Was ist ein AI-Agent? (Definition, komponenten und wie man sie benutzt)

Als ich anfing, mich mit KI zu beschäftigen, hörte ich immer wieder den Begriff “ Agent“, aber niemand schien zu erklären, was er eigentlich bedeutet. Er war überall.

Auf Produktseiten, in Pitch Decks, in Demoanrufen. „Wir verwenden Agenten für dies“, „unsere Agenten können das“, und doch… keine wirkliche Erklärung, was ein Agent eigentlich ist.

Also begann ich zu recherchieren.

Warum der Aufschwung? Weil sie nicht nur Chatbots sind, sondern auch die Art und Weise verändern, wie Unternehmen arbeiten, automatisieren und skalieren.

Dieser Artikel ist der Leitfaden, den ich mir gewünscht hätte, als ich anfing: eine klare Aufschlüsselung dessen, was KI-Agenten eigentlich sind, was sie von anderen Chatbots unterscheidet und wie sie hinter den Kulissen funktionieren. Außerdem zeige ich Ihnen, wie wir bei FuseBase einen benutzerdefinierten KI-Agenten verwenden, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, das Onboarding zu optimieren und das Erlebnis für unsere Benutzer zu verbessern.

„Ich habe die sicheren, gebrandeten Portale, die Sie bereits lieben, genommen und sie mit immer aktiven KI-Agenten ausgestattet, die in Ihrem FuseBase-Arbeitsbereich, in jedem Kundenportal, in einer blitzschnellen Browsererweiterung und in unserem Automatisierungs-Hub im Zapier-Stil leben.“ – Pavel Sher, FuseBase-CEO

Am Ende sollten Sie ein solides Verständnis davon haben, wie KI-Agenten funktionieren und, was noch wichtiger ist, wie Sie darüber nachdenken können, sie in Ihrem eigenen Produkt oder Workflow einzusetzen.

Was ist ein KI-Agent? (KI-Agent Definition)

Stellen Sie sich das so vor: Wenn ChatGPT ein wirklich intelligenter Assistent ist, den Sie manuell anweisen müssen, dann ist ein KI-Agent ein Assistent, der bereits weiß, was Sie wollen, und sich einfach an die Arbeit macht. Er wartet nicht darauf, dass Sie ihn fragen. Er beobachtet, plant und führt aus (von sich aus).

Aber nicht alle Agenten sind gleich aufgebaut. Die meisten bestehen aus ein paar Schlüsselkomponenten:

• Einem Gehirn (normalerweise ein großes Sprachmodell): Dies macht den Agenten „intelligent“ Er kann Sprache interpretieren, Probleme durchdenken und Entscheidungen treffen.
• Gedächtnis: Agenten müssen sich an vergangene Interaktionen oder Schritte in einem Arbeitsablauf erinnern, um auf dem richtigen Weg zu bleiben.
• Ein Werkzeugsatz: Dies sind die Aktionen, die der Agent ausführen darf, wie das Senden von E-Mails, das Abrufen von Dateien, das Aktualisieren von Datensätzen oder das Auslösen von Automatisierungen.
• Ein Ziel oder eine Zielsetzung: Sie sagen ihm, was er erreichen soll, und er findet heraus, wie.

Wenn Sie Tools wie AutoGPT verwendet haben, haben Sie dies in Aktion gesehen, wenn auch auf eine eher experimentelle (und manchmal chaotische) Weise. Modernere Agenten-Frameworks sind viel zielgerichteter, stabiler und in Produktionsumgebungen nützlich.

Kurz gesagt: KI-Agenten sind nicht nur dazu da, um zu reagieren, sondern um zu handeln.

KI-Agenten vs. andere Tools: Hauptunterschiede

	Was ist das?	Wie sie sich von AI-Agenten unterscheiden
Agentische KI	Systeme, die Ziele verfolgen und Entscheidungen treffen können (KI-Agenten sind eine Implementierung dieser Art).	Agentische KI ist eine Kategorie. KI-Agenten sind eine praktische Anwendung dieser Kategorie.
LLM (Großes Sprachmodell)	Eine leistungsstarke Sprachmaschine wie GPT-4 oder Claude.	LLMs treiben KI-Agenten an, aber sie agieren nicht von selbst. Agenten fügen Speicher, Ziele, Werkzeuge und Argumentationsebenen hinzu.
Arbeitsabläufe	Vordefinierte Schritt-für-Schritt-Prozesse (manuell oder automatisiert).	Agenten können Workflows dynamisch auf der Grundlage neuer Eingaben auslösen und ändern.
Gen AI (Generative KI)	KI, die Inhalte erstellt (Text, Bilder, Code usw.)	Agenten können Gen-KI nutzen, aber sie handeln, planen und interagieren auch mit Systemen und Menschen.
Chatbots	Beantworten Fragen mit Hilfe vorgegebener Abläufe oder Skripte.	Agenten können mehr als nur Gespräche führen, sie können denken, handeln und Folgeaktionen auslösen.
ChatGPT	Ein spezielles LLM, das von OpenAI entwickelt wurde.	GPT kann das Gehirn eines Agenten antreiben, aber es braucht einen „Körper“ (Werkzeuge, Gedächtnis, Planung), um ein Agent zu werden.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	Eine Methode zur Verbesserung von LLM-Reaktionen mit externen Daten.	RAG kann Teil des Werkzeugsatzes eines Agenten sein, ist aber selbst kein Agent.

Was macht ein KI-Agent eigentlich?

Stellen Sie sich einen KI-Agenten als den Kollegen vor, der nie schläft, nie vergisst und nie sagt: „Das ist nicht mein Job.“

Auf einer hohen Ebene ist ein KI-Agent:

• Er nimmt wahr, was vor sich geht (Eingaben wie Benutzeraufforderungen, Dateien, Daten, CRM-Änderungen usw.)
• Entscheidet, was als Nächstes zu tun ist (basierend auf Zielen, verfügbaren Tools, Kontext und Logik)
• Handelt , indem es Workflows auslöst, Inhalte erzeugt, nach Daten sucht oder mit Menschen zusammenarbeitet

Aber das ist immer noch abstrakt. Machen wir es praktisch. Hier sehen Sie, was KI-Agenten in modernen Teams tatsächlich tun:

Aufgabentyp	Was der Agent tut
Vertrieb	Recherchiert Kunden, entwirft personalisierte Ansprache, aktualisiert CRM, kennzeichnet Geschäftsrisiken
Marketing	Generiert Blogbeiträge, fasst Kundeneinblicke zusammen, erstellt Kampagnen-Briefe
Kundenerfolg	Erstellt Onboarding-Pläne, beantwortet Kundenfragen im Portal, bereitet QBRs vor
Interne Abteilungen	Entwirft SOPs, leitet Genehmigungen weiter, versendet Follow-up-E-Mails von Meetings
Produkt und Technik	Verfasst Dokumentationen, fasst Fehlerberichte zusammen, schlägt Verbesserungen für Sprints vor

Anders als ein herkömmlicher Chatbot oder ein GenAI-Tool wartet ein Agent nicht nur auf Anweisungen, sondern kann Daten überwachen, die Initiative ergreifen und Aufgaben in verschiedenen Tools und Bereichen ausführen.

Das ist der Unterschied zwischen der Aufforderung an ChatGPT, „einen Blogbeitrag zu schreiben“, und einem KI-Teamkollegen, der:

• Bemerkt, dass Ihr Produkt eingeführt wurde
• Die Produktseite aufruft
• Schreibt einen Beitragsentwurf
• Ihn an Ihr CMS weiterleitet
• Das Marketing in Slack benachrichtigt

Das ist es, was AI-Agenten tun.

Wie wir AI-Agenten bei FuseBase verwenden

„Als wir mit der Entwicklung von FuseBase begannen, war das Ziel einfach: Teams und Kunden sollten durch gemeinsame Arbeitsbereiche besser zusammenarbeiten können. Aber je mehr wir mit schnelllebigen B2B-Teams gearbeitet haben, desto klarer wurde, dass die Leute nicht nur Portale wollten. Sie wollten Fortschritt.“
–FuseBase-Team

Das war der Zeitpunkt, an dem wir uns fragten: Was wäre, wenn KI die Arbeit vorantreiben könnte, egal wo sie anfängt – Browser, Portal, Dokument oder CRM?

Das ist genau das, was FuseBase Agents tun.

Anstatt ein Dutzend unzusammenhängender Tools zu entwickeln, haben wir ein System von KI-Agenten geschaffen, die in Ihrem gesamten Workflow eingesetzt werden. Sie können sie überall einsetzen:

• In Ihrem Teamarbeitsbereich (interne Tools, Inhalte, CRM-Updates)
• In jedem Kunden- oder Partnerportal (24/7-Support, Pläne für die nächsten Schritte, Auftauchen von Dokumenten)
• In Ihrem Browser über unsere blitzschnelle Erweiterung
• Eingebettet in FuseBase-Seiten zur automatischen Generierung und Aktualisierung von Inhalten
• Innerhalb unseres no-code Automation Hubs, um app-übergreifende Workflows auszulösen

FuseBase-Agenten arbeiten wie zusätzliche Teammitglieder, nur schneller, immer aktiv und bereits auf Ihre Arbeitsabläufe und Ihre Marke geschult. Hier sehen Sie, wie es in Aktion aussieht:

Vertrieb & Forschung

• Der Account Research Agent stellt in Sekundenschnelle Unternehmensdaten, Finanzierungsrunden und aktuelle Nachrichten bereit.
• Lead Finder & Lead Search identifizieren und verifizieren wichtige Kontakte automatisch.
• LinkedIn Agent funktioniert direkt über Ihren Browser – öffnen Sie eine Unternehmensseite, und der Agent übernimmt die Recherche.
• Der Lead Research Agent liefert 5 hochqualifizierte Interessenten, komplett mit Organigrammen und Personalisierungshinweisen.

Interne Arbeitsabläufe & Enablement

• Calendar Assistant findet offene Termine auf der Grundlage Ihrer Echtzeit-Verfügbarkeit.
• Der Meeting Analyst verwandelt Sitzungsprotokolle in Entscheidungen und Aktionspunkte.
• CRM-Update-Agenten entwerfen Nachfassaktionen, Angebote und sogar QBR-Decks.
• Sales Pitch & Outreach Sequence Generators erstellen Nachrichten auf der Grundlage Ihrer Zielgruppen.

Kunden- und Partnerportale

• E-Commerce-Support-Agent beantwortet rund um die Uhr Fragen zu Bestellungen und Rückerstattungen.
• Knowledge Base Builder erstellt umfassende, geprüfte Artikel aus Ihren vorhandenen Materialien.
• How-To Guide Agent schreibt Schritt-für-Schritt-Anleitungen auf der Grundlage von Benutzerrollen und Produktfunktionen.
• Client Q&A Agenten antworten in Echtzeit mit Zusammenfassungen, nächsten Schritten und relevanten Dokumenten.

Kreativität, Inhalt und Strategie

• DerMarketing Strategy Generator erstellt einen Kampagnenplan von Grund auf.
• Der Social Media Post Advisor liefert Ihnen Ideen für Posts, die das Scrollen stoppen.
• Slide Deck Builder entwirft ein komplettes Business Deck mit visuellen Elementen und Übergängen.
• Blog Post Generator, Essay Agent und Translator verarbeiten Inhalte mit Kontext.

Und wir stehen erst am Anfang. Ende Mai 2025 werden wir MCP-Integrationen einführen , sodass Ihre Agenten auch mit Tools wie Salesforce, HubSpot, Notion und anderen arbeiten können.

Die große Idee? Sie brauchen nicht eine KI für das Schreiben, eine andere für die Recherche, eine weitere für die Dokumentation und fünf weitere, die mit Klebeband zusammengehalten werden.
Sie brauchen ein Gehirn mit vielen Körpern. Und genau das haben wir gebaut.

Die 5 Kernkomponenten eines KI-Agenten

Als ich anfing, mit KI-Agenten zu arbeiten, nahm ich an, dass sie einfach nur intelligentere Chatbots wären. Es stellte sich heraus, dass sie aus mehreren Komponenten bestehen , von denen jede etwas Wichtiges tut, damit sich der Agent mehr wie ein Teamkollege als wie ein Werkzeug fühlt.

Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der Schlüsselkomponenten, die hinter jedem FuseBase-Agenten stehen:

1. Ziel (oder Intent)
Jeder Agent beginnt mit einer klaren Aufgabe, wie z. B. dem Schreiben einer Kaltakquise-E-Mail, der Analyse eines Meetings oder der Recherche nach einem Lead. Das ist sein Hauptziel, und alles andere ergibt sich daraus.

2. Gedächtnis und Kontext
Agenten arbeiten am besten, wenn sie nicht bei Null anfangen. Unsere Agenten können auf CRM-Einträge, frühere Konversationen, Markenrichtlinien und andere Arbeitsbereichsdaten zugreifen, damit sie Ihre Sprache sprechen und genau bleiben.

3. Reasoning Engine
Dies ist das KI-„Gehirn“, ein großes Sprachmodell (wie GPT-4) oder eine Mischung aus Modellen, das Eingaben interpretiert, das weitere Vorgehen plant und hilfreiche Ergebnisse erzeugt.

4. Werkzeuge und Aktionen
Agenten beantworten nicht nur Fragen, sie machen auch die Arbeit. Dazu gehören das Erstellen von Dokumenten, das Aktualisieren von Datensätzen, das Starten von Workflows oder das Abrufen der richtigen Datei aus einem Portal. Denken Sie an Aktionen, nicht nur an Text.

5. Schnittstelle
Sie brauchen eine Möglichkeit, den Agenten zu nutzen. Das kann ein Chat innerhalb eines FuseBase-Portals, eine Browser-Erweiterung oder ein eingebettetes Widget sein. Das ist die Art und Weise, wie Sie (oder Ihre Kunden) mit der KI interagieren.

„Als ich diese Komponenten erst einmal verstanden hatte, verstand ich die Idee des „Einsatzes eines Agenten“ endlich. Man schaltet nicht einfach einen Bot ein, sondern weist ihm eine Rolle zu, gibt ihm Tools und setzt ihn an der richtigen Stelle ein.“ – Pavel Sher, FuseBase-CEO

Warum FuseBase-Agenten anders sind

Als ich mich zum ersten Mal mit anderen „KI-Tools“ beschäftigte, stieß ich immer wieder auf das Gleiche:

• Ein Chatbot hier.
• Ein Browser-Plugin dort drüben.
• Irgendein Doc-Assistent, der irgendwie funktioniert… bis man die Tabs wechselt.
• Und lassen Sie mich gar nicht erst mit den Skripten und Zaps anfangen, die im Hintergrund zusammengeschustert wurden.

Ich hatte das Gefühl, mit zehn halbwegs intelligenten Tools zu jonglieren, die nicht miteinander kommunizierten oder, schlimmer noch, die eigentliche Arbeit, die ich erledigen musste, nicht verstanden.

Aus diesem Grund habe ich FuseBase Agents so entwickelt, dass sie sich grundlegend unterscheiden.

Anstelle von isolierten Bots erhalten Sie ein vernetztes System von KI-Agenten, die sich alle ein Gehirn teilen, auf Ihre Arbeitsabläufe trainiert sind und überall dort eingesetzt werden, wo Arbeit anfällt.

Das ist der Unterschied zwischen ihnen:

1. Integriert in Ihre eigentliche Arbeit

FuseBase-Agenten befinden sich nicht in einer Sandbox. Sie leben in Ihren Arbeitsbereichen, in Ihren Kundenportalen, auf Ihren Webseiten und direkt in Ihrem Browser.

2. Sicher, markenorientiert und berechtigungsorientiert

Jeder Agent befolgt die Datenregeln für Ihren Arbeitsbereich. Er zeigt dem falschen Kunden nicht das falsche Dokument an oder spuckt generischen Support aus. Er weiß, wer fragt, worauf er zugreifen kann und wie er sich in Ihrem Tonfall ausdrücken muss.

3. Ein Agent, viele Rollen

Sie erstellen einmal einen Agenten, z. B. einen „Vertriebsassistenten“ Dann können Sie ihn verwenden, um:

→ Ihre Vertriebsmitarbeiter in ihrem Arbeitsbereich coachen
→ Leads in Ihrem Vertriebsportal bewerten
→ Kontaktaufnahmen über LinkedIn generieren
→ automatisch über den Automation Hub nachfassen
→ und relevante Dokumente in Ihrem Kundenportal anzuzeigen

4. Automatisierungen, kein Babysitting

Wir haben auch einen Automatisierungs-Hub ohne Code entwickelt, über den Agenten Aktionen auslösen, Genehmigungen weiterleiten, Datensätze aktualisieren und mit Tools wie Zapier (und bald auch mit direkten MCP-Integrationen) zusammenarbeiten können. Betrachten Sie es als Ihren Workflow-Autopiloten, der von Agenten gesteuert wird.

Vier Anwendungsfälle, die Sie heute starten können

1. Vertriebs- & Kunden-Erfolgs-Assistent (Browser-Portale)
Entwirft personalisierte Anschreiben, schlägt nächste Schritte vor und bearbeitet FAQs auf Autopilot.

2. LinkedIn Scraper (Browser)
Analysiert Profile und Unternehmen, extrahiert Kontakte und überträgt Erkenntnisse in Ihr CRM.

3. Abteilungsspezifische Agenten für Portale
Richten Sie einen Finanz-, Marketing- oder Support-Agenten ein, jeder mit seinen eigenen SOPs, Daten und Workflows.

4. Aufgabenspezifische Agenten
Rechnungsvalidierung, Verteilungs-Checklisten-Läufer, Erneuerungs-Risiko-Detektor, der genau auf Ihren Prozess zugeschnitten ist.

Was kommt als Nächstes?

Wir fangen gerade erst an.

Bis Ende Mai werden wir MCP-Integrationen für Agenten einführen , d. h. Ihre Agenten werden bald in der Lage sein, Daten aus Ihren wichtigsten Systemen abzurufen und an diese weiterzuleiten: CRMs, Support-Tools, Analyseplattformen und mehr. Stellen Sie sich einen Agenten vor, der nicht nur ein Angebot entwirft, sondern es auch mit Salesforce synchronisiert, Ihr Slack anpingt und automatisch ein Follow-up terminiert.

„Wir erweitern auch die Vorlagen für Agenten und die Schulungstools, sodass Sie Ihre eigenen Agenten erstellen können, ohne dass Sie sich mit der Technik auseinandersetzen müssen. Passen Sie den Ton an, definieren Sie Grenzen und verbinden Sie Aktionen mit null Code.“ – FuseBase-Team

FuseBase wird zum Betriebssystem für KI-Agenten für Ihre internen Abläufe und Kundenerlebnisse. Ein Gehirn, das überall eingesetzt wird.