Effektives Arbeiten mit ClickUp Super Agents: Best Practices für Prompts

Ihr Team ist vom KI-Hype überwältigt, aber die Tools scheinen keinen Bezug zu Ihrer tatsächlichen Arbeit zu haben.

Sie fügen Projektdetails in einen Chatbot ein, in der Hoffnung auf eine nützliche Zusammenfassung, erhalten jedoch nur eine allgemeine Antwort, in der alle wichtigen Zusammenhänge fehlen. Das liegt daran, dass die meisten KI-Tools unter Gedächtnisverlust leiden – sie vergessen alles, sobald Sie die Registerkarte schließen, sodass Sie Ihre Welt bei jeder einzelnen Eingabe erneut erklären müssen.

Dieses ständige Erklären kostet viel Zeit und ist eine große Quelle der Frustration.

Studien zeigen, dass Arbeitnehmer wöchentlich 4,5 Stunden damit verbringen, von KI generierte Ergebnisse zu korrigieren. Dies führt zu einer neuen Art von KI-Ausbreitung – der ungeplanten Verbreitung von KI-Tools und -Plattformen ohne Aufsicht oder Strategie, was zu Geldverschwendung, doppelem Aufwand und einem völligen Kontrollverlust über den KI-Fußabdruck Ihres Unternehmens führt.

Dies ist ein Szenario, in dem Sie mehr Zeit damit verbringen, Ihrer KI Kontext zu liefern, als Sie an Wert zurückbekommen. Das Ergebnis ist ein Team, das der Meinung ist, dass KI mehr Ärger als Nutzen bringt, die Tools aufgibt und zu manueller, repetitiver Arbeit zurückkehrt.

ClickUp Super Agents wurden speziell entwickelt, um dieses Problem zu lösen! In diesem Blogbeitrag schauen wir uns an, wie man mit KI-Agenten mithilfe von Best Practices und Strategien effektiv arbeitet!

Was sind KI-Agenten und wie unterscheiden sich Super-Agenten davon?

Die meisten Teams behandeln KI-Agenten wie ausgefallene Chatbots – sie geben jedes Mal detaillierte Anweisungen ein und wundern sich, warum die Ergebnisse uneinheitlich sind.

Derzeit setzen nur 15 % der IT-Führungskräfte vollständig autonome KI-Agenten ein.

Hier ist, was tatsächlich funktioniert: ClickUp Super Agents . Dabei handelt es sich um KI-gestützte Teamkollegen, die in Ihrem ClickUp Converged AI Workspace arbeiten – einer einzigen, sicheren Plattform, auf der Projekte, Dokumente, Unterhaltungen und Analysen zusammenlaufen und in die KI als Intelligenzschicht eingebettet ist, die Ihre Arbeit versteht und vorantreibt.

Im Gegensatz zu externen Chatbots handelt es sich hierbei um autonome Systeme, die Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und Arbeiten wiederholen, ohne dass ständig menschliche Eingaben erforderlich sind. Sie haben bereits Zugriff auf Ihre ClickUp-Aufgaben, ClickUp-Dokumente und den Verlauf des Projekts.

Dies ist aufgrund von zwei wesentlichen Schlüsseln möglich:

Die Agenten lernen aus dem Kontext Ihres Workspaces und merken sich Ihre Präferenzen, sodass Sie beim Setup einmalig klare Ziele und Rahmenbedingungen festlegen können und der Agent dann Ihre Workflows autonom und ohne ständige Eingaben ausführt.

Die Umstellung erfolgt sofort. Anstatt den ganzen Tag damit zu verbringen, Inhalte in ein leeres Textfeld einzufügen, haben Sie einen KI-Teamkollegen, der bereits auf dem neuesten Stand ist. Sie können ihm ein Ziel zuweisen, und er nutzt sein integriertes Wissen, um die Aufgabe zu erledigen, sodass sich Ihr Team auf Arbeiten konzentrieren kann, die menschliche Kreativität und strategisches Denken erfordern.

🎥 Sehen Sie sich dieses Video an, um Weitere Informationen über Super Agents zu erhalten:

Wann sollten KI-Agenten gegenüber herkömmlichen Workflows eingesetzt werden?

Sie haben einige grundlegende Automatisierungen eingerichtet, benötigen nun aber mehr Munition.

Sie möchten beispielsweise einen mehrstufigen Prozess automatisieren, der ein gewisses Maß an Urteilsvermögen erfordert – wie die Einstufung von technischen Fehlern nach ihrer Auswirkung auf den Kunden –, aber Ihr einfaches, regelbasiertes System kann mit der Mehrdeutigkeit nicht umgehen. Das ist eine frustrierende Sackgasse, die Ihr Team dazu zwingt, wieder auf manuelle, zeitaufwändige Koordination zurückzugreifen.

Dies ist ein klassischer Fall, in dem das falsche Tool für die Aufgabe verwendet wird. Entweder verzichten Sie ganz auf die Automatisierung und verurteilen Ihr Team zu stundenlanger repetitiver Arbeit, oder Sie bauen ein fragiles, überkompliziertes Netz von Auslösern auf, das in dem Moment zusammenbricht, in dem sich eine Variable ändert.

Die Lösung besteht in einem mehrschichtigen Ansatz, bei dem traditionelle Automatisierungen mit KI-Agenten für komplexere Szenarien kombiniert werden. In ClickUp bedeutet dies, zu wissen, wann ClickUp-Automatisierungen zu verwenden sind und wann ein ClickUp-Superagent eingesetzt werden sollte.

ClickUp-Automatisierungen eignen sich perfekt für vorhersehbare, wiederholbare Aktionen. Sie verwenden einfache Automatisierungsauslöser – wie eine Änderung des ClickUp-Status der Aufgabe oder das Erreichen eines Fälligkeitsdatums –, um eine bestimmte Aktion auszuführen. Betrachten Sie sie als zuverlässige Arbeitstiere Ihres Workflows.

ClickUp Super Agents hingegen eignen sich für Aufgaben, die logisches Denken und Kontext erfordern. Sie glänzen, wenn die Arbeit Unklarheiten, mehrere Schritte oder das Abrufen von Informationen aus verschiedenen Quellen beinhaltet.

Hier erfahren Sie, wann Sie welche verwenden sollten:

Mit diesem Framework wird der Workflow Ihres Teams transformiert.

Einfache, häufig wiederkehrende Aufgaben werden mühelos von ClickUp Automatisierungen erledigt. Für komplexe, kognitiv anspruchsvolle Aufgaben setzen Sie einen Super Agent ein. So entsteht ein leistungsstarkes, robustes System, mit dem Sie nicht nur Klicks, sondern auch Mikroentscheidungen automatisieren.

Warum Prompting Onboarding ist und keine Kernkompetenz

Jeder hat das Gefühl, dass er eine neue, hochtechnische Fähigkeit, nämlich das Prompting, beherrschen muss, um den grundlegenden Wert der KI zu erschließen. In Wirklichkeit schafft dies eine Barriere für die Einführung von KI, da nur wenige „Power-Benutzer” die KI zum Laufen bringen können, während der Rest des Teams zurückbleibt, frustriert und unproduktiv ist.

Diese Dynamik ist ein direktes Ergebnis der Verwendung kontextloser KI-Tools.

Wenn eine KI kein Gedächtnis hat, ist jede Interaktion ein Kaltstart, und die Qualität der Ausgabe hängt vollständig von der Qualität Ihrer Eingabe ab. Das ist ein anstrengender Zyklus, der die KI eher zu einer anspruchsvollen Aufgabe als zu einem hilfreichen Assistenten macht.

Mit ClickUp Super Agents ist das Prompting ein einmaliger Onboarding-Prozess und keine täglich wiederkehrende Aufgabe. Da Super Agents über ein dauerhaftes Gedächtnis verfügen und in Ihrem ClickUp Converged KI-Workspace integriert sind, müssen Sie ihnen die Regeln nur einmal beibringen, und sie behalten sie für immer.

Stellen Sie sich das wie die Einarbeitung eines neuen Teammitglieds vor. Sie würden nicht jedes Mal, wenn Sie eine Aufgabe zuweisen, die Mission des Unternehmens und die Ziele des Projekts erneut erklären. Sie tun dies einmal und vertrauen darauf, dass Ihre Mitarbeiter dieses Wissen behalten. So funktionieren Super Agents.

Dadurch verändert sich, worin Ihr Team seine Energie investiert.

Anstatt endlose Workshops zum Thema Prompt-Erstellung durchzuführen, können Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren: klare Ziele für das Team definieren, intelligente Leitplanken festlegen und einfache Feedback-Schleifen aufbauen. Das „Prompting” erfolgt während des Setups, und der Wert steigt mit jeder Aufgabe, die der Agent autonom abschließt.

📮ClickUp Insight: Die Hälfte unserer Befragten hat Schwierigkeiten mit der Einführung von KI; 23 % wissen einfach nicht, wo sie anfangen sollen, während 27 % mehr Schulungen benötigen, um fortgeschrittene Aufgaben zu erledigen.

ClickUp löst dieses Problem mit einer vertrauten Oberfläche zum Chatten, die sich wie ein Text anfühlt.

Teams können direkt mit einfachen Fragen und Anfragen loslegen und dann ganz natürlich leistungsstärkere Features der Automatisierung und agentenbasierte Workflows entdecken, ohne sich durch eine abschreckende Lernkurve kämpfen zu müssen, die so viele Menschen zurückhält.

So definieren Sie Ziele, Leitplanken und Ergebnisse für KI-Agenten

Die meisten von uns haben schon einmal einen KI-Assistenten ausprobiert, aber die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich. Wir bitten ihn um „Hilfe bei Marketingtexten” und erhalten etwas so Allgemeines, dass es unbrauchbar ist. 🤨

Ohne klare Vorgaben ist ein KI-Agent nur ein leistungsstarkes Tool, das auf nichts ausgerichtet ist. Die Folgen sind inkonsistente Ergebnisse und mangelndes Vertrauen in das System. Ihr Team wird keine Arbeiten an einen Agenten delegieren, auf den es sich nicht verlassen kann, und das Versprechen einer KI-gesteuerten Produktivität bleibt genau das – ein Versprechen.

Die Lösung besteht darin, nicht mehr über Eingabeaufforderungen nachzudenken, sondern sich auf Frameworks zu konzentrieren. Die zu erledigende Arbeit besteht darin, Ziele, Leitplanken und Ergebnisse zu definieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit ständiger, sich wiederholender Eingabeaufforderungen.

Legen Sie im Voraus klare Erfolgskriterien fest.

Vage Ziele führen zu vagen Ergebnissen. Ein Agent braucht ein konkretes, messbares Ergebnis, auf das er hinarbeiten kann.

Diese Spezifität gibt dem Agenten eine klare Definition von „erledigt“. Er weiß, was, wann und wo, wodurch Spekulationen vermieden werden und sichergestellt wird, dass das Ergebnis sofort nutzbar ist.

Legen Sie Grenzen und Berechtigungen fest.

Ein autonomer Agent ist ein leistungsstarker Mitarbeiter, muss jedoch seine Limite kennen. Die Befürchtung, dass eine KI „aus der Reihe tanzt” und nicht genehmigte Aktionen ausführt, ist ein großes Hindernis für die Einführung. Dies führt dazu, dass Teams entweder gar keine Agenten einsetzen oder sie so stark mikromanagen, dass der Zweck der Automatisierung zunichte gemacht wird.

Sie können dieses Problem lösen, indem Sie von Anfang an klare Grenzen setzen. In ClickUp werden Super-Agenten wie Benutzer behandelt, was bedeutet, dass sie die von Ihnen bereits eingerichteten Workspace-Berechtigungen und Workspace-Rollen übernehmen. Dies bietet eine leistungsstarke integrierte Sicherheitsebene.

Anschließend können Sie zusätzliche Zugriffskontrollen für den Agenten selbst konfigurieren. Sie können beispielsweise einem Super-Agenten die Berechtigung erteilen, ein neues ClickUp-Dokument zu entwerfen, aber nicht zu veröffentlichen, oder den ClickUp-Status der Aufgabe zu ändern, aber nicht die Eigentümerschaft neu zuzuweisen.

Diese Leitplanken geben Ihrem Team das Vertrauen, den Agenten autonom arbeiten zu lassen.

Definieren Sie Übergabepunkte für die Überprüfung durch Menschen.

Nicht jede Entscheidung sollte automatisiert werden. Wenn Sie einen Agenten ohne klare Kontrollpunkte für die menschliche Überwachung einsetzen, riskieren Sie, dass er bei einer wichtigen Aufgabe einen Fehler macht, z. B. indem er einem wichtigen Client eine falsche Aktualisierung sendet. Dies untergräbt das Vertrauen und kann zu echten geschäftlichen Problemen führen.

Die Lösung besteht darin, Workflows mit menschlicher Beteiligung zu entwickeln. Identifizieren Sie die Momente, in denen menschliches Urteilsvermögen entscheidend ist, und schaffen Sie explizite Übergabepunkte. Dabei geht es nicht um Mikromanagement, sondern um intelligente Zusammenarbeit.

Sie können beispielsweise einen Super-Agenten so konfigurieren, dass er einen wöchentlichen Stakeholder-Bericht entwirft, diesen jedoch nicht direkt versendet, sondern eine Aufgabe erstellt, die dem Projektmanager zugewiesen wird und dem Entwurf als Anhang beigefügt ist.

Der Agent erledigt die mühsame Arbeit des Sammelns und Zusammenfassens der Daten, während der Mensch die letzte kritische Überprüfung vornimmt. Dieser kollaborative Ansatz schafft Vertrauen und gewährleistet Qualität, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

Hier ist ein Risikomanagement-Workflow, der von Super Agents mit menschlicher Beteiligung durchgeführt wird:

Effektive Prompting-Techniken für die Agentenausrichtung

Selbst bei einem System, das eher auf Onboarding als auf Prompting setzt, sind die ersten Anweisungen, die Sie geben, von entscheidender Bedeutung. Wenn Ihre Setup-Anweisungen nachlässig oder zu allgemein gehalten sind, wird auch die Leistung des Agenten darunter leiden. Dies führt zu einem frustrierenden Zyklus der Verfeinerung, in dem Sie ständig die Anweisungen des Agenten optimieren müssen, um dessen Ergebnisse zu korrigieren, was genauso mühsam ist wie das Prompt Engineering eines externen Chatbots.

Die Folge ist, dass der Agent nie ganz richtig liegt. Er schließt vielleicht 80 % einer Aufgabe korrekt ab, aber die restlichen 20 % müssen manuell korrigiert werden, was die gesamte Zeit auffrisst, die Sie eigentlich einsparen wollten.

Um dies zu vermeiden, konzentrieren Sie Ihren Aufwand bei den Anweisungen auf die anfängliche Abstimmung. Bei diesen Anweisungstechniken geht es darum, dem Agenten beizubringen, wie er arbeiten soll, und nicht nur, was er für eine einzelne Aufgabe zu erledigen hat.

Seien Sie konkret in Bezug auf Aufgaben und Kontext.

Allgemeine Anweisungen führen zu allgemeinen Ergebnissen. Wenn Sie einen ClickUp Super Agent erstellen, geben Sie ihm nicht nur seine Rolle vor, sondern auch den Kontext, den er benötigt, um hervorragende Leistungen zu erbringen.

Dieser Detaillierungsgrad liefert dem Agenten den spezifischen operativen Kontext, den er benötigt, um kluge Entscheidungen zu treffen. Vermeiden Sie die Falle, anzunehmen, dass der Agent die einzigartigen Konventionen Ihres Teams „kennt”.

Verwenden Sie strukturierte Formate für konsistente Ergebnisse.

Wenn die Ausgabe eines Agenten einem bestimmten Format entsprechen soll, geben Sie ihm eine klare Vorlage. Agenten sind hervorragend darin, Mustern zu folgen, aber sie können Ihre Gedanken nicht lesen. Die einfache Aufforderung, eine „Zusammenfassung” zu erstellen, kann das Ergebnis sein: ein dichter Absatz oder einige Stichpunkte.

Definieren Sie die gewünschte Struktur. Wenn Sie beispielsweise einen Agenten einrichten, um Notizen zu Meetings aus einem ClickUp-Dokument zusammenzufassen, könnten Ihre Anweisungen Folgendes umfassen:

„Bitte fassen Sie das Meeting anhand des folgenden Formats zusammen: Getroffene Entscheidungen:

So erhalten Sie jedes Mal konsistente, vorhersehbare Ergebnisse, die leichter zu verarbeiten sind und auf deren Grundlage Sie schneller handeln können.

Nutzen Sie persistenten Speicher, um die Abhängigkeit von Eingabeaufforderungen zu reduzieren.

Dies ist das Feature, das Super Agents wirklich von einfachen Chatbots unterscheidet. Da ClickUp Super Agents über unbegrenzten Speicher verfügen, lernen sie aus jeder Interaktion. Sie müssen sich nicht wiederholen.

Dies verändert grundlegend, wie Sie im Laufe der Zeit mit dem Agenten arbeiten.

Dies ist ein zentraler Bestandteil des LLM-Agenten-Frameworks in ClickUp.

Der Agent führt nicht nur eine Liste von Befehlen aus, sondern baut eine Wissensdatenbank über Ihre Arbeit auf, wodurch Sie mit der Zeit deutlich weniger auf detaillierte Anweisungen angewiesen sind.

Best Practices für die Arbeit mit KI-Agenten

Sie haben Ihren ersten Agenten eingerichtet, aber er hat nicht die erwartete Wirkung.

Es übernimmt zwar einige einzelne Aufgaben, hat aber die Produktivität Ihres Teams nicht verändert. Dies passiert häufig, wenn Teams Agenten isoliert einsetzen und es versäumen, sie in ihren allgemeinen Arbeitsrhythmus zu integrieren.

Das Ergebnis ist eine Sammlung von „Lieblings“-Automatisierungen, die zwar praktisch, aber nicht strategisch sind. Sie sparen hier und da ein paar Minuten Zeit, lösen aber nicht die systemischen Probleme der Arbeitsausbreitung und der mangelnden Abstimmung im Team. Um den vollen Wert aus KI zu ziehen, müssen Sie von einmaligen Aufgaben zu integrierten, skalierbaren Workflows übergehen.

Dies erfordert eine Umstellung in der Denkweise, weg vom einfachen Einsatz eines Agenten hin zu einer echten Zusammenarbeit mit ihm. Hier sind die Best Practices, um dies zu erreichen.

Häufige Fehler bei der Arbeit mit KI-Agenten

Zunächst einmal wollen wir uns ansehen, was nicht funktioniert. Wenn Sie Ihren Super-Agenten wie einen Chatbot behandeln, verfehlen Sie das Ziel. Hier sind die häufigsten Fehler, die wir beobachten:

Betrachten Sie dies als Lernmöglichkeit. Jedes Team durchläuft einen Zeitraum der Anpassung, wenn es von promptabhängigen Tools zu autonomen Agenten wechselt.

So testen und optimieren Sie die Leistung von Agenten

Fangen Sie klein an und skalieren Sie intelligent. Weisen Sie Ihrem neuen Agenten nicht gleich am ersten Tag eine geschäftskritische, kundenbezogene Aufgabe zu. Beginnen Sie stattdessen mit weniger wichtigen internen Aufgaben, um sein Verhalten zu kalibrieren.

Überprüfen Sie die ersten Ergebnisse sorgfältig. Wenn Sie einen Fehler finden, geben Sie klares, konkretes Feedback. Wenn beispielsweise die Zusammenfassung eines Agenten zu lang ist, sagen Sie nicht einfach „mach sie kürzer”. Bearbeiten Sie die Anweisungen des Agenten und schreiben Sie: „Zusammenfassungen sollten nicht mehr als drei Stichpunkte umfassen”.

Sie können die Aktivitäten eines Super-Agenten jederzeit einsehen und sein Profil aktualisieren, was diesen Verfeinerungsprozess vereinfacht. Dies ist eine wichtige Vorgehensweise für die Automatisierung der Wissensdatenbank – Ihr Agent ist Teil Ihrer Wissensdatenbank und muss gepflegt werden.

Erstellen Sie Agenten-Workflows, die teamübergreifend skalierbar sind.

Hier erschließen Sie sich einen exponentiellen Wert. Einzelne Agenten sind hilfreich, aber ein Netzwerk koordinierter Agenten kann ganze Geschäftsprozesse abwickeln. Überlegen Sie, wie Agenten sich gegenseitig Arbeit übergeben, Kontext teilen und über verschiedene Team-Spaces in ClickUp hinweg arbeiten können.

Beispiel:

Dieser Multi-Agent-Workflow koordiniert einen komplexen Prozess von Anfang bis Ende. Dies ist möglich, weil alle Agenten innerhalb desselben ClickUp Converged KI-Workspace arbeiten, den Kontext freigeben und ohne manuelles Eingreifen aufeinander abgestimmt bleiben.

So verwaltet Kyle Coleman, unser GVP für Marketing, seine Multi-Agent-Workflows:

So funktionieren ClickUp Super Agents in Ihrem Workspace

Das Frustrierende an den meisten KI-Tools ist nicht nur, dass sie ungenau sind. Es ist auch, dass sie woanders leben.

ClickUp Super Agents beseitigen diese Hürde. Denn sie arbeiten innerhalb derselben Struktur, die Ihr Team bereits für die Planung, Ausführung und Nachverfolgung von Arbeiten nutzt.

Sie arbeiten innerhalb der tatsächlichen Struktur Ihres Teams.

Jedes Team hat seine eigene interne Logik. Bestimmte Status bedeuten bestimmte Dinge. Benutzerdefinierte Felder spiegeln Ihre Prioritäten wider. Bestimmte Listen stehen für aktive Ausführung, während andere Backlogs oder Archive darstellen.

Ein Super Agent arbeitet nach dieser Logik.

Wenn eine Aufgabe den Status „Blockiert“ erhält, ist dieser Status nicht nur eine Beschreibung. Er ist ein Signal, das der Agent interpretieren kann. Wenn Ihr Marketingteam Dringlichkeit auf eine bestimmte Weise definiert und die Technikabteilung auf eine andere, passt sich der Agent an diesen Kontext an, da er innerhalb dieser Spaces arbeitet und nicht außerhalb.

Das ist wichtiger, als es klingt. KI versagt oft nicht, weil ihr Intelligenz fehlt, sondern weil ihr das Bewusstsein für den Betriebsablauf fehlt. In Ihrem Workspace reagiert der Super Agent darauf, wie Ihr Team tatsächlich arbeitet.

Sie arbeiten mit Live-Daten während der Arbeit und nicht mit Kopien.

Wenn ein Super Agent eine wöchentliche Zusammenfassung erstellt, kann er die Aktualisierung direkt in der entsprechenden Aufgabe veröffentlichen.

Wenn es überfällige Elemente mit hoher Priorität identifiziert, kann es den Status aktualisieren oder Unteraufgaben in der richtigen Liste erstellen. Wenn es einen Stakeholder-Bericht erstellt, entwirft es das Dokument genau dort, wo Ihr Team es erwartet.

Es gibt keine doppelte Ebene; die Aktion findet an der Quelle der Wahrheit statt.

Sie reduzieren den Koordinationsaufwand bei vernetzten Arbeitsabläufen.

Super Agents sehen das große Ganze! Sie können verwandte Aufgaben, Abhängigkeiten und Dokumente überblicken, um zu verstehen, wie die Arbeit eine Verbindung hat, und nicht nur, wie sie sich verändert.

Anstatt mehrere Listen manuell zu durchsuchen, um zu sehen, was blockiert ist, oder Updates aus verstreuten Kommentaren zusammenzufügen, fasst der Agent zusammen, was bereits im Workspace geschieht, und wandelt dies in umsetzbare Erkenntnisse um.

Der eigentliche Vorteil besteht darin, dass es weniger Momente gibt, in denen jemand innehalten, den Kontext erfassen und manuell ein kohärentes Bild des Fortschritts zusammenstellen muss.

Super Agents: Was ändert sich in der Praxis?

Wenn KI in Ihrem Workspace eingesetzt wird, ist sie an der Ausführung beteiligt. Dieser Unterschied ist subtil, aber folgenreich. Er bedeutet weniger Übersetzungsschritte zwischen Idee und Aktion und weniger unsichtbare Verbindungsglieder, um Systeme zusammenzuhalten.

Dennoch ersetzt der Super Agent nicht das eigene Urteilsvermögen. Er übernimmt die sich wiederholenden Koordinationsaufgaben, die dieses still und leise erschöpfen.

Über Prompts hinaus zu echter Zusammenarbeit mit Agenten

Das ultimative Ziel ist es, Ihre Beziehung zur KI von einer Befehls- und Antwort-Beziehung zu einer echten Zusammenarbeit weiterzuentwickeln.

Dies erfordert eine organisatorische Umstellung. Das bedeutet, dass die wertvollste KI-bezogene Fähigkeit Ihres Teams nicht mehr das Prompt Engineering ist. Stattdessen ist es die Fähigkeit, Ziele klar zu definieren, ein intelligentes Workflow-Management zu entwerfen und effektive Feedback-Schleifen aufzubauen.

Wenn Sie einem Agenten vertrauen, dass er innerhalb der von Ihnen festgelegten Grenzen autonom arbeitet, kann er sein volles Potenzial entfalten.

Teams, die diese Partnerschaft zwischen Mensch und Agent beherrschen, verbringen viel weniger Zeit mit langwierigen, sich wiederholenden Koordinationsaufgaben, die Projekte behindern. Sie automatisieren die Ausführung, damit sie sich auf die Arbeit konzentrieren können, die nur Menschen leisten können: strategisches Denken, kreative Problemlösung und Aufbau von Beziehungen.

Der Agent kümmert sich um das „Wie”, sodass sich Ihr Team ganz auf das „Warum” konzentrieren kann.

Sind Sie bereit, über einfache Eingabeaufforderungen hinauszugehen und mit KI zusammenzuarbeiten? Starten Sie kostenlos mit ClickUp und erleben Sie, wie Super Agents die Produktivität Ihres Teams steigern können.

Häufig gestellte Fragen

Chat-basierte Tools sind zustandslos, d. h. sie reagieren auf einzelne Eingaben, ohne den Kontext zwischen den Sitzungen beizubehalten. Agenten mit persistenter Speicherung, wie ClickUp Super Agents, behalten Informationen über Interaktionen hinweg bei, lernen Ihre Präferenzen kennen und sammeln im Laufe der Zeit Wissen über Ihre Arbeit.

Sie können klare Grenzen festlegen, auf welche Daten der Agent zugreifen und welche Aktionen er selbstständig ausführen darf. In ClickUp werden Super Agents wie Benutzer behandelt, sodass sie innerhalb der bestehenden ClickUp-Workspace-Berechtigungen und Zugriffskontrollen arbeiten, die Sie bereits für Ihre Mitglieder des Teams eingerichtet haben.

Für autonome Agenten ist es weitaus wichtiger, klare Ziele und messbare Ergebnisse zu definieren. Das Prompting wird zu einer vorab durchzuführenden „Onboarding”-Aufgabe, um den Agenten auf die richtige Spur zu bringen, und nicht zu einer kontinuierlichen, interaktionsbezogenen Fähigkeit, die erforderlich ist, um einen Wert zu erzielen.

Agenten können nur den Kontext für die Daten aufrechterhalten, auf die sie zugreifen können. Wenn ein Agent in einem konvergenten KI-Workspace wie ClickUp arbeitet, hat er nativen Zugriff auf alle Ihre Aufgaben, Dokumente und Workflows, sodass wiederholte Aufforderungen oder manuelles Teilen von Kontext, wie es bei externen Tools erforderlich ist, entfallen.