KI-Agent erstellen: Wege, Werkzeuge und Kosten für Unternehmen

Was sollten Sie klären, bevor Sie einen KI-Agenten erstellen?

Bevor Sie ein Werkzeug öffnen, sollten Aufgabe, Daten und Verantwortung feststehen. Eine vage Aufgabe ist der häufigste Grund, warum ein Agent im Alltag nicht trägt. Gartner erwartet, dass mehr als 40 % der Projekte mit agentischer KI bis Ende 2027 eingestellt werden, unter anderem wegen unklarem Nutzen und fehlender Risikokontrollen.

Fünf Fragen helfen bei der Vorbereitung:

1. Welcher Vorgang genau? „Kundenanfragen bearbeiten“ ist zu breit. „Bestellungen aus dem Auftragspostfach ins ERP übertragen“ ist ein guter Zuschnitt.
2. Welche Beispiele gibt es? Sammeln Sie echte Fälle aus den letzten Wochen, einfache und schwierige. Daran testen Sie später.
3. Welche Systeme braucht der Agent? Postfach, ERP, CRM, Dateiablage: Für jedes System klären Sie, ob es eine Schnittstelle gibt und ob der Agent nur lesen oder auch schreiben soll.
4. Wo entscheidet ein Mensch? Legen Sie fest, ab welchem Betrag, bei welchen Abweichungen oder bei welchen Kunden eine Freigabe nötig ist.
5. Woran messen Sie den Erfolg? Zum Beispiel Bearbeitungszeit pro Bestellung oder Anteil der Vorgänge, die ohne Nacharbeit durchlaufen.

Falls Sie noch unsicher sind, was einen Agenten von einem Chatbot oder einer klassischen Automatisierung unterscheidet, lesen Sie zuerst unseren Artikel zum intelligenten Agenten.

Welche Wege gibt es, einen KI-Agenten zu erstellen?

Es gibt vier Wege, die sich in Aufwand und Reichweite deutlich unterscheiden. Je mehr der Agent in Ihren Systemen tun soll, desto weiter rechts in der Tabelle landen Sie.

No-Code-Baukasten im Office-Paket

Der schnellste Weg ist ein Baukasten in der Software, die Sie ohnehin nutzen. Im Agent Builder von Microsoft Copilot beschreiben Sie in natürlicher Sprache, was der Agent tun soll, und hinterlegen Wissensquellen. Microsoft empfiehlt den Agent Builder für Einzelpersonen und kleine Teams, etwa für FAQ-Bots zu Projektunterlagen oder Onboarding-Assistenten. Für mehrstufige Abläufe und Anbindungen außerhalb von Microsoft 365 verweist Microsoft auf Copilot Studio. Wie das konkret geht, steht in unserem Ratgeber Copilot-Agent erstellen.

Automatisierungsplattformen wie n8n

Automatisierungsplattformen verbinden einen KI-Agenten mit vielen Systemen über fertige Bausteine. In n8n gibt es dafür einen eigenen AI-Agent-Baustein: Sie verbinden ihn mit einem Sprachmodell und mindestens einem Werkzeug, und der Agent entscheidet selbst, welches Werkzeug er für eine Aufgabe aufruft. Werkzeuge können zum Beispiel eine Datenbankabfrage, eine HTTP-Schnittstelle zum ERP oder das Anlegen eines CRM-Eintrags sein.

Laut n8n-Preisseite kostet die gehostete Version im Starter-Tarif 20 € pro Monat mit 2.500 Ausführungen und im Pro-Tarif 50 € pro Monat mit 10.000 Ausführungen, jeweils bei jährlicher Zahlung (Stand Oktober 2026). Alternativ können Sie n8n auf eigenen Servern betreiben. Die Lizenz von n8n erlaubt die Nutzung für eigene interne Geschäftszwecke. Dann zahlen Sie für Server und Sprachmodell, behalten aber die Daten im eigenen Haus. In unseren KI-Workshops bauen Mitarbeitende auf diese Weise ihre ersten eigenen Automatisierungen, mit festen Regeln für Kosten und Freigaben.

Eigene Entwicklung mit Frameworks

Wer eigene Entwickler hat, kann Agenten mit Programmier-Frameworks bauen. Das OpenAI Agents SDK zum Beispiel arbeitet mit wenigen Grundbausteinen: Agenten mit Anweisungen und Werkzeugen, die Übergabe von Teilaufgaben an andere Agenten und Leitplanken, die Ein- und Ausgaben prüfen. Für die Anbindung an eigene Systeme bietet sich das Model Context Protocol (MCP) an, ein offener Standard, über den KI-Anwendungen auf Datenquellen und Werkzeuge zugreifen. Eine Schnittstelle, die Sie einmal als MCP-Server bauen, können später auch andere KI-Anwendungen nutzen.

Der Vorteil ist volle Kontrolle über Modell, Ablauf und Datenhaltung. Der Nachteil liegt im Betrieb: Jemand muss den Agenten überwachen, Fehler beheben und ihn anpassen, wenn sich Systeme ändern.

Mit einer Agentur

Eine Agentur lohnt sich, wenn der Agent tief in ERP, CRM oder Postfach eingreifen soll und Sie dafür kein eigenes Team haben. Ihre Fachabteilung liefert das Wissen über den Ablauf, der Dienstleister baut, testet und betreut. Achten Sie darauf, dass Sie die Abläufe, Zugangsdaten und Dokumentation selbst besitzen, damit Sie nicht festgelegt sind. Bei Kaluna arbeiten wir mit Ihren vorhandenen Systemen und wählen das Sprachmodell passend zur Aufgabe, ohne eigene Plattform, an die Sie gebunden wären.

Schritt für Schritt: So erstellen Sie Ihren ersten KI-Agenten

Am Beispiel eines Auftragseingangs sieht der Weg so aus:

1. Ablauf aufzeichnen. Wie läuft eine Bestellung heute? Wer öffnet die E-Mail, wo werden Artikelnummern nachgeschlagen, was passiert bei Unklarheiten?
2. Erst den einfachsten Aufbau prüfen. Anthropic rät, mit der einfachsten Lösung zu beginnen und nur bei Bedarf komplexer zu werden. Oft reicht ein fester Ablauf, in dem das Sprachmodell nur das Auslesen übernimmt. Einen echten Agenten brauchen Sie dort, wo die Schritte von Fall zu Fall verschieden sind.
3. Werkzeuge anbinden. Der Agent bekommt genau die Zugriffe, die er braucht: Lesen im Auftragspostfach, Suchen im Artikelstamm, Anlegen eines Auftragsentwurfs im ERP. Mehr nicht.
4. Anweisungen schreiben. Beschreiben Sie Ziel, Regeln und Ausnahmen so, wie Sie es einem neuen Kollegen erklären würden. Etwa: „Bei Preisabweichungen über 5 % nicht anlegen, sondern an den Innendienst geben.“
5. Mit echten Fällen testen. Spielen Sie die gesammelten Beispiele durch und vergleichen Sie das Ergebnis mit dem, was Ihr Team gemacht hätte. Auch die schwierigen Fälle gehören dazu.
6. Schrittweise freigeben. Zuerst schlägt der Agent nur vor, ein Mensch bestätigt jeden Vorgang. Wenn die Ergebnisse stimmen, prüft der Mensch nur noch Abweichungen.

Einen solchen Auftragseingang haben wir bei einem Hersteller umgesetzt. Geprüft wird dort nur noch bei Abweichungen.

Was kostet ein KI-Agent?

Die Kosten eines KI-Agenten setzen sich aus vier Teilen zusammen: Lizenz oder Plattform, Nutzung des Sprachmodells, Anbindung an Ihre Systeme und laufende Betreuung. Lizenzen sind dabei meist nicht der größte Posten. In der Bitkom-Umfrage von September 2026 nennen KI-nutzende Unternehmen als größte Kostentreiber Infrastruktur wie Cloud und Rechenleistung (51 %), die Aufbereitung von Daten (50 %) und die Integration in bestehende Systeme (41 %). Lizenzen und Abos nennen nur 21 %, Token-Kosten für die Modellnutzung bezeichnen 8 % als großen Posten.

Rechnen Sie deshalb den Aufwand für Schnittstellen, Testfälle und Pflege von Anfang an mit ein. Bei nutzungsabhängigen Modellen wie den Copilot Credits von Microsoft hängen die laufenden Kosten zudem davon ab, wie viele Vorgänge der Agent bearbeitet und wie viele Schritte er dafür braucht. Was ein erster Prozess bei uns kostet, steht auf unserer Preisseite.

Kann man einen KI-Agenten kostenlos erstellen?

Zum Ausprobieren ja, für den echten Einsatz selten. In Microsoft Copilot Chat stehen allen Microsoft-365-Nutzern Agenten zur Verfügung, die auf Anweisungen oder Webwissen beruhen. Sobald der Agent auf SharePoint-Daten oder andere Firmendaten zugreifen soll, braucht es eine Copilot-Lizenz oder die nutzungsbasierte Abrechnung. Copilot Studio lässt sich als Testversion ausprobieren, die damit erstellten Agenten können Sie aber nur im Testfenster nutzen und nicht veröffentlichen.

Bei n8n entfällt im Eigenbetrieb das Abo, es bleiben die Kosten für Server und Sprachmodell. Hinzu kommt die Arbeitszeit für Aufbau, Test und Pflege, die bei jedem Weg anfällt.

Woran scheitern selbst gebaute KI-Agenten?

Selbst gebaute Agenten scheitern meist an denselben Punkten:

• Zu große Aufgabe: Ein Agent, der „den Vertrieb unterstützen“ soll, liefert selten verlässliche Ergebnisse. Ein Agent, der vor jedem Termin ein Briefing zum Kunden schreibt, schon.
• Keine Testfälle: Ohne echte Beispiele merkt niemand, dass der Agent bei bestimmten Lieferanten oder Formaten danebenliegt.
• Zu viele Rechte: Wer dem Agenten aus Bequemlichkeit vollen Zugriff gibt, erhöht das Risiko, dass ein Fehler oder eine manipulierte E-Mail echten Schaden anrichtet.
• Niemand ist zuständig: Nach dem Start muss jemand Ergebnisse prüfen, Rückfragen beantworten und den Agenten anpassen.
• Kennzeichnung vergessen: Spricht der Agent direkt mit Kunden, etwa per Chat oder E-Mail, müssen diese nach Artikel 50 des EU AI Act seit dem 2. August 2026 erfahren, dass sie mit einer KI kommunizieren, sofern das nicht ohnehin offensichtlich ist (Stand Oktober 2026, keine Rechtsberatung).

Wenn Sie den ersten KI-Agenten lieber mit Unterstützung bauen oder Ihr Team dafür schulen möchten, finden Sie auf unserer Seite zu KI-Schulungen passende Formate.