Um KI-Agenten zu erstellen, beginnen Sie mit einem Job, nicht mit einem Framework. Definieren Sie, was der Benutzer dem Agenten gibt, welche Arbeit er leisten muss und wie ein gutes Ergebnis aussieht. Fügen Sie dann die Tools, den Kontext, die Prüfungen und die Schleife hinzu, die zur zuverlässigen Erledigung dieser Aufgabe erforderlich sind.
Dadurch wird ein häufiger Fehler vermieden: der Aufbau eines ausgefeilten Agentensystems, bevor die eigentliche Aufgabe klar ist.
Dieser Leitfaden richtet sich an Entwickler, Betreiber und Domänenexperten, die einen wiederholbaren Workflow in einen funktionierenden KI-Agenten umwandeln möchten, ohne die erste Version zu überlasten.
TL;DR
- Beginnen Sie mit einer engen Aufgabe und einer klaren Ausgabe.
- Schreiben Sie den Workflow, bevor Sie Tools oder ein Framework auswählen.
- Geben Sie dem Agenten nur die Werkzeuge, die er benötigt.
- Fügen Sie Speicher, Leitplanken und mehrere Agenten nur dann hinzu, wenn die Aufgabe dies erfordert.
- Testen Sie mit realen, chaotischen Eingaben – nicht nur mit dem Beispiel, das Sie erstellt haben.
- Wenn der größte Teil des Werts im Workflow selbst liegt, kann eine KI-Fähigkeit eine einfachere Möglichkeit sein, ihn zu verpacken und zu versenden.
Inhalt
- [Was macht eigentlich einen KI-Agenten aus?](#was-tatsächlich-einen-KI-Agenten ausmacht)
- So erstellen Sie KI-Agenten: der 8-Schritte-Prozess
- Wenn eine KI-Fähigkeit ausreicht
- Wie man den Agenten für andere Leute nutzbar macht
- [Häufig gestellte Fragen](#häufig gestellte Fragen)
- Erstellen Sie zuerst den Job
Was macht eigentlich einen KI-Agenten aus?
Ein KI-Agent ist ein Modell, das entscheiden kann, was als nächstes zu tun ist, Tools verwenden, das Ergebnis beobachten und so lange fortfahren kann, bis ein Ziel erreicht ist oder menschliche Eingaben erforderlich sind.
Das unterscheidet sich von einer normalen Chatbot-Antwort. Ein Chatbot kann erklären, wie eine Website überprüft wird. Ein Agent kann die Website inspizieren, einen Browser oder ein Testtool verwenden, Beweise sammeln und einen fertigen Bericht zurücksenden.
Die genaue Architektur variiert. Das OpenAI Agents SDK beschreibt Agenten als Modelle, die mit Anweisungen und Tools ausgestattet sind, mit optionalen Leitplanken, Übergaben, Sitzungen und Ablaufverfolgung. Anthropic macht eine sinnvolle Unterscheidung zwischen Workflows, bei denen der Code den Pfad steuert, und Agenten, bei denen das Modell mehr Freiheit hat, zu entscheiden, wie die Aufgabe erledigt werden soll.
Die praktische Erkenntnis ist einfach: Nutzen Sie die geringste Autonomie, die der Job erfordert. Für vorhersehbare Arbeiten ist ein fester Arbeitsablauf oft besser. Ein Agent ist dann nützlich, wenn der Pfad nicht im Voraus vollständig fest codiert werden kann.
So erstellen Sie KI-Agenten: der 8-Schritte-Prozess
1. Beginnen Sie mit einem Job
Vermeiden Sie Ziele wie:
Bauen Sie einen Marketingagenten auf.
Es gibt keine offensichtliche Ziellinie. Es könnte recherchieren, Anzeigen schreiben, Analysen analysieren, Kampagnen planen oder alles schlecht machen.
Ein besserer Ausgangspunkt ist:
Überprüfen Sie eine Zielseite und geben Sie die fünf Conversion-Probleme mit der höchsten Priorität mit Belegen und Lösungsvorschlägen zurück.
Jetzt hat der Job Grenzen.
Bevor Sie co schreibende, beantworte drei Fragen:
Was gehört hinein? Eine URL, eine Kurzbeschreibung, eine Datei, ein Repository, eine Tabelle oder eine Nachricht.
Welche Arbeit passiert? Die Schritte, die der Agent unternehmen sollte.
Was kommt heraus? Ein Bericht, eine bearbeitete Datei, eine Codeänderung, eine Präsentation, eine Auswahlliste oder ein anderes Ergebnis.
Wenn diese drei Dinge unklar sind, ist der Agent wahrscheinlich immer noch zu weit gefasst.
2. Schreiben Sie den Workflow vor der Eingabeaufforderung
Schreiben Sie auf, wie ein fähiger Mensch die Arbeit erledigen würde.
Für einen konkurrierenden Forschungsagenten könnte das sein:
- Verstehen Sie das Unternehmen und den Markt.
- Identifizieren Sie die relevanten Wettbewerber.
- Überprüfen Sie genehmigte öffentliche Quellen.
- Vergleichen Sie Produkte, Preise, Positionierung und aktuelle Änderungen.
- Überprüfen Sie wichtige Behauptungen.
- Erstellen Sie einen strukturierten Bericht.
Dadurch erfahren Sie, wo das Modell beurteilt werden muss, wo normaler Code besser ist und wo der Agent für menschliche Eingaben anhalten sollte. Es gibt Ihnen auch etwas Konkretes, das Sie später testen können.
3. Fügen Sie nur die Werkzeuge hinzu, die für den Job erforderlich sind
Mithilfe von Tools kann ein Agent vom Reden über die Arbeit zur eigentlichen Ausführung übergehen.
Ein Rechercheagent benötigt möglicherweise eine Websuche und die Erstellung von Dateien. Ein Codierungsagent benötigt möglicherweise Repository-Zugriff, Shell-Befehle, Tests und Dateibearbeitung. Ein Dokumentagent benötigt möglicherweise eine Dateianalyse und eine Möglichkeit, PDFs, Tabellenkalkulationen oder Folien zu erstellen.
Die OpenAI Agents SDK-Tools umfassen derzeit gehostete Websuche, Dateisuche, Codeausführung, Bildgenerierung, MCP-Tools, lokale Laufzeittools und benutzerdefinierte Python-Funktionen.
Mehr Tools sind nicht automatisch besser. Jedes Tool fügt eine weitere Entscheidung und einen weiteren Fehlerpunkt hinzu. Beginnen Sie mit dem kleinsten Toolset, mit dem Sie die Aufgabe erledigen können.
4. Entscheiden Sie, welchen Kontext der Agent benötigt
Agenten mit langer Laufzeit sammeln viele Informationen: Nachrichten, Tool-Ergebnisse, Dateien, Suchergebnisse, Pläne und frühere Entscheidungen.
Sie brauchen nicht alles auf Schritt und Tritt.
Geben Sie dem Agenten den Kontext, der ihm bei der nächsten Entscheidung hilft, und halten Sie den Rest nur bei Bedarf verfügbar. Anthropic nennt dies Context Engineering: Verwaltung des gesamten Satzes an Informationen, die dem Modell zur Verfügung stehen, und nicht nur das Schreiben einer besseren Eingabeaufforderung.
Speicher sollte ein echtes Problem lösen. Wenn die Aufgabe in einer Sitzung endet, benötigen Sie möglicherweise keinen persistenten Speicher. Wenn der Agent tage- oder projektübergreifend arbeitet, können gespeicherte Einstellungen oder der Projektstatus von Bedeutung sein.
5. Definieren Sie die Ausgabe und die Prüfungen
„Geben Sie dem Benutzer eine hilfreiche Antwort“ ist eine schwache Ziellinie.
Eine Website-Rezension könnte immer Folgendes ergeben:
| Feld | Beispiel |
|---|---|
| Problem | CTA ist auf Mobilgeräten schwer zu finden |
| Beweise | CTA erscheint unter zwei Vollbildschirmen mit Inhalt |
| Priorität | Hoch |
| Vorgeschlagene Lösung | Verschieben Sie die primäre Aktion in das erste Ansichtsfenster |
Ein Forschungsagent benötigt möglicherweise Quellenlinks für wichtige Behauptungen. Eine CoDer Ding-Agent führt möglicherweise Tests aus, nachdem er Änderungen vorgenommen hat. Ein Agent für Sicherheitsfragebögen markiert möglicherweise Antworten, die von den bereitgestellten Dokumenten nicht unterstützt werden.
Hier gehören Leitplanken hin. Das aktuelle SDK von OpenAI unterstützt Eingabe-, Ausgabe- und Tool-Leitlinien für die Validierung rund um Agentenausführungen und Toolaufrufe.
Aktionen wie das Löschen von Daten, das Senden externer Nachrichten, das Veröffentlichen von Inhalten oder das Ändern von Produktionssystemen sollten normalerweise einen menschlichen Kontrollpunkt haben, es sei denn, die Umgebung wird streng kontrolliert.
6. Erstellen Sie die kleinste funktionierende Version
Für Version eins benötigen Sie keine Multiagentenarchitektur.
Hier ist ein kleines Python-Beispiel mit dem OpenAI Agents SDK und seinem gehosteten Websuchtool:
„Python Asynchron importieren Von Agenten importieren Agent, Runner, WebSearchTool
Agent = Agent( name="Konkurrenzforscher", Anweisungen=""" Recherchieren Sie die vom Benutzer genannten Konkurrenten. Vergleichen Sie Produkte, Preise, Positionierung und aktuelle öffentliche Updates. Geben Sie bei Tatsachenbehauptungen die Quelle an. Senden Sie einen kurzen strukturierten Bericht zurück. „““, tools=[WebSearchTool()], )
async def main(): Ergebnis = Warten auf Runner.run( Agent, „Vergleichen Sie Linear, Jira und Asana für ein 20-köpfiges Produktteam.“ ) print(result.final_output)
if name == "main": asyncio.run(main()) „
Installieren Sie das SDK mit:
„Bash pip openai-agents installieren „
Sie müssen außerdem einen OpenAI-API-Schlüssel konfigurieren. Von dort aus können Sie Leitplanken, Sitzungen oder weitere Tools nur dann hinzufügen, wenn der Workflow sie benötigt.
Sie können das gleiche Muster mit anderen Frameworks erstellen – oder die Schleife selbst schreiben. Das Framework ist weniger wichtig als die Frage, ob der Agent die Aufgabe zuverlässig erledigen kann.
7. Testen Sie die hässlichen Fälle
Ihre erste Demo wird wahrscheinlich funktionieren. Das sagt dir nicht viel.
Probieren Sie die Eingaben aus, die die Leute tatsächlich senden:
- Eine vage Zusammenfassung
- Eine fehlende Datei
- Widersprüchliche Anweisungen
- Ein sehr großes Dokument – Eine Quelle, auf die der Agent nicht zugreifen kann – Ein Tool, das einen Fehler zurückgibt
- Eine Anfrage außerhalb des vorgesehenen Umfangs
Überprüfen Sie dann den gesamten Lauf, nicht nur die endgültige Antwort. Hat der Makler das richtige Werkzeug gewählt? Funktionierte es weiter, nachdem genügend Informationen vorhanden waren? Wurden fehlende Details ergänzt? Hat es zum richtigen Zeitpunkt aufgehört?
Anthropics Leitfaden zur [Bewertung von KI-Agenten] aus dem Jahr 2026 (https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents) empfiehlt die Verwendung von Bewertungen, um Fehler sichtbar zu machen, bevor sie in die Produktion gelangen. Das SDK von OpenAI umfasst auch die Verfolgung von Modelldrehungen, Werkzeugaufrufen, Leitplanken und Übergaben.
Behalten Sie einen kleinen Satz realer Aufgaben bei und führen Sie sie jedes Mal erneut aus, wenn Sie die Eingabeaufforderung, die Tools oder das Modell ändern.
8. Fügen Sie nur dann weitere Agenten hinzu, wenn einer nicht ausreicht
Multi-Agenten-Systeme sind dann sinnvoll, wenn verschiedene Teile der Arbeit tatsächlich unterschiedliche Tools, Kontexte oder Anweisungen benötigen.
Ein Forschungssystem könnte einen Agenten zum Sammeln verwendenäh Quellen, ein weiterer für die Beweisprüfung und ein dritter für das Verfassen des Berichts. Ein Supportsystem kann Abrechnungs- und technische Fragen an verschiedene Spezialisten weiterleiten.
Aber die Aufteilung eines einfachen Auftrags auf mehrere Agenten verursacht in der Regel zusätzliche Kosten und führt zu weiteren Fehlern im Arbeitsablauf.
Anthropics Building Effective Agents empfiehlt, mit einfachen, zusammensetzbaren Mustern zu beginnen und Komplexität nur dann hinzuzufügen, wenn dies das Ergebnis verbessert.
Wenn ein Agent die Arbeit gut erledigen kann, behalten Sie einen Agenten.
Wenn eine KI-Fähigkeit ausreicht
Nicht jeder nützliche Agent benötigt eine eigene Anwendung.
Manchmal ist der Arbeitsablauf selbst der wertvolle Teil: die Checkliste, Anweisungen, Skripte, Referenzen, Beispiele und Ausgabeformate, die einen Generalagenten in einem Job gut machen.
Hier kann eine KI-Fähigkeit nützlich sein.
Anthropic beschreibt Agent Skills als Ordner, die Anweisungen, Skripte und Ressourcen packen, damit ein Agent Fachwissen laden kann, wenn eine Aufgabe es erfordert. Ein einfacher Skill könnte so aussehen:
„Text Website-Rezension/ ├── SKILL.md ├── Referenzen/ │ └── review-checklist.md ├── Skripte/ │ └──analysate-page.py └── Vermögenswerte/ └── report-template.html „
Die „SKILL.md“ erklärt, wann der Skill verwendet werden soll und wie die Arbeit erledigt werden soll. Unterstützende Dateien können detaillierte Referenzen, deterministische Skripte, Vorlagen oder Assets enthalten, die nicht in den Hauptanweisungen enthalten sein müssen.
Dies funktioniert gut, wenn Sie bereits über einen wiederholbaren professionellen Prozess verfügen und diesen wiederverwendbar machen möchten, ohne zuerst eine separate Benutzeroberfläche und ein separates Backend zu erstellen.
Wie man den Agenten für andere Menschen nutzbar macht
Ein funktionierender Agent auf Ihrem Laptop ist noch kein Produkt.
Wenn Sie Ihre eigene App erstellen, müssen Sie noch über die Schnittstelle, Authentifizierung, Hosting, Abrechnung, Benutzerisolation, Protokolle und darüber nachdenken, wie die Leute das Ergebnis erhalten.
Eine andere Möglichkeit besteht darin, den Workflow als Skill zu verpacken und über einen vorhandenen Agenten-Marktplatz zu veröffentlichen.
Auf Capafy kann ein Skill mit seiner eigenen Agentenkarte zu einem Skill-basierten Agenten werden. Herausgeber können Benutzern erlauben, den Skill online auszuführen, während die zugrunde liegenden Eingabeaufforderungen, Skripte und Arbeitsabläufe privat bleiben, oder den vollständigen Skill als Download anbieten.
Wenn Sie bereits über einen Skill in Claude Code, Codex, OpenClaw oder Hermes verfügen, installieren Sie den Capafy Publisher Skill:
„Text Installieren Sie https://capafy.ai/install-publisher-skill.md „
Erstellen Sie zunächst den nützlichen Workflow. Die Verteilung erfolgt, nachdem der Agent ein Ergebnis erzielen kann, das die Leute tatsächlich erwartet habennt.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der einfachste Weg, einen KI-Agenten zu erstellen?
Der einfachste Weg, einen KI-Agenten zu erstellen, besteht darin, mit einer kleinen Aufgabe zu beginnen, den Workflow im Klartext zu schreiben und dem Modell nur die Tools zur Verfügung zu stellen, die es zum Abschließen benötigt. Erstellen Sie zunächst eine Single-Agent-Version. Fügen Sie Speicher, Leitplanken und weitere Agenten erst hinzu, wenn echte Tests zeigen, dass sie notwendig sind.
Muss ich Python beherrschen, um KI-Agenten zu erstellen?
Nein. Python ist für codebasierte Agenten üblich, da es von vielen Agenten-SDKs und -Beispielen gut unterstützt wird. Die Kernarbeit besteht jedoch darin, den Job, den Workflow, die Tools und die Ausgabe zu definieren. Sie können auch wiederverwendbare KI-Fähigkeiten erstellen oder visuelle Agenten-Builder verwenden, wenn diese zu der von Ihnen benötigten Aufgabe und Laufzeit passen.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem KI-Skill?
Ein KI-Agent ist das System, das die Arbeit erledigt: Er erhält ein Ziel, nutzt Tools, trifft Entscheidungen und gibt ein Ergebnis zurück. Ein KI-Skill ist ein wiederverwendbares Paket aus Anweisungen, Skripten und Ressourcen, das einem Agenten einen speziellen Arbeitsablauf bietet. Ein Agent kann verschiedene Fähigkeiten für verschiedene Aufgaben laden.
Sollte ich einen KI-Agenten oder ein Multiagentensystem aufbauen?
Beginnen Sie mit einem Agenten. Ein Multi-Agenten-System ist sinnvoll, wenn einzelne Teile der Aufgabe unterschiedliche Tools, Kontexte, Berechtigungen oder Fachanweisungen erfordern. Wenn ein Agent den Workflow zuverlässig abschließen kann, verursacht die Aufteilung auf mehrere Agenten in der Regel zusätzliche Kosten und Debugging-Aufwand, ohne das Ergebnis zu verbessern.
Erstellen Sie zuerst den Job
Die beste Antwort auf die Frage wie man KI-Agenten erstellt ist nicht „ein Framework auswählen“.
Wählen Sie einen Job. Machen Sie die Ein- und Ausgabe klar. Schreiben Sie den Workflow. Fügen Sie die Tools hinzu, die der Job tatsächlich benötigt, und testen Sie den Agent dann anhand realer Eingaben, bis Sie dem Ergebnis vertrauen können.
Entscheiden Sie erst dann, ob Sie persistenten Speicher, mehr Autonomie, mehrere Agenten oder eine vollständige Anwendung darum herum benötigen.
Wenn der Workflow selbst der wertvolle Teil ist, verpacken Sie ihn als Skill und versenden Sie ihn zuerst.
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Quellen: OpenAI Agents SDK · OpenAI Agents SDK: Tools · Anthropic: Building Effective Agents · Anthropic: Entmystifizierende Bewertungen für KI-Agenten · Anthropic: Agent Skills · Capafy
