KI-Agenten erstellen ohne Programmieren: Claude Agents, ChatGPT Agent-Modus und ein Agent, den wir wirklich nutzen

Einen KI-Agenten erstellst du, indem du eine wiederkehrende Aufgabe einmal vollständig aufschreibst, der KI Zugriff auf die Dinge gibst, die sie dafür anfassen muss, und einen Auslöser festlegst, der die Aufgabe startet. Programmieren musst du dafür nicht mehr. In Claude reicht dazu eine Textdatei und ein Zeitplan, in ChatGPT ein geplanter Auftrag im Agent-Modus.

Der Begriff ist gerade überall, und genau das macht ihn schwer zu greifen. Die Seiten, die bei Google oben stehen, kommen von Beratungshäusern und Plattform-Anbietern und richten sich an IT-Abteilungen mit Budget. Da geht es um Multi-Agenten-Architekturen, Orchestrierung und Governance. Wenn du als Selbstständiger oder mit drei Leuten arbeitest, ist das die falsche Größenordnung.

Wir führen mehrere Unternehmen ohne zusätzliches Team, und wir arbeiten beide täglich in Claude Code und in Claude Cowork. In Daniels Wissens-System, einem Obsidian-Vault namens daniel.OS, laufen inzwischen über 60 eigene Skills, dazu geplante Aufträge, die zu festen Zeiten von allein anspringen, und ein Protokoll, das sich am Ende jeder Arbeitssitzung selbst schreibt. Nichts davon hat jemand programmiert. Alles davon ist Text in Ordnern.

Dieser Artikel zeigt dir, was ein Agent von einem guten Prompt unterscheidet, welche vier Teile jeder Agent hat, was Claude und ChatGPT im September 2026 tatsächlich anbieten, wie du deinen ersten Agenten anlegst und welcher Agent bei uns jeden Tag läuft. Stand: 11. September 2026.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist eine KI, die einen Auftrag bekommt und ihn in mehreren eigenen Schritten zu Ende bringt, ohne dass du nach jedem Schritt die nächste Anweisung tippst. Unterwegs entscheidet die KI selbst, welches Werkzeug als Nächstes dran ist, holt sich fehlende Informationen und liefert am Ende ein Ergebnis statt einer Antwort.

Der Unterschied lässt sich an einer Aufgabe zeigen. Du willst aus einem Meeting eine Aufgabenliste. Im Chat läuft das so: Du kopierst das Transkript rein, bittest um eine Zusammenfassung, liest sie, bittest um die Aufgaben, liest sie, bittest darum, Verantwortliche und Termine zu ergänzen, kopierst das Ergebnis in dein Aufgaben-Tool. 5 Runden, dazwischen sitzt du.

Als Agent läuft dieselbe Aufgabe so: Du sagst einmal "mach aus dem Meeting die Aufgaben". Die KI liest die Datei, zieht die Aufgaben heraus, ordnet jeder eine Person und ein Datum zu, prüft, ob eine Aufgabe ohne Termin geblieben ist, fragt genau diese eine Sache nach und legt die fertige Liste dort ab, wo sie hingehört. Du siehst das Ergebnis, nicht die Zwischenschritte.

Das Wort "Agent" beschreibt also keine neue Technik, es beschreibt eine Arbeitsteilung. Die KI bekommt einen größeren Teil des Wegs, du behältst den Anfang und das Urteil am Ende. Deshalb ist die spannende Frage nie "Welches Modell ist der beste Agent", die spannende Frage ist "Welchen Teil meiner Woche gebe ich als ganzes Stück ab".

Ein zweiter Punkt gehört dazu, weil ihn fast alle Erklärungen weglassen: Ein Agent braucht Zugriff. Eine KI, die nur Text produziert, kann eine Aufgabe nicht zu Ende bringen, weil der letzte Schritt immer aus dem Fenster heraus führt. In eine Datei, in eine Tabelle, in ein Postfach, in ein CRM. Alles, was Anbieter heute an Agenten-Funktionen anbieten, dreht sich im Kern um diese eine Frage: Was darf die KI anfassen?

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?

Ein Chatbot antwortet auf eine Frage und hört dann auf, ein KI-Agent nimmt einen Auftrag an und arbeitet ihn ab, bis ein Ergebnis dasteht. Zwischen beidem liegt eine Stufe, die viele überspringen: der gespeicherte Auftrag, in Claude heißt er Skill.

Es hilft, das als 3 Stufen zu sehen, weil jede Stufe einen anderen Aufwand kostet und einen anderen Nutzen bringt.

Stufe 1, der Prompt. Du schreibst eine Anweisung in den Chat, und die gilt für dieses eine Gespräch. Kostet nichts an Vorbereitung, bringt genau eine Erledigung. Für alles, was du einmal im Quartal machst, ist das die richtige Stufe.

Stufe 2, der gespeicherte Auftrag. Du schreibst die Anweisung einmal auf und legst sie so ab, dass die KI sie selbst holt, wenn die Aufgabe auftaucht. Bei Claude ist das ein Skill: ein Ordner mit einer Datei SKILL.md, in der oben ein Name und eine Beschreibung stehen und darunter die Anweisung in normaler Sprache. Kostet eine halbe Stunde einmal, bringt ab dann jedes Mal dasselbe Ergebnis.

Stufe 3, der Agent. Der gespeicherte Auftrag bekommt Werkzeuge, Zugriff auf dein Wissen und einen Auslöser. Ab hier startet die Aufgabe entweder mit einem Satz von dir oder ganz von allein zu einer festen Zeit, und das Ergebnis landet dort, wo du es weiterverwendest.

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Von den 3 Stufen ist nur die dritte in der Lage, ohne dich anzufangen: Ein Prompt gilt für ein Gespräch, ein gespeicherter Auftrag wartet auf deinen Satz, und ein Agent startet über einen Zeitplan oder ein Ereignis.

Wichtig ist die Reihenfolge. Fast alle, die mit Agenten anfangen wollen, starten auf Stufe 3 und landen in einer Automatisierungs-Plattform mit 14 Feldern, die sie nie wieder anfassen. Wer auf Stufe 2 anfängt, hat nach einer Woche etwas, das benutzt wird. Die Stufe 3 ist dann nur noch ein Zeitplan obendrauf. Wie ein solcher gespeicherter Auftrag im Detail aussieht, steht im Artikel zu Claude Skills.

Die 4 Teile, die jeder KI-Agent hat

Jeder KI-Agent besteht aus einem Auftrag, Werkzeugen, Wissen und einem Auslöser. Wenn du einen Agenten anlegen willst und irgendwo hängen bleibst, fehlt fast immer einer dieser 4 Teile, und es lohnt sich, das erst zu klären, bevor du ein Tool aussuchst.

Teil 1, der Auftrag. Das ist der Text, der beschreibt, was passieren soll, in welcher Reihenfolge, und was am Ende dasteht. Er ist der wichtigste Teil und der einzige, den dir niemand abnimmt. Ein guter Auftrag liest sich wie eine Einarbeitung für eine neue Kollegin am ersten Tag: erst das Ziel, dann die Schritte in der Reihenfolge der Arbeit, dann die Fälle, in denen sie nachfragen soll statt zu raten.

Teil 2, die Werkzeuge. Damit ist gemeint, was die KI anfassen darf. Eine Datei auf deinem Rechner öffnen und speichern. Eine Websuche starten. Eine Tabelle schreiben. Eine Seite in deinem Notizsystem anlegen. In Claude kommt das aus Cowork (Dateien auf dem eigenen Rechner), aus den eingebauten Verbindungen zu anderen Programmen und aus den Skripten, die ein Skill mitbringen darf. In ChatGPT kommt es aus dem Agent-Modus und den angebundenen Konten.

Teil 3, das Wissen. Das ist alles, was die KI über dich, dein Unternehmen und deine Art zu arbeiten wissen muss, damit das Ergebnis brauchbar ist. Bei Claude sind das Projekte (Wissen, das in jedem Chat dieses Projekts da ist) und Memory (Kontext, der über die Zeit wächst). Details dazu stehen im Artikel zu Claude Memory und Projekten.

Teil 4, der Auslöser. Der Punkt, an dem die Sache anspringt. Drei Möglichkeiten gibt es: Du sagst einen Satz. Eine Uhrzeit ist erreicht. Etwas passiert, zum Beispiel landet eine Datei in einem Ordner. Bei Claude sind geplante Aufträge der einfachste Auslöser, bei ChatGPT heißen sie geplante Aufgaben.

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Ein Agent hat also immer einen Auftrag als Textdatei, Werkzeuge aus Cowork und den Verbindungen, Wissen aus Projekten und Memory und einen Auslöser, der bei Claude ein geplanter Auftrag ist.

Der Grund, warum diese Aufteilung hilft: Sie macht aus "ich will einen KI-Agenten" vier kleine Fragen, die du in 10 Minuten beantworten kannst. Was genau soll er tun? Was muss er dafür anfassen? Was muss er über mich wissen? Wann soll er anfangen? Wer diese vier Antworten hat, hat den Agenten im Kopf fertig, und der Rest ist Tippen.

Was sind Claude Agents?

Claude Agents ist kein einzelner Knopf in der App, es ist die Kombination aus Skills, Projekten, Memory, Verbindungen zu anderen Programmen und geplanten Aufträgen. Genau diese Teile setzt du zusammen, wenn du bei Claude einen Agenten anlegst, und deshalb sucht auch niemand vergeblich nach einem Menüpunkt mit diesem Namen.

Der Kern sind die Skills. Ein Skill ist ein Ordner mit Anweisungen, Skripten und Ressourcen, den Claude nur dann lädt, wenn eine Aufgabe zur Beschreibung im Kopf der Datei passt. Anthropic nennt das Prinzip "progressive disclosure": Claude sieht zuerst nur die kurzen Beschreibungen aller installierten Skills, und erst wenn eine Aufgabe passt, kommt die vollständige Anleitung dieses einen Skills dazu. Deshalb kannst du 60 Agenten-Aufträge installiert haben, ohne dass jeder normale Chat langsamer wird.

Skills laufen laut Anthropic-Hilfe in allen Plänen, von Free über Pro und Max bis Team und Enterprise. Die eine Voraussetzung ist, dass die Code-Ausführung in den Einstellungen aktiviert ist, weil Claude die Dateien eines Skills in seiner Arbeitsumgebung öffnet. Es gibt 4 Arten: die Skills von Anthropic selbst für Excel, Word, PowerPoint und PDF, benutzerdefinierte Skills, die du schreibst oder geschenkt bekommst, organisationsweite Skills, die ein Admin in Team und Enterprise an alle verteilt, und Partner-Skills von Firmen wie Notion, Figma oder Atlassian.

Ein einfacher Skill ist eine einzige Markdown-Datei. Ein erweiterter Skill hat zusätzlich Skripte, die Claude ausführen darf, und einen Ordner mit Beispielen und Vorlagen. Das Format ist ein offener Standard, dokumentiert unter agentskills.io, und derselbe Ordner funktioniert in der Claude-App, in Cowork und in Claude Code.

Für die Werkzeuge sorgt Claude Cowork. Das ist die Variante, in der Claude Dateien auf deinem Rechner öffnet, ändert und neu anlegt. Für dich als Unternehmer ist das der eigentliche Unterschied zwischen einer KI, die dir erklärt, wie die Tabelle aussehen sollte, und einer, die die Datei ablegt. Dazu kommen die eingebauten Verbindungen zu anderen Programmen und die Add-ins für Microsoft 365: Excel und PowerPoint ab Pro, Word in Team und Enterprise, seit dem 07.05.2026 allgemein verfügbar. Wie das im Arbeitsalltag läuft, steht im Artikel zu Claude in Excel, PowerPoint und Word.

Für das Wissen sorgen Projekte und Memory. Jedes Projekt hat einen eigenen Memory-Raum und eine Projekt-Zusammenfassung, daneben gibt es ein globales Memory außerhalb der Projekte. Memory speichert Kontext als einzelne Themen: deine Rolle, deine Projekte, die Personen, mit denen du arbeitest, deinen Kommunikationsstil. In Free, Pro und Max ist Memory standardmäßig an, in Team und Enterprise standardmäßig aus, dort schaltet es der Owner frei.

Für den Auslöser sorgen geplante Aufträge. Du legst fest, dass eine Aufgabe zu einer bestimmten Zeit von allein anspringt, und bekommst das Ergebnis, ohne dass jemand den Chat geöffnet hat. In Daniels Vault läuft so zum Beispiel ein morgendlicher Durchlauf, der eine Liste zusammenstellt, bevor der Tag anfängt.

Und in Claude Code, der Variante fürs Terminal, kommt noch eine Ebene dazu: Ein Hauptdurchlauf kann Teilaufgaben an eigene Unter-Durchläufe abgeben, die parallel arbeiten und nur ihr Ergebnis zurückmelden. Das ist die Stelle, an der aus einem Agenten mehrere werden. Für den Anfang brauchst du das nicht. Die Reihenfolge, die ich in oh.my.Claude vorgebe, ist bewusst anders herum: erst Cowork, dann die Projekte ordentlich, dann Claude Code.

Was ist der ChatGPT Agent-Modus, und was kann er?

Der ChatGPT Agent-Modus ist die Betriebsart, in der ChatGPT eine Aufgabe über mehrere Schritte selbst abarbeitet, dabei im Netz recherchiert, Dateien anfasst und angebundene Konten nutzt, statt dir nur zu antworten. Du schaltest ihn im Chat ein und beschreibst die Aufgabe als Ganzes.

Praktisch heißt das: Du gibst nicht mehr "Suche mir die 10 größten Zahnarztpraxen in Hamburg" und danach "Jetzt die Adressen" und danach "Jetzt als Tabelle", du gibst den Auftrag einmal komplett und bekommst die Tabelle. Die Zwischenschritte laufen sichtbar durch, und du kannst eingreifen. An Stellen, an denen es heikel wird, hält der Modus an und fragt nach. Das ist gewollt: Alles, was nach außen geht oder Geld kostet, soll nicht ohne Bestätigung passieren.

Für den zweiten Teil, den Auslöser, gibt es geplante Aufgaben. Die Anzahl hängt am Plan. Stand September 2026 sieht das so aus, Euro-Preise inklusive Mehrwertsteuer, Listenpreise in Dollar ohne Steuer:

Plan	Preis im Monat	Was für Agenten wichtig ist
Free	0	etwa 10 Nachrichten pro 5 Stunden, Web-Suche, Bilder mit Limits
Go	7,99 €	mehr Volumen als Free, Datei-Uploads, 3 geplante Aufgaben, keine tiefe Recherche
Plus	22,99 € (20 $ Listenpreis)	tiefe Recherche, Sprache, 25 Dateien pro Projekt, 5 geplante Aufgaben, nur monatlich
Pro	102,99 € (100 $)	rund 5x die Plus-Limits, gleiche Funktionen
Pro Max	229,00 € (200 $)	rund 20x die Plus-Limits
Business	25 $ pro Nutzer, 20 $ bei Jahreszahlung	ab 2 Personen, kein Training auf Firmendaten, geteilte Projekte, Admin-Konsole

Die Tabelle sagt in einem Satz: Geplante Aufgaben, also der Auslöser für einen Agenten, fangen bei ChatGPT ab dem Go-Plan für 7,99 Euro im Monat an, und ab Plus für 22,99 Euro bekommst du 5 davon plus die tiefe Recherche. Prüfe den Euro-Betrag im Checkout, die Listenpreise stehen ohne Steuer.

Wo der Agent-Modus stark ist: Recherche über viele Seiten, Zusammenstellen von Listen, alles, was im Browser passiert und sonst 40 Minuten Klicken kostet. Wo er in unserem Alltag nicht hinkommt: an die Dateien auf dem eigenen Rechner, in der Struktur, in der sie dort liegen. Genau das ist der Grund, warum unser Wissens-System in Claude läuft. Der ausführliche Vergleich steht im Artikel Claude oder ChatGPT.

Was können Gemini, Perplexity und die anderen?

Gemini und Perplexity haben beide Agenten-Funktionen, setzen aber an einer anderen Stelle an: Gemini in den Google-Programmen, die du sowieso benutzt, Perplexity beim Recherchieren und im eigenen Browser. Für einen Agenten, der Dateien in deiner Ordnerstruktur anfasst, ist keines von beiden der kürzeste Weg.

Bei Gemini hängt viel an der Verbindung zu Gmail und Docs. Stand 11.09.2026 kostet Google AI Plus 4,99 Euro im Monat mit doppelten Limits gegenüber Free und Gemini in Gmail und Docs, Google AI Pro 21,99 Euro mit vierfachen Limits und tiefer Recherche, Google AI Ultra 99,99 oder 219,99 Euro. Wenn dein Unternehmen ohnehin komplett in Google Workspace liegt, ist das der Weg mit den wenigsten Umwegen, weil die Daten schon da sind, wo die KI hinschaut.

Perplexity ist auf Recherche ausgelegt. Der Pro-Plan kostet 20 Dollar im Monat oder 200 Dollar im Jahr und bringt über 300 Pro-Suchen pro Tag, die Wahl zwischen verschiedenen Modellen, Datei-Upload und Sammlungen. Der eigene Browser Comet ist seit dem 02.10.2025 kostenlos. Für einen Agenten, der Quellen sammelt und belegt, ist das eine vernünftige Ergänzung, für einen Agenten, der am Ende eine Datei ablegt, nicht.

Der Punkt, der uns bei der Auswahl am meisten geholfen hat: Such dir das Werkzeug danach aus, wo die Arbeit am Ende landen soll. Landet sie in einer Google-Tabelle, nimm Gemini. Landet sie in einer Quellenliste, nimm Perplexity. Landet sie in Dateien und Ordnern auf deinem Rechner, nimm Claude mit Cowork.

Ein Agent, den wir wirklich nutzen: das Tagesprotokoll

Der Agent, der bei uns am längsten läuft, schreibt am Ende jeder Arbeitssitzung das Protokoll des Tages und legt es als Datei im Vault ab. Er besteht aus einer Markdown-Datei mit einer Anweisung, er greift auf den Ordner mit den Tagesdateien zu, und sein Auslöser ist ein Satz am Ende der Arbeit.

Die Vorgeschichte ist unspektakulär. In Daniels Vault daniel.OS steht in einer Datei namens CLAUDE.md, wie in diesem System gearbeitet wird: wo was liegt, welche Wörter nicht vorkommen, wie ein Tagesprotokoll aussieht, welche Reihenfolge beim Abschluss einer Sitzung gilt. Diese Datei ist der Grund, warum Claude sich in dem Vault zurechtfindet, ohne dass ihm jemand den Weg beschreibt. Aus demselben Grund lasse ich in oh.my.Claude als ersten richtigen Schritt nach Cowork immer die Projekte ordentlich einrichten. Ohne diese Grundlage produziert jeder Agent etwas, das danach jemand hinterherräumt.

Der Ablauf des Protokoll-Agenten hat 4 Schritte. Erstens liest er, was in der Sitzung passiert ist: welche Dateien angefasst wurden, welche Entscheidungen gefallen sind. Zweitens schreibt er eine Datei mit dem Datum als Namen, in einem festen Aufbau: was gemacht wurde, welche Entscheidungen getroffen wurden, was offen geblieben ist. Drittens prüft er, ob die Regel eingehalten ist, dass kein Arbeitsstand ohne Protokoll abgeschlossen wird. Viertens macht er einen Vorschlag für den Namen der Sitzung, damit sie später wiederzufinden ist.

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Der Agent liest also zuerst, was passiert ist, schreibt dann die Datei mit dem Datum als Namen, prüft danach die eigene Regel, dass kein Arbeitsstand ohne Protokoll abgeschlossen wird, und macht zum Schluss einen Vorschlag für den Namen der Sitzung.

Warum gerade dieser Agent und nicht etwas Größeres: Das Protokoll ist die Aufgabe, die abends als Erstes ausfällt, wenn der Tag voll war. Genau deshalb lohnt sie sich als Agent. Eine Aufgabe, die du zuverlässig selbst machst, gibst du nicht ab. Eine Aufgabe, die dir regelmäßig durchrutscht und die du am nächsten Tag vermisst, gibst du ab.

Derselbe Agent ist die Grundlage für zwei weitere, die wir aus dem Alltag gelöst und weitergegeben haben. Der eine macht aus einem Meeting-Transkript eine Aufgabenliste mit Verantwortlichen und Terminen, der andere aus einem Verkaufsgespräch den Eintrag fürs CRM mit dem nächsten Schritt und dem Datum. Zusammen mit dem Protokoll-Agenten sind das die 3 Cowork-Skills aus unserem Second Brain Boost-Pack, dazu ein Einrichtungs-Video von 18 Minuten, 149 Euro. Wie das Wissens-System dahinter funktioniert, steht im Artikel zum Second Brain mit Claude und Obsidian.

Der zweite Agent, der bei uns täglich läuft, ist größer und zeigt, wohin das führt, wenn man die kleinen Aufträge sauber hält. Mit Claude und Lovable sind 2026 vier Blog-Systeme entstanden, für danielwltr.com, doktorleads.de, ponkrashov.de und conversionkartell.de, und darüber über 80 SEO-Artikel. Dahinter steckt kein einziges großes Programm, dahinter stecken viele Aufträge, die jeweils ein Stück erledigen: einer prüft ein Keyword, einer schreibt den Entwurf, einer geht den Text gegen eine Liste verbotener Formulierungen durch, einer macht die Datei fürs Einspielen fertig. Der Text, den du gerade liest, ist durch dieselbe Reihe gelaufen.

Über 60 solcher Aufträge liegen inzwischen im Vault. Keiner davon ist programmiert. Alle sind Textdateien, in denen steht, wie eine Aufgabe abläuft. Das ist der ganze Trick an der Sache mit den Agenten, und es ist der Grund, warum wir beide täglich in Claude Code und Cowork arbeiten und das nicht im Free-Plan läuft.

Wie erstelle ich einen KI-Agenten? Die 7 Schritte

Einen KI-Agenten erstellst du in 7 Schritten: Aufgabe wählen, Ablauf aufschreiben, Auftrag als Datei anlegen, Werkzeuge freigeben, Wissen hinterlegen, mit echten Fällen testen und erst danach einen Auslöser setzen. Programmieren kommt in keinem der Schritte vor.

Schritt 1: Die Aufgabe wählen. Nimm eine Aufgabe, die du in den letzten 2 Wochen mindestens 3 Mal gemacht hast, die einen klaren Anfang und ein klares Ende hat und bei der das Ergebnis immer gleich aussieht. Gute Kandidaten aus dem Unternehmeralltag: Meeting zu Aufgabenliste, Verkaufsgespräch zu CRM-Eintrag, Angebot aus vorhandenen Textteilen zusammenstellen, Wochenrückblick, Rechnungen sortieren, Bewerbungen vorsortieren. Schlechte Kandidaten: alles, was jedes Mal anders ist, und alles, wo du beim Machen erst entscheidest, was du eigentlich willst.

Schritt 2: Den Ablauf aufschreiben, während du ihn einmal von Hand machst. Das ist der Schritt, den fast alle überspringen, und er ist der wichtigste. Mach die Aufgabe einmal bewusst langsam und schreibe dabei mit: Was schaust du zuerst an. Woran erkennst du, dass etwas fehlt. Was machst du, wenn etwas fehlt. Woran merkst du, dass das Ergebnis gut ist. Am Ende hast du 10 bis 20 Zeilen, und diese Zeilen sind der Agent.

Schritt 3: Den Auftrag als Datei anlegen. Bei Claude ist das ein Ordner mit einer Datei SKILL.md. Ganz oben stehen zwei Felder, ein Name und eine Beschreibung. Die Beschreibung ist der wichtigste Text im ganzen Auftrag, weil Claude nur sie liest, um zu entscheiden, ob dieser Auftrag zur Aufgabe passt. In ihr steht in einem Satz, was der Auftrag erledigt, und dazu die Wörter, mit denen du danach fragst. Darunter kommt dein Ablauf aus Schritt 2, in normaler Sprache.

Schritt 4: Die Werkzeuge freigeben. In Cowork heißt das, du sagst Claude, in welchem Ordner er arbeiten darf. In der Claude-App heißt es, du schaltest die Code-Ausführung an und richtest die Verbindungen zu den Programmen ein, die der Agent braucht. Halte den Zugriff so klein wie möglich: ein Ordner, nicht die ganze Festplatte. Das ist keine Vorsichtsübung, das macht die Ergebnisse besser, weil der Agent weniger Möglichkeiten hat, in die falsche Datei zu schreiben.

Schritt 5: Das Wissen hinterlegen. Leg ein Projekt an und pack die Dinge hinein, die für jede Erledigung dieser Aufgabe gelten: dein Angebot, deine Art zu schreiben, die Vorlage, an der sich das Ergebnis orientieren soll. Ein fertiges Beispiel, mit dem du zufrieden warst, ist dabei mehr wert als drei Absätze Regeln. Die KI orientiert sich am Beispiel stärker als an jeder Beschreibung.

Schritt 6: Mit 3 echten Fällen testen. Nicht mit ausgedachten. Nimm die letzten 3 Meetings, die letzten 3 Gespräche, die letzten 3 Anfragen. Was beim dritten Durchlauf noch falsch läuft, kommt als zusätzliche Zeile in die Datei, ganz oben, nicht als Fußnote unten. Eine Regel, die unter 200 Zeilen älterem Text steht, geht unter.

Schritt 7: Erst jetzt den Auslöser setzen. Wenn die Aufgabe dreimal sauber durchgelaufen ist, legst du fest, wann sie von allein anspringen soll. Bei Claude über einen geplanten Auftrag, bei ChatGPT über eine geplante Aufgabe. Wer diesen Schritt nach vorn zieht, hat einen Agenten, der zuverlässig zur falschen Zeit das Falsche tut.

Zeitaufwand aus der Erfahrung: Schritt 1 bis 3 dauern eine gute Stunde, Schritt 4 und 5 je nach Vorbereitung 20 Minuten bis einen halben Nachmittag, Schritt 6 ist der lange Teil und lohnt sich trotzdem. Ein Agent, der nach drei echten Fällen noch daneben liegt, ist kein Agenten-Problem, da ist die Aufgabe in Schritt 1 zu unscharf gewählt.

Was kostet ein KI-Agent, und geht das auch kostenlos?

Anfangen geht kostenlos, dauerhaft arbeiten meistens nicht, weil der Deckel bei der Nutzung liegt und nicht beim Funktionsumfang. Ein Agent erledigt in einem Durchlauf mehrere Schritte, und jeder Schritt zählt auf dein Nutzungs-Fenster.

Bei Claude sieht die Lage laut Preisseite von Anthropic so aus, Stand 11. September 2026, Listenpreise in Dollar ohne Steuer:

Plan	Preis im Monat	Was für Agenten wichtig ist
Free	0	Skills laufen, Code-Ausführung muss an sein, Nutzungsfenster klein
Pro	20 $, 17 $ bei Jahreszahlung	mindestens 5x die Nutzung von Free pro 5-Stunden-Fenster, Projekte, Aufgaben übergeben und planen
Max 5x	100 $	5x die Nutzung von Pro pro 5-Stunden-Fenster, höhere Ausgabe-Limits
Max 20x	200 $	20x die Nutzung von Pro pro 5-Stunden-Fenster
Team, Standard-Sitz	25 $ pro Nutzer, 20 $ bei Jahreszahlung	2 bis 150 Personen, geteilte Projekte, organisationsweite Aufträge
Team, Premium-Sitz	125 $ pro Nutzer, 100 $ bei Jahreszahlung	etwa 5x ein Standard-Sitz

Die Tabelle sagt in einem Satz: Kein Claude-Plan schließt Agenten-Funktionen aus, die Pläne unterscheiden sich in der Menge an Nutzung pro 5-Stunden-Fenster, und der Sprung von Free auf Pro ist für regelmäßige Agenten-Durchläufe der entscheidende.

Zwei Dinge dazu, die in den Vergleichstabellen selten stehen. Erstens setzt sich das Nutzungs-Fenster bei Pro und Max alle 5 Stunden zurück, zusätzlich gibt es ein wöchentliches Limit über alle Modelle mit einem festen Zeitpunkt pro Konto. Zweitens erhöhen genau die Dinge den Verbrauch, die einen Agenten ausmachen: lange Gespräche, Code-Ausführung, Web-Suche, große Dateien im Projekt, das größere Modell. Claude Code teilt sich denselben Nutzungs-Pool mit App und Desktop. Konkrete Nachrichten-Zahlen nennt Anthropic nicht, deshalb steht hier auch keine.

Bei ChatGPT ist die Grenze anders gesetzt: Free liegt bei etwa 10 Nachrichten pro 5 Stunden, geplante Aufgaben gibt es ab Go für 7,99 Euro mit 3 Stück und ab Plus für 22,99 Euro mit 5 Stück. Wer einen Agenten wirklich täglich laufen lassen will, landet damit schnell beim kleinen Bezahl-Plan.

Was das für die Frage nach dem kostenlosen KI-Agenten heißt: Leg deinen ersten Agenten ruhig im Free-Plan komplett an. Die Anweisung schreiben, den Ablauf testen, das Ergebnis prüfen, das alles geht. Sobald er täglich laufen soll, zahlst du. Bei uns läuft das Ganze nicht im Free-Plan, weil an einem normalen Arbeitstag mehrere dieser Aufträge nacheinander anspringen. Was die Pläne im Detail kosten und wo die Grenzen liegen, steht im Artikel zu den Claude Kosten.

Wo KI-Agenten im Alltag anhalten

KI-Agenten halten an drei Stellen an: bei Aufgaben ohne festen Ablauf, bei Zugriffen, die sie nicht haben, und bei Entscheidungen, die jemand verantworten muss. Wer das vorher weiß, spart sich die Enttäuschung nach der zweiten Woche.

Aufgaben ohne festen Ablauf. Ein Agent kann nur abarbeiten, was sich beschreiben lässt. "Kümmere dich um das Marketing" ist kein Auftrag. "Nimm den Artikel, zieh drei Zitate heraus, schreib zu jedem zwei Zeilen und leg die Datei im Ordner Entwürfe ab" ist einer. Wenn du beim Aufschreiben in Schritt 2 merkst, dass du es nicht beschreiben kannst, liegt das nicht am Modell.

Fehlende Zugriffe. Der häufigste Grund, warum ein Agent auf halbem Weg stehen bleibt, ist ein Werkzeug, das ihm fehlt. Er soll den Eintrag ins CRM schreiben, hat aber keine Verbindung dorthin. Er soll die Datei ablegen, darf aber nur lesen. Das ist schnell behoben und lässt sich in Schritt 4 verhindern, indem du die Werkzeuge einmal komplett durchgehst.

Entscheidungen mit Folgen. Alles, was rausgeht oder Geld kostet, gehört nicht in die automatische Strecke. Eine Mail an einen Kunden, ein Angebot, eine Zahlung, ein öffentlicher Beitrag. Unsere Regel dazu ist simpel: Der Agent legt den Entwurf hin, der Mensch drückt ab. Bei den Blog-Artikeln heißt das, dass jeder Text komplett fertig im Ordner liegt und trotzdem niemand ihn veröffentlicht, bevor ihn jemand gelesen hat.

Dazu kommt ein Fehler, den nur Leute mit mehreren Umgebungen machen und der einen ganzen Nachmittag kosten kann: Du änderst die Anweisung an einer Stelle und wunderst dich, dass der Agent weiter die alte Fassung nimmt. Bei uns liegt jeder Auftrag zweimal, einmal als Ablage im Vault und einmal dort, wo Claude ihn beim Start lädt. Wer nur die Ablage ändert, ändert nichts. Seitdem läuft nach jeder Änderung ein kleines Skript, das die aktuelle Fassung an den Ort kopiert, von dem gelesen wird.

Und ein Punkt zur Ehrlichkeit: Ein Agent macht eine schlechte Arbeitsweise nicht besser, er macht sie schneller und öfter. Wenn dein Angebot unklar ist, schreibt der Agent unklare Angebote im Akkord. Deshalb steht bei uns die Anweisung immer vor dem Tempo.

Wann lohnt sich ein Agent, und wann reicht ein Prompt?

Ein Agent lohnt sich ab der dritten Wiederholung derselben Aufgabe in kurzer Zeit, oder sobald die Anweisung dafür länger als ein Absatz ist. Darunter reicht ein gespeicherter Prompt, und der kostet dich 2 Minuten statt einen halben Nachmittag.

Die Rechnung dahinter ist einfach genug, um sie im Kopf zu machen. Nimm die Zeit, die die Aufgabe von Hand kostet, mal die Häufigkeit im Monat. Dagegen stellst du die Zeit für Schritt 1 bis 6 von oben, meist einen halben Tag. Was sich in 3 Monaten nicht einholt, lässt du erstmal liegen. Es gibt eine Ausnahme: Aufgaben, die dir regelmäßig durchrutschen, obwohl sie wichtig sind. Da rechnest du nicht die gesparte Zeit, da rechnest du die Male, an denen es sonst gar nicht passiert wäre.

Eine zweite Faustregel aus der Praxis: Der erste Agent sollte etwas sein, dessen Ergebnis du sofort siehst, und zwar für dich selbst, nicht für Kunden. Beim Tagesprotokoll merkst du am nächsten Morgen, ob es funktioniert hat. Bei einer Kundenmail merkst du es zwei Wochen später an der falschen Stelle.

Fall	Was du nimmst
Einmal im Quartal, jedes Mal anders	ein Prompt im Chat
Jede Woche, immer gleicher Ablauf	ein gespeicherter Auftrag als Datei
Täglich, zu fester Zeit, Ergebnis landet in einer Datei	ein Agent mit Auslöser
Geht nach außen, kostet Geld oder Ruf	Agent schreibt den Entwurf, Mensch gibt frei

Die Tabelle sagt in einem Satz: Die Häufigkeit entscheidet, welche Stufe du nimmst, und alles, was nach außen geht, endet immer bei einem Entwurf zur Freigabe.

KI-Agenten im Team: was sich ändert, sobald ihr zu dritt seid

Sobald mehrere Leute mit denselben Agenten arbeiten, entscheidet die Frage, wer die Anweisung pflegt und wer sie zu sehen bekommt. Dafür gibt es in den Plänen Team und Enterprise organisationsweite Aufträge, die ein Admin für alle verteilt.

Der Claude Team-Plan startet ab 2 Mitgliedern und geht bis 150 Sitze. Ein Standard-Sitz kostet 25 Dollar pro Nutzer im Monat, 20 Dollar bei Jahreszahlung, und bringt die 1,25-fache Nutzungsmenge eines Pro-Sitzes plus das Wochenlimit. Ein Premium-Sitz kostet 125 Dollar, 100 Dollar bei Jahreszahlung, und bringt etwa die fünffache Menge eines Standard-Sitzes. Beide Sitzarten lassen sich in einem Team mischen, und Nutzer lassen sich zwischen ihnen verschieben. Enthalten sind geteilte Projekte, Claude Code, Cowork, die eingebauten Verbindungen, Single Sign-on und eine zentrale Abrechnung.

Der Unterschied zu einem geteilten Dokument mit Regeln ist der Punkt, an dem es für kleine Teams interessant wird: Das Dokument liest niemand, der Agent läuft. Wenn eine Kollegin "mach den Eintrag zum Gespräch mit Firma X" tippt, greift der Auftrag, und der Eintrag hat die Struktur, die ihr einmal festgelegt habt. Für kleine Teams, die das zum ersten Mal einrichten, machen wir das als Team-Workflow-Onboarding in 120 Minuten mit anschließenden 14 Tagen Begleitung, 1.200 Euro.

Zwei Einstellungen sind im Team anders als allein. Memory ist in Team und Enterprise standardmäßig aus, der Owner schaltet es frei. Und beim Training gilt: Für Free, Pro und Max nutzt Anthropic Chats nur dann zum Training, wenn der Schalter "Model Improvement" in den Datenschutz-Einstellungen aktiv ist, wenn Inhalte zur Sicherheitsprüfung markiert werden oder wenn man einem Programm wie Trusted Tester beitritt. Für Team, Enterprise und API gelten die Commercial Terms, dort findet standardmäßig kein Training mit Kundendaten statt, der Kunde ist Verantwortlicher, Anthropic ist Auftragsverarbeiter, und ein Auftragsverarbeitungsvertrag ist Standard. Quelle: privacy.claude.com, Stand 16.03.2026, und die Anthropic Commercial Terms, beides abgerufen am 11.09.2026.

Kurz zur Einordnung: Das hier ist unsere Einordnung aus der Praxis, keine Rechtsberatung. Was in deinem Fall gilt, klärst du mit deinem Datenschutzbeauftragten oder Anwalt.

Praktisch heißt das für einen Agenten, der Kundendaten anfasst: Erst klären, welcher Plan läuft und welche Einstellungen gesetzt sind, dann den Zugriff auf den kleinsten nötigen Ordner begrenzen, und Daten, die dort nichts zu suchen haben, vorher herausnehmen. Ein Agent macht keine Ausnahme von dem, was für den Rest des Unternehmens gilt. Alle Artikel zu Claude, von den Plänen über die Skills bis zu Memory und Projekten, sammelt der Claude-Guide.

Claude ist eine Marke von Anthropic PBC. KI.ohne.Team steht in keiner Verbindung zu Anthropic und wird nicht von Anthropic unterstützt.

Fazit

Ein KI-Agent ist kein Produkt, das du kaufst, er ist eine Aufgabe, die du einmal vollständig aufschreibst und dann abgibst. Die 4 Teile sind immer dieselben: der Auftrag als Textdatei, die Werkzeuge, das Wissen und der Auslöser. Für Selbstständige und kleine Teams ist Claude mit Cowork der kürzeste Weg dorthin, weil der Auftrag eine Markdown-Datei ist und die Ergebnisse in echten Dateien landen. Fang mit der Aufgabe an, die dir abends am häufigsten durchrutscht, und setz den Zeitplan erst, wenn sie dreimal sauber durchgelaufen ist.

Häufige Fragen

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist eine KI, die einen Auftrag bekommt und ihn in mehreren eigenen Schritten zu Ende bringt, statt nach jedem Schritt auf die nächste Anweisung zu warten. Unterwegs entscheidet die KI selbst, welches Werkzeug dran ist, holt sich fehlende Angaben und liefert am Ende ein Ergebnis, zum Beispiel eine fertige Datei. Jeder Agent hat 4 Teile: einen Auftrag in Textform, Werkzeuge, Wissen über dich und einen Auslöser.

Wie erstelle ich einen KI-Agenten?

In 7 Schritten: eine Aufgabe wählen, die du mindestens 3 Mal in 2 Wochen gemacht hast, den Ablauf aufschreiben, während du sie einmal langsam von Hand machst, den Auftrag als Datei anlegen (bei Claude eine SKILL.md mit Name, Beschreibung und Ablauf), die Werkzeuge freigeben, das Wissen in einem Projekt hinterlegen, mit 3 echten Fällen testen und erst dann einen Auslöser wie einen geplanten Auftrag setzen. Programmieren ist in keinem Schritt nötig.

Kann man einen KI-Agenten kostenlos erstellen?

Anfangen ja, dauerhaft laufen lassen meistens nicht. Bei Claude laufen Skills in allen Plänen, auch im Free-Plan, sobald die Code-Ausführung aktiviert ist. Der Deckel ist die Nutzung: Bei Pro und Max setzt sich das Fenster alle 5 Stunden zurück, dazu kommt ein Wochenlimit. Bei ChatGPT liegt Free bei etwa 10 Nachrichten pro 5 Stunden, geplante Aufgaben gibt es ab dem Go-Plan für 7,99 Euro im Monat.

Was ist der ChatGPT Agent-Modus?

Der Agent-Modus ist die Betriebsart, in der ChatGPT eine Aufgabe über mehrere Schritte selbst abarbeitet, dabei im Netz recherchiert, Dateien anfasst und angebundene Konten nutzt. Du beschreibst die Aufgabe einmal komplett und bekommst das Ergebnis. An heiklen Stellen hält der Modus an und fragt nach. Für den Zeitplan gibt es geplante Aufgaben: 3 im Go-Plan für 7,99 Euro, 5 im Plus-Plan für 22,99 Euro im Monat, Stand September 2026.

Was sind Claude Agents?

Claude Agents ist kein einzelner Menüpunkt, es ist die Kombination aus Skills, Projekten, Memory, Verbindungen zu anderen Programmen und geplanten Aufträgen. Der Kern ist ein Skill: ein Ordner mit einer Datei SKILL.md, den Claude nur dann lädt, wenn die Aufgabe zur Beschreibung passt. Skills laufen in allen Plänen von Free bis Enterprise, Voraussetzung ist die aktivierte Code-Ausführung.

Brauche ich Programmierkenntnisse für einen KI-Agenten?

Nein. Ein einfacher Agent ist eine Markdown-Datei mit einem Namen, einer Beschreibung und dem Ablauf in normaler Sprache. In Claude Cowork installierst du ihn per Drag-and-drop der .skill-Datei und einem Klick, ohne Terminal. So lief auch unsere erste Masterclass am 23.04.2026 zu Landing Pages mit Claude Cowork für 39 Euro: Datei herunterladen, ins Fenster ziehen, speichern, loslegen.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?

Ein Chatbot antwortet auf eine Frage und hört dann auf, ein Agent nimmt einen Auftrag an und arbeitet ihn ab, bis ein Ergebnis dasteht. Dazwischen liegt der gespeicherte Auftrag, bei Claude Skill genannt: eine Anweisung, die die KI sich selbst holt, wenn die Aufgabe auftaucht. Erst wenn Werkzeuge, Wissen und ein Auslöser dazukommen, wird daraus ein Agent.

Welche Aufgaben kann ein KI-Agent übernehmen?

Alles mit klarem Anfang, klarem Ende und gleichbleibendem Ergebnis. Aus unserem Alltag: aus einem Meeting eine Aufgabenliste mit Verantwortlichen und Terminen machen, aus einem Verkaufsgespräch einen CRM-Eintrag schreiben, am Ende der Arbeitssitzung das Tagesprotokoll anlegen, einen Artikel-Entwurf gegen eine Liste verbotener Formulierungen prüfen. Nicht geeignet sind Aufgaben ohne festen Ablauf und alles, was ohne Freigabe nach außen geht.

Welcher Agent bei uns diese Woche dazugekommen ist

Die Aufträge in unserem Vault sind nie fertig, jede Woche kommt einer dazu oder einer wird umgeschrieben, weil ein echter Fall gezeigt hat, was in der Anweisung fehlte. Im KI Hub liegen genau diese Dateien mit der jeweils aktuellen Fassung, dazu die Notiz, was zuletzt geändert wurde und warum. Im Newsletter steht, welcher Agent gerade dazugekommen ist und was er im Alltag verändert hat. Wer mit Agenten anfängt, fängt am besten mit einem an, den jemand anderes schon 3 Wochen im Einsatz hat.