Ein KI-Agent bekommt ein Ziel statt einer Schrittfolge. Er entscheidet selbst, ob er im Kalender nachsieht, im CRM sucht oder eine E-Mail schreibt, und macht so lange weiter, bis die Aufgabe erledigt ist. Das klingt nach einem neuen Kollegen. In der Praxis funktionieren Agenten in kleinen und mittleren Unternehmen heute dort gut, wo die Aufgabe klar umrissen ist, die Werkzeuge begrenzt sind und ein Mensch vor jeder folgenreichen Aktion zustimmt. Viele gute Lösungen sind außerdem gar keine Agenten, sondern Workflows mit einem KI-Schritt. Sieben Beispiele zeigen den Unterschied.
Was einen KI-Agenten ausmacht
Ein Workflow ist eine feste Kette: Wenn eine Rechnung kommt, lies sie aus, trag sie ein, leg sie ab. Jeder Schritt steht vorher fest. Ein Agent dagegen bekommt einen Auftrag und eine Werkzeugkiste. Welche Werkzeuge er in welcher Reihenfolge nutzt, entscheidet das Sprachmodell während der Arbeit.
Das macht Agenten flexibel. Es macht sie aber auch schwerer vorherzusagen. Ein Workflow tut morgen genau das, was er heute getan hat. Ein Agent findet morgen vielleicht einen anderen Weg. Deshalb ordne ich jedes Beispiel unten ein: Agent, Workflow mit KI-Schritt oder etwas dazwischen.
Beim dritten KI-Meetup Wasserburg im September 2026 ging es genau darum. Zwei Vorträge zeigten, wo Agenten schon heute Nutzen bringen, von wiederverwendbaren Bausteinen für Agenten bis zum Einsatz im Marketing.
1. Recherche vor jeder E-Mail
Für die BIM² GmbH sollten rund 10.000 Entscheider in amerikanischen Bauunternehmen eine E-Mail bekommen, die nicht nach Serienbrief klingt. Vor jeder E-Mail hat ein Ablauf in n8n recherchiert: die letzten LinkedIn-Beiträge der Person, die der Firma und das Aktuelle auf ihrer Website. Gemini hat daraus eine persönliche E-Mail formuliert.
Einordnung: Workflow mit KI-Schritten. Die Recherche folgt jedes Mal denselben drei Quellen. Genau das hat die Kampagne verlässlich gemacht. Die ganze Geschichte steht in der Referenz zu BIM².
2. Rechnungen mit Freigabe
Bei Creativer in Tirol liest Mistral jede Eingangsrechnung per Texterkennung, Gemini erkennt Lieferant, Betrag und Fälligkeit. Danach bittet der Ablauf einen Menschen über Telegram um Freigabe. Erst dann bucht er in das ERP-System und bereitet die Zahlung vor. Eine Rechnung braucht so rund 4 Sekunden statt 10 Minuten.
Einordnung: Workflow mit KI-Schritt und Mensch in der Schleife. Ein Agent wäre hier fehl am Platz: Bei Geld will niemand, dass die Software einen kreativen Weg findet. Mehr dazu im Praxisbericht Eingangsrechnungen.
3. Ein Marketing-Assistent, der selbst Themen findet
Hey Finn ist mein eigener Prototyp eines Marketing-Assistenten. Zeitpläne in n8n schicken Finn regelmäßig an die Arbeit. Er beobachtet Nachrichten, sucht sich daraus Anlässe für Beiträge, schreibt Blogtexte und Posts und legt sie in der Social-Media-Planung mit Postiz ab.
Einordnung: Agent. Finn entscheidet selbst, welches Thema einen Beitrag wert ist. Genau deshalb landet alles als Entwurf in der Planung und geht nicht ungeprüft raus. Über den Prototyp ist Hey Finn bisher nicht hinausgekommen.
4. Anfragen sortieren und beantworten
Ein typischer Anwendungsfall: Ins Postfach kommen Anfragen, Reklamationen, Bewerbungen und Werbung durcheinander. Ein Agent liest jede E-Mail, ordnet sie ein, sucht bei Anfragen im CRM nach dem Kunden und legt einen Antwortentwurf an. Verschickt wird erst, wenn jemand im Team draufgeschaut hat.
Einordnung: meist ein Workflow mit KI-Schritt, der einen kleinen Agenten für den Antwortentwurf aufruft. Das spart Zeit beim Lesen und Schreiben, die Verantwortung bleibt beim Team.
5. Mehrstufige Inhalte mit Leitplanken
Bei Knuffel, meinem Start-up, wird aus dem Foto eines Kuscheltiers ein illustriertes Bilderbuch. Texte und Bilder entstehen mit Gemini und Nano Banana in mehreren Stufen. Jede Stufe hat pädagogische und inhaltliche Regeln, die das Ergebnis der vorigen prüfen. Die größte Herausforderung ist, dass das Kuscheltier auf jeder Seite gleich aussieht.
Einordnung: mehrstufige Pipeline, also eher Workflow als Agent. Die Kreativität steckt in den einzelnen Schritten, die Reihenfolge steht fest. Mehr in der Referenz zu Knuffel.
6. Vorbereitung von Kundengesprächen
Ein typischer Anwendungsfall für den Vertrieb: Am Vorabend eines Termins stellt ein Agent ein Briefing zusammen. Was steht im CRM zum Kunden, welche Angebote liefen, was ist auf der Website und in den Nachrichten neu? Das Ergebnis ist eine Seite, die man beim Kaffee liest.
Einordnung: Agent, und ein dankbarer. Er liest nur und handelt nicht. Wenn er etwas übersieht, fehlt eine Information, aber es geht nichts schief.
7. Termine abstimmen
Ein dritter typischer Fall: Ein Kunde schreibt „Passt Ihnen nächste Woche Dienstag oder Mittwoch?“. Ein Agent liest den Kalender, schlägt freie Zeiten vor, beachtet Fahrzeiten und trägt den Termin nach der Zusage ein.
Einordnung: Agent mit klar begrenztem Werkzeug. Funktioniert gut, wenn der Kalender gepflegt ist. Wenn nicht, verwaltet der Agent eben das Chaos, und das sehr gewissenhaft.
Was alle sieben gemeinsam haben
- Eine klar umrissene Aufgabe. Nicht „kümmere dich ums Marketing“, sondern „finde ein Thema und schreib einen Entwurf“.
- Wenige Werkzeuge. Je weniger ein Agent anfassen darf, desto weniger kann er falsch machen.
- Ein Mensch an der entscheidenden Stelle. Bei Geld, bei Kunden, bei allem, was rausgeht.
- Nachvollziehbarkeit. Jeder Schritt landet in einem Protokoll. Wenn etwas schiefgeht, sieht man, warum.
Ob Sie für Ihre Aufgabe einen Agenten oder einen Workflow brauchen, finden Sie mit vier Fragen heraus:
Entscheidungshilfe
Workflow oder Agent? Vier Fragen zu Ihrer Aufgabe
Denken Sie an eine konkrete Aufgabe aus Ihrem Alltag, die Sie gern abgeben würden.
Beantworten Sie alle 4 Fragen, dann erscheint die Empfehlung.
Meinen Fall besprechen 30 Minuten, kostenlos. Ihre Antworten stehen schon in der Nachricht.
Wo Agenten heute scheitern
- Sie erfinden. Findet ein Agent eine Information nicht, füllt er die Lücke manchmal mit etwas Plausiblem. Deshalb lesen Agenten bei mir zuerst nur und schreiben nichts ohne Prüfung.
- Sie lassen sich ablenken. Eine E-Mail kann Text enthalten, der wie eine Anweisung aussieht. Ein Agent, der E-Mails liest und zugleich Überweisungen auslösen darf, ist ein Risiko.
- Sie laufen im Kreis. Ohne Grenze für die Zahl der Schritte versucht ein Agent eine unlösbare Aufgabe immer wieder und verbraucht dabei Geld für das Sprachmodell.
- Niemand ist zuständig. Ein Agent braucht jemanden, der die Protokolle liest und die Anweisungen anpasst. Sonst wird aus dem neuen Kollegen schnell ein vergessener.
So fangen Sie an
Nehmen Sie eine Aufgabe, bei der ein Agent nur liest und vorbereitet: ein Briefing vor Kundengesprächen, eine Zusammenfassung der Anfragen der Woche. So lernen Sie, wie gut die Ergebnisse sind, ohne dass etwas schiefgehen kann. Erst danach bekommt der Agent Werkzeuge, die etwas verändern.
Wenn Sie dabei Unterstützung möchten: Ich plane und baue KI-Agenten für Unternehmen, mit Leitplanken und einem Menschen an der richtigen Stelle. Wie Agenten in n8n entstehen, zeigt der Artikel Was ist n8n?.
