Wenn 2024 das Jahr war, in dem alle von KI-Chatbots begeistert waren, dann ist dies das Zeitalter der KI-Agenten. KI-Agenten erleben gerade einen großen Moment, insbesondere solche, die nicht nur Fragen beantworten, sondern Ihnen tatsächlich Arbeit abnehmen.
🦾 51 % der Befragten der LangChain-Umfrage zum Stand der KI-Agenten (2025) geben an, dass ihr Unternehmen bereits KI-Agenten einsetzt.
Das hat aber auch seine Kehrseite. Viele Entwickler erstellen Agenten, als wären sie nur Chatbots ... mit zusätzlichen API-Aufrufen. Und so erhält man etwas, das in einer Demo beeindruckend klingt, aber in dem Moment zusammenbricht, in dem man es mit echten Aufgaben konfrontiert.
Ein echter Claude-KI-Agent ist anders aufgebaut. Er kann unabhängig agieren, genau wie ein menschlicher Teamkollege, ohne dass Sie jeden Schritt im Detail kontrollieren müssen.
In diesem Leitfaden erläutern wir Ihnen die Architektur, die Tools und die Integrationsmuster, die Sie benötigen, um Agenten zu erstellen, die sich in der Produktion bewähren.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist eine autonome Software, die ihre Umgebung wahrnimmt, Entscheidungen trifft und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen – ohne dass ständig menschliche Eingaben erforderlich sind.
Wie unterscheidet sich ein KI-Agent von einem KI-Chatbot?
KI-Agenten werden oft mit Chatbots verwechselt, bieten jedoch weitaus fortgeschrittenere Funktionen.
Während ein Chatbot eine einzelne Frage beantwortet und dann wartet, nimmt ein Agent Ihr Ziel auf, unterteilt es in einzelne Schritte und arbeitet kontinuierlich, bis die Aufgabe erledigt ist.
Der Unterschied liegt in folgenden Merkmalen:
- Autonomie: Er arbeitet unabhängig, nachdem Sie ihm die ersten Anweisungen gegeben haben.
- Tool-Nutzung: Er kann APIs aufrufen, im Internet suchen, Code ausführen oder Workflows als Auslöser verwenden, um Aufgaben zu erledigen.
- Speicher: Er behält den Kontext vergangener Interaktionen bei, um in Zukunft intelligentere Entscheidungen zu treffen.
- Zielorientiert: Er arbeitet iterativ auf ein definiertes Ergebnis hin und reagiert nicht nur auf einmalige Eingaben.
Hier finden Sie einen direkten Vergleich zwischen Agenten und Chatbots:
| Dimension | KI-Chatbot | KI-Agent |
|---|---|---|
| Primäre Rolle | Beantwortet Fragen und liefert Informationen | Führt Aufgaben aus und erzielt Ergebnisse |
| Workflow-Stil | Eine Eingabeaufforderung → eine Antwort | Mehrstufiger Plan → Maßnahmen → Kontrollen des Fortschritts |
| Eigentümerschaft für den „nächsten Schritt” | Der Benutzer entscheidet, was als Nächstes zu erledigen ist. | Der Agent entscheidet, was als Nächstes zu erledigen ist. |
| Komplexität der Aufgabe | Am besten geeignet für einfache, lineare Anfragen | Bewältigt komplexe, chaotische, mehrteilige Arbeiten |
| Verwendung von tools | Begrenzte oder manuelle Tool-Übergaben | Verwendet tools automatisch als Teil der Aufgabe |
| Kontextverarbeitung | Meistens die aktuelle Unterhaltung | Bezieht Kontext aus mehreren Quellen (Apps, Dateien, Speicher) |
| Kontinuität über Zeit | Kurzlebige Sitzungen | Persistente Arbeit über Schritte/Sitzungen hinweg (sofern vorgesehen) |
| Fehlerbehandlung | Hält an oder entschuldigt sich | Versucht es erneut, passt sich an oder eskaliert, wenn etwas fehlschlägt |
| Ausgabetyp | Vorschläge, Erklärungen, Entwürfe | Aktionen + Artefakte (Tickets, Updates, Berichte, Codeänderungen) |
| Feedback-Schleife | Minimal – wartet auf Eingaben der Benutzer | Überprüft die Ergebnisse selbst und wiederholt den Vorgang, bis er erledigt ist. |
| Beste Anwendungsfälle | FAQ, Brainstorming, Umschreiben, Schnellhilfe | Triage, Automatisierung, Workflow-Ausführung, laufende Vorgänge |
| Erfolgskennzahl | „Hat er richtig geantwortet?“ | „Hat er das Ziel zuverlässig abgeschlossen?“ |
📮 ClickUp Insight: 24 % der Arbeitnehmer geben an, dass repetitive Aufgaben sie daran hindern, sinnvollere Arbeit zu erledigen, und weitere 24 % haben das Gefühl, dass ihre Fähigkeiten nicht ausreichend genutzt werden. Das bedeutet, dass fast die Hälfte der Belegschaft sich kreativ blockiert und unterbewertet fühlt. 💔
ClickUp hilft Ihnen dabei, sich wieder auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren, indem es einfach einzurichtende KI-Agenten bereitstellt, die wiederholende Aufgaben auf Basis von Triggern automatisieren. Wenn beispielsweise eine Aufgabe abgeschlossen wird, kann der KI-Agent von ClickUp automatisch den nächsten Schritt zuweisen, Erinnerungen versenden oder den Status des Projekts aktualisieren, sodass Sie sich nicht mehr um manuelle Nachverfolgungen kümmern müssen.
💫 Echte Ergebnisse: STANLEY Security reduzierte den Zeitaufwand für die Berichterstellung mit den anpassbaren Tools für die Berichterstellung von ClickUp um 50 % oder mehr – so konnten sich die Teams weniger auf die Formatierung und mehr auf die Prognosen konzentrieren.
Warum KI-Agenten mit Claude erstellen?
Die Auswahl des richtigen Large Language Model (LLM) für Ihren Agenten kann überwältigend sein. Sie wechseln zwischen Anbietern hin und her, stapeln Tools auf Tools und erhalten dennoch inkonsistente Ergebnisse – denn das Modell, das sich intelligent anhört, ist nicht immer gut darin, Anweisungen zu befolgen oder Tools zuverlässig zu verwenden.
Warum eignet sich Claude so gut für diese Art von agentenbasierten Aufgaben? Er kann gut mit langen Kontexten umgehen, ist gut darin, komplexe Anweisungen zu befolgen, und setzt tools zuverlässig ein, sodass Ihre Agenten mehrstufige Probleme durchdenken können, anstatt auf halbem Weg aufzugeben.
Und mit dem Agent SDK von Anthropic ist die Erstellung leistungsfähiger Agenten viel einfacher als früher.
🧠 Wissenswertes: Anthropic hat das Claude Code SDK in Claude Agent SDK umbenannt, da das gleiche „Agent Harness” hinter Claude Code letztendlich weit mehr als nur Codierungs-Workflows unterstützt.
Hier sind die Gründe, warum Claude sich bei der Agentenentwicklung auszeichnet:
- Erweiterter Kontext: Verarbeitet und ruft Informationen aus umfangreichen Dokumenten und langen Verläufen von Unterhaltungen mühelos ab und ermöglicht so ein tieferes Verständnis Ihres Projekts.
- Zuverlässige Tool-Ausführung: Befolgt die für Aufrufe von Funktionen erforderlichen strukturierten Formate und nutzt Ihre Tools konsistenter und vorhersehbarer.
- Claude Code-Integration: Erstellen, testen und verfeinern Sie Ihre Agenten direkt von Ihrem Terminal aus und beschleunigen Sie so den Entwicklungszyklus.
- Sicherheitsvorkehrungen: Integrierte Schutzmaßnahmen, die von Anthropic entwickelt wurden, um das Risiko von Halluzinationen zu verringern und Ihre autonomen Workflows auf Kurs zu halten.
Wichtige Komponenten eines Claude-KI-Agenten
Es ist verlockend, direkt mit der Erstellung zu beginnen und „zu sehen, was Claude kann”. Wenn Sie jedoch die Grundlagen überspringen, fehlt Ihrem Agenten möglicherweise der Kontext, um Aufgaben abzuschließen, und er versagt auf frustrierende Weise.
Bevor Sie Ihre erste Zeile Code schreiben, müssen Sie den Entwurf für jeden effektiven Claude-Agenten kennen.
Nein, es ist nicht so komplex, wie es klingt. Tatsächlich basieren die meisten zuverlässigen Claude-Agenten auf nur drei Kern-Blöcken, die zusammenwirken: Aufforderung/Zweck, Speicher und Tools.
1. Systemaufforderung und Definition des Zwecks (was Ihr Agent hier zu erledigen hat)
Stellen Sie sich die Systemaufforderung als „Bedienungsanleitung” Ihres Agenten vor. Hier definieren Sie seine Persönlichkeit, Ziele, Verhaltensregeln und Einschränkungen. Eine vage Aufforderung wie „Sei ein hilfreicher Assistent” macht Ihren Agenten unberechenbar. Er könnte ein Gedicht schreiben, wenn Sie ihn eigentlich zur Datenanalyse benötigen.
Eine starke Systemaufforderung umfasst in der Regel:
- Rolle: Wer ist dieser Agent? Beispiel: „Sie sind ein erfahrener Softwareentwickler, der sich auf Python spezialisiert hat. “
- Zielklarheit: Welches Ergebnis soll damit erzielt werden? Zum Beispiel: „Ihr Ziel ist es, sauberen, effizienten Code zu schreiben, der alle Unit-Tests besteht. “
- Verhaltensbeschränkungen: Was sollte er niemals tun? Ein Beispiel wäre: „Verwende keine veralteten Bibliotheken oder Funktionen. “
- Ausgabeformat: Wie sollten die Antworten strukturiert sein? Sie könnten ihm die Anweisung geben: „Geben Sie den Code immer in einem einzigen Block an, gefolgt von einer kurzen Erläuterung Ihrer Logik. “
Wie bei jedem KI-System gilt auch hier die einfache goldene Regel: Je spezifischer Sie sind, desto besser wird Ihr Agent funktionieren.
2. Speicher- und Kontextverwaltung (damit nicht jedes Mal bei Null angefangen werden muss)
Ein Agent ohne Speicher ist nur ein Chatbot, der bei jeder Interaktion von vorne beginnen muss. Dies widerspricht dem gesamten Zweck der Automatisierung, da Sie den Projektkontext in jeder einzelnen Nachricht erneut erklären müssen. Um autonom arbeiten zu können, benötigen Agenten eine Möglichkeit, den Kontext über mehrere Schritte und sogar über mehrere Sitzungen hinweg beizubehalten.
Es gibt zwei Haupttypen von Speicher, die zu berücksichtigen sind:
- Kurzzeitgedächtnis: Dies ist wie ein Puffer für Unterhaltungen, der die letzten Unterhaltungen im aktiven Kontextfenster des Agenten speichert.
- Langzeitgedächtnis: Hierbei handelt es sich um gespeichertes Wissen, auf das Ihr Agent später zurückgreifen kann (oft mithilfe einer Vektordatenbank, um relevante Informationen aus früheren Interaktionen abzurufen).
💡 Profi-Tipp: Sie können Ihrem Agenten den vollständigen Kontext zur Verfügung stellen, damit er die richtige Entscheidung treffen kann, indem Sie alle Ihre Projektinformationen – Aufgaben, Dokumente, Feedback und Unterhaltungen – an einem Ort mit einer Verbindung zu einem Workspace wie ClickUp speichern.
3. Tool-Integrations-Framework (der Unterschied zwischen „reden” und „handeln”)
Ein Agent ohne Tools kann erklären, was zu erledigen ist. Ein Agent mit tools kann es tatsächlich tun.
Tools sind die externen Funktionen, die Sie Ihrem Agenten zur Verfügung stellen, z. B. das Aufrufen einer API, das Ausführen von Code, das Durchsuchen des Internets oder der Auslöser für einen Workflow.
Claude nutzt eine Funktion namens Funktionsaufruf, um das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe intelligent auszuwählen und auszuführen. Sie definieren einfach die verfügbaren tools, und Claude findet heraus, wann und wie sie eingesetzt werden sollen.
Zu den gängigen Tool-Kategorien gehören:
- Informationsabruf: Dem Agenten Zugriff auf Suchmaschinen, interne Wissensdatenbanken oder Produktdokumentationen gewähren
- Codeausführung: Bereitstellung einer sicheren Sandbox-Umgebung, in der der Agent Code schreiben, ausführen und testen kann.
- Externe APIs: Schaffen Sie eine Verbindung zwischen dem Agenten und anderen Diensten, um Aktionen wie die Aktualisierung eines CRM, die Planung eines Kalender-Ereignisses oder das Senden einer Benachrichtigung durchzuführen.
- Workflow-Auslöser: Ermöglichen Sie dem Agenten, mehrstufige Prozesse mithilfe von Plattformen für Automatisierung zu starten.
So funktioniert die Claude-Agenten-Schleife
Wenn Sie jemals ein Skript erstellt haben, das entweder nach einem Schritt stoppt oder in einem endlosen, kostspieligen Zyklus hängen bleibt, liegt das Problem im Design der Agentenschleife.
Der Agenten-Loop ist das zentrale Ausführungsmuster , das autonome Agenten von einfachen Chatbots unterscheidet. Einfach ausgedrückt arbeiten Claude-Agenten in einem kontinuierlichen „Sammeln-Handeln-Überprüfen”-Zyklus, bis sie entweder ihr Ziel erreichen oder eine vordefinierte Stoppbedingung erfüllen.
So funktioniert es:
Sammeln Sie Kontextinformationen
Bevor Ihr Agent etwas zu erledigen hat, muss er sich erst einmal orientieren.
In dieser Phase ruft er den Kontext ab, den er benötigt, um eine gute Entscheidung zu treffen – beispielsweise Ihre letzte Nachricht, die Ausgabe eines gerade ausgeführten Tools, relevante Speicherinhalte oder Dateien und Dokumente, auf die er Zugriff hat.
Dadurch kann er die Umgebung, in der er arbeitet, besser verstehen und die Ergebnisse entsprechend anpassen.
🤝 Freundliche Erinnerung: Wenn Informationen über Slack-Threads, Dokumente und Aufgaben-Tools verteilt sind, muss Ihr Agent viel Zeit damit verschwenden, sie zu suchen (oder schlimmer noch, zu erraten). Aus diesem Grund kann Work Sprawl nicht nur für Ihr menschliches Team (das weltweit jährlich 2,5 Milliarden Dollar kostet), sondern auch für Ihre Agenten ein Killer der Produktivität sein!
📮 ClickUp Insight: Der durchschnittliche Berufstätige verbringt täglich mehr als 30 Minuten mit der Suche nach arbeitsbezogenen Informationen – das sind über 120 Stunden pro Jahr, die durch das Durchsuchen von E-Mails, Slack-Threads und verstreuten Dateien verloren gehen. Ein intelligenter KI-Assistent, der in Ihren Workspace integriert ist, kann das ändern. Hier kommt ClickUp Brain ins Spiel. Es liefert sofortige Einblicke und Antworten, indem es in Sekundenschnelle die richtigen Dokumente, Unterhaltungen und Details zu Aufgaben anzeigt – so können Sie mit der Suche aufhören und mit der Arbeit beginnen. 💫 Echte Ergebnisse: Teams wie QubicaAMF haben durch den Einsatz von ClickUp mehr als 5 Stunden pro Woche eingespart – das sind über 250 Stunden pro Jahr und Person –, indem sie veraltete Wissensmanagementprozesse eliminiert haben. Stellen Sie sich vor, was Ihr Team mit einer zusätzlichen Woche Produktivität pro Quartal erreichen könnte!
📮 ClickUp Insight: Der durchschnittliche Berufstätige verbringt täglich mehr als 30 Minuten mit der Suche nach arbeitsbezogenen Informationen – das sind über 120 Stunden pro Jahr, die durch das Durchsuchen von E-Mails, Slack-Threads und verstreuten Dateien verloren gehen. Ein intelligenter KI-Assistent, der in Ihren Workspace integriert ist, kann das ändern. Hier kommt ClickUp Brain ins Spiel. Es liefert sofortige Einblicke und Antworten, indem es in Sekundenschnelle die richtigen Dokumente, Unterhaltungen und Aufgaben-Details anzeigt – so können Sie mit der Suche aufhören und mit der Arbeit beginnen. 💫 Echte Ergebnisse: Teams wie QubicaAMF haben durch den Einsatz von ClickUp mehr als 5 Stunden pro Woche eingespart – das sind über 250 Stunden pro Jahr und Person –, indem sie veraltete Wissensmanagementprozesse eliminiert haben. Stellen Sie sich vor, was Ihr Team mit einer zusätzlichen Woche Produktivität pro Quartal erreichen könnte!
Werden Sie aktiv
Sobald Ihr Claude-Agent über den richtigen Kontext verfügt, kann er damit tatsächlich etwas erledigen.
Hier „denkt” er, indem er die verfügbaren Informationen auswertet, die Auswahl des für die Aufgabe am besten geeigneten tools vornimmt und dann die Aktion ausführt.
Die Qualität dieser Aktion hängt direkt von der Qualität des Kontexts ab, den der Agent im vorherigen Schritt gesammelt hat. Wenn wichtige Info fehlt oder veraltete Daten verwendet werden, erhalten Sie unzuverlässige Ergebnisse.
💡 Profi-Tipp: Die Verbindung Ihres Agenten mit dem Ort, an dem die Arbeit stattfindet – wie ClickUp über Automatisierungen + API-Endpunkte – macht einen großen Unterschied. Dadurch erhält Ihr Agent echte Aktionspfade und nicht nur Vorschläge.
Ergebnisse überprüfen
Nachdem der Agent eine Aktion ausgeführt hat, muss er bestätigen, dass sie funktioniert hat.
Der Agent kann beispielsweise überprüfen, ob ein Code für die API-Antwort erfolgreich ist, validieren, ob seine Ausgabe dem erforderlichen Format entspricht, oder Tests für den gerade generierten Code durchführen.
Der Kreislauf wiederholt sich dann, wobei der Agent auf der Grundlage des Ergebnisses seiner letzten Aktion neue Kontextinformationen sammelt. Dieser Zyklus wird fortgesetzt, bis der Schritt der Überprüfung bestätigt, dass das Ziel erreicht wurde, oder der Agent feststellt, dass er nicht fortfahren kann.
Wie sieht das in der Praxis aus?
Wenn Ihr Agent mit Ihrem ClickUp-Workspace verbunden ist, kann er ganz einfach überprüfen, ob ClickUp-Aufgaben als „Erledigt“ markiert sind, Kommentare für Feedback überprüfen oder Metriken auf einem ClickUp-Dashboard überwachen.
Wie erstellt man einen KI-Agenten in Claude?
Sehen wir uns nun den tatsächlichen Schritt-für-Schritt-Prozess zum Erstellen Ihres Claude-Agenten an:
Schritt 1: Richten Sie Ihr Claude-Agent-Projekt ein
Die Einstellung Ihrer Entwicklungsumgebung ist viel mühsamer, als sie sein sollte – und ehrlich gesagt scheitern hier viele Pläne, „dieses Wochenende einen Agenten zu erstellen“.
Es kann passieren, dass Sie einen ganzen Tag damit verbringen, sich mit Abhängigkeiten und API-Schlüsseln herumzuschlagen, anstatt Ihren Agenten tatsächlich zu erstellen. Um das Setup zu überspringen und schneller zum spannenden Teil zu kommen, finden Sie hier eine einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung. 🛠️
Sie benötigen:
- Zugriff auf die Claude-API: Sie können Ihre API-Schlüssel erhalten, indem Sie sich auf der Anthropic-Konsole anmelden.
- Entwicklungsumgebung: Diese Anleitung setzt voraus, dass Sie Python oder Node.js verwenden. Stellen Sie daher sicher, dass Sie eines dieser Programme zusammen mit dem entsprechenden Paketmanager (pip oder npm) installiert haben.
- Claude Code (optional): Für eine schnellere Iteration können Sie Claude Code installieren, ein terminalbasiertes tool, mit dem Sie den Code Ihres Agenten verwalten und Eingabeaufforderungen erstellen können.
Wenn Sie alle Voraussetzungen erfüllt haben, führen Sie die folgenden Installationsschritte aus:
- Installieren Sie das offizielle Claude SDK für die Sprache Ihrer Wahl (z. B. pip install anthropic).
- Richten Sie Ihren API-Schlüssel als Umgebungsvariable ein, um ihn sicher zu verwahren und aus Ihrem Code herauszuhalten.
- Erstellen Sie eine einfache Ordnerstruktur für Ihr Projekt, um alles übersichtlich zu halten, beispielsweise mit separaten Verzeichnissen für Ihre tools, Prompts und die Agentenlogik.
Schritt 2: Definieren Sie den Zweck Ihres Agenten und die Systemaufforderung
Wir haben es schon einmal gesagt und wir sagen es noch einmal: Generische Systemaufforderungen führen zu generischen, nutzlosen Agenten. Wenn Sie Ihrem Agenten sagen, er solle ein „Mitarbeiter im Bereich Projektmanagement “ sein, wird er nicht zwischen einem Bug mit hoher Priorität und einer Feature-Anfrage mit niedriger Priorität unterscheiden können.
Aus diesem Grund sollten Sie mit einem einzigen, fokussierten Anwendungsfall beginnen und eine sehr spezifische Systemaufforderung schreiben, die keinen Raum für Unklarheiten lässt.
Eine gute Eingabeaufforderung fungiert als detaillierte Bedienungsanleitung für Ihren Agenten. Verwenden Sie dieses Framework, um sie zu strukturieren:
- Identitätserklärung: Beginnen Sie damit, die Rolle und das Fachwissen des Agenten zu definieren. Als Beispiel: „Sie sind ein erfahrener QA-Tester für mobile Anwendungen. “
- Liste der Funktionen: Geben Sie klar an, auf welche Tools und Informationen der Agent Zugriff hat. Beispiel: „Mit dem Tool report_bug können Sie ein neues Ticket erstellen. “
- Einschränkungen: Legen Sie klare Grenzen fest, was der Agent nicht tun soll. Zum Beispiel: „Führen Sie keine zwanglosen Unterhaltungen. Konzentrieren Sie sich ausschließlich auf das Identifizieren und die Berichterstellung für Fehler. “
- Erwartungen an die Ausgabe: Geben Sie das genaue Format, den Ton und die Struktur für die Antworten des Agenten an. Zum Beispiel: „Bei der Berichterstellung über einen Fehler müssen Sie die Schritte zur Reproduktion, das erwartete Ergebnis und das tatsächliche Ergebnis angeben. “
Schritt 3: Tools und Integrationen hinzufügen
Okay, lassen Sie uns Ihren Agenten jetzt wirklich nützlich machen. Zu erledigen ist, ihm die Fähigkeit zu geben, Aktionen in der realen Welt auszuführen. Beginnen Sie damit, tools zu definieren – externe Funktionen, die der Agent aufrufen kann – und diese in die Logik Ihres Agenten zu integrieren. Der Prozess umfasst die Definition jedes Tools mit einem Namen, einer klaren Beschreibung seiner Funktion, den Parametern, die es akzeptiert, und dem Code, der seine Logik ausführt.
Zu den gängigen Integrationsmustern für Agenten gehören:
- Websuche: Ermöglichen Sie dem Agenten den Zugriff auf aktuelle Informationen aus dem Internet.
- Codeausführung: Dem Agenten eine sichere Sandbox zum Schreiben, Ausführen und Debuggen von Code zur Verfügung stellen
- API-Verbindungen: Verknüpfung des Agenten mit externen Diensten wie CRMs, Kalendern oder Datenbanken
- Workflow-Plattformen: Verbinden Sie den Agenten mit Automatisierungstools, die komplexe, mehrstufige Prozesse bewältigen können.
Schritt 4: Erstellen und testen Sie Ihre Agentenschleife
Ungetestete Agenten sind ein Risiko.
Stellen Sie sich vor, Sie versenden einen Slack-Triage-Agenten, der eine ClickUp-Aufgabe erstellen soll, wenn ein Kunde einen Fehler meldet. Das scheint harmlos – bis er eine Nachricht falsch interpretiert und plötzlich:
- Erstellt 47 doppelte Aufgaben
- @erwähnt das gesamte Team wiederholt
- Verbraucht Ihr API-Guthaben in einer unendlichen Wiederholungsschleife ... und der tatsächliche dringende Fehler wird übersehen, weil er unbemerkt im Hintergrund aufgetreten ist.
Deshalb ist das Testen für Agenten keine Option, sondern eine Notwendigkeit.
Um diese Probleme zu vermeiden, müssen Sie Ihren Sammeln → Handeln → Überprüfen-Kreislauf richtig aufbauen und ihn dann durchgängig testen, damit der Agent Maßnahmen ergreifen, deren Wirksamkeit bestätigen und nach Erledigung der Maßnahmen stoppen kann (anstatt sich in einer Endlosschleife zu befinden).
💡 Profi-Tipp: Beginnen Sie mit einfachen Testfällen, bevor Sie zu komplexeren Szenarien übergehen. Ihre Teststrategie sollte Folgendes umfassen:
- Unit-Tests: Überprüfen Sie, ob jede Ihrer einzelnen Tool-Funktionen isoliert korrekt funktioniert.
- Integrationstests: Vergewissern Sie sich, dass Ihr Agent mehrere Tools erfolgreich miteinander verknüpfen kann, um eine Abfolge von Aktionen abzuschließen.
- Edge-Case-Tests: Überprüfen Sie, wie sich Ihr Agent verhält, wenn tools ausfallen, unerwartete Daten zurückgeben oder eine Zeitüberschreitung auftritt.
- Beendigung der Schleife: Stellen Sie sicher, dass Ihr Agent klare Stoppbedingungen hat und nicht unbegrenzt läuft.
Die Implementierung einer umfassenden Protokollierung ist ebenfalls unerlässlich. Durch die Protokollierung des Denkprozesses des Agenten, der Aufrufe der tools und der Ergebnisse der Überprüfung in jedem Schritt der Schleife erstellen Sie einen klaren Prüfpfad, der die Fehlersuche erheblich erleichtert.
Fortgeschrittene Claude-Agentenarchitekturen
Ein Agent kann die Grundlagen durchaus bewältigen – aber sobald die Arbeit kompliziert wird (mehrere Eingaben, Stakeholder, Randfälle), stößt er an seine Grenzen.
Das ist so, als würde man eine Person bitten, alles alleine zu recherchieren, zu schreiben, zu prüfen und zu versenden. Wenn Sie bereit sind, die Fähigkeiten Ihres Agenten zu erweitern, müssen Sie über ein Einzelsystem hinausgehen und fortgeschrittenere Architekturen in Betracht ziehen.
Hier sind einige Muster, die Sie sich ansehen können:
- Multi-Agenten-Systeme: Anstatt dass ein einziger Agent Alles zu erledigen hat, erstellen Sie ein Team aus spezialisierten Agenten, die zusammenarbeiten. Ein „Forscher”-Agent könnte beispielsweise Informationen finden, diese an einen „Schreiber”-Agenten weiterleiten, der ein Dokument entwirft, und es dann an einen „Prüfer”-Agenten zur endgültigen Überprüfung weitergeben.
- Hierarchische Agenten: Bei diesem Muster gibt es einen „Koordinator“-Agenten, der ein großes Ziel in kleinere Teilaufgaben aufteilt und diese an spezialisierte Unteragenten delegiert.
- Kompetenzbasierte Architektur: Sie können modulare „Kompetenzen” in separaten Dateien definieren, die jeder Agent aufrufen kann, wodurch Ihre tools wiederverwendbar und einfacher zu verwalten sind.
- Human-in-the-Loop: Für kritische Workflows können Sie Kontrollpunkte einrichten, an denen der Agent pausieren und auf die Genehmigung durch einen Menschen warten muss, bevor er fortfahren kann (eine Praxis, die als Human-in-the-Loop bekannt ist).
📚 Lesen Sie auch: Arten von KI-Agenten
Best Practices für Claude-KI-Agenten
Bevor Sie sich zu sehr über einen funktionierenden Agenten freuen, denken Sie daran: Die Erstellung eines Agenten ist nur der erste Schritt. Ohne ordnungsgemäße Wartung, Überwachung und Iteration verliert selbst der am besten konzipierte Agent mit der Zeit an Qualität. Der Agent, den Sie im letzten Quartal erstellt haben, könnte heute Fehler machen, weil sich die Daten oder APIs, auf denen er basiert, geändert haben.
Befolgen Sie diese Best Practices, damit Ihre Claude-Agenten effektiv und zuverlässig bleiben:
- Fangen Sie einfach an: Beginnen Sie immer mit einem einzigen, klar definierten Zweck für Ihren Agenten, bevor Sie versuchen, ihn komplexer zu gestalten.
- Seien Sie bei Ihren Eingaben konkret: Vage Anweisungen führen zu unvorhersehbarem Verhalten. Ihre Systemeingabe sollte so detailliert wie möglich sein.
- Sicherheitsvorkehrungen implementieren: Fügen Sie explizite Einschränkungen hinzu, um zu verhindern, dass Ihr Agent schädliche, themenfremde oder unerwünschte Aktionen ausführt.
- Überwachen Sie die Nutzung der Token: Lange Unterhaltungen und komplexe Schleifen können API-Guthaben schnell verbrauchen, behalten Sie also Ihre Kosten im Auge.
- Protokollieren Sie alles: Erfassen Sie die Überlegungen, Aufrufe der Tools und Ausgaben des Agenten bei jedem Schritt, um die Fehlerbehebung zu vereinfachen.
- Planen Sie für den Fall eines Ausfalls: Ihre Tools und APIs werden zwangsläufig manchmal ausfallen. Entwickeln Sie Fallback-Verhaltensweisen, um diese Fehler elegant zu behandeln.
- Auf Feedback basierend iterieren: Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung Ihres Agenten und nutzen Sie dieses Feedback, um seine Eingabeaufforderungen und Logik zu verfeinern.
Agenten-Output in eine echte Ausführungsmaschine verwandeln
Das Schwierigste beim Erstellen eines KI-Agenten ist nicht, ihn dazu zu bringen, gute Ergebnisse zu generieren. Es ist vielmehr, diese Ergebnisse tatsächlich in Arbeit umzusetzen.
Denn wenn Ihr Agent einen großartigen Projekt-Plan erstellt ... und jemand diesen Plan dennoch kopieren/einfügen, Eigentümer zuweisen, Status aktualisieren und manuell nachverfolgen muss, haben Sie nichts automatisiert. Sie haben lediglich einen neuen Schritt hinzugefügt.
Die Lösung ist einfach: Verwenden Sie ClickUp als Ihre Aktionsschicht, damit Ihr Agent innerhalb desselben Workspaces, in dem Ihr Team bereits arbeitet, von „Ideen” zur „Ausführung” übergehen kann.
Und mit ClickUp Brain erhalten Sie eine native KI-Ebene, die eine Verbindung zwischen Wissen über Aufgaben, Dokumente und Personen herstellt, sodass Ihr Agent nicht blind arbeitet.
So erstellen Sie eine Verbindung zwischen Claude-Agenten und ClickUp
Je nachdem, wie viel Sie selbst machen möchten, haben Sie mehrere gute Optionen:
- ClickUp-API: Erstellen und aktualisieren Sie Aufgaben und Kommentare und legen Sie sogar Werte für Benutzerdefinierte Felder programmgesteuert fest.
- ClickUp-Automatisierungen: Lösen Sie Agenten-Workflows basierend auf Ereignissen in Ihrem Arbeitsbereich aus, z. B. wenn sich der Status einer Aufgabe ändert oder ein neues Element zu einer Liste hinzugefügt wird.
- ClickUp Brain: Nutzen Sie die integrierte KI von ClickUp, um Zusammenfassungen zu erstellen, Fragen zu beantworten und Ihrem Agenten kontextbezogene Antworten und Zusammenfassungen zu liefern.
Sobald die Verbindung hergestellt ist, kann Ihr Agent echte Arbeit leisten:
- Erstellen und aktualisieren Sie Aufgaben basierend auf dem Ergebnis einer Unterhaltung.
- Durchsuchen Sie alle Dokumente und Aufgaben in Ihrem Workspace, um Fragen zu beantworten.
- Lösen Sie Auslöser für Automatisierungen aus, die Arbeit zuweisen und Mitglieder des Teams benachrichtigen.
- Erstellen Sie Berichte zum Fortschritt anhand der Daten aus Ihren Dashboards.
- Entwerfen Sie neue Dokumente basierend auf dem Kontext eines Projekts.
Warum dieses Setup funktioniert (und skalierbar ist)
Dieser Ansatz verhindert KI-Wildwuchs und Kontextfragmentierung. Anstatt separate Verbindungen für Aufgaben, Dokumentation und Kommunikation zu verwalten, erhält Ihr Agent einen einheitlichen Zugriff über einen einzigen konvergierten KI-Workspace. Ihre Teams müssen die Ergebnisse des Agenten nicht mehr manuell in ihre Arbeitssysteme übertragen, da der Agent bereits dort arbeitet.
👀 Wussten Sie schon? Laut der AI Sprawl-Umfrage von ClickUp sind 46,5 % der Arbeitnehmer gezwungen, zwischen zwei oder mehr KI-Tools hin und her zu wechseln, um eine Aufgabe abzuschließen. Gleichzeitig geben 79,3 % der Arbeitnehmer an, dass der Aufwand für KI-Prompts im Vergleich zum Wert des Outputs unverhältnismäßig hoch ist.
So erstellen Sie mit ClickUp Super Agents in wenigen Minuten einen sofort einsatzbereiten KI-Agenten
Wenn Ihnen die Erstellung eines KI-Agenten mit Claude technisch und etwas komplex erscheint, liegt das daran, dass es für Nicht-Programmierer schwierig sein kann, alle Details richtig zu verstehen.
Deshalb fühlen sich ClickUp Super Agents wie ein Cheat-Code an.
Es handelt sich um personalisierte KI-Teamkollegen, die Ihre Arbeit verstehen, leistungsstarke Tools verwenden und wie Menschen zusammenarbeiten – und das alles in Ihrem ClickUp-Workspace.
Und das Beste daran: Sie müssen nicht alles von Grund auf neu entwickeln. Mit ClickUp können Sie einen Super-Agenten mithilfe eines Natural-Language-Builders (auch bekannt als Super Agent Studio) erstellen, sodass Sie (in einfachem Englisch) beschreiben können, was er zu erledigen hat, und ihn nach und nach verfeinern können.
So erstellen und testen Sie einen Super-Agenten in ClickUp
Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie einen Super-Agenten in ClickUp erstellen (ohne Ihre eigentliche Arbeit zu unterbrechen):
1) Erstellen Sie zunächst einen „Sandbox“-Space (Ihre sichere Testumgebung).
Erstellen Sie einen Bereich wie 🧪 Agent Sandbox mit realistischen ClickUp-Aufgaben, Dokumenten und benutzerdefinierten Statusen. Dieser ähnelt Ihren ClickUp-Bereichen, in denen die eigentliche Arbeit erledigt wird. So kann Ihr Agent auf realitätsnahen Daten basierend handeln, ohne versehentlich Ihr tatsächliches Team mit Spam-Mails zu überhäufen oder kundenbezogene Aufgaben zu beeinträchtigen.
2) Erstellen Sie Ihren Super-Agenten in natürlicher Sprache
So erstellen Sie einen ClickUp-Superagenten:
- Wählen Sie in Ihrer globalen NavigationKI aus. Wenn KI in Ihrer globalen Navigation nicht angezeigt wird, klicken Sie auf das Menü Mehr und wählen Sie dann KI aus. Sie können KI auch an Ihre globale Navigation anheften.
- Wenn Sie KI nicht in Ihrer globalen Navigation sehen, klicken Sie auf das Menü Mehr und wählen Sie dann KI. Sie können KI auch an Ihre globale Navigation anheften.
- Wenn Sie KI nicht in Ihrer globalen Navigation sehen, klicken Sie auf das Menü Mehr und wählen Sie dann KI. Sie können KI auch an Ihre globale Navigation anheften.
- Klicken Sie in der Seitenleiste des KI-Hubs auf New Super Agent.
- Geben Sie im Eingabefeld eine Eingabeaufforderung für Ihren Super-Agenten ein. Erfahren Sie mehr über die Best Practices für ClickUp Super-Agenten-Eingabeaufforderungen!
- Der Builder hilft Ihnen bei der Erstellung des Super-Agenten, indem er Ihnen Fragen stellt.
- Wenn der Builder erledigt ist, wird in der rechten Seitenleiste das Profil Ihres Super-Agenten angezeigt. Wenn Sie mit dem Profil Ihres Super-Agenten zufrieden sind, ist er einsatzbereit! Unmittelbar nach seiner Erstellung sendet Ihnen der Super-Agent eine Direktnachricht, in der er Ihnen mitteilt, was er kann und was nicht. Sie können mit dem Super-Agenten interagieren, indem Sie Fragen eingeben oder ihn bitten, seine Einstellungen zu verfeinern.
- Wenn Sie mit dem Profil Ihres Super-Agenten zufrieden sind, ist er einsatzbereit!
- Unmittelbar nach seiner Erstellung sendet Ihnen der Super Agent eine Direktnachricht, in der er Ihnen mitteilt, was er zu erledigen hat und was nicht.
- Sie können mit dem Super-Agenten interagieren, indem Sie Fragen eingeben oder ihn bitten, seine Einstellungen zu verfeinern.
- Wenn Sie mit dem Profil Ihres Super-Agenten zufrieden sind, ist er einsatzbereit!
- Unmittelbar nach seiner Erstellung sendet Ihnen der Super Agent eine Direktnachricht, in der er Ihnen mitteilt, was er zu erledigen hat und was nicht.
- Sie können mit dem Super-Agenten interagieren, indem Sie Fragen eingeben oder ihn bitten, seine Einstellungen zu verfeinern.
📌 Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Sprint-Triage-Superagent. Wenn ein Fehlerbericht eingeht, erstellen oder aktualisieren Sie eine Aufgabe, weisen Sie einen Eigentümer zu, fordern Sie fehlende Details an und legen Sie die Priorität basierend auf den Auswirkungen fest.
Lernen Sie eher visuell? In diesem Video finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen Ihres ersten Super-Agenten in ClickUp:
3) Testen Sie ihn so, wie Ihr Team ihn tatsächlich verwenden wird.
ClickUp macht dies besonders praktisch:
- Senden Sie dem Agenten eine Direktnachricht, um sein Verhalten und Randfälle zu verfeinern.
- Erwähnen Sie ihn in Aufgaben, Dokumenten oder Chats innerhalb von ClickUp, um zu sehen, wie er im Kontext reagiert.
- Weisen Sie dem Agenten Aufgaben zu, damit er Elemente der Arbeit übernehmen kann.
- Lösen Sie ihn über Zeitplan oder Automatisierungen als Auslöser, wenn Sie bereit sind.
Das ist der große Vorteil: Ihr Agent lernt in der realen Umgebung, in der er eingesetzt wird – nicht in einer spielerischen CLI-Schleife.
4) Als Auslöser verwenden Sie Automatisierungen (damit er läuft, ohne dass Sie ihn beaufsichtigen müssen)
Sobald er sich in der Sandbox bewährt hat, verbinden Sie ihn mit Ereignissen wie:
- „Wenn sich der Status zu Needs Triage ändert → Auslöser für Super Agent“
- „Wenn eine neue Aufgabe in Bugs erstellt wird → Auslöser für Super Agent aktivieren”
5) Schnellere Fehlerbehebung mit dem Audit-Protokoll von Super Agents
Anstatt zu raten, was passiert ist, können Sie mit dem Super Agents-Prüfprotokoll die Aktivitäten des Agenten verfolgen und feststellen, ob sie erfolgreich waren oder fehlgeschlagen sind.
Dies wird zu Ihrer integrierten „Agentenbeobachtbarkeit”, ohne dass Sie zuvor eine Protokollierungspipeline erstellen müssen.
Dank dieses Setups sind Super Agents einfacher zu verwenden als selbst erstellte Agenten mit tools wie Claude.
Das Fazit: Wie man Agenten erstellt, die Dinge erledigen
KI-Agenten entwickeln sich schnell zum Hit der Produktivität dieses Jahrzehnts. Aber nur diejenigen, die die Arbeit zu Ende bringen können, werden von Bedeutung sein.
Was unterscheidet einen auffälligen Prototyp von einem Agenten, dem Sie tatsächlich vertrauen?
Drei Dinge: die Fähigkeit des Agenten, im Kontext zu bleiben, mit tools die richtigen Maßnahmen zu ergreifen und Ergebnisse zu überprüfen, ohne sich zu verzetteln.
Fangen Sie also klein an. Wählen Sie einen hochwertigen Workflow aus. Geben Sie Ihrem Agenten klare Anweisungen, echte Tools und eine Schleife, die weiß, wann sie stoppen muss. Skalieren Sie dann erst dann auf Multi-Agent-Setups, wenn Ihre erste Version stabil, vorhersehbar und wirklich hilfreich ist.
Sind Sie bereit, von Agentenexperimenten zur tatsächlichen Ausführung überzugehen?
Verbinden Sie Ihren Agenten mit Ihrem ClickUp-Workspace. Oder erstellen Sie einen ClickUp-Superagenten! In jedem Fall müssen Sie zunächst ein kostenloses ClickUp-Konto erstellen, um loslegen zu können!
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Das Claude Agent SDK ist das offizielle Framework von Anthropic für die Erstellung von Agentenanwendungen und bietet integrierte Muster für die Verwendung von Tools, Speicher und Schleifenverwaltung. Es vereinfacht zwar die Entwicklung, ist aber nicht zwingend erforderlich. Sie können leistungsstarke Agenten auch mit der Standard-Claude-API und Ihrem eigenen benutzerdefinierten Orchestrierungscode erstellen. Oder verwenden Sie ein sofort einsatzbereites Setup wie ClickUp Super Agents!
Chatbots sind so konzipiert, dass sie auf einzelne Eingaben reagieren und dann auf die nächste Eingabe warten, während Agenten autonom in kontinuierlichen Schleifen arbeiten. Agenten können Kontextinformationen sammeln, tools zur Durchführung von Aktionen nutzen und Ergebnisse überprüfen, bis sie ein definiertes Ziel erreichen – und das alles ohne ständige menschliche Anleitung.
Ja, Claude-Agenten eignen sich hervorragend für Aufgaben des Projektmanagements wie das Erstellen von Aufgaben aus Notizen zu Meetings, das Aktualisieren des Projektstatus und das Beantworten von Fragen zur Arbeit Ihres Teams. Sie werden noch leistungsfähiger, wenn sie über eine Verbindung zu einem einheitlichen Workspace wie ClickUp verfügen, in dem alle relevanten Daten und Kontexte an einem Ort gespeichert sind.
Claude Code ist ein tool, das speziell zur Beschleunigung der Entwicklung mit Claude-Modellen entwickelt wurde, aber die von Ihnen definierten Architekturmuster und Fähigkeiten sind übertragbar. Wenn Sie für Ihr Projekt Multi-LLM-Support benötigen, müssen Sie einen eher frameworkunabhängigen Ansatz oder ein tool verwenden, das ausdrücklich für den Modellwechsel entwickelt wurde.