Ein KI-Agent ist Software, die ein Ziel übernimmt, die nötigen Schritte selbst ausarbeitet, sie mit Ihren Tools erledigt, die Ergebnisse prüft und weitermacht, bis die Aufgabe erledigt ist oder Sie etwas entscheiden müssen. Ein Chatbot beantwortet Ihre Frage. Ein Agent versucht, die Aufgabe zu Ende zu bringen.
Das ist die Kurzfassung. Das Problem: Das Etikett „Agent“ klebt inzwischen auf fast jedem KI-Produkt, und das Etikett allein sagt Ihnen sehr wenig. Was ist ein KI-Agent also in der Praxis? Dieser Leitfaden begleitet eine echte Geschäftsaufgabe von Anfang bis Ende. So sehen Sie, was ein Agent bei jedem Schritt tut, wo er Sie braucht und wie Sie einen echten Agenten von einem Chatbot mit neuem Namen unterscheiden.
Wann reicht eine Antwort, und wann übergeben Sie Arbeit? Der Vergleich mit Chatbots und KI-Kollegen zeigt, wie sich die jeweiligen Aufträge unterscheiden. Die Übersicht der Agententypen erklärt anschließend unterschiedliche Entscheidungsweisen, keine Rangfolge von schlechter bis besser. Den Arbeitsablauf aus Planen, Handeln und Prüfen erläutert der Leitfaden zu agentischer KI. Er trennt dabei Selbstständigkeit von Zuverlässigkeit und Berechtigungen. Der direkte Begriffsvergleich hilft, ein konkretes System vom weiter gefassten Begriff zu unterscheiden.
Für das Delegieren im Alltag zeigt der Leitfaden zu KI-Teammitgliedern, wie Sie Kontext mitgeben, Ergebnisse prüfen und eine bewährte Methode speichern. Der Beitrag über KI-Mitarbeiter macht deutlich, welche wiederkehrenden Aufgaben Software übernehmen kann und warum Menschen trotzdem verantwortlich bleiben.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein KI-System, dem Sie ein Ziel geben statt einer einzelnen Frage. Er entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, erledigt es in Ihren Tools, schaut sich das Ergebnis an und passt sein Vorgehen an.
Das Wort „Agent“ ist alt. Ein klassisches KI-Lehrbuch, Artificial Intelligence: A Modern Approach (erstmals 1995 erschienen), beschreibt einen Agenten als alles, was seine Umgebung wahrnimmt und auf sie einwirkt. Nach dieser Definition ist auch ein Thermostat ein Agent.
Neu ist das Gehirn. Heutige Agenten nutzen ein großes Sprachmodell (die Art von KI hinter ChatGPT und Claude), um den nächsten Schritt festzulegen. Ein Forschungspaper aus dem Jahr 2022 namens ReAct zeigte ein einfaches Muster, mit dem das besser funktioniert: nachdenken, handeln, das Ergebnis ansehen, wieder nachdenken. Die meisten Agent-Produkte folgen heute einer Variante dieser Schleife.
Verschiedene Unternehmen definieren den Begriff unterschiedlich. AWS formuliert es einfach: "Humans set goals, but an AI agent independently chooses the best actions it needs to perform to achieve those goals." (Übersetzung: Menschen setzen die Ziele, aber ein KI-Agent wählt selbstständig die besten Aktionen, die nötig sind, um diese Ziele zu erreichen.) LangChain ergänzt einen nützlichen Punkt: Autonomie ist eine Skala, keine Frage von Ja oder Nein. Manche Agenten folgen einem Weg, den ein Mensch vorgezeichnet hat. Andere planen, handeln und ändern ihren Kurs selbst. Die meisten nützlichen Agenten im Geschäftsalltag liegen dazwischen. Sie erledigen die Kleinarbeit und halten an, wenn es auf einen Menschen ankommt.
Wenn Sie lieber zuschauen als lesen: Das kurze Erklärvideo von IBM deckt die Grundlagen gut ab. Es stammt aus dem Jahr 2024, sehen Sie es also als Einführung in die Idee, nicht als Bild der heutigen Produkte.
YouTube · IBM Technology
What are AI Agents? (Was sind KI-Agenten?) · 15. Juli 2024
Ein 12-minütiges Whiteboard-Erklärvideo. Maya Murad zeigt, warum ein Modell allein eine einfache Frage zu Urlaubstagen falsch beantwortet und wie ein Plan, Tools und ein Gedächtnis das beheben. Gegen Ende beschreibt sie "a sliding scale of AI autonomy" (Übersetzung: eine gleitende Skala der KI-Autonomie).
Ein schneller Test für jedes Produkt, das sich Agent nennt: Wählt es den nächsten Schritt selbst? Kann es in Ihren Tools handeln, statt nur Text zu schreiben? Prüft es seine eigene Arbeit, bevor es sie zurückgibt? Je öfter die Antwort Ja lautet, desto mehr Agent steckt darin.
Wie KI-Agenten funktionieren: fünf Bausteine, eine Aufgabe
Das ist die Aufgabe, die wir begleiten. Es ist ein Beispiel aus dem Demo-Workspace von Okou mit erfundenen Daten, keine Kundengeschichte.
Sie leiten das Marketing bei einem kleinen Softwareunternehmen. Sie möchten mit ein paar Creatorn zusammenarbeiten, die Operations-Teams praxisnahe KI-Workflows beibringen. Sie schreiben:
Finde fünf Creator, die Operations-Verantwortliche erreichen und zu unserem Produkt passen. Trag sie mit Links und den Gründen, warum sie passen, in unseren Partner-Tracker ein. Entwirf für jeden eine erste E-Mail und lass mir die Entwürfe zur Prüfung da.
Ein Chatbot würde Ihnen ein paar Namen aus dem Gedächtnis und eine E-Mail-Vorlage geben. Ein Agent behandelt das als Auftrag. Um ihn gut zu erledigen, braucht er fünf Dinge: ein Ziel, Kontext, Tools, eine Möglichkeit zu handeln und zu prüfen, und Feedback. Diese fünf Bausteine sind unsere eigene Aufteilung, kein offizieller Standard. Aber wenn Sie alle fünf in einer Aufgabe erkennen, sehen Sie, was der Agent tatsächlich getan hat.
1. Ein Ziel: wie „fertig“ aussieht
Das Ziel ist das Ergebnis in einfachen Worten: fünf Creator, ein ausgefüllter Tracker, je ein E-Mail-Entwurf. Ein gutes Ziel hat auch Grenzen. „Lass mir die Entwürfe zur Prüfung da“ ist eine Grenze. Ebenso „Gib weniger als fünf zurück, wenn du keine guten Treffer findest.“
Hier beginnen die meisten Probleme. Agenten füllen Lücken mit Vermutungen, ein vages Ziel bringt Ihnen also Vermutungen ein. Sagen Sie, was Sie wollen, wo es landen soll und wer es prüft.
2. Kontext: was der Agent über Ihre Situation weiß
Kontext ist das Hintergrundwissen, das auch eine neue Kollegin oder ein neuer Kollege bräuchte: Ihr Produkt-Briefing, Ihr Markenleitfaden, Notizen aus früheren Partnerschaften und das, was Sie im Gespräch bereits gesagt haben.
Kontext verändert die Entscheidungen, nicht nur die Formulierungen. In unserem Beispiel verlangt das Kampagnen-Briefing Creator, die praxisnahe KI-Workflows vermitteln, also fallen Creator heraus, die nur Programmieren unterrichten. Laut den Partnerschaftsnotizen sind Honorare und Konditionen noch nicht vereinbart, also laden die E-Mails zu einem Gespräch ein, statt einen Preis zu nennen. Der Markenleitfaden verlangt konkrete Aussagen, also geht jede E-Mail auf die tatsächliche Arbeit des Creators ein, statt den „tollen Content“ zu loben.
Okou liest fünf Dokumente aus einem Drive-Ordner, für den Sie Zugriff gewährt haben, fasst zusammen, was in jedem steht, und markiert eine Frage, die vor der Kontaktaufnahme zu klären ist. Live-App von Okou, erfundene Dokumente. In voller Größe ansehen
Kontext hat auch Grenzen. In Okou erinnert sich ein Chat an das, was in diesem Chat gesagt wurde. Ein neuer Chat beginnt bei null. Wenn die Diskussion von letzter Woche wichtig ist, verweisen Sie auf diesen früheren Chat oder hängen das Briefing an. So wissen Sie immer, womit der Agent gearbeitet hat.
3. Tools: was der Agent nutzen und verändern kann
Tools sind das, womit ein Agent Dinge erledigt. Für diese Aufgabe heißt das: im Web nach Creatorn suchen, ihre Seiten öffnen, um aktuelle Arbeiten zu prüfen, Zeilen in ein gemeinsames Google Sheet eintragen und Entwürfe in Gmail anlegen.
Das ist der größte Unterschied zu einem Chatbot. Ein Chatbot kann beschreiben, wie ein guter Tracker aussieht. Ein Agent mit Zugriff auf Ihr Sheet kann ihn ausfüllen. Genau dort liegt auch das Risiko, gehen Sie also bewusst mit Zugriffsrechten um.
Die Liste der Apps, die Sie mit Okou verbinden können, aufgenommen am 5. Oktober 2026, Kontodaten unkenntlich gemacht. Dass eine App auf der Liste steht, heißt nicht, dass ein Agent sie bereits nutzen kann. In voller Größe ansehen
In Okou verbinden Sie ein Konto, erlauben einem Agenten, es zu nutzen, und geben dann bestimmte Aktionen frei, zum Beispiel „Gmail-Entwurf erstellen“. Sie können eine Aktion für eine Stunde, einen Tag, eine Woche oder dauerhaft erlauben (so funktionieren Berechtigungen). Für diese Aufgabe würden Sie das Lesen des Drive-Ordners, das Schreiben in den Tracker und das Erstellen von Entwürfen erlauben, das Senden aber nicht. Braucht der Agent etwas, das Sie nicht erlaubt haben, hält Okou an und fragt nach.
4. Handeln: arbeiten, prüfen, wiederholen
Jetzt arbeitet der Agent. Er spult kein festes Skript ab. Er macht einen Schritt, schaut sich das Ergebnis an und entscheidet, was als Nächstes kommt.
In unserem Beispiel sucht er nach Creatorn und öffnet jedes Profil. Eine Person hat seit einem Jahr nichts gepostet, also streicht er sie und sucht weiter. Eine andere passt gut, hat aber keine öffentliche geschäftliche E-Mail-Adresse, also notiert er das als offene Frage, statt eine Adresse zu raten. Jeden bestätigten Creator trägt er mit Links in den Tracker ein und entwirft dann eine E-Mail, die auf die echte Arbeit dieser Person eingeht.
Der Prüfschritt macht das Ganze zu einem Agenten. Ein Tool, das einmal läuft und auf das Beste hofft, ist eher ein Knopf. In unserer Aufgabe lautet eine einfache Prüfung: „Hat jeder Creator im Tracker einen Quellenlink?“ Falls nicht, geht der Agent zurück und sucht einen oder streicht diesen Creator.
Weil diese Schleife Zeit braucht, führt Okou sie in der Cloud aus. Die Arbeit läuft weiter, wenn Sie Ihren Laptop zuklappen, und Sie kommen später zum Ergebnis zurück.
Dieselbe Aufgabe in sechs Schritten. Gelb ist Ihr Teil, Blau ist die Arbeitsschleife des Agenten, Grün ist das, was er zurückgibt. In voller Größe ansehen
5. Feedback: aus der Arbeit und von Ihnen
Feedback kommt aus zwei Richtungen. Die Arbeit selbst gibt Gegenwind: Eine Suche findet nichts, eine Seite lädt nicht, das Publikum eines Creators ist ein anderes, als die Bio vermuten lässt. Ein guter Agent passt sich selbst an.
Die zweite Quelle sind Sie. Wie ein Agent Sie auf dem Laufenden hält, ist genauso wichtig wie seine Intelligenz. Ein Entwickler hat kürzlich drei Agent-Produkten dieselbe Rechercheaufgabe gegeben und seine Erfahrungen geteilt:
X · Kun Chen (@kunchenguid) · 5. Oktober 2026
"it kept giving me updates about its progress, which was useful"
(Übersetzung: „Es hat mich laufend über den Fortschritt informiert, und das war hilfreich.“)
In seinem Test hat, so wie wir ihn verstehen, der schnellste Agent eine Anforderung übergangen, die er gleich zu Beginn genannt hatte. Die Agenten, die zuerst Fragen stellten und ihren Fortschritt teilten, ließen ihn früh gegensteuern. Er nennt es "a one-off experience" (Übersetzung: eine einmalige Erfahrung), die man "with a grain of salt" (Übersetzung: mit Vorsicht) nehmen sollte, und es ist die Meinung einer einzelnen Person, kein Benchmark. Aber es liefert Ihnen drei gute Punkte, auf die Sie achten können: Bestätigt der Agent das Ziel? Hält er Ihre Grenzen ein? Zeigt er seine Arbeit, solange noch Zeit für Korrekturen ist?
Auch wie der Agent die Arbeit zurückgibt, zählt. Verschiedene Menschen brauchen Verschiedenes. In unserer Aufgabe bekommt Ihr Team den Tracker, für jeden Creator gibt es einen E-Mail-Entwurf, und Sie bekommen eine kurze Liste offener Fragen. Okou ist darauf ausgelegt, das Format zu wählen, das zu den Lesenden passt.
Dann prüfen Sie. Vielleicht sagen Sie: „Beginne Maras E-Mail mit ihrem Interview-Tutorial“ oder „Streich den zweiten Creator, mit dem arbeiten wir schon.“ Der Agent überarbeitet im selben Chat. Und nichts verlässt das Unternehmen, bevor Sie es senden:
Okou hinterlässt einen Gmail-Entwurf und erklärt, warum das Angebot passt. Sie entscheiden, ob er gesendet wird. Live-App von Okou, erfundener Creator. In voller Größe ansehen
Nach der Aufgabe: wiederverwendbar machen
Das überspringen die meisten Erklärungen. Ihre Korrekturen verbessern diese Aufgabe, aber sie werden nicht automatisch zur Arbeitsweise des Teams. Wenn eine Kollegin nächsten Monat in einem neuen Chat nach Creator-Outreach fragt, weiß der Agent nicht, was Sie korrigiert haben.
Der letzte Schritt ist also die Entscheidung, was Sie behalten. In Okou speichern Sie die Methode als Workflow: die Schritte, die Referenzdokumente, das Ausgabeformat und die Regel „nur Entwürfe, ein Mensch sendet“. Eine Kollegin oder ein Kollege kann dieselbe Methode dann mit dem eigenen Gmail und den eigenen Berechtigungen ausführen. Wer einen Workflow teilt, teilt die Methode, nicht das eigene Postfach oder die eigenen Chats. Wenn der Workflow jeden Montag laufen soll, fügen Sie eine Automatisierung (Automation) hinzu. Der Workflow ist die Methode. Die Automatisierung ist der Zeitplan.
Das ist der Unterschied zwischen einem Agenten, der einmal geholfen hat, und einem, der das Team in einer Sache besser gemacht hat.
Wann ist ein KI-Agent das richtige Werkzeug?
Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten. Wenn die Schritte immer gleich sind, ist eine einfache Automatisierung günstiger und berechenbarer. Agenten lohnen sich, wenn die Aufgabe Urteilsvermögen verlangt.
Barry Zhang von Anthropic hat in einem Vortrag aus dem Jahr 2025 eine klare Checkliste vorgestellt. Sein erster Punkt: "don't build agents for everything" (Übersetzung: Baut nicht für alles Agenten) (0:52).
YouTube · AI Engineer
How We Build Effective Agents: Barry Zhang, Anthropic (Wie wir effektive Agenten bauen) · 4. April 2025
Ein 15-minütiger Vortrag eines Anthropic-Ingenieurs. Die ersten fünf Minuten sind eine Checkliste für die Frage, ob eine Aufgabe überhaupt einen Agenten braucht, und sie lässt sich gut auf Bereiche weit außerhalb der Softwareentwicklung übertragen.
Auf den Geschäftsalltag übertragen, stellen Sie vier Fragen:
- Braucht die Aufgabe Urteilsvermögen? Wenn Sie jeden Schritt vorab aufschreiben können, nutzen Sie einen festen Prozess.
- Ist das Ergebnis den Aufwand wert? Bei einem wöchentlichen Account-Briefing ja. Beim Sortieren von Support-Tickets in Ordner wahrscheinlich nicht.
- Kann der Agent den schwierigen Teil gut erledigen? Testen Sie das zuerst. Wenn er nicht die richtigen Quellen findet, verkleinern Sie die Aufgabe.
- Was kostet ein Fehler? Wenn er teuer oder schwer zu erkennen ist, lassen Sie den Agenten nur lesen und entwerfen, und lassen Sie den letzten Schritt bei einem Menschen.
Unsere Creator-Aufgabe besteht den Test. Niemand kennt die richtigen Creator vorab, eine gute Partnerschaft ist wertvoll, Recherche und Entwürfe liegen Agenten gut, und das Senden bleibt bei einem Menschen.
Worin unterscheidet sich ein KI-Agent von einem Chatbot oder einer Automatisierung?
| Chatbot | Regelbasierte Automatisierung | KI-Agent | |
|---|---|---|---|
| Was Sie vorgeben | Eine Frage | Einen Auslöser und feste Schritte | Ein Ziel, Hintergrund und Zugriff auf Tools |
| Wer die Schritte festlegt | Sie, Nachricht für Nachricht | Wer die Automatisierung gebaut hat | Der Agent, innerhalb Ihrer Grenzen |
| Wenn etwas Unerwartetes passiert | Beantwortet Ihre nächste Nachricht | Bricht ab oder überspringt den Schritt | Passt sich an oder fragt Sie |
| Was Sie zurückbekommen | Text zum Kopieren | Jedes Mal dasselbe Ergebnis | Fertige Arbeit, plus das, was nicht bestätigt werden konnte |
Echte Produkte verwischen diese Grenzen. Im Juli 2025 hat OpenAI zum Beispiel ChatGPT um einen Agentenmodus erweitert. Beurteilen Sie ein Produkt also danach, was es mit Ihrem Ziel macht, nicht nach seinem Namen.
Häufige Missverständnisse über KI-Agenten
„Mehr Eigenständigkeit ist immer besser.“ Nein. Wie sehr Sie einem Agenten vertrauen sollten, hängt davon ab, was ein Fehler kosten würde, und das kann sich für jede Aktion innerhalb derselben Aufgabe unterscheiden.
„Der Agent erinnert sich an alles, was wir besprochen haben.“ Agenten arbeiten mit dem, was sie bekommen: dem aktuellen Chat, den Apps, auf die sie zugreifen können, und ihren Anweisungen. In Okou hat jeder Chat seinen eigenen Verlauf, und Sie holen einen anderen Chat dazu, indem Sie auf ihn verweisen. Wenn ein Agent etwas vergessen zu haben scheint, prüfen Sie, was er tatsächlich bekommen hat.
„Wenn ich einen Agenten mit meinem Team teile, teile ich meine Konten.“ Nicht bei einem gut gebauten Produkt. Kolleginnen und Kollegen bekommen dieselbe Rolle und Methode, aber jede Person nutzt ihre eigenen Konten.
„Wenn ich ihn einmal korrigiere, hat er es für immer gelernt.“ Eine Korrektur behebt die aktuelle Aufgabe. Zum Standard des Teams wird sie erst, wenn jemand sie in den Anweisungen des Agenten oder in einem Workflow speichert.
Was bei den Menschen bleibt
Ein Agent kann den Großteil der Kleinarbeit erledigen. Die Verantwortung für das Ergebnis kann er nicht übernehmen. Diese Dinge bleiben bei Ihrem Team:
- Ziel und Grenzen festlegen. Nur Sie wissen, dass ein Creator tabu ist oder das Budget noch nicht freigegeben ist.
- Entscheiden, worauf der Agent zugreifen darf. Geben Sie ihm, was diese Aufgabe braucht, nicht alles.
- Alles freigeben, was das Unternehmen verlässt oder sich nicht rückgängig machen lässt. E-Mails an Kunden, Budgetänderungen, Zahlungen, Löschungen.
- Das Ergebnis verantworten. Wenn eine E-Mail mit einer falschen Aussage rausgeht, hat Ihr Unternehmen sie verschickt.
In der Praxis gehen Sie mit Vertrauen am besten Aktion für Aktion um. Demselben Agenten kann man zutrauen, ein Briefing zu lesen, und trotzdem muss er warten, bevor er eine E-Mail sendet.
| Stufe | Was der Agent darf | In der Creator-Aufgabe |
|---|---|---|
| 1. Lesen | Ansehen, aber nichts ändern | Das Briefing in Drive und öffentliche Creator-Profile öffnen |
| 2. Entwerfen und erfassen | Arbeit vorbereiten, die außerhalb noch niemand sieht | Zeilen im Tracker anlegen, E-Mail-Entwürfe speichern |
| 3. Nach Ihrer Freigabe handeln | Ausführen, aber erst, wenn ein Mensch zustimmt | Eine E-Mail senden, die verantwortliche Person im CRM ändern |
| 4. Selbstständig handeln | Routinemäßige, leicht umkehrbare Schritte, die Sie geprüft haben | Eine Statusspalte aktualisieren |
Beginnen Sie mit Stufe 1 und 2. Stufen Sie eine Aktion erst hoch, wenn sie viele Male richtig war.
Der Leitfaden zu Berechtigungen von Okou empfiehlt dasselbe für Arbeit, die eine menschliche Prüfung braucht: Entwürfe erlauben, Senden nicht erlauben und die Prüfregel in die Anweisungen schreiben. Wie Okou Passwörter und Schlüssel von der KI selbst fernhält, lesen Sie in Broker verwahren Ihre Schlüssel. Nicht Ihr KI-Agent.
Beispiele für KI-Agenten in Business-Teams
Dieselben fünf Bausteine tauchen bei den meisten Aufgaben auf, die Teams an Agenten übergeben:
- Vertrieb: Vor einem Kundengespräch die CRM-Historie, aktuelle E-Mails und Neuigkeiten über das Unternehmen in einem einseitigen Briefing zusammenführen, dazu einen Follow-up-Entwurf, den die Vertriebsperson senden kann.
- Customer Success: Das Anliegen eines Kunden aus früheren Gesprächen und der Produktdokumentation zusammenfassen und eine Antwort oder Eskalation für die Person entwerfen, die den Account verantwortet.
- Marketing: Kampagnenzahlen und CRM-Ergebnisse in ein kurzes Performance-Briefing mit Vorschlägen für die nächsten Schritte verwandeln.
- Gründer und Chiefs of Staff: Ein wöchentliches Briefing vorbereiten, das zeigt, was sich geändert hat, was blockiert ist und wer für den jeweils nächsten Schritt zuständig ist, mit Links zu den Quellen.
Zwanzig weitere, ausführlichere Beispiele finden Sie unter Anwendungsfälle für KI-Agenten in der echten Arbeit. Einen Vergleich von Agent-Produkten finden Sie unter KI-Agenten erklärt für Nicht-Entwickler.
So starten Sie mit Ihrer ersten Aufgabe für einen KI-Agenten
- Wählen Sie etwas, das Sie jede Woche tun. Dann merken Sie sofort, ob das Ergebnis gut ist.
- Schreiben Sie in ein oder zwei Sätzen auf, was „fertig“ bedeutet. Was Sie wollen, wo es landet, wer es prüft.
- Geben Sie dem Agenten, was eine neue Kollegin oder ein neuer Kollege bräuchte. Ein Briefing, ein früheres Beispiel, den richtigen Ordner. Fehlender Hintergrund ist der häufigste Grund für farblose Ergebnisse.
- Beginnen Sie nur mit Lese- und Entwurfsrechten. Senden und Veröffentlichen bleiben bei einem Menschen.
- Prüfen Sie die ersten Ergebnisse genau und speichern Sie dann die Methode. Sobald sie zuverlässig stimmt, machen Sie daraus einen Workflow, den Ihr Team wiederverwenden kann.
Je mehr Menschen denselben Agenten nutzen, desto wichtiger ist es, den gemeinsamen Hintergrund aktuell zu halten. Wie das geht, erklärt unser Leitfaden zum Kontextmanagement für KI-Agenten im Team.
Die Creator-Aufgabe mit Okou ausprobieren
Okou ist ein KI-Teammitglied für Business-Teams. Okou sammelt den Hintergrund, den eine Aufgabe braucht, aus den Apps, die Sie verbinden, erledigt die Arbeit in der Cloud und gibt Ihnen etwas zurück, das Sie prüfen können, etwa einen Tracker, ein Briefing oder eine Reihe von Entwürfen. Wenn die Methode funktioniert, behält Ihr Team sie als Workflow.
Öffnen Sie den Workflow für Creator-Recherche und Partnerschaftsentwürfe oder fragen Sie Okou direkt:
Nutze unser Produkt-Briefing in Drive, um bis zu fünf Creator zu finden, die Operations-Verantwortliche erreichen. Gib für jeden Profillinks an, zwei aktuelle, relevante Beispiele, warum er oder sie passen könnte und was noch unbestätigt ist. Gib weniger zurück, wenn die Belege dünn sind. Trag sie in den Partner-Tracker ein und entwirf für jeden eine erste E-Mail, die ich prüfe. Sende nichts.
Die vollständige Anleitung, einschließlich der Frage, wie sich der Tracker aktualisiert, wenn Creator antworten, finden Sie unter So finden Sie Influencer für Ihre Marke und behalten die Kontaktaufnahme im Blick.
Häufige Fragen
Ist ChatGPT ein KI-Agent?
Ein normales ChatGPT-Gespräch ist ein Chatbot: Sie fragen, ChatGPT antwortet, und Sie entscheiden, was Sie damit tun. Im Juli 2025 hat OpenAI einen Agentenmodus hinzugefügt, der selbst Schritte ausführen kann, zum Beispiel Websites durchsuchen, um eine Aufgabe zu erledigen. Es kommt also darauf an, wie Sie es nutzen: Wählt es Aktionen aus und führt sie aus, um Ihr Ziel zu erreichen, oder antwortet es nur?
Was macht ein KI-Agent eigentlich?
Er verwandelt ein Ziel in erledigte Schritte. Er liest den Hintergrund, auf den Sie ihn hinweisen, nutzt Ihre verbundenen Apps, um zu suchen, zu lesen, zu schreiben oder zu entwerfen, prüft jedes Ergebnis und gibt fertige Arbeit zurück, etwa eine ausgefüllte Tabelle, ein Recherche-Briefing oder E-Mail-Entwürfe. Wenn etwas Ihre Entscheidung braucht, hält ein gut eingerichteter Agent an und fragt nach.
Welche 5 Arten von KI-Agenten gibt es?
Die klassische Liste aus dem Lehrbuch, die auch IBM verwendet, lautet: einfache Reflex-Agenten, modellbasierte Reflex-Agenten, zielbasierte Agenten, nutzenbasierte Agenten und lernende Agenten. Sie beschreibt, wie ein Agent Entscheidungen trifft. Für Business-Teams ist es meist nützlicher, Agenten nach ihrer Aufgabe zu gruppieren und danach, wie viel sie selbstständig tun dürfen.
Ist Agentic AI dasselbe wie ein KI-Agent?
Die Begriffe überschneiden sich, und viele verwenden sie austauschbar. „KI-Agent“ meint meist ein bestimmtes System, das mithilfe von Tools auf ein Ziel hinarbeitet. „Agentic AI“ (agentische KI) ist breiter gefasst: KI, die mit einer gewissen Eigenständigkeit handelt. Dazu können mehrere Agenten oder agentenähnliche Schritte innerhalb eines größeren Prozesses gehören.
Brauche ich technische Kenntnisse, um einen KI-Agenten zu nutzen?
Nicht bei Produkten, die für Business-Teams gebaut sind. Sie beschreiben in einfacher Sprache, was Sie wollen, verbinden die Apps, die für die Arbeit nötig sind, und prüfen das Ergebnis. Entscheidend sind die Fähigkeiten, die Sie auch bei einer neuen Kollegin oder einem neuen Kollegen brauchen: erklären, wie gute Arbeit aussieht, den richtigen Hintergrund teilen und klares Feedback geben.
Wie verhindere ich, dass ein KI-Agent etwas tut, das ich nicht freigegeben habe?
Erlauben Sie bestimmte Aktionen, nicht ganze Apps. Beginnen Sie mit Lesen und Entwerfen, lassen Sie Senden, Bezahlen und Löschen nur mit Ihrer Freigabe zu und schreiben Sie die Prüfregel in die Anweisungen des Agenten oder in den Workflow. Prüfen Sie dann im Aktivitätsprotokoll der Aufgabe, was er gelesen und was er geändert hat.
