Wie man einen AI Agent baut – Schritt für Schritt erklärt
Künstliche Intelligenz ist längst kein Buzzword mehr. Unternehmen, die KI heute gezielt einsetzen, gewinnen Effizienz, Wissen und Handlungsspielräume.
Doch: Wie baut man eigentlich einen AI Agent, der wirklich Mehrwert schafft?
Dieses Framework zeigt, worauf es ankommt von der ersten Idee bis zur praktischen Umsetzung.
1. Purpose & Scope definieren
Am Anfang steht immer das „Warum“. Bevor auch nur eine Zeile Code geschrieben wird, muss klar sein, welchen Zweck der AI Agent erfüllen soll. Welche konkreten Probleme soll er lösen? Welche Nutzerbedürfnisse stehen im Fokus? Und nach welchen Kriterien wird Erfolg gemessen? Je klarer diese Grundlagen definiert sind, desto zielgerichteter wird die technische Umsetzung.
2. System Prompt Design
Hier entsteht das „Gehirn“ des Agents. Über Prompts werden Rolle, Tonalität, Ziele und Grenzen festgelegt, also die Regeln, nach denen der Agent denkt und handelt. Ein präzises Prompt Design entscheidet darüber, ob der Agent zuverlässig arbeitet oder sich in Endlosschleifen verliert. Das ist auch der Moment, in dem der Agent eine Persönlichkeit bekommt – abgestimmt auf seine Aufgabe und Zielgruppe.
3. Das passende LLM wählen
Nicht jedes Large Language Model (LLM) ist gleich. Je nach Anwendung spielen Faktoren wie Kosten, Geschwindigkeit, Kontextlänge oder Spezialisierung eine Rolle.
Ob OpenAI, Anthropic, Mistral oder ein Open-Source-Modell wichtig ist, das Modell auf den Use Case abzustimmen. Parameter wie Temperatur oder Top-P bestimmen, ob das Modell eher kreativ oder präzise agiert.
4. Tools & Integrationen
Ein Agent allein ist nur so gut wie seine Anbindung an die Welt um ihn herum. Über Schnittstellen (APIs), Datenquellen und Tools lernt der Agent, Informationen abzurufen, zu verarbeiten und in bestehende Systeme einzubetten. Hier kommen Frameworks wie LangChain, OpenDevin oder MCP Server ins Spiel, sie verbinden die KI mit Unternehmensdaten, Web-Apps oder Automatisierungen.
5. Memory Systems
Intelligenz braucht Gedächtnis. Damit ein Agent kontextbewusst reagieren kann, muss er sich an vorherige Interaktionen erinnern. Dazu werden unterschiedliche Speicherebenen genutzt von kurzfristigem Arbeitsspeicher über Vektor-Datenbanken bis hin zu SQL- oder Dateispeichern. So entsteht ein System, das lernt, sich merkt und mitdenkt.
6. Orchestration
In komplexen KI-Systemen arbeiten oft mehrere Agents zusammen. Orchestration sorgt dafür, dass sie miteinander kommunizieren, Aufgaben verteilen und Ergebnisse koordinieren. Workflows, Trigger und Parameter definieren, wann welcher Agent aktiv wird. Das Ziel: eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ; effizient, nachvollziehbar und steuerbar.
7. User Interface
Ein AI Agent entfaltet erst durch seine Oberfläche Wirkung. Ob als Chat-Interface, Web-App oder API-Endpoint entscheidend ist, dass Nutzer einfach interagieren können. Das Interface übersetzt komplexe KI-Logik in eine intuitive Nutzererfahrung.
Hier entscheidet sich, ob die Technologie akzeptiert und produktiv genutzt wird.
8. Testing & Evaluation
Kein AI Agent funktioniert auf Anhieb perfekt. Durch Unit-Tests, Latenz-Analysen und Qualitätsmetriken wird überprüft, wie zuverlässig der Agent reagiert. Iteratives Feintuning und kontinuierliche Verbesserung sorgen für Stabilität und Vertrauen. So wird aus einem Prototypen ein produktives System.
Bonus-Tipp: Das ACTION-Prinzip von Leaders of AI
Ein besonders hilfreicher Ansatz für den Aufbau intelligenter Agents ist das ACTION-Prinzip von Leaders of AI.
Es bietet eine klare Struktur, um KI-Systeme präziser zu steuern und konsistent hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
ACTION-Prinzip auf einen Blick:
- [ACT AS] – Gib der KI eine Rolle.
Das schafft Klarheit über Perspektive und Verantwortungsbereich. Beispiel: „Agiere wie ein Recruiter“ oder „Handle als Strategieberater“. - [CONTEXT] – Beschreibe die Ausgangslage und die Rahmenbedingungen.
Was weiß die KI? In welchem Umfeld agiert sie? Je präziser der Kontext, desto relevanter das Ergebnis. - [TASK] – Definiere die Aufgabe eindeutig.
Was genau soll passieren – analysieren, zusammenfassen, formulieren oder vergleichen? Je klarer der Auftrag, desto besser das Resultat. - [ITERATE OUTPUT] – Bitte die KI, sich selbst zu reflektieren oder zu verbessern.
Das kann etwa heißen: „Überarbeite das Ergebnis, falls etwas doppelt oder unklar ist.“ So entstehen iterative Qualitätsverbesserungen. - [NETIQUETTE] – Sei freundlich – und baue Bedeutung auf.
Es zeigt sich immer wieder: Wenn man mit der KI respektvoll, dankbar und mit emotionaler Relevanz spricht („Das ist mir wirklich wichtig“), steigen die Qualität und Präzision der Antworten spürbar. Man kann sogar gezielt „emotionalen Druck“ einsetzen, um die Priorität zu betonen – etwa durch: „Das Ergebnis ist entscheidend für eine wichtige Entscheidung, bitte gib dein Bestes
Das ACTION-Prinzip sorgt für klare, reproduzierbare und qualitativ hochwertige Ergebnisse unabhängig davon, ob man mit ChatGPT, Claude oder einem internen LLM arbeitet.
Gerade im Unternehmenskontext hilft es, Prompting zu standardisieren und die Zusammenarbeit mit KI effizienter und nachvollziehbarer zu gestalten.
Fazit: Von der Idee zum echten Nutzen
Ein AI Agent ist kein Experiment, sondern ein Werkzeug. Wer systematisch vorgeht von klarer Zieldefinition über gezieltes Prompt-Design bis hin zu Testing und Integration, schafft Lösungen, die den Unternehmensalltag spürbar vereinfachen.
Genau hier setzt eonar an: Wir begleiten Unternehmen dabei, solche KI-basierten Systeme nicht nur zu verstehen, sondern konkret einzusetzen; strategisch, sicher und wirksam.
Möchtest du erfahren, wie ein AI Agent in deinem Unternehmen Prozesse beschleunigen oder Kundenerlebnisse verbessern kann? Dann lass uns sprechen wir zeigen dir, wie KI praktisch nutzbar wird.
