KI-Agenten und MCP
Agenten, die mit Ihren Systemen arbeiten, in klaren Grenzen
KI-Agenten erledigen Aufgaben selbstständig: Sie planen, nutzen Werkzeuge und prüfen ihr Ergebnis. Das Model Context Protocol verbindet sie mit Ihren Systemen. Diese Seite erklärt Aufbau, Anbindung, Rechte, Freigaben und Messung und zeigt, wie ein Agent Schritt für Schritt entsteht.
Warum sind Agenten der nächste Schritt nach dem Assistenten?
Weil sie Aufgaben erledigen, statt nur Fragen zu beantworten. Ein Assistent hilft beim Formulieren und Nachschlagen. Ein Agent nimmt eine Aufgabe entgegen, plant die Schritte, holt sich die nötigen Informationen aus Ihren Systemen und liefert ein fertiges Ergebnis zur Freigabe.
Zwei Entwicklungen machen das heute praxistauglich. Die Modelle planen zuverlässig über viele Schritte, und mit dem Model Context Protocol gibt es einen offenen Standard, der Agenten einheitlich mit Werkzeugen und Daten verbindet. Die großen Anbieter unterstützen ihn gemeinsam.
Diese Seite führt durch das Thema: was ein Agent ist, woraus er besteht, welche Aufgaben zu ihm passen, was MCP leistet, wie eigene Systeme angebunden werden, welche Rechte und Freigaben gelten, wie Agenten geschützt und gemessen werden und in welchen Schritten ein Vorhaben entsteht.
- Was ein KI-Agent ist
- Woraus ein Agent besteht
- Welche Aufgaben zu Agenten passen
- Was MCP ist
- Wie eigene Systeme angebunden werden
- Welche Rechte ein Agent bekommt
- Wo ein Mensch freigibt
- Wie Agenten geschützt werden
- Wann mehrere Agenten sinnvoll sind
- Fertige oder eigene Agenten
- Wie ein Agent gemessen wird
- In welchen Schritten es entsteht
Was ist ein KI-Agent, und was unterscheidet ihn vom Assistenten?
Drei Arbeitsweisen und wer jeweils die Schritte bestimmt.
Ein Agent arbeitet auf ein Ziel hin und wählt seine Schritte selbst. Das BSI beschreibt einen KI-Agenten als Software-System, das auf Basis von Eingaben in einem großen Sprachmodell eigenständig Aktionen ausführt. Der Mensch gibt das Ziel und die Regeln vor, der Agent plant den Weg dorthin.
| Arbeitsweise | Was geschieht | Wer die Schritte bestimmt | Passt für |
|---|---|---|---|
| Assistent | Antwortet auf eine Frage und wartet auf die nächste | Der Mensch, Schritt für Schritt | Texte entwerfen, Fragen klären |
| Workflow mit KI-Schritten | Folgt einem festen Ablauf, KI übernimmt einzelne Schritte | Der Ablauf, vorab festgelegt | Rechnungseingang, Zuordnung von E-Mails |
| Agent | Plant selbst, wählt Werkzeuge und arbeitet bis zum Ziel | Der Agent, innerhalb seiner Regeln | Recherche, Vorbereitung, Aufgaben mit wechselndem Verlauf |
Die drei Arbeitsweisen ergänzen sich. Ein Assistent ist ideal für die schnelle Unterstützung am Arbeitsplatz, ein Workflow für wiederkehrende Vorgänge mit festem Muster, ein Agent für Aufgaben, deren Verlauf sich erst unterwegs ergibt. Wie Workflows aufgebaut werden, beschreibt Baustein 12.
Mit Angeboten wie den Dots von OpenAI sind Agenten im Arbeitsalltag angekommen. Was das für Unternehmen bedeutet, haben wir im Fachbeitrag zu OpenAI Dots eingeordnet.
Ist jeder Chatbot mit Werkzeugen schon ein Agent?
Der Übergang ist fließend. Von einem Agenten spricht man, wenn das System mehrere Schritte selbst plant, Werkzeuge eigenständig auswählt und sein Zwischenergebnis prüft, bevor es weitermacht. Ein Assistent, der auf Zuruf eine einzelne Abfrage ausführt, ist die Vorstufe dazu.
Wie selbstständig arbeitet ein Agent wirklich?
So selbstständig, wie Sie es festlegen. Die Regeln bestimmen, welche Werkzeuge er nutzt, welche Aktionen er allein ausführt und wo er eine Freigabe einholt. Gute Agenten arbeiten lange Strecken allein und melden sich genau an den Stellen, an denen ein Mensch entscheiden soll.
Woraus besteht ein KI-Agent?
Sechs Bauteile, die zusammen einen verlässlichen Agenten ergeben.
Ein Agent ist ein Sprachmodell mit Werkzeugen, Gedächtnis und Regeln. Das Modell denkt, die Werkzeuge handeln, das Gedächtnis hält den Faden, und die Leitplanken sorgen dafür, dass alles im vereinbarten Rahmen bleibt.
| Bauteil | Aufgabe | Worauf es ankommt |
|---|---|---|
| Sprachmodell | Versteht die Aufgabe, plant und formuliert | Die passende Größe für die Aufgabe wählen |
| Anweisung | Beschreibt Rolle, Ziel, Regeln und Ton | Kurz, eindeutig, mit klaren Grenzen |
| Werkzeuge | Geben Zugriff auf Suche, Dateien, Fachsysteme | Nur die Werkzeuge, die die Aufgabe braucht |
| Gedächtnis | Hält Zwischenstände und Vorlieben fest | Festlegen, was gespeichert wird und wie lange |
| Schleife | Planen, handeln, Ergebnis prüfen, weitermachen | Ein klares Ziel und eine Abbruchbedingung |
| Leitplanken | Regeln für Rechte, Freigaben und Protokoll | Vor dem Start festlegen, im Betrieb prüfen |
Die Schleife ist das Herzstück. Der Agent plant einen Schritt, führt ihn mit einem Werkzeug aus, liest das Ergebnis und entscheidet, wie es weitergeht. Dieses Zusammenspiel aus Modell und Werkzeugnutzung macht aus einer Antwort eine erledigte Aufgabe.
Die Leitplanken stehen bewusst als eigenes Bauteil in der Tabelle. Sie sind die Stelle, an der Ihr Unternehmen festlegt, was der Agent darf. Je klarer diese Regeln sind, desto mehr Arbeit kann der Agent selbstständig übernehmen.
Welches Modell braucht ein Agent?
Für Planung über viele Schritte sind die großen Modelle besonders stark. Für klar umrissene Aufgaben mit wenigen Werkzeugen leisten auch mittelgroße Modelle sehr gute Arbeit, bei geringeren Kosten je Aufgabe. Ein Prüfsatz mit echten Aufgaben zeigt, welche Größe für Ihren Fall die beste Balance bietet.
Was merkt sich ein Agent?
Das hängt vom Aufbau ab. Üblich sind ein Arbeitsgedächtnis für die laufende Aufgabe und ein dauerhaftes Gedächtnis für Vorlieben, Regeln und frühere Ergebnisse. Für Unternehmen empfiehlt sich eine klare Festlegung, welche Angaben dauerhaft gespeichert werden und wer sie einsehen kann.
Für welche Aufgaben eignen sich Agenten?
Sechs Aufgabenfelder und wie gut ein Agent jeweils passt.
Agenten sind stark, wo der Weg zum Ergebnis von Fall zu Fall verschieden ist. Mehrere Quellen, wechselnde Schritte, Rückfragen unterwegs: Genau dafür ist die Fähigkeit, selbst zu planen, wertvoll.
| Aufgabenfeld | Was der Agent tut | Eignung |
|---|---|---|
| Recherche und Marktbeobachtung | Quellen sichten, zusammenfassen, mit Beleg ablegen | Hoch, weil der Verlauf je Thema wechselt |
| Angebots- und Ausschreibungsvorbereitung | Unterlagen lesen, Anforderungen herausziehen, Entwurf erstellen | Hoch, mit Freigabe vor dem Versand |
| Rückfragen klären | Fehlende Angaben bei Lieferanten oder Kollegen einholen und nachhalten | Hoch, mit Freigabe für Nachrichten nach außen |
| Auswertungen fortschreiben | Neue Daten einlesen, Auswertung aktualisieren, Auffälligkeiten melden | Hoch, bei klaren Datenquellen |
| Softwareentwicklung | Fehler nachstellen, Änderungen vorschlagen, Tests ausführen | Hoch, mit Prüfung durch Entwickler |
| Feste Abläufe mit hohem Volumen | Rechnungen buchen, Bestellungen übernehmen | Hier passt ein Workflow mit KI-Schritten am besten |
Ein guter erster Einsatz hat drei Merkmale: Die Aufgabe kehrt regelmäßig wieder, das Ergebnis lässt sich leicht prüfen, und die Außenwirkung läuft über eine Freigabe. Recherche mit Quellenangabe und die Vorbereitung von Angeboten erfüllen alle drei und zeigen schnell Wirkung.
Welche Aufgaben sich im Mittelstand besonders rechnen und nach welchen Regeln wir Agenten bauen, steht im Fachbeitrag zu KI-Agenten in der Praxis.
Wie groß sollte die erste Aufgabe sein?
Überschaubar und vollständig. Eine Aufgabe, die ein Mensch heute in einer bis wenigen Stunden erledigt und deren Ergebnis er in Minuten prüfen kann, ist ideal. So entsteht schnell Erfahrung, und der Zeitgewinn ist sofort sichtbar.
Wie beschreibt man eine Aufgabe für einen Agenten?
Wie für eine neue Kollegin: Ziel, Quellen, gewünschtes Ergebnis mit Format, Regeln und ein Beispiel für ein gutes Ergebnis. Je konkreter das Beispiel, desto treffender arbeitet der Agent.
Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
Ein offener Standard, der KI-Anwendungen mit Systemen verbindet.
MCP ist für KI-Anwendungen, was USB-C für Geräte ist. So beschreibt es die offizielle Dokumentation: ein einheitlicher Anschluss, über den KI-Anwendungen mit Datenquellen, Werkzeugen und Abläufen verbunden werden. Das Model Context Protocol wurde im November 2024 von Anthropic vorgestellt und liegt seit dem 9. Dezember 2025 bei der Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation.
| Rolle | Was sie ist | Beispiel |
|---|---|---|
| Host | Die KI-Anwendung, in der gearbeitet wird | ChatGPT, Claude, ein eigener Assistent, eine Entwicklungsumgebung |
| Client | Die Verbindung, die der Host zu einem Server aufbaut | Je angebundenem Server eine Verbindung |
| Server | Stellt Werkzeuge und Daten eines Systems bereit | Ein Server für das CRM, einer für die Dateiablage, einer für das ERP |
Ein MCP-Server stellt drei Arten von Bausteinen bereit:
| Baustein | Was er leistet | Beispiel |
|---|---|---|
| Werkzeuge (Tools) | Aktionen, die das Modell auslösen kann | Kunde suchen, Ticket anlegen, Bestand abfragen |
| Ressourcen (Resources) | Daten, die als Zusammenhang gelesen werden | Dokumente, Datensätze, Protokolle |
| Vorlagen (Prompts) | Vorbereitete Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben | Wochenbericht erstellen, Angebot prüfen |
Der Vorteil für Unternehmen liegt in der Wiederverwendung. Ein System wird einmal über einen MCP-Server angebunden und steht danach jeder KI-Anwendung zur Verfügung, die den Standard unterstützt, darunter ChatGPT, Claude und gängige Entwicklungsumgebungen. Die Gründung der Agentic AI Foundation durch Anthropic, Block und OpenAI, mit Unterstützung von Google, Microsoft und AWS, gibt dem Standard eine neutrale, breite Basis.
Worin unterscheidet sich MCP von einer normalen Schnittstelle?
Eine Schnittstelle ist für Programme gemacht, MCP für Sprachmodelle. Ein MCP-Server beschreibt seine Werkzeuge so, dass ein Modell versteht, wofür sie da sind und welche Angaben sie brauchen. Häufig setzt ein MCP-Server auf einer vorhandenen Schnittstelle auf und macht sie für KI-Anwendungen nutzbar.
Läuft ein MCP-Server lokal oder in der Cloud?
Beides ist möglich. Lokale Server laufen auf dem eigenen Rechner oder im eigenen Netz und eignen sich für Dateien und interne Systeme. Entfernte Server sind über das Netz erreichbar und werden mit einer Anmeldung nach gängigem Standard abgesichert. Für interne Fachsysteme empfiehlt sich meist ein Server im eigenen Netz.
Wie werden eigene Systeme über MCP angebunden?
Vom fertigen Server bis zur eigenen Anbindung für das Fachsystem.
Für viele Systeme gibt es fertige MCP-Server, für eigene Fachsysteme entsteht ein passender in überschaubarer Zeit. Entscheidend ist der Zuschnitt: Ein guter Server bietet genau die Werkzeuge an, die für die Aufgabe gebraucht werden, mit klaren Namen und klaren Rechten.
- Bestand prüfen. Welche Systeme soll der Agent nutzen, und gibt es dafür bereits einen MCP-Server vom Hersteller oder aus der Gemeinschaft?
- Werkzeuge zuschneiden. Lieber fünf klar benannte Werkzeuge wie „Kunde suchen“ und „Angebot anlegen“ als ein allgemeiner Zugriff auf die ganze Datenbank.
- Rechte durchreichen. Der Server arbeitet mit den Rechten des Menschen, für den der Agent handelt, oder mit einem eng zugeschnittenen technischen Zugang.
- Lesen und Schreiben trennen. Lesende Werkzeuge stehen früh bereit, schreibende kommen gezielt dazu und laufen über Freigaben.
- Protokoll einschalten. Jeder Werkzeugaufruf wird mit Zeit, Auftraggeber, Eingabe und Ergebnis festgehalten.
Ein MCP-Server ist damit zugleich Anbindung und Schutzschicht. Er legt fest, was eine KI-Anwendung mit einem System tun kann, unabhängig davon, welches Modell oder welcher Agent gerade angeschlossen ist. Diese Trennung macht einen späteren Modellwechsel einfach.
Woran erkennt man einen vertrauenswürdigen MCP-Server?
An der Herkunft und am Umfang. Server vom Hersteller des Systems oder aus dem eigenen Haus sind die erste Wahl. Bei Servern aus der Gemeinschaft lohnt ein Blick in den Quellcode und in die angeforderten Rechte, bevor sie Zugang zu Unternehmensdaten erhalten.
Können ältere Systeme ohne Schnittstelle angebunden werden?
Ja, über einen Zwischenschritt. Ein MCP-Server kann auf einem Datenbankzugriff, einem Dateiaustausch oder einer Bedienung über die Oberfläche aufsetzen. So werden auch gewachsene Fachsysteme für Agenten nutzbar, ohne dass das System selbst geändert wird.
Welche Rechte bekommt ein Agent?
Vier Grundsätze, die Agenten sicher und nützlich machen.
Ein Agent erhält genau die Rechte, die seine Aufgabe braucht. Dieser Grundsatz steht auch beim BSI an erster Stelle: Berechtigungen bewusst auf notwendige Zugriffe beschränken. Er schützt Ihre Daten und macht das Verhalten des Agenten gut vorhersehbar.
- Eigener technischer Zugang. Der Agent arbeitet mit einem eigenen Konto. So ist im Protokoll jederzeit erkennbar, was vom Agenten stammt.
- Rechte des Auftraggebers. Wo der Agent für eine Person handelt, sieht er, was diese Person sehen darf.
- Lesen und Schreiben getrennt. Schreibrechte werden je Zielsystem und je Aufgabe einzeln vergeben.
- Befristung und Prüfung. Rechte gelten für einen festgelegten Zeitraum und werden zu einem festen Termin bestätigt.
Mit dieser Ordnung lässt sich der Spielraum eines Agenten schrittweise erweitern. Jede neue Berechtigung ist eine bewusste Entscheidung auf Grundlage der bisherigen Ergebnisse. Wie Rechte und Rollen bei KI-Systemen insgesamt aufgebaut werden, beschreibt Baustein 09.
Wie geht ein Agent mit Passwörtern um?
Zugangsdaten gehören in einen geschützten Speicher, auf den das Werkzeug zugreift und der für das Modell selbst verborgen bleibt. Der Agent löst eine Anmeldung aus, ohne das Passwort zu kennen. Viele Plattformen und MCP-Server bringen diese Trennung bereits mit.
Wo gibt ein Mensch frei?
Vier Stufen der Selbstständigkeit, von Lesen bis Außenwirkung.
Je größer die Wirkung einer Aktion, desto näher ist ein Mensch dabei. Lesen und Entwerfen laufen selbstständig. Alles, was nach außen wirkt oder Geld bewegt, erhält eine Freigabe. Das BSI empfiehlt genau das: wichtige Aktionen vor der Ausführung prüfen lassen.
| Stufe | Was der Agent tut | Wie er dabei arbeitet |
|---|---|---|
| Lesen | Der Agent liest und fasst zusammen | Selbstständig, ab dem ersten Tag |
| Entwerfen | Der Agent bereitet Entwürfe und Vorschläge vor | Selbstständig, ein Mensch übernimmt das Ergebnis |
| Intern schreiben | Der Agent legt Notizen, Aufgaben oder Entwürfe in Systemen an | Selbstständig bei klar umrissenen Zielen, mit Protokoll |
| Nach außen wirken | E-Mails an Kunden, Bestellungen, Zahlungen, Änderungen an Stammdaten | Mit Freigabe durch einen Menschen |
Eine gute Freigabe ist schnell. Der Agent legt vor, was er tun möchte, mit Begründung und Quellen, und ein Klick genügt. So bleibt der Mensch in der Verantwortung, und der Agent nimmt ihm die Vorarbeit vollständig ab. Dieses Prinzip heißt Human in the Loop.
Mit wachsender Erfahrung lassen sich Freigaben für klar umrissene Fälle öffnen, etwa für Terminbestätigungen oder Standardantworten. Grundlage dafür sind die Kennzahlen aus Kapitel 11.
Wer gibt frei, wenn die zuständige Person abwesend ist?
Eine benannte Vertretung. Freigaben gehören zu einer Rolle und zusätzlich zu einer Vertretung, damit Aufgaben auch in Urlaubszeiten zügig weiterlaufen. Der Agent kann die Freigabe automatisch an die Vertretung richten, sobald eine Frist verstreicht.
Wie schützt man Agenten vor Manipulation?
Die Empfehlungen des BSI und wie sie technisch umgesetzt werden.
Inhalte sind Daten, Anweisungen kommen nur vom Auftraggeber. Das ist der wichtigste Schutz gegen Prompt Injection, also gegen Texte in Dokumenten, E-Mails oder Webseiten, die den Agenten umlenken sollen. Ein gut gebauter Agent behandelt alles, was er liest, als Information und folgt ausschließlich den Anweisungen seines Auftraggebers.
- Berechtigungen auf das Nötige beschränken. So bleibt die Wirkung jeder Aktion überschaubar.
- Wichtige Aktionen prüfen lassen. Freigaben vor Außenwirkung, wie in Kapitel 07 beschrieben.
- Handlungsprotokolle regelmäßig ansehen. Eine benannte Person sieht in festem Rhythmus durch, was der Agent getan hat.
- Seriöse Anbieter wählen. Mit transparenter Datenschutzpraxis und klaren Verträgen.
- Aufmerksam bleiben. Unerwartete Aktionen sind ein Anlass, nachzusehen und die Regeln zu schärfen.
- Software aktuell halten. Agenten, Werkzeuge und Server erhalten regelmäßig Aktualisierungen.
Diese sechs Punkte entsprechen den Empfehlungen des BSI für KI-Agenten. Technisch kommen zwei Maßnahmen hinzu, die sich bewährt haben: Lesen fremder Inhalte und Schreiben in Systeme werden als getrennte Schritte angelegt, und der Agent ruft Webseiten nur aus bekannten Quellen ab.
Was ist bei mehreren verbundenen Werkzeugen zu beachten?
Die Kombination zählt. Ein Agent, der E-Mails liest und zugleich Dateien versenden kann, braucht für den Versand eine Freigabe. Eine einfache Übersicht, welche Werkzeuge zusammen verfügbar sind, zeigt solche Kombinationen und hilft beim Zuschnitt.
Wann lohnen sich mehrere Agenten?
Vom einzelnen Agenten zum Team mit klaren Rollen.
Ein Agent je Aufgabe, und ein weiterer, sobald die erste Aufgabe rund läuft. Mehrere spezialisierte Agenten mit klaren Rollen sind leichter zu steuern als ein einzelner Agent für alles, weil jeder genau die Werkzeuge und Rechte hat, die seine Rolle braucht.
- Spezialisten. Ein Agent recherchiert, einer schreibt, einer prüft. Jeder hat eine kurze, klare Anweisung.
- Koordination. Eine Orchestrierung verteilt Aufgaben und führt Ergebnisse zusammen.
- Gegenprüfung. Ein zweiter Agent prüft das Ergebnis des ersten gegen Quellen und Regeln, bevor ein Mensch es sieht.
- Gemeinsames Protokoll. Alle Schritte aller Agenten stehen an einem Ort.
Der beste Weg dorthin beginnt mit einem einzelnen Agenten. Wenn seine Aufgabe verlässlich läuft, zeigt die Erfahrung, an welcher Stelle ein zweiter Agent den größten Nutzen bringt. So wächst das Team aus Agenten entlang echter Aufgaben.
Wie behält man bei mehreren Agenten den Überblick?
Mit einer einfachen Liste: je Agent die Aufgabe, die Werkzeuge, die Rechte, die zuständige Person und der Termin der nächsten Prüfung. Diese Liste ist zugleich ein Baustein für die KI-Richtlinie aus Baustein 14.
Fertige Agenten nutzen oder eigene bauen?
Vier Wege und wofür jeder besonders gut passt.
Beides hat seinen Platz, und oft ergänzt es sich. Fertige Agenten bringen schnellen Nutzen im Büroalltag. Eigene Agenten spielen ihre Stärke aus, wo eigene Fachsysteme, eigene Regeln und besondere Anforderungen an den Datenschutz zusammenkommen.
| Weg | Stärke | Passt besonders für |
|---|---|---|
| Fertige Agenten der Anbieter | Schneller Start, laufend weiterentwickelt, viele fertige Anbindungen | Recherche, Vorbereitung, persönliche Assistenz im Büroalltag |
| Agenten in vorhandenen Plattformen | Nah an den Daten und Rechten der Plattform | Aufgaben innerhalb von Office-, CRM- oder Service-Systemen |
| Eigene Agenten | Genau auf Ihre Abläufe, Systeme und Regeln zugeschnitten, Modell frei wählbar | Aufgaben mit eigenen Fachsystemen und besonderen Anforderungen an Datenschutz |
| Eigene Agenten auf lokaler KI | Daten bleiben vollständig im Haus | Vertrauliche Unterlagen, Personal- und Vertragsdaten |
Dank MCP sind die Wege gut kombinierbar. Ein MCP-Server für Ihr Fachsystem lässt sich von einem fertigen Agenten ebenso nutzen wie von einem eigenen. Die Anbindung ist damit eine Investition, die bei jedem Weg erhalten bleibt.
Wie Agenten auf eigener Hardware betrieben werden, zeigt unsere Seite zu lokaler KI. Einen Überblick über Werkzeuge und Plattformen gibt Baustein 03.
Was ist beim Datenschutz zu beachten?
Für dienstliche Aufgaben gehören Agenten in einen Arbeitsbereich mit Geschäftskundenvertrag und Auftragsverarbeitung. Bei personenbezogenen Daten kommen ein Eintrag im Verarbeitungsverzeichnis und in aller Regel die Beteiligung des Betriebsrats hinzu. Für besonders vertrauliche Daten empfiehlt sich ein Agent auf lokaler KI.
Wie misst man, ob ein Agent gute Arbeit leistet?
Fünf Kennzahlen und ein fester Satz von Prüfaufgaben.
Ein Agent wird an erledigten Aufgaben gemessen. Wie viele Aufgaben schließt er ab, wie oft wird das Ergebnis unverändert übernommen, und wie viel Zeit gewinnen die Menschen, die ihn beauftragen?
| Kennzahl | Was sie zeigt | Woher der Wert kommt |
|---|---|---|
| Erledigte Aufgaben | Wie viele Aufgaben der Agent vollständig abschließt | Protokoll des Agenten |
| Übernahmequote | Anteil der Ergebnisse, die unverändert übernommen werden | Freigaben und Änderungen |
| Eingriffe je Aufgabe | Wie oft ein Mensch nachsteuert | Protokoll, Rückmeldungen |
| Zeit bis zum Ergebnis | Von der Beauftragung bis zum fertigen Ergebnis | Zeitstempel |
| Aufwand je Aufgabe | Modellkosten und Prüfzeit geteilt durch die Zahl der Aufgaben | Abrechnung und Zeiterfassung |
Dazu kommt ein Prüfsatz: zehn bis zwanzig typische Aufgaben mit dem Ergebnis, das Sie für gut halten. Vor jeder Änderung an Modell, Anweisung oder Werkzeugen läuft der Agent diese Aufgaben erneut. So sehen Sie auf einen Blick, ob eine Änderung die Arbeit verbessert.
Wie Kennzahlen vor dem Start festgelegt werden, beschreibt unser Fachbeitrag zur Wirkungsmessung. Wie der Betrieb eines KI-Systems organisiert wird, steht in Baustein 10.
Welche Kennzahl ist die wichtigste?
Die Übernahmequote. Sie zeigt, wie oft das Ergebnis so gut ist, dass es ohne Nacharbeit verwendet wird. Steigt sie, lohnt es sich, dem Agenten mehr Aufgaben und mehr Selbstständigkeit zu geben.
In welchen Schritten führt man einen Agenten ein?
Vom ersten Gespräch bis zum laufenden Betrieb.
Eine Aufgabe, klare Regeln, ein Pilot mit Messung. So entsteht in kurzer Zeit ein Agent, der spürbar entlastet, und zugleich die Grundlage für jeden weiteren.
- Erstgespräch. Kostenfrei. Wir sprechen über Ihre Aufgaben und finden die, bei der ein Agent am meisten bewirkt.
- Scoping. Ein Workshop für 1.500 Euro, bei Beauftragung verrechnet. Ergebnis: Aufgabenbeschreibung, Werkzeuge, Rechte, Freigaben, Prüfsatz und Aufwandsschätzung.
- Pilot. Ab etwa 5.000 Euro. Der Agent arbeitet an echten Aufgaben, zunächst lesend und entwerfend, mit gemessenen Ergebnissen.
- Umsetzung. Anbindung der Fachsysteme über MCP, schreibende Werkzeuge mit Freigaben, weitere Aufgaben. Je nach Umfang zwischen 10.000 und 150.000 Euro.
- Betrieb. Protokoll, Kennzahlen, Prüfsatz, Aktualisierungen. Auf Wunsch übernehmen wir die Betreuung.
Wie ein Vorhaben beauftragt wird, steht in Baustein 07. Die Regeln für den Einsatz von Agenten gehören in Ihre KI-Richtlinie; eine Vorlage finden Sie in Baustein 14.
Was brauchen wir intern für den Start?
Eine Person aus dem Fachbereich, die die Aufgabe kennt und Ergebnisse bewertet, Zugänge zu den beteiligten Systemen und eine Ansprechperson in der IT für Rechte und Sicherheit. Mit diesen drei Rollen läuft ein Pilot zügig.
Jeder Agent startet bei uns mit kleinen Rechten, klaren Freigaben und einem Protokoll, das jemand liest.
So wächst seine Selbstständigkeit mit den belegten Ergebnissen, und Sie behalten jederzeit die Kontrolle.
Fragen zu KI-Agenten und MCP
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein Software-System, das auf Grundlage eines Sprachmodells eigenständig Aktionen ausführt. Er plant die Schritte zu einem Ziel selbst, nutzt dafür Werkzeuge wie Suche, Dateien oder Fachsysteme und prüft sein Ergebnis. Der Mensch gibt Ziel, Regeln und Freigaben vor.
Was ist MCP?
MCP steht für Model Context Protocol. Es ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen einheitlich mit Werkzeugen und Datenquellen verbunden werden. Anthropic hat ihn im November 2024 vorgestellt, seit Dezember 2025 liegt er bei der Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation. ChatGPT, Claude und viele Entwicklungswerkzeuge unterstützen ihn.
Wann passt ein Agent und wann ein fester Ablauf?
Ein fester Ablauf mit KI-Schritten passt für wiederkehrende Vorgänge mit gleichem Muster und hohem Volumen. Ein Agent passt, wenn der Verlauf von Fall zu Fall wechselt, mehrere Quellen zusammenkommen und Rückfragen nötig sind. Viele Lösungen verbinden beides: Der Ablauf trägt den Normalfall, der Agent die Aufgaben mit Urteil und Recherche.
Welche Rechte sollte ein Agent bekommen?
Genau die Rechte, die seine Aufgabe braucht. Das BSI empfiehlt, Berechtigungen bewusst auf notwendige Zugriffe zu beschränken, wichtige Aktionen vor der Ausführung prüfen zu lassen und Handlungsprotokolle regelmäßig zu kontrollieren. In der Praxis heißt das: ein eigener technischer Zugang, Lesen und Schreiben getrennt, Freigabe vor jeder Außenwirkung.
Können Agenten mit lokalen Modellen arbeiten?
Ja. Agenten lassen sich mit offenen Modellen auf eigener Hardware betreiben, und MCP funktioniert dort genauso. Das ist der passende Weg für vertrauliche Unterlagen, weil Daten und Werkzeugaufrufe im eigenen Netz bleiben.
Was kostet die Einführung eines Agenten?
Das hängt von Aufgabe, Systemen und Freigaben ab. Das Erstgespräch ist kostenfrei. Im Scoping-Workshop für 1.500 Euro, der bei Beauftragung verrechnet wird, klären wir Aufgabe, Rechte und Anbindung. Ein klar abgegrenzter Pilot ist ab etwa 5.000 Euro möglich, Umsetzungsprojekte liegen je nach Umfang zwischen 10.000 und 150.000 Euro.
Passende Themen in der Wissensdatenbank
Welche Beiträge vertiefen dieses Thema?
Fachbeiträge mit Stand der Angaben und Quellen, die einzelne Kapitel dieser Seite weiterführen.
Worauf stützt sich diese Seite?
Stand der Angaben: Oktober 2026.
Welche Aufgabe würden Sie gern abgeben?
Im Erstgespräch schauen wir auf Ihre wiederkehrenden Aufgaben und Ihre Systeme. Sie erhalten eine Einschätzung, wo ein Agent am meisten bewirkt und wie ein Pilot aussehen kann.