierungs-Workflow, in dem an einer Stelle ein KI-Agent entscheidet, verbindet beide Welten. Hilfreicher als die Frage „Agent oder nicht?“ ist die Frage, wie viel der Agent ohne Rückfrage tun darf.

Deutsche Unternehmen gehen dabei vorsichtig vor. In einer Civey-Umfrage unter 500 Unternehmen im Auftrag des Verbands eco (September und Oktober 2026) gaben 54 Prozent an, KI-Agenten einzusetzen oder zu erproben. 40 Prozent würden Agenten höchstens unterstützende Zuarbeit erlauben, 34 Prozent eigenständiges Arbeiten unter menschlicher Kontrolle und 13 Prozent autonome Entscheidungen in einzelnen Teilprozessen. Vollständig autonom entscheiden lassen würden sie nur 5 Prozent. Die Fehlerspanne liegt laut eco bei 9,1 bis 9,4 Prozentpunkten (eco-Umfrage zu KI-Agenten).

Beispiele: KI-Agenten im Alltag kleiner und mittlerer Unternehmen

Die folgenden Szenarien sind typische Einsatzfälle, keine Kundenreferenzen. Gemeinsam haben sie ein klares Ziel, wenige Werkzeuge und eine Freigabe durch einen Menschen an der Stelle, an der etwas nach außen geht.

Posteingang vorsortieren im Handwerksbetrieb

Der Agent liest neue Mails im Sammelpostfach, ordnet sie nach Anfrage, Reklamation, Rechnung und Bewerbung, fasst jede in zwei Sätzen zusammen und legt Antwortentwürfe für Standardfälle an. Die Bürokraft prüft morgens die Entwürfe, statt jede Mail einzeln zu öffnen. Werkzeuge: Postfach (lesen, Entwürfe anlegen) und Kalender (nur lesen).

Angebote vorbereiten im Dienstleistungsunternehmen

Aus einer Anfrage zieht der Agent Leistungsumfang, Wunschtermin und Ansprechpartner, gleicht sie mit Preisliste und Textbausteinen ab und erstellt einen Angebotsentwurf. Fehlende Angaben markiert er, statt sie zu schätzen.

Wochenbericht für Vertrieb oder Marketing

Jeden Montag sammelt ein geplanter Agent Kennzahlen aus einer Tabelle und offene Punkte aus dem Projektordner und schickt dem Team einen Entwurf. ChatGPT Work und n8n bieten für solche wiederkehrenden Aufgaben Zeitpläne an.

Eingangsrechnungen prüfen

Der Agent liest Rechnungen als PDF, vergleicht Betrag und Positionen mit der Bestellung und markiert Abweichungen für die Buchhaltung. Zahlungen freigeben darf er nicht.

Kundenservice auf der Website

Ein KI-Assistent beantwortet Fragen von Besuchern aus der hinterlegten Wissensbasis, nimmt Kontaktdaten auf, bucht einen Termin und übergibt an einen Mitarbeiter, wenn er nicht weiterweiß. Weitere Beispiele aus dem Service finden Sie im Beitrag KI im Kundenservice: Einsatzfelder und Grenzen.

KI-Agent erstellen: Werkzeuge im Überblick (Stand: Oktober 2026)

Für den Einstieg gibt es drei Wege. Persönliche Aufgaben delegieren Sie an die Agentenfunktion eines KI-Assistenten. Für Abläufe im Team nutzen Sie einen No-Code- oder Low-Code-Baukasten. Individuelle Agenten mit tiefer Anbindung an eigene Systeme entstehen mit Entwickler-Frameworks wie dem Agents SDK von OpenAI und setzen Programmierkenntnisse voraus. Die Tabelle zeigt verbreitete Werkzeuge für die ersten beiden Wege.

Wer nach dem „ChatGPT-Agentenmodus“ sucht: OpenAI hat den Agentenmodus eingestellt und verweist für längere, mehrstufige Aufgaben auf ChatGPT Work (OpenAI Help Center). In Copilot Studio unterscheidet Microsoft mehrere Laufzeitumgebungen, darunter eine für Kundengespräche per Telefon und Chat, die ungelöste Anliegen an Mitarbeiter weiterleiten kann (Microsoft Learn: Copilot Studio). Prüfen Sie Funktionen und Preise vor einer Entscheidung auf den Herstellerseiten, die Produkte ändern sich schnell.

In 7 Schritten zum ersten KI-Agenten

1. Eine Aufgabe auswählen: wiederkehrend, gut beschreibbar, und ein Fehler ist ärgerlich, aber nicht teuer. Gute Kandidaten: Mails sortieren, Berichte zusammenstellen, Angebote vorbereiten. Zahlungen und Vertragsänderungen gehören nicht an den Anfang.

2. Ziel und Stoppregel aufschreiben: zwei bis drei Sätze, zum Beispiel: „Ordne jede neue Mail im Sammelpostfach einer von vier Kategorien zu und lege für Terminanfragen einen Antwortentwurf an. Sende nichts. Bist du unsicher, markiere die Mail mit ‚prüfen‘.“

3. Werkzeug wählen: Ihre vorhandene Software entscheidet mit. Arbeiten Sie mit Microsoft 365, liegt Copilot Studio nahe. Verbinden Sie viele verschiedene Programme, passt n8n. Für persönliche Recherche- und Berichtsaufgaben reicht ChatGPT Work.

4. Rechte so knapp wie möglich vergeben: Starten Sie mit Lesezugriff und Entwürfen. Das BSI rät, einem Agenten nur die Zugriffe zu erlauben, die er für seine konkrete Aufgabe braucht.

5. Wissen und Beispiele bereitstellen: aktuelle Preisliste, Textbausteine und einige gute Beispielantworten. Veraltete Dokumente führen zu veralteten Ergebnissen.

6. Mit echten Fällen testen: Spielen Sie Vorgänge der letzten Wochen durch, auch Sonderfälle und unklare Anfragen. Prüfen Sie im Protokoll, welche Werkzeuge der Agent aufgerufen hat.

7. Live gehen und messen: Alles, was nach außen geht, braucht zunächst eine Freigabe. Messen Sie Zeitersparnis, Korrekturquote und Kosten pro Durchlauf. Erweitern Sie Rechte erst, wenn die Ergebnisse über Wochen stimmen.

Risiken: Was Sie vor dem Start klären sollten

• Halluzinationen und Fehlentscheidungen: Sprachmodelle können überzeugend klingende, aber falsche Angaben erzeugen. Bei einem Agenten folgt auf die falsche Annahme eine falsche Aktion. Freigaben vor Versand, Zahlung oder Löschung fangen das ab.

• Berechtigungen und Prompt Injection: Angreifer können Befehle in Webseiten, Dokumenten oder E-Mails verstecken, die der Agent als echte Anweisung ausführt. Das BSI nennt als Beispiel eine manipulierte Mail, die einen Agenten anweist, alle künftigen Mails an eine fremde Adresse weiterzuleiten. Besonders heikel ist die Kombination aus Zugriff auf vertrauliche Daten, Verarbeitung fremder Inhalte und Kommunikation mit externen Systemen.

• Kosten: Agenten verbrauchen bei jedem Schritt Rechenleistung. Copilot Studio rechnet in Copilot Credits ab, deren Zahl von der Komplexität der Aufgabe abhängt. n8n zählt Workflow-Ausführungen, und bei ChatGPT Work verbrauchen längere Aufgaben laut OpenAI mehr Credits. Setzen Sie Limits und prüfen Sie die Abrechnung im ersten Monat wöchentlich.

• Datenschutz: Sobald ein Agent personenbezogene Daten aus Postfach, Kalender oder Kundendatei verarbeitet, brauchen Sie eine Rechtsgrundlage, einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und Klarheit darüber, ob Daten in Drittländer wie die USA gehen. Klären Sie auch, ob der Anbieter Ihre Daten zum Training nutzt.

• Transparenz nach der KI-Verordnung: Seit dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten aus Art. 50 der EU-KI-Verordnung. KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, müssen so gestaltet sein, dass diese erfahren, dass sie mit einer KI sprechen, es sei denn, das ist offensichtlich. Der Hinweis muss spätestens bei der ersten Interaktion erscheinen (Art. 50 KI-Verordnung). Als Betreiber prüfen Sie, ob er in Ihrem Einsatz tatsächlich angezeigt wird. Stand: Oktober 2026, keine Rechtsberatung.

Wann ein Kundenservice-Agent auf der Website der bessere Start ist

Viele kleine und mittlere Unternehmen wollen mit KI-Agenten vor allem weniger Zeit für wiederkehrende Kundenanfragen aufwenden. Dafür brauchen Sie keinen Agenten, der Postfach, Kalender und Kundendatei bedient. Ein spezialisierter Assistent auf der Website hat ein klares Ziel, wenige festgelegte Aktionen und keinen Zugriff auf interne Systeme. Er kann keine Mail in Ihrem Namen verschicken und keine Daten aus dem Postfach weitergeben, damit fallen die größten Risiken aus dem vorigen Abschnitt weg.

Dieser Weg passt, wenn

• sich auf Ihrer Website und im Postfach dieselben Fragen zu Leistungen, Preisen, Abläufen und Öffnungszeiten wiederholen,

• Anfragen abends und am Wochenende liegen bleiben,

• Sie Termine vergeben, etwa für Erstberatung, Besichtigung oder Probestunde,

• Sie Kontaktdaten von Interessenten erfassen möchten, bevor diese die Seite wieder verlassen.

Brauchen Sie dagegen Abläufe über interne Systeme hinweg, etwa Rechnungen abgleichen oder Bestellungen im Shop ändern, ist ein Baukasten wie n8n oder Copilot Studio die passendere Wahl. Wie Sie Lösungstypen und Anbieter vergleichen, beschreibt der Leitfaden KI-Chatbot für Unternehmen.

Was Chatvise übernimmt

Chatvise ist ein KI-Chatbot für Ihre Website mit wenigen fest eingebauten Aktionen.

• Antworten aus Ihrem Wissen: Grundlage sind FAQs, Geschäftsinformationen, ein Website-Scan (Beta), Produkte und ab dem Advanced-Plan PDF-Dokumente in der Wissensdatenbank.

• Leads erfassen: Der Chatbot fragt, wenn Sie es aktivieren, E-Mail-Adresse oder Telefonnummer ab, stellt Qualifizierungsfragen und legt Kontakte mit Status von „Neu“ bis „Gewonnen“ oder „Verloren“ an. Mehr dazu unter Leads über den Website-Chat gewinnen.

• Termine buchen: Über Ihr eigenes eTermin-Konto prüft der Chat freie Zeiten live und bucht Einzeltermine. Die Buchung selbst läuft ohne KI, Termindaten speichert Chatvise nicht (Terminbuchung im Chat).

• An Menschen übergeben: Wünscht der Kunde einen Mitarbeiter oder weiß der Chatbot nicht weiter, übernimmt Ihr Team im Live-Chat. Reagiert innerhalb von fünf Minuten niemand, antwortet wieder die KI.

• Lücken erkennen: Das Statistik-Dashboard (ab Advanced) zeigt unbeantwortete Fragen, damit Sie Ihre Wissensbasis gezielt ergänzen.

Was Chatvise nicht ist

Chatvise ist kein allgemeiner Baukasten für KI-Agenten. Sie können keine eigenen Werkzeuge oder Aktionen definieren, und der Chatbot greift nicht auf Shop-, CRM-, ERP- oder Ticketsysteme zu. Er ruft also zum Beispiel keinen Bestellstatus ab. Er arbeitet nur im Chat auf Ihrer Website, nicht als WhatsApp- oder Telefonbot, und antwortet pro Bot auf Deutsch oder Englisch (Englisch ab Advanced). Als Kalender ist nur eTermin angebunden. Ein Hinweis zur Preistabelle: „Agenten“ sind dort Teammitglieder, die Live-Chats übernehmen, keine KI-Agenten.

Zum Datenschutz: Chatverläufe speichert Chatvise bei Hetzner in Nürnberg. Für die KI-Antworten gehen Inhalte an OpenAI (Modell GPT-4o mini), eine Verarbeitung in den USA ist möglich. Grundlage sind Standardvertragsklauseln und das EU-US Data Privacy Framework, vereinbart ist Zero Data Retention ohne Training. Details stehen auf der Seite Datenschutz beim KI-Chatbot. Der Starter-Plan ist dauerhaft kostenlos (25 Credits im Monat), die bezahlten Pläne kosten 39 bis 89 Euro im Monat (Stand: Oktober 2026).

Häufige Fragen zu KI-Agenten

Was ist ein KI-Agent einfach erklärt?

Ein KI-Agent ist ein Programm, dem Sie ein Ziel geben statt einzelner Befehle. Es plant die nötigen Schritte mit einem Sprachmodell, nutzt Werkzeuge wie Postfach, Kalender oder Web und prüft nach jedem Schritt, ob es dem Ziel näher gekommen ist. Vergleichbar ist das mit einer neuen Assistenz, die nur die Schlüssel bekommt, die sie für ihre Aufgabe braucht, und wichtige Schritte vorher abstimmt.

Ist ChatGPT ein KI-Agent?

Im normalen Chat ist ChatGPT ein KI-Assistent: Es antwortet auf Ihre Eingaben, und Sie entscheiden, was damit passiert. Mit ChatGPT Work erledigt ChatGPT mehrstufige Aufgaben mit Dateien, Plugins und Browser und fragt bei wichtigen Aktionen nach Ihrer Freigabe. In diesem Modus arbeitet es als Agent. Den früheren Agentenmodus gibt es laut OpenAI nicht mehr (Stand: Oktober 2026).

Kann ich einen KI-Agenten kostenlos erstellen?

Für erste Versuche ja. Die Community Edition von n8n können Sie kostenlos auf einem eigenen Server betreiben, Server und Modellnutzung bezahlen Sie aber selbst. ChatGPT Work steht laut OpenAI in der Desktop-App allen Plänen offen. Copilot Studio bietet eine Testlizenz, mit der Sie Agenten bauen, aber nicht veröffentlichen können. Für den produktiven Einsatz fallen fast immer laufende Kosten an.

Was kostet ein KI-Agent im Unternehmen?

Das hängt vom Werkzeug und von der Nutzung ab. n8n Cloud beginnt bei 20 Euro im Monat bei jährlicher Zahlung und rechnet nach Workflow-Ausführungen ab. Copilot Studio rechnet in Copilot Credits ab, deren Verbrauch von der Komplexität jeder Antwort oder Aktion abhängt. Dazu kommt Arbeitszeit für Einrichtung, Tests und Pflege. Planen Sie die ersten Wochen mit einem festen Budgetlimit.

Was bedeutet Agentic AI auf Deutsch?

Agentic AI heißt auf Deutsch agentische KI. Gemeint sind KI-Systeme, die Ziele selbstständig in Schritte zerlegen, Werkzeuge auswählen und Ergebnisse prüfen, statt nur auf einzelne Eingaben zu antworten. Oft arbeiten dabei mehrere spezialisierte Agenten zusammen, die ein übergeordneter Agent koordiniert. Der Begriff beschreibt eine Bauweise von KI-Systemen, kein bestimmtes Produkt.

Sind KI-Agenten in Deutschland erlaubt?

Ja. Sie müssen aber die DSGVO einhalten und je nach Einsatz Pflichten aus der EU-KI-Verordnung beachten. Seit dem 2. August 2026 gilt die Transparenzpflicht: Wer direkt mit einem KI-System interagiert, muss das erkennen können, sofern es nicht offensichtlich ist. Für sensible Einsätze wie die Auswahl von Bewerbern gelten strengere Regeln für Hochrisiko-KI. Lassen Sie solche Vorhaben rechtlich prüfen.

Fazit

Ein KI-Agent lohnt sich dort, wo eine wiederkehrende Aufgabe mehrere Schritte und Programme verbindet und ein Mensch das Ergebnis vor dem Versand prüfen kann. Starten Sie mit einer einzigen Aufgabe, knappen Rechten und einer Freigabe vor jeder Aktion nach außen. Liegt Ihr größter Aufwand bei Kundenfragen, Terminanfragen und Kontaktaufnahmen auf der Website, ist ein spezialisierter Website-Assistent der kleinere und sicherere erste Schritt. Mit dem kostenlosen Starter-Plan von Chatvise testen Sie das ohne Kreditkarte.