Vielleicht habt ihr schon von KI-Agenten gehört, die Anfragen beantworten, Leads qualifizieren oder Support-Tickets automatisch zuordnen. Die gute Nachricht: Ihr könnt heute einen KI-Agent erstellen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Die Zeiten, in denen solche Projekte monatelange Entwicklerarbeit bedeuteten, sind vorbei.
Dieser Artikel zeigt, wie ihr mit No-Code-Plattformen einen produktiven KI-Agent aufbaut – Schritt für Schritt, praxisnah und ohne technisches Vorwissen. Ihr erfahrt, welche Tools sich eignen, wie der typische Workflow aussieht und worauf ihr beim Testen und Absichern achten solltet.
Ein Hinweis vorweg, weil sich der Markt hier gerade schnell bewegt: OpenAI baut sein No-Code-Angebot rund um ChatGPT derzeit spürbar um (mehr dazu weiter unten bei Schritt 2). Solltest du diesen Artikel erst später lesen, lohnt sich ein kurzer Check, ob sich an den genannten Wegen inzwischen wieder etwas geändert hat.
Was ist ein KI-Agent – und warum ohne Code?
Ein KI-Agent ist ein System, das eine konkrete Aufgabe eigenständig ausführt. Anders als ein klassisches Chatbot-Skript reagiert er nicht nur auf vordefinierte Fragen, sondern kann Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen, Entscheidungen treffen und Aktionen in anderen Systemen auslösen.
Die aktuelle Entwicklung geht klar in Richtung No-Code: Plattformen wie n8n, Make oder Microsoft Copilot Studio ermöglichen es, solche Agenten visuell zusammenzuklicken. Das spart nicht nur Entwicklerressourcen, sondern macht es auch deutlich schneller, erste Prototypen zu testen und anzupassen.
Besonders im Mittelstand ist dieser Ansatz attraktiv: Statt externe Entwickler zu beauftragen, kann das Fachabteilungs-Team selbst einen Agenten bauen und dabei genau die Logik abbilden, die es täglich braucht.
Schritt 1: Den richtigen Use Case definieren
Bevor ihr ein Tool öffnet, braucht ihr ein klares Ziel. Ein KI-Agent ist kein Selbstzweck – er sollte ein konkretes Problem lösen und messbaren Nutzen bringen.
Gute erste Use Cases sind wiederkehrend, kommen also regelmäßig vor und binden Zeit, sie sind regelbasiert, es gibt also klare Entscheidungskriterien oder Prozessschritte, sie sind begrenzt, der Agent muss also nicht sofort alles können, sondern kann mit einem Teilbereich starten, und sie sind messbar, ihr könnt den Erfolg also in Zahlen fassen, etwa als eingesparte Zeit, bearbeitete Tickets oder qualifizierte Leads.
Typische Einstiegs-Use-Cases sind FAQ-Beantwortung im Support, Lead-Qualifizierung im Vertrieb, Dokumentenklassifikation in der Buchhaltung oder Onboarding-Assistenten für neue Mitarbeiter. Definiert von Anfang an, woran ihr den Erfolg messen wollt – das kann die Anzahl gelöster Anfragen sein, die durchschnittliche Bearbeitungszeit oder die Quote korrekt zugeordneter Dokumente.
Suchst du nach weiteren Ansätzen, um deine eigenen Workflows zu analysieren? Erfahre hier, welche Unternehmensprozesse sich am besten für AI Agents eignen.
Schritt 2: Die passende Plattform wählen
Die Wahl der Plattform hängt davon ab, was der Agent tun soll. Unterschieden wird meist zwischen zwei Kategorien.
Wissensassistenten eignen sich für Aufgaben, bei denen der Agent vor allem Informationen abruft und zusammenfasst. Hier bietet sich vor allem Microsoft Copilot Studio an, das eigene Wissensdatenbanken einbindet und den Agenten darauf zugreifen lässt. Bei ChatGPT selbst ist die Lage aktuell in Bewegung: OpenAI hat privaten Accounts (Free, Go, Plus, Pro) im August 2026 die Möglichkeit genommen, neue Custom GPTs zu erstellen – nur noch Business-, Enterprise- und Edu-Workspaces können das. Bestehende GPTs laufen zwar weiter, aber OpenAI hat inzwischen die vollständige Abschaltung des Custom-GPT-Formats angekündigt und verweist stattdessen auf sogenannte "Workspace Agents" in ChatGPT, die dauerhaft in der Cloud laufen und sich direkt an Slack, Google Drive, Microsoft 365 oder Salesforce anbinden lassen. Auch OpenAIs visuelles No-Code-Werkzeug "Agent Builder" wird zum 30. November 2026 eingestellt. Wer heute auf ChatGPT als Wissensassistent-Plattform setzen will, sollte sich also gezielt die aktuell verfügbaren Workspace Agents ansehen, statt sich auf ältere Custom-GPT-Anleitungen zu verlassen.
Prozessagenten kommen ins Spiel, wenn der Agent aktiv in Systeme eingreifen soll – etwa Daten in ein CRM schreiben, E-Mails versenden oder Tickets verschieben. Dafür sind n8n oder Make besser geeignet, weil sie native Integrationen zu hunderten Tools mitbringen und komplexe Workflows abbilden können, und beide Plattformen sind von den ChatGPT-internen Umbauten unabhängig.
Wenn ihr unsicher seid, startet mit Make oder n8n für einen ersten Prototyp – beide sind aktuell die stabilsten Optionen ohne laufende Plattformumbauten. Sobald der erste Agent produktiv läuft, könnt ihr auf eine Plattform mit mehr Enterprise-Integrationsmöglichkeiten wie Copilot Studio umsteigen.
Möchtest du sehen, wie solche KI-Agenten in konkreten Abteilungen zum Einsatz kommen? Erfahre mehr in unseren Artikeln über AI Agents im Kundenservice und KI-Agenten für Marketing-Teams.
Schritt 3: Wissen bereitstellen und anbinden
Ein KI-Agent ist nur so gut wie die Daten, auf die er zugreifen kann. Der nächste Schritt besteht darin, relevante Informationsquellen bereitzustellen.
Typische Wissensquellen sind FAQ-Dokumente wie PDFs, Word-Dateien oder Notion-Seiten mit häufig gestellten Fragen, Richtlinien und Prozesse aus internen Wikis, Handbüchern oder SOPs, Produktinformationen wie Datenblätter, Kataloge oder Preislisten, und – falls der Agent Prozesse automatisieren soll – CRM-Daten wie Kontakthistorien, Deal-Status oder Notizen.
Die meisten No-Code-Plattformen bieten Upload-Funktionen oder Anbindungen zu Cloud-Speichern wie Google Drive, Notion oder SharePoint. Bei Copilot Studio verknüpft ihr SharePoint-Bibliotheken, bei n8n oder Make nutzt ihr HTTP-Requests oder API-Konnektoren.
Wichtig ist: Startet mit einer überschaubaren Wissensbasis. Ein Agent, der auf drei gut strukturierte FAQs zugreift, funktioniert besser als einer, dem ihr 50 unstrukturierte PDFs ohne Kontext gebt.
Schritt 4: Workflow bauen und Aktionen definieren
Jetzt wird es konkret: Ihr baut den eigentlichen Workflow, der bestimmt, wie der Agent arbeitet. Die meisten No-Code-Plattformen arbeiten nach dem Prinzip Trigger → Logik → Aktion.
Ein typischer Support-Agent könnte so aussehen: Als Trigger kommt eine neue E-Mail im Support-Postfach an, in der Logik analysiert der Agent die Nachricht, prüft FAQs und klassifiziert das Anliegen, und als Aktion schickt er entweder eine automatische Antwort oder leitet die Anfrage an das zuständige Team weiter.
Bei n8n oder Make baut ihr diesen Ablauf visuell: Ihr zieht Nodes, also Bausteine, auf die Arbeitsfläche, verbindet sie und konfiguriert die einzelnen Schritte. Die Plattformen bieten hunderte vorgefertigte Templates, die ihr als Ausgangspunkt nutzen könnt.
Besonders wichtig: Definiert klar, welche Aktionen der Agent selbst ausführen darf und wo er nur Vorschläge macht. Gerade am Anfang ist es sinnvoll, den Agenten zunächst mit Leserechten zu starten und Schreib-/Sendeaktionen erst später freizugeben.
Schritt 5: Testen, absichern und überwachen
Ein KI-Agent ist kein „Set and Forget"-Projekt. Bevor er produktiv geht, braucht es eine Testphase mit echten Fällen.
Testet den Agenten mit unterschiedlichen Szenarien: Funktioniert die Basis-Logik bei Standard-Anfragen? Was passiert bei Grenzfällen mit unklaren oder unvollständigen Informationen? Reagiert der Agent sinnvoll auf fehlerhafte Eingaben wie Tippfehler oder unerwartete Formulierungen? Und wie verhält er sich bei Edge Cases wie Mehrfachanfragen oder widersprüchlichen Daten?
Die meisten Plattformen bieten Test-Modi, in denen ihr Durchläufe simulieren könnt, ohne dass echte Daten verändert oder E-Mails verschickt werden. Nutzt diese Phase intensiv.
Zur Absicherung gehört auch, dass ihr klare Eskalationswege definiert: Was passiert, wenn der Agent eine Anfrage nicht lösen kann? Wird sie automatisch an einen Menschen weitergeleitet? Gibt es eine Fallback-Antwort?
Nach dem Go-Live solltet ihr den Agenten regelmäßig überwachen. Protokolliert Anfragen, Fehlerquoten und Eskalationen – die meisten No-Code-Plattformen bieten Analytics-Dashboards, auf denen ihr die Performance tracken könnt.
Typische Fehler vermeiden
Beim KI-Agent erstellen stolpern viele über ähnliche Fallen. Ein zu breiter Scope ist einer der häufigsten: Der Agent soll von Anfang an alles können, statt mit einem klar abgegrenzten Use Case zu starten und dann zu erweitern. Fehlende Datenqualität ist ein weiteres Problem – der Agent greift auf veraltete, widersprüchliche oder unstrukturierte Informationen zu, was zu falschen Antworten führt, die das Vertrauen untergraben. Fehlt die Eskalation, bleiben Kundenanfragen hängen, weil es keinen Plan gibt, was passiert, wenn der Agent nicht weiterkommt. Und fehlende Überwachung sorgt dafür, dass Fehler erst auffallen, wenn sich Kunden beschweren, weil niemand trackt, ob der Agent korrekt arbeitet.
Welche Arten von KI-Agenten gibt es?
In der Praxis unterscheidet man meist fünf Kategorien. Reaktive Agenten reagieren auf Trigger, ohne Kontext zu speichern, wie es bei einfachen FAQ-Bots der Fall ist. Gedächtnisbasierte Agenten merken sich frühere Interaktionen und passen ihre Antworten entsprechend an. Zielorientierte Agenten verfolgen ein definiertes Ziel, etwa einen Lead zu qualifizieren, und planen dafür die nötigen Schritte. Lernende Agenten verbessern sich über Zeit durch Feedback und Daten. Und Utility-basierte Agenten bewerten verschiedene Optionen nach ihrem Nutzen und wählen die beste Aktion aus.
Für den Einstieg reichen meist reaktive oder gedächtnisbasierte Agenten. Die komplexeren Typen kommen ins Spiel, wenn ihr mehrere Prozesse orchestrieren oder kontinuierlich optimieren wollt.
Fazit: KI-Agent erstellen ist einfacher als gedacht
Einen KI-Agent erstellen ist 2026 kein Hexenwerk mehr. Mit No-Code-Plattformen wie n8n, Make oder Copilot Studio könnt ihr in wenigen Stunden einen ersten Prototyp aufsetzen, der echte Aufgaben übernimmt – auch wenn sich gerade bei ChatGPT selbst einiges im Umbruch befindet und es sich lohnt, hier vor dem Start den aktuellen Stand zu prüfen.
Der beste Einstieg: Fangt mit einem klar abgegrenzten Use Case an, wählt die passende Plattform, bindet saubere Wissensdatenbanken an und testet intensiv, bevor der Agent produktiv geht. So sammelt ihr schnell praktische Erfahrung und seht direkt, wo sich noch mehr Potenzial heben lässt.
FAQ: Häufig gestellte Fragen zum KI-Agent erstellen
Was kostet ein KI-Agent?
Die Kosten hängen stark von der Plattform und dem Umfang ab. No-Code-Plattformen wie Make starten in einem niedrigen zweistelligen Euro-Bereich pro Monat, n8n bietet eine kostenlose, selbst hostbare Open-Source-Version, die bezahlte n8n-Cloud beginnt bei rund 20 € im Monat. Microsoft Copilot Studio liegt für eigene KI-Agenten bei rund 175 bis 200 € im Monat für ein Startkontingent – für rein interne Agenten kann die Nutzung sogar kostenlos sein, wenn euer Team bereits über reguläre Microsoft-365-Copilot-Lizenzen verfügt. Hinzu kommen je nach Plattform und Nutzung eventuell separate API-Kosten für die zugrunde liegenden Sprachmodelle.
Du möchtest die genauen Lizenz- und Token-Kosten für dein Projekt berechnen? In unserem Guide zu den Kosten von KI-Agenten findest du alle Preismodelle und einen praktischen ROI-Rechner.
Welche 5 Arten von KI-Agenten gibt es?
In der Praxis unterscheidet man meist: reaktive Agenten (reagieren ohne Kontext), gedächtnisbasierte Agenten (merken sich Interaktionen), zielorientierte Agenten (verfolgen definierte Ziele), lernende Agenten (verbessern sich durch Feedback) und Utility-basierte Agenten (bewerten Optionen nach Nutzen). Für die meisten Unternehmensanwendungen reichen die ersten drei Typen.
Welches Tool eignet sich am besten für KI-Agenten?
Das hängt vom Use Case ab. Für Prozessautomatisierung mit System-Integrationen sind n8n oder Make eine stabile, bewährte Wahl. Für Wissensassistenten im Microsoft-Ökosystem bietet Copilot Studio native Integration zu Teams, SharePoint und Dynamics. Bei ChatGPT selbst lohnt sich aktuell ein Blick auf die neueren Workspace Agents, da das ältere Custom-GPT-Format von OpenAI schrittweise abgeschaltet wird.
Wie baue ich einen Agenten in ChatGPT?
Das hängt aktuell vom Kontotyp ab. In Business-, Enterprise- oder Edu-Workspaces könnt ihr weiterhin neue Custom GPTs über „Explore GPTs" → „Create a GPT" erstellen und mit eigenen Dateien und Instruktionen konfigurieren. Private Accounts (Free, Go, Plus, Pro) können seit August 2026 keine neuen Custom GPTs mehr anlegen, bestehende bleiben aber nutzbar und bearbeitbar. OpenAI hat außerdem angekündigt, das Custom-GPT-Format insgesamt schrittweise einzustellen, und verweist stattdessen auf die neueren Workspace Agents. Da sich hier gerade viel bewegt, lohnt sich vor dem Start ein Blick in die aktuelle OpenAI-Hilfe, um zu sehen, welcher Weg für euren Kontotyp gerade verfügbar ist.
Brauche ich Programmierkenntnisse, um einen KI-Agent zu erstellen?
Nein. Mit No-Code-Plattformen wie Make, n8n oder Copilot Studio könnt ihr KI-Agenten visuell zusammenklicken. Ihr verbindet Bausteine per Drag-and-Drop, konfiguriert Trigger und Aktionen über Formulare und nutzt vorgefertigte Templates. Programmierkenntnisse sind nur nötig, wenn ihr sehr spezielle Anpassungen oder eigene API-Integrationen bauen wollt.
Geschrieben von:
Jens ist Mitgründer von bakedwith, einer Boutique-Beratung für smarte Automatisierung und KI. Er unterstützt mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, Prozesse zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und durch effiziente Workflows Wachstum zu erzielen. Zuvor war Jens Growth Lead bei OMR und begleitete als Freelancer zahlreiche Unternehmen bei der Optimierung ihrer CRM- und Automationssysteme. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von Wachstum und Effizienz – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
