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Wie KI ohne Dich läuft · Nachbereitung

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Die Unterlagen aus dem Webinar.

Die Leiter der Kontrolle, zwei, drei Schritte je Stufe, die Du diese Woche ohne eigenes System umsetzen kannst, dazu die fünf Wege und zehn Dinge aus meinem System. Du kannst die Seite gern weitergeben.

Leiter der Kontrolle

Mit jeder Sprosse kann die KI eine Rolle mehr übernehmen.

Auf der Leiter siehst Du, was hinter den drei Stufen aus dem Webinar steckt. Ich nehme die Namen von Claude, weil ich damit arbeite. Bei ChatGPT und Gemini sieht die Leiter ähnlich aus, Namen und Reifegrad unterscheiden sich.

Stufe 1

Ich chatte

  1. Sprosse 1

    Chat

    Rolle: Prüfer von Hand

    Die KI antwortet. Prüfen geht von Hand über ein zweites Modell, dazu kommen einfache Zeitpläne.

  2. Sprosse 2

    Projekte

    Rolle: Gedächtnis

    Feste Anweisungen und Dateien je Aufgabe. Jeden Schritt stößt Du weiter selbst an.

Stufe 2

Ich baue

  1. Sprosse 3

    Cowork

    Rolle: Hände

    Die KI führt Schritte selbst aus, mit Dateien, Browser und verbundenen Apps. Geplante Aufgaben laufen beim Anbieter.

  2. Sprosse 4

    Code

    Rolle: Prüfschritt

    Die KI arbeitet in einem Ordner, liest eine Regeldatei, führt Befehle aus und gibt Teilaufgaben an Sub-Agents ab. Prüfschritte und Sperren lassen sich fest einbauen.

  3. Sprosse 5

    Code mit n8n

    Rolle: Auslöser

    Ein Zeitplan, ein Eingang oder ein Ereignis startet den Ablauf, auf einem Server statt auf dem Laptop.

Stufe 3

Ich orchestriere

  1. Sprosse 6

    Orchestrierung

    Rolle: Vorzimmer, Lernender

    Mehrere Agents geben sich Arbeit weiter, ein Vorzimmer fängt Rückfragen ab, und der Lernende läuft als Job. Den Spielraum legen Regeln fest.

    • Plattformzum Beispiel Langdock
    • Open Sourcezum Beispiel Hermes Agent
    • Eigenes Systembei mir BumbleFlux

Selbstständigkeit, Fehlerfreiheit und Kontrolle können steigen.

Aufwand, nötiges Wissen und eigene Verantwortung steigen in jedem Fall mit.

Ich sage bewusst „kann“, von allein passiert davon nichts. Die Sprosse erlaubt es, erreicht wird es nur mit Regeln, Prüfung und Pflege.

Meine Einschätzung je Sprosse

Das ist meine Einschätzung aus eigener Arbeit und aus dem Kreis, gemessen ist davon nichts.

Chat

Mögliche Selbstständigkeit:
gering
Mögliche Fehlerfreiheit:
gering, hängt am eigenen Prüfen
Kontrolle:
gering: Regeln und Gedächtnis liegen beim Anbieter
Aufwand:
gering
Nötiges Wissen:
gering
Eigene Verantwortung:
gering

Projekte

Mögliche Selbstständigkeit:
gering
Mögliche Fehlerfreiheit:
mittel: feste Anweisungen machen Ergebnisse gleichmäßiger
Kontrolle:
gering bis mittel
Aufwand:
gering
Nötiges Wissen:
gering
Eigene Verantwortung:
gering

Cowork

Mögliche Selbstständigkeit:
mittel
Mögliche Fehlerfreiheit:
mittel
Kontrolle:
mittel: freigegebene Ordner, Rückfrage vor heiklen Schritten
Aufwand:
gering bis mittel
Nötiges Wissen:
gering bis mittel
Eigene Verantwortung:
mittel: die KI handelt selbst

Code

Mögliche Selbstständigkeit:
mittel bis hoch
Mögliche Fehlerfreiheit:
mittel bis hoch: Regeldatei, Prüfschritte, Sperren
Kontrolle:
hoch
Aufwand:
mittel
Nötiges Wissen:
mittel
Eigene Verantwortung:
mittel bis hoch

Code mit n8n

Mögliche Selbstständigkeit:
hoch
Mögliche Fehlerfreiheit:
mittel bis hoch
Kontrolle:
hoch
Aufwand:
mittel bis hoch
Nötiges Wissen:
mittel bis hoch
Eigene Verantwortung:
hoch: es läuft, während Du weg bist

Orchestrierung als Plattform

Mögliche Selbstständigkeit:
hoch
Mögliche Fehlerfreiheit:
hoch möglich
Kontrolle:
mittel: Grenzen der Plattform
Aufwand:
mittel
Nötiges Wissen:
mittel
Eigene Verantwortung:
hoch

Orchestrierung als Open Source

Mögliche Selbstständigkeit:
hoch
Mögliche Fehlerfreiheit:
hoch möglich
Kontrolle:
hoch
Aufwand:
hoch
Nötiges Wissen:
hoch
Eigene Verantwortung:
sehr hoch: Betrieb und Sicherheit

Eigenes System

Mögliche Selbstständigkeit:
sehr hoch möglich
Mögliche Fehlerfreiheit:
hoch möglich, wenn gemessen wird
Kontrolle:
sehr hoch
Aufwand:
sehr hoch
Nötiges Wissen:
sehr hoch
Eigene Verantwortung:
vollständig

Code

Code heißt hier nicht, dass Du programmieren musst. Gemeint ist, dass die KI in einem Ordner auf Deinem Rechner selbst arbeitet.

Cowork

Bei Claude wachsen Chat und Cowork gerade zu einer Oberfläche zusammen. Als Arbeitsweise bleibt Cowork trotzdem eine eigene Sprosse, weil die KI dort selbst Schritte ausführt.

Oben auf der Leiter

Orchestrierung als Plattform gibt weniger Optionen und Kontrolle als Open Source, und Open Source wiederum weniger als ein eigenes System. Alle drei Wege funktionieren mit Modellen mehrerer Anbieter, die Leiter ist also nicht an Claude gebunden.

Wie die Sprossen bei ChatGPT und Gemini heißen, steht weiter unten.

Das Raster

Zwei, drei Dinge für Deine Stufe.

Alles davon lässt sich diese Woche ohne eigenes System umsetzen. Jede Spalte gehört zu einer Stufe, jeder Schritt dauert höchstens eine Stunde und nennt das Werkzeug dazu. Markiert sind je Stufe die zwei stärksten, mit denen ich anfangen würde. Die Zeile ganz unten gilt für alle.

Stufe 1

Ich chatte

Chat, Projekte

Ich würde mit zwei Dingen anfangen: mit einem zweiten Modell als Prüfer für jeden wichtigen Text und mit einem Projekt, in das nach jedem Fehler eine Zeile kommt.

Prüfer · Wer prüft?

Eine der zwei stärksten: Zweites Modell als Prüfer

Was ChatGPT geschrieben hat, liest Claude oder Gemini gegen, und umgekehrt. Den Prüfauftrag legst Du Dir als festen Textbaustein an: „Nenne die drei größten Schwächen gemessen an diesem Ziel.“

Werkzeug:
ein zweites Chat-Werkzeug, ein Gratis-Zugang reicht
Zeit:
10 Minuten

Auslöser und Hände · Wer stößt an?

Die Mappe am Montag

Eine geplante Aufgabe stellt jeden Montag um 7 Uhr Termine, offene Mails und drei Prioritäten zusammen, mit Verbindung zu Kalender und Mail, sofern Dein Tarif sie erlaubt.

Werkzeug:
geplante Aufgaben in ChatGPT und Claude, geplante Aktionen in Gemini
Zeit:
20 Minuten

Gedächtnis und Lernender · Wer lernt dazu?

Eine der zwei stärksten: Ein Projekt als roter Ordner

Für Deine häufigste wiederkehrende Aufgabe schreibst Du feste Anweisungen mit Ziel, Ton und fünf bis zehn Regeln auf, die heute nur in Deinem Kopf stehen. Nach jedem Fehler kommt eine Zeile dazu.

Werkzeug:
Projekte in Claude und ChatGPT, Gems in Gemini
Zeit:
30 Minuten

Für jede Stufe gilt außerdem die Agent-Probe ganz unten.

Stufe 2

Ich baue

Cowork, Code, Code mit n8n

Ich würde den einen Ablauf, den Du jede Woche von Hand startest, mit einem Auslöser auf einen Server bringen und eine Regeldatei mit wenigen Gesetzen anlegen.

Prüfer · Wer prüft?

Fester Prüfschritt vor jeder Abgabe

Bevor etwas rausgeht, prüft ein zweiter Agent mit eigenem Prüfauftrag und einer kurzen Checkliste.

Werkzeug:
in Claude Code ein Prüf-Agent oder Skill, in n8n ein zweiter KI-Schritt mit anderem Modell
Zeit:
45 Minuten

Auslöser und Hände · Wer stößt an?

Eine der zwei stärksten: Ein Ablauf mit Auslöser außerhalb des Laptops

Den einen Ablauf, den Du jede Woche von Hand startest, baust Du mit Zeitplan oder Eingang als Auslöser nach. Das Ergebnis geht zur Freigabe an Dich, und getestet wird nur mit Testdaten.

Werkzeug:
n8n Cloud (Make und Zapier gehen auch) oder eine Routine in der Cloud in Claude Code, im Büro-Paket Copilot Studio oder Workspace Studio
Zeit:
60 Minuten

Gedächtnis und Lernender · Wer lernt dazu?

Eine der zwei stärksten: Regeldatei mit Gesetzen und einer Sperre

Oben stehen höchstens fünf Gesetze, darunter begründete Führung. Eine Sache, die nie passieren darf, sperrst Du zusätzlich per Skript.

Werkzeug:
CLAUDE.md in Claude Code, AGENTS.md in Codex, GEMINI.md in Antigravity, die Sperre als Hook
Zeit:
60 Minuten

Für jede Stufe gilt außerdem die Agent-Probe ganz unten.

Stufe 3

Ich orchestriere

Orchestrierung

Ich würde mir die Freigaben der letzten zwei Wochen ansehen und einer Art von Meldung Spielraum geben. Und jede Hypothese bekäme bei mir einen Prüfer mit Stichtag.

Prüfer · Wer prüft?

Eine der zwei stärksten: Vorzimmer mit Spielraum

Du gehst die Freigaben der letzten zwei Wochen durch. Für die Art von Meldung, die Du immer unverändert bestätigst, legst Du eine Regel mit Risikogrenze an, und jede automatische Freigabe wird protokolliert.

Werkzeug:
die eigene Freigabe-Warteschlange
Zeit:
45 Minuten

Auslöser und Hände · Wer stößt an?

Obergrenze und Rückfall je Job

Für die drei wichtigsten Jobs legst Du fest, wie oft sie in 24 Stunden laufen dürfen und wer übernimmt, wenn ein Modell gesperrt ist. Greift eins davon, bekommst Du eine Nachricht.

Werkzeug:
eigener Zeitplaner oder der Fehler-Auslöser in n8n
Zeit:
60 Minuten

Gedächtnis und Lernender · Wer lernt dazu?

Eine der zwei stärksten: Prüfer für den Lernenden

Jede Hypothese eines lernenden Jobs bekommt eine Messgröße, einen Stichtag und einen Prüfer, der sie danach als bestätigt oder widerlegt markiert. Was widerlegt ist, wird eine Regel.

Werkzeug:
eigener Zeitplaner, zweites Modell als Prüfer
Zeit:
60 Minuten für einen Job

Für jede Stufe gilt außerdem die Agent-Probe ganz unten.

Ziel

für alle

Agent-Probe

Du schreibst das Ziel Deiner wichtigsten wiederkehrenden Aufgabe so auf, dass ein Agent ohne Rückfrage entscheiden könnte, ob sie erledigt ist. Fehlt eine Zahl, ein Datum, ein Prüfer oder ein Vergleichswert, ergänzt Du das gleich. Das mache ich bei jeder neuen Aufgabe als Erstes.

Werkzeug:
Projektanweisungen oder Regeldatei
Zeit:
15 Minuten
Die Schritte mit Anleitung

Eure Orchestrierung auf Claude, in fünf Schritten.

Für alle, die weder Langdock noch Hermes nutzen. Die Schritte bauen aufeinander auf, und jeder dauert höchstens etwa eine Stunde. Die Zeiten sind Richtwerte aus dem Raster oben.

  1. Schritt 1: Ein Zuhause

    Ein Ordner mit einer Datei, in der Ziel, Regeln und Ton stehen.

    Legt einen Ordner für eine wiederkehrende Aufgabe an und schreibt eine Datei namens CLAUDE.md hinein. Oben stehen höchstens fünf Gesetze, deren Bruch echten Schaden anrichtet, darunter begründete Regeln mit Ton und Ziel. Dann öffnet Ihr den Ordner in Claude Code oder Cowork.

    Werkzeug:
    Claude Code oder Cowork mit CLAUDE.md
    Zeit:
    etwa 60 Minuten

  2. Schritt 2: Kontext anschließen

    Mail, Kalender, Dokumente und Chats verbinden.

    Aktiviert in Claude die Connectors für die Quellen, die Eure Aufgabe braucht, und bittet Claude als Test um eine Wochenmappe aus Terminen, offenen Mails und drei Prioritäten. Ob eine Verbindung zu Mail und Kalender möglich ist, hängt von Eurem Tarif ab. Testet zuerst mit Testdaten.

    Werkzeug:
    Connectors in Claude (Gmail, Kalender, Drive, Slack)
    Zeit:
    etwa 20 Minuten

  3. Schritt 3: Wiederkehrendes als Skill

    Was Ihr zweimal erklärt habt, wird ein Skill.

    Nehmt die Erklärung, die Ihr zum zweiten Mal tippt, und legt sie als Skill an, mit Ziel, Schritten und Ton. Ein guter erster Skill ist der feste Prüfschritt vor jeder Abgabe, mit kurzer Checkliste, den Ihr in Schritt 5 nutzt.

    Werkzeug:
    Skills in Claude, in Claude Code als Prüf-Agent oder Skill
    Zeit:
    etwa 45 Minuten für einen Prüfschritt
  4. Der wichtigste Schritt

    Schritt 4: Ohne Euch anstoßen

    Weg vom Rechner, rein in die Cloud: Aufgaben laufen per Zeitplan, auch wenn der Laptop zu ist.

    Nehmt den einen Ablauf, den Ihr jede Woche von Hand startet, und gebt ihm einen Zeitplan. Er läuft auf einem Server oder in der Cloud, damit Claude auch läuft, wenn der Laptop zu ist, etwa mit Routinen in Claude Code in der Cloud (höchstens stündlich) oder mit geplanten Aufgaben in Cowork. Die laufen nur dann in der Cloud, wenn sie keine lokalen Dateien brauchen. Das Ergebnis geht an Euch zur Freigabe, nicht nach außen.

    Werkzeug:
    geplante Aufgaben in Cowork, Routinen in Claude Code in der Cloud
    Zeit:
    etwa 60 Minuten

  5. Schritt 5: Prüfen und lernen

    Ein zweites Modell prüft, jeder Fehler wird eine Regel in der Datei aus Schritt 1.

    Gebt das Ergebnis einem zweiten Modell mit dem festen Prüfauftrag „Nenne die drei größten Schwächen gemessen an diesem Ziel.“ Jeden Fehler, den es findet, tragt Ihr als eine Zeile in die Datei aus Schritt 1 ein. So wächst das Zuhause mit jedem Durchlauf.

    Werkzeug:
    ChatGPT, Gemini oder Codex als Reviewer
    Zeit:
    etwa 10 Minuten je Prüfung
Leiter der Kontrolle · Anbieter

So heißen die Sprossen bei Claude, ChatGPT und Gemini.

Die Grenzen zwischen den Sprossen verschieben sich gerade. Bei Claude wachsen Chat und Cowork zusammen, bei Google ist das Gegenstück zu Cowork in Deutschland noch nicht zu haben. Die Sprossen beschreiben deshalb, was die KI tun darf, und keine Produktliste. Geprüft habe ich die Angaben am 28.09.2026.

Sprosse 1 · Stufe 1 · Ich chatte

Chat

Claude (Anthropic)
Claude im Chat.
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT, auch kostenlos. Geplante Aufgaben gibt es in allen Tarifen (Free und Go drei aktive, Plus fünf, Pro 15), höchstens einmal pro Stunde.
Gemini (Google)
Gemini-App, kostenlos nutzbar. Geplante Aktionen (bis zu zehn) laufen im Hintergrund.

Sprosse 2 · Stufe 1 · Ich chatte

Projekte

Claude (Anthropic)
Projekte mit Anweisungen, Wissen und eigenem Gedächtnis.
ChatGPT (OpenAI)
Projekte in ChatGPT mit eigenen Anweisungen und Dateien, auch im kostenlosen Tarif, dort mit Grenzen.
Gemini (Google)
Gems (Anweisungen und Dateien) und Gemini Notebook (bis 16.07.2026 NotebookLM). Eine Projekte-Funktion in der Gemini-App ist nicht belegt.

Sprosse 3 · Stufe 2 · Ich baue

Cowork

Claude (Anthropic)
Cowork in allen bezahlten Tarifen. Geplante Aufgaben laufen in der Cloud, auch wenn der Rechner schläft, außer sie brauchen lokale Dateien. Chat und Cowork wachsen gerade zu einer Oberfläche zusammen.
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT Work (seit 09.07.2026) nimmt ein Ziel entgegen und arbeitet über Stunden selbst mit verbundenen Apps, Dateien und eingebautem Browser, zuerst in Pro, Enterprise und Edu, kurz danach in Plus und Business. Der ältere Agent-Modus (vormals Operator) ist laut Presse im August 2026 darin aufgegangen, offiziell bestätigt ist das nicht.
Gemini (Google)
Gemini Agent bzw. Gemini Spark: seit Mai 2026 als Beta für Google AI Ultra in den USA, arbeitet im Hintergrund mit Gmail, Docs und Partner-Apps. In Deutschland gibt es keine klare Entsprechung.

Sprosse 4 · Stufe 2 · Ich baue

Code

Claude (Anthropic)
Claude Code mit der Regeldatei CLAUDE.md.
ChatGPT (OpenAI)
Codex als Kommandozeile, IDE-Erweiterung, in der Cloud und als Desktop-App. Codex liest AGENTS.md, arbeitet mit Sub-Agents und ist in den ChatGPT-Tarifen enthalten, mit Grenzen je Tarif.
Gemini (Google)
Antigravity und die Antigravity CLI, die seit 18.06.2026 die Gemini CLI ersetzt (mit Skills, Hooks und Sub-Agents), dazu Jules in der Cloud. Die Regeldatei heißt GEMINI.md.

Sprosse 5 · Stufe 2 · Ich baue

Code mit n8n

Claude (Anthropic)
Kein einzelnes Gegenstück, n8n bindet Claude an. Von Anthropic selbst gibt es Routinen in Claude Code, die in der Cloud laufen, auch wenn der Rechner aus ist, per Zeitplan (höchstens stündlich), Programmaufruf oder GitHub-Ereignis. Lokale geplante Aufgaben in Claude Code Desktop laufen dagegen nur bei wachem Rechner. Dazu kommt Claude Code als GitHub Action.
ChatGPT (OpenAI)
Kein einzelnes Gegenstück, n8n bindet OpenAI an. Von OpenAI selbst gibt es geplante Aufgaben in ChatGPT, ab Plus auch ausgelöst durch Ereignisse in Gmail, Slack oder GitHub, und Codex in der Cloud und als GitHub Action.
Gemini (Google)
Kein einzelnes Gegenstück, n8n bindet Gemini an. Von Google selbst gibt es Workspace Studio (Abläufe mit Auslöser in Workspace), geplante Aufgaben in Jules und Opal.

Sprosse 6 · Stufe 3 · Ich orchestriere

Orchestrierung

Claude (Anthropic)
Vom Anbieter selbst: Claude Managed Agents (Programmierschnittstelle, Beta) und das Claude Agent SDK (MIT). Daneben gibt es Dritte wie Langdock oder Hermes Agent.
ChatGPT (OpenAI)
Als Dienst OpenAI Frontier (seit 05.02.2026, für Unternehmen, auch mit Agents anderer Anbieter), als Open Source das OpenAI Agents SDK (MIT) und als eigenes System auf der Responses API, für das es kein eigenes Produkt gibt.
Gemini (Google)
Als Dienst Gemini Enterprise mit der Gemini Enterprise Agent Platform (seit 22.04.2026, vormals Vertex AI), als Open Source das Agent Development Kit (ADK, Apache 2.0) mit dem A2A-Protokoll und als eigenes System über das Gen AI SDK.

Im Büro-Paket

Für Firmen und Verwaltungen decken Microsoft 365 Copilot mit Copilot Studio (Agenten mit Ereignis-Auslösern) und Google Workspace mit Gemini und Workspace Studio die Sprossen Cowork bis Code mit n8n ab. Daten, Rechte und IT sind dort schon eingerichtet.

Was offen bleibt

Für Free, Plus und Pro habe ich keine ausdrückliche Aussage gefunden, ob ChatGPT Work und alle Verbindungen zu Mail und Kalender in Deutschland freigeschaltet sind. Andere Quellen berichten, die Verbindungen zu Gmail und Outlook seien in der EU gesperrt, bei OpenAI selbst ist das nicht belegt. Im Raster steht deshalb „sofern Dein Tarif sie erlaubt“.

Quellen zur Leiter, abgerufen am 28.09.2026

Anthropic

OpenAI

Google

Die Seiten von OpenAI waren beim Prüfen von hier aus nicht direkt abrufbar. Die Angaben dazu stammen aus der Websuche mit Gegenprobe in der Presse (Bloomberg, CNBC) und aus den Repositories auf GitHub.

Orientierung

Ich sehe fünf Wege, Abläufe mit KI aufzubauen.

1 · Im Chat-Modell
Beispiele
Claude, ChatGPT, Gemini oder Mistral (EU) mit Projekten, Skills, Konnektoren, geplanten Aufgaben und Agent-Modus, dazu Claude Code
Stärke
Du kannst sofort anfangen, zahlst ab etwa 20 € im Monat und musst nichts selbst betreiben.
Grenze
Den nächsten Schritt stößt Du meist weiterhin selbst an. Gedächtnis und Regeln liegen beim Anbieter.
Erster Schritt
Du legst eine Aufgabe, die regelmäßig wiederkommt, als Projekt mit festen Anweisungen und einer Regeldatei an.
Passt zu
Stufe 1 bis 2 → A, B, C
2 · Im Büro-Paket
Beispiele
Microsoft 365 Copilot mit Copilot Studio oder Google Workspace mit Gemini und Workspace Studio
Stärke
Daten, Rechte und IT sind schon da, und die Admins kennen das System.
Grenze
Du bist an das Ökosystem gebunden und zahlst Lizenzen pro Nutzer. Agenten-Funktionen werden oft zusätzlich nach Nutzung abgerechnet.
Erster Schritt
Du klärst mit der IT, welche Copilot- oder Gemini-Funktionen freigeschaltet sind, und baust dann einen Agenten für einen Ablauf im Team.
Passt zu
Stufe 1 bis 2 → A, C
3 · Plattform (SaaS)
Beispiele
Langdock (Agents, Workflows, EU-Hosting) sowie n8n, Make und Zapier für Abläufe mit Auslöser und KI-Schritten
Stärke
Ein ganzes Team kann damit arbeiten, Auslöser und Workflows entstehen ohne Code, und es gibt viele fertige Anbindungen.
Grenze
Die Kosten wachsen mit Nutzern und Läufen (Langdock Business rund 25 € netto pro Nutzer und Monat, Workflows als Zusatzpaket ab rund 539 € im Monat, Stand September 2026). Außerdem arbeitest Du innerhalb der Grenzen der Plattform.
Erster Schritt
Du nimmst einen Ablauf, den Du heute per Hand anstößt, und baust ihn als Workflow mit Auslöser nach.
Passt zu
Stufe 2 bis 3 → C, D
4 · Selbst betrieben
Beispiele
Hermes Agent von Nous Research (MIT-Lizenz), selbst gehostetes n8n (Fair-Code-Lizenz), Dify und lokale Modelle mit Ollama
Stärke
Du hast volle Kontrolle, ein eigenes Gedächtnis, Zeitpläne und keine Lizenzkosten. Die Daten bleiben allerdings nur bei Dir, wenn auch das Modell lokal läuft (z. B. mit Ollama).
Grenze
Betrieb, Updates und Sicherheit liegen bei Dir, und Du brauchst einen Server und technisches Know-how.
Erster Schritt
Du installierst eines der Werkzeuge auf einem kleinen Server und lässt zuerst einen einzigen Job mit Zeitplan laufen.
Passt zu
Stufe 2 bis 3 → C, D
5 · Eigenes System
Beispiele
Von Agent-SDKs (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph) bis zu einer eigenen Suite wie BumbleFlux
Stärke
Das System passt genau zu Deinen Abläufen, lässt sich mit allem verbinden und lernt aus den eigenen Fehlern.
Grenze
Du wirst selbst zum Betreiber. Der Aufbau dauert Monate, die Wartung läuft dauerhaft weiter, und um Ausfälle kümmerst Du Dich selbst.
Erster Schritt
Ich würde hier nicht anfangen. Ein eigenes System lohnt sich erst, wenn Du die Wege 1 bis 4 ausgereizt hast und die Lücke genau benennen kannst.
Passt zu
Stufe 3 → C, D

Für die meisten von Euch ist ein eigenes System nicht der richtige Anfang.

Daneben gibt es Agenten, die direkt in Fachsoftware eingebaut sind, zum Beispiel Salesforce Agentforce, HubSpot Breeze oder SAP Joule.

Quellen: Hermes Agent github.com/NousResearch/hermes-agent (MIT, „Built-in cron scheduler“, „Agent-curated memory“, „Spawn isolated subagents“, geprüft 28.09.2026). Langdock-Preise: Preisübersichten Dritter, Stand September 2026 (ki-syndikat.de/tools/langdock, comito.de/blog/langdock-erfahrungen, decaid.ai/content/was-kostet-langdock). Weil sich Preise ändern, schreibe ich „rund“ und nenne den Stand. Für die übrigen Beispiele nenne ich bewusst keine Preise.

Aus meinem System

Zehn Dinge, die sich bei mir bewährt haben.

  1. 01Bei jedem Ablauf frage ich mich zuerst, wer den nächsten Schritt anstößt, und suche erst danach ein Werkzeug aus.
  2. 02Was ein Modell gebaut hat, lasse ich von einem anderen Modell prüfen, weil es die eigenen Fehler selten findet.
  3. 03Meine Regeln stehen in Dateien, die das System immer wieder liest, weil ein Prompt nur für den einen Auftrag gilt. Nur wenige dieser Regeln sind feste Gesetze, die anderen sind begründet und lassen Spielraum.
  4. 04Wenn etwas nie passieren darf, reicht mir eine fett gedruckte Regel nicht. Dann blockiert ein Skript den Vorgang, bevor er passiert.
  5. 05Jeder Auftrag, den ich einem Agenten gebe, nennt Rolle, Ziel und Grenzen und legt fest, wie lang die Antwort höchstens sein darf.
  6. 06Welches Modell eine Aufgabe bekommt, hängt bei mir von der Art der Arbeit ab: Ein starkes Modell entwirft, kleinere Modelle arbeiten nach Muster oder erledigen Fleißarbeit.
  7. 07Wenn eine Entscheidung offen ist, fragt mein System sofort bei mir nach und schlägt eine Antwort vor. So sammeln sich am Ende keine offenen Fragen an.
  8. 08Bevor ich mich über eine Verbesserung freue, vergleiche ich sie mit der einfachsten Lösung.
  9. 09Ausfälle plane ich von Anfang an mit ein, etwa ein erreichtes Limit, ein gesperrtes Modell oder ein leeres Kontingent.
  10. 10Ein Test darf bei mir nie einen Kunden erreichen, deshalb laufen alle Tests mit Testdaten und an eine interne Adresse.

Die Aufzeichnung schicke ich allen, die sich zum Webinar angemeldet hatten. Das Follow-up zum Thema „Persönlicher Assistent“ ist am Dienstag, 13.10.2026, von 12:15 bis 13:00 Uhr.