Was bedeuten die 5 Bausteine eines guten Prompts?

Die 5 Bausteine sind Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung. Die Rolle legt fest, wer antwortet und in welchem Ton. Der Kontext liefert die nötigen Informationen zur Situation. Das Ziel beschreibt das konkrete Ergebnis. Das Format bestimmt die Darstellung als Liste, Tabelle oder Fließtext. Die Einschränkung nennt Grenzen wie Budget- oder Rabattregeln. Du musst die Bausteine nicht selbst schreiben. ALBERT | AI erkennt sie auch in einer stichwortartigen Notiz und baut daraus einen vollständigen Prompt.

Muss ich programmieren können, um einen KI-Agenten zu bauen?

Nein. Der Engpass ist nicht die Technik, sondern der genaue Blick auf den Prozess. In drei Schritten kommst du von einer manuellen Tätigkeit zum Agenten: hinschauen, was deine beste Fachkraft Schritt für Schritt tut, es der KI in normaler Sprache erklären und daraus den Skill bauen lassen. Den Skill schreibt die KI selbst. Du beschreibst die Aufgabe, testest gemeinsam mit der KI, und dabei entsteht der Skill.

Was ist der Unterschied zwischen Tool, LLM, Preset und Skill?

Am Bild des Fußballspiels erklärt: Die Tools sind Spielfeld, Tore und Ball, also die Werkzeuge wie ERP-Zugriff oder E-Mail. Das LLM ist die KI, die Entscheidungen trifft, also die Spieler. Das Preset ist die Aufstellung, die festlegt, welche Tools und Skills erlaubt sind und welches Modell läuft. Der Skill ist der einstudierte Spielzug, also der beschriebene Ablauf des Prozesses. Dazu kommen der Mensch als Trainer und der QS-Agent als Schiedsrichterteam.

Wie verhindert ein KI-Agent falsche Angebote?

Über einen Qualitätssicherungs-Agenten. Er prüft nach der Erstellung automatisch die Original-Anfrage, das erstellte Angebot und den Mail-Entwurf gegen definierte Kriterien, bevor ein Mensch das Ergebnis sieht. Im Webinar erkannte der QS-Agent, dass statt 200 Stück nur 20 Stück im Angebot standen, und korrigierte den Wert selbstständig. Für höhere Sicherheit lassen sich mehrere Prüf-Agenten unabhängig als Quorum betreiben. Erst wenn die Mehrheit zustimmt, gilt das Ergebnis als gültig.

Warum reicht es nicht, Grenzen für die KI im Prompt zu formulieren?

Ein Prompt ist ein Versprechen, eine Berechtigung ist eine Tatsache. Anweisungen im Prompt lassen sich umgehen oder fehlinterpretieren. Deshalb laufen Kontrolle, Protokollierung und Datenzugriff außerhalb der KI, auf der Ebene des Presets. Der Agent nutzt nur die freigegebenen Tools und nur im erlaubten Ausmaß, zum Beispiel lesend auf das ERP. Zusätzlich gelten immer die Berechtigungen des Benutzers, sodass die KI nie mehr sieht als die Person, die sie bedient.

Was kostet ein automatisierter Angebotsprozess mit KI?

Im Webinar kostete ein kompletter Lauf 1,23 Euro. Darin enthalten waren das Lesen der Skills, das Auswerten der E-Mail, die ERP-Abfrage, die Erstellung des Angebots als PDF, ein Mail-Entwurf, die Kundenakte und zwei Aufgaben. Verbraucht wurden rund 7.826 Output-Tokens plus die Eingabe-Tokens. Der Prozess dauerte 4 Minuten statt der sonst üblichen 3 bis 4 Tage. Der genaue Preis hängt vom gewählten Modell und vom Umfang des Prozesses ab.

Bin ich mit agorum core pro an einen KI-Anbieter gebunden?

Nein. agorum core pro ist Multi-LLM. Das Modell ist jederzeit wechselbar, und mehrere Modelle können parallel laufen. Im Preset lässt sich das eingesetzte Modell zentral austauschen, ohne dass der Prozess neu gebaut werden muss. Das macht dich unabhängig vom einzelnen LLM-Anbieter. Wer seine Prozesse an ein einziges Modell bindet, riskiert einen Stillstand, wenn der Anbieter etwas ändert oder den Zugriff sperrt.

Wann findet der vierte Teil der Webinar-Reihe statt?

Teil 4 der Reihe „KI im Mittelstand 2026" findet am 22. September 2026 um 10 Uhr statt. Das Thema lautet „Planbare KI statt Kostenfalle" und dreht sich um die Frage, wie du die Kosten und den Token-Verbrauch beim KI-Einsatz unter Kontrolle behältst. Falls du Teil 2 verpasst hast, ist die Aufzeichnung jederzeit abrufbar.

Richtig prompten: Vom Prompt zum KI-Agenten

Management Summary: Das nimmst du aus diesem Webinar mit

5 Bausteine für jeden Prompt: Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung entscheiden, ob die KI dir beim ersten Versuch hilft.
Du musst die Bausteine nicht selbst schreiben: ALBERT | AI erkennt sie auch in einer stichwortartigen Notiz und baut daraus einen sauberen Prompt.
Vom Prompt zur Mannschaft: Tool, LLM, Preset, Skill, Mensch und QS-Agent bilden zusammen einen KI-Agenten – erklärt an der Analogie eines Fußballspiels.
Der Skill hält das Wissen im Haus: Neue Mitarbeitende nutzen den einstudierten Ablauf ab dem ersten Tag, ohne dass Wissen mit einer Kündigung verloren geht.
Reale Praxiszahl: Ein Angebotsprozess, der in manchen Unternehmen 3 bis 4 Tage dauert, lief in der Live-Demo vollautonom in 4 Minuten – zu Kosten von 1,23 Euro.
Der QS-Agent fängt Fehler ab: Aus 20 statt 200 Stück wurde automatisch korrigiert, bevor ein Mensch das Angebot überhaupt sah.
Berechtigung schlägt Prompt: Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Datenzugriff laufen außerhalb der KI und lassen sich nicht per Prompt umgehen.
Multi-LLM macht dich unabhängig: Das Modell ist jederzeit wechselbar, der Prozess läuft weiter.

Am 21. Juli 2026 fand der dritte Teil der Webinar-Reihe „KI im Mittelstand 2026" statt. Den zweiten Teil zum Thema Prozesse und Konzepte kannst du jederzeit als Aufzeichnung nachholen. Oliver Schulze, Geschäftsführer der agorum® Software GmbH, führte durch das Webinar und brachte die Erfahrung aus echten Kundenprojekten mit. Heiko Oberacker machte den Auftakt und moderierte die Fragerunde. Im Zentrum stand die Frage, wie du richtig promptest und wie aus einem einzelnen Prompt ein KI-Agent wird.

Dieser Artikel fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen. Alle Zahlen und Beispiele stammen aus dem Webinar, ergänzt um die konkrete Handlungsanleitung für deinen nächsten Schritt.

Mitarbeitender formuliert konzentriert einen Prompt am Laptop im Büro

Welche 5 Bausteine machen jeden Prompt sofort besser?

Fünf Wörter entscheiden, ob die KI dir wirklich hilft. Du musst sie dir nicht auswendig merken. Du stellst dir bei jedem Prompt einfach 5 Fragen. Oliver Schulze stellte die zentrale Frage gleich an den Anfang: Was kostet dich eine schlecht gestellte Frage? Minuten beim einzelnen Prompt, Stunden im Team, Wochen im Prozess.

Baustein 1: Die Rolle

Wer soll eigentlich antworten? Die Rolle gibt der KI die Perspektive und den Ton. Ein Vertriebsmitarbeiter formuliert anders als ein Techniker.

Baustein 2: Der Kontext

Was muss die KI über deine Situation wissen, um überhaupt sinnvoll zu antworten? Ohne Kontext rät die KI.

Baustein 3: Das Ziel

Was soll am Ende konkret erreicht sein? Nicht irgendetwas Gutes, sondern ein klares Ergebnis.

Baustein 4: Das Format

Wie soll das Ergebnis aussehen? Eine Liste, eine Tabelle oder ein Fließtext.

Baustein 5: Die Einschränkung

Welche Grenzen gelten? Budgetregeln, Ausnahmen und alles, was die KI beachten muss.

Oliver Schulze zeigte den Unterschied an einem Beispiel. Links die schlechte Formulierung „Schreib mir ein Angebot für den Kunden". Rechts der gute Prompt mit Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung. Sein Fazit war deutlich: „5 Sätze, 5 Funktionen. Und das Ergebnis ist beim ersten Versuch fertig." Der Unterschied zwischen beiden Prompts ist der Unterschied zwischen einer Aufgabe, die in einer Minute erledigt ist, und einer, die dreimal Nachfragen braucht und am Ende 20 Minuten kostet.

Musst du die 5 Bausteine selbst formulieren?

Nein. Du musst die Methode nicht selbst anwenden. Du musst nur wissen, dass sie existiert. Den Rest übernimmt die KI. Oliver Schulze zeigte das live an einer ganz normalen, unaufgeräumten Notiz, so wie sie im echten Alltag entsteht.

Die Notiz lautete sinngemäß: „Der Kunde Rheintal will nochmal ein Angebot für Kugellager, diesmal 20 Stück, wie letztes Mal, aber Rabatt prüfen, nicht mehr als 5 Prozent, und Liefertermine nur nennen, wenn wir genug auf Lager haben." Kein einziger der 5 Bausteine ist darin sauber benannt.

Trotzdem erkannte ALBERT | AI die Rolle, den Kontext, das Ziel, das Format und die Einschränkung und baute daraus einen vollständigen, präzisen Prompt. Aus der Notiz wurde eine klare Anweisung: Rolle Vertriebsmitarbeiter, Kunde Rheintal Antriebstechnik GmbH, 20 Stück Kugellager KL 450, verbindliches Angebot nach Standardvorlage, Rabatt maximal 5 Prozent, Liefertermin nur bei ausreichendem Lagerbestand.

Der Kern ist einfach. Du musst die 5 Bausteine nicht selbst schreiben. Die KI hilft dir von selbst dabei, wenn du weißt, dass es sie gibt.

Abgestimmtes Business-Team steht zusammen als Sinnbild für die Mannschaftsaufstellung eines KI-Agenten

Wie wird aus einem einzelnen Prompt ein KI-Agent?

Du kannst jetzt den einzelnen Prompt. Aber was passiert, wenn eine Aufgabe nicht nur einmal, sondern jeden Tag automatisch erledigt werden soll? Dann brauchst du keinen Prompt mehr, dann brauchst du eine ganze Mannschaft. Und um diese Mannschaft aufzubauen, musst du nicht programmieren können. Der Engpass ist nicht die Technik, sondern der genaue Blick.

Schritt 1: Hinschauen

Was macht dein bester Mitarbeiter, Schritt für Schritt? Das herauszukitzeln ist die eigentliche Arbeit.

Schritt 2: Der KI erklären

Den Ablauf in normaler Sprache beschreiben, ohne Programmierung, so wie du es einem neuen Kollegen erklären würdest.

Schritt 3: Den Skill bauen lassen

Aus der Erklärung wird ein sauber einstudierter Ablauf für die KI. Den Skill schreibt sich die KI selbst.

Die Analogie zum Fußballspiel

Oliver Schulze erklärte die Fachbegriffe an einem Fußballspiel. Die Tools sind Spielfeld, Tore und Ball, also die komplette Ausrüstung. Das LLM ist die KI, hier die einzelnen Spieler, die die Aktionen ausführen. Das Preset ist die Aufstellung, die festlegt, wer spielt und was erlaubt ist. Der Skill ist der einstudierte Spielzug. Der Mensch ist der Trainer, der von der Seitenlinie eingreift und korrigiert, oft als Human in the Loop bezeichnet. Der QS-Agent ist das Schiedsrichterteam inklusive Videoschiedsrichter, das jede Szene prüft und bei Regelverstoß direkt Feedback gibt.

Warum hält ein Skill das Wissen deiner besten Fachkraft im Haus?

Ein Skill sorgt dafür, dass neue Mitarbeitende am ersten Arbeitstag das Wissen deiner besten Fachkraft aus 5 Jahren nutzen können, sofort. Oliver Schulze stellte die beiden Situationen gegenüber.

Ohne Skill

Das Wissen steckt nur im Kopf einzelner Mitarbeitender.
Neue Mitarbeitende brauchen Monate zur Einarbeitung.
Kündigt jemand, geht das Wissen mit.
Jeder spielt seine eigene Variante des gleichen Ablaufs.

Mit Skill

Der Ablauf bleibt im Verein, hinterlegt als einstudierter Spielzug.
Neue Mitarbeitende nutzen dieses Wissen ab dem ersten Tag.
Fluktuation kostet keine 5 Jahre Erfahrung mehr.
Die ganze Mannschaft spielt denselben Spielzug auf die gleiche Art.

Der Skill ist der einstudierte Spielzug, der im Verein bleibt. Es spielt keine Rolle mehr, wer gerade auf dem Platz steht.

Wie entsteht so ein Skill?

Nicht durch Programmieren, sondern durch ein Gespräch. Oliver Schulze beschrieb die Aufgabe in normaler Sprache: E-Mail lesen, Bestand im ERP prüfen, Angebot nach Vorlage schreiben. ALBERT | AI baute daraus einen Entwurf und testete ihn sofort am Rheintal-Beispiel. Beim Test fiel auf, dass 20 Stück angefragt waren, aber nur 14 Stück im Bestand verfügbar. Ohne Regel hätte die KI einfach 20 Stück ins Angebot geschrieben. Also ergänzte Oliver Schulze eine Nachlieferungsregel: Bei Unterdeckung nur die verfügbare Menge anbieten, den Rest als Nachlieferung vermerken. Der zweite Testlauf passte. Danach kam die Rabattgrenze dazu, maximal 5 Prozent, auch nicht auf Zuruf. Zwei Sätze, fertig. Der Skill merkt sich das dauerhaft und man muss es kein zweites Mal erklären.

Welche 5 Warnzeichen deuten auf eine Halluzination hin?

KI findet manchmal etwas und präsentiert es dann sehr selbstsicher. Oliver Schulze nannte 5 Warnzeichen, an denen du eine mögliche Halluzination erkennst.

Zahlen ohne Quelle: Es werden konkrete Werte ausgespuckt, aber es gibt keine Angabe, woher sie stammen.
Die Antwort ist zu glatt: Keine Unsicherheit, keine Rückfragen, obwohl der Fall komplex ist.
Widerspruch zum Kontext: Die Aussage passt nicht zu den Daten, die vorher genannt wurden.
Ungewöhnliche Präzision: Sehr exakte, selbstbewusste Werte, wo eigentlich eine Bandbreite zu erwarten wäre.
Fehlende Nachvollziehbarkeit: Das Ergebnis lässt sich nicht gegen Originaldaten prüfen.

Genau diese Warnzeichen übernimmt später der Qualitätssicherungs-Agent automatisch bei jedem einzelnen Vorgang. So wird aus der Aufmerksamkeit eines Menschen ein wiederholbarer Prüfschritt.

Mitarbeitender prüft ein fertiges Angebot am Schreibtisch, im Hintergrund unscharf ein E-Mail-Posteingang

Wie läuft ein kompletter Angebotsprozess vom E-Mail-Eingang bis zum Angebot?

In der großen Live-Demo zeigte Oliver Schulze dieselbe Mannschaft auf einem echten Spielfeld, dem Vertriebsprozess mit ERP-Anbindung. Eine E-Mail von Thomas Berger, Einkäufer der Musterfirma GmbH in Frankfurt, fragte 20 Tonerkartuschen HP 26A in Schwarz an, mit Bitte um Verfügbarkeit, Liefertermine, besten Preis und ein Gespräch über einen Rahmenvertrag.

Was der Agent autonom tat

Die Skills eingelesen, um den Prozess zu kennen.
Im ERP geprüft, ob der Artikel vorhanden ist. Der Bestand lag bei 18 Stück, 2 Stück fehlten.
Das Angebot erstellt: 18 Stück kurzfristig verfügbar, die fehlenden 2 Stück werden nach Auftragseingang beschafft.
Einen Mail-Entwurf für den Kunden formuliert, inklusive Hinweis auf den möglichen Rahmenvertrag.
Das Angebot als PDF im Firmendesign mit Logo erstellt.
Eine Kundenakte und einen Vorgang angelegt und Aufgaben für Vertrieb und Einkauf erzeugt.

Das PDF entstand in einer Sandbox, einem geschützten, isolierten Mini-Computer, auf dem die KI arbeiten darf. Der gesamte Vorgang von der E-Mail bis zum fertigen Angebot dauerte 4 Minuten. Ein Prozess, der bei manchen Unternehmen 3 bis 4 Tage braucht.

Was das kostet

Oliver Schulze zeigte die Abrechnung direkt. Der komplette Lauf, inklusive Skills lesen, E-Mail auswerten, ERP-Abfrage, Angebot erstellen, Mail-Entwurf, Kundenakte und zwei Aufgaben, kostete 1,23 Euro. Verbraucht wurden dabei rund 7.826 Output-Tokens plus die Eingabe-Tokens. Als Modell lief GPT-5.6 Tera.

Fachkraft prüft Dokumente sorgfältig gegen den Bildschirm als Sinnbild für den Qualitätssicherungs-Agenten

Wie fängt der QS-Agent einen teuren Fehler ab?

Wir wollen als Mensch nicht dauernd Kontrolleur der KI sein. Wenn die KI etwas liefert, soll es fundiert und geprüft sein. Dafür sorgt der Qualitätssicherungs-Agent. Oliver Schulze zeigte das an einem zweiten Szenario.

Das Szenario ohne QS-Agent

Der Kunde Delta Baubedarf GmbH bestellte 200 Bewehrungsanker BA 12 für eine termingebundene Betonage auf einer Baustelle. Im ersten Durchlauf ohne Prüfung standen versehentlich nur 20 Stück im Angebot. Keiner merkte es, das Angebot ging raus. Die Folge wäre eine stillstehende Baustelle, spürbare Kosten durch Mietgeräte und Personal sowie Ärger wegen Terminverzug.

Das Szenario mit QS-Agent

Im zweiten Durchlauf lief derselbe Fall mit aktiviertem Qualitätssicherungs-Agent. Er prüfte die Original-E-Mail, das erstellte Angebot und den Mail-Entwurf, erkannte die Mengenabweichung sofort und korrigierte auf 200 Stück, bevor der Mensch das Angebot überhaupt sah. Nach der Korrektur prüfte der Agent das Ergebnis erneut gegen das ERP-System.

Mehrere Prüfer als Quorum

Oliver Schulze beschrieb einen realen Ausbau. In einem Projekt sollte ein Prozess von einer teuren auf eine günstige, lokale KI umgestellt werden, die gelegentlich Entscheidungsfehler machte. Die Lösung waren 3 Qualitätssicherungs-Agenten, die komplett unabhängig voneinander prüften. Mindestens 2 von 3 mussten bestätigen. Fiel die Mehrheit negativ aus, ging das Feedback zurück an den Hauptagenten, der korrigierte und erneut prüfen ließ, so oft, bis eine Mehrheitsentscheidung stand. Das Ergebnis lief am Ende zuverlässiger als mit der ganz leistungsstarken KI.

Warum ist eine Berechtigung stärker als ein Prompt?

Viele KI-Plattformen steuern über den Prompt. Sie schreiben in die Anweisung „Du darfst dies nicht, du darfst das nicht". Das ist gefährlich, denn ein Prompt lässt sich umgehen. Oliver Schulze brachte es auf einen Satz: „Ein Prompt ist ein Versprechen, und eine Berechtigung ist eine Tatsache."

Kontrolle

Das Preset läuft auf einer Ebene außerhalb der KI und kann von ihr nicht umgangen werden. Der Agent ruft nur die Tools auf, die ihm zur Verfügung stehen, und das nur im erlaubten Ausmaß, zum Beispiel lesend auf das ERP.

Nachvollziehbarkeit

Jede noch so kleine Interaktion mit der KI wird automatisch aufgezeichnet und gespeichert, unabhängig davon, was das Modell tut. Ein Protokollhändler schreibt jede Aktion des Agenten mit. Das Protokoll lässt sich später auswerten.

Verlässlichkeit

Die KI kann nie mehr Informationen lesen und liefern als die Person, die sie bedient. Es gelten immer die Berechtigungen des Benutzers. Diese arbeiten im vollen Rechtekontext der Person, sodass die KI selbst keinen Zugriff auf unzulässige Daten erhält. Wie ALBERT | AI im Rechtekontext arbeitet, zeigt den Unterschied zwischen Versprechen und Architektur.

Beim Preset lässt sich auch das eingesetzte Modell zentral wechseln. Wer seine Prozesse an einen einzigen LLM-Anbieter bindet, riskiert, dass der gesamte Prozess steht, wenn der Anbieter etwas ändert oder den Zugriff sperrt. Multi-LLM heißt: Das Modell ist jederzeit wechselbar, der Prozess läuft weiter. Genau darum geht es bei einer datensouveränen KI-Business-Plattform wie agorum core pro.

Wie viel Zeit und Geld spart ein automatisierter Prozess?

Oliver Schulze zeigte eine einfache Rechnung mit Zahlen aus realen Projekten. Der Ausgangspunkt ist die Beobachtung aus der Demo: 3 bis 4 Tage gegen 4 Minuten.

Die Beispielrechnung aus dem Webinar

30 Mitarbeitende
80 bis 90 Prozent Zeitersparnis durch den automatisierten Prozess
220 Arbeitstage im Jahr

Daraus ergibt sich deine individuelle Einsparung. Oliver Schulze betonte, dass diese Werte aus echten Kundenprojekten stammen, nicht aus theoretischen Rechenbeispielen. Der manuelle Prozess lief vorher über mehrere Abteilungen hinweg, mit Medienbrüchen zwischen ERP, CRM und Mailserver. Im Schnitt sparen die Kunden mindestens 80 bis 90 Prozent Durchlaufzeit, bei vielen Prozessen mehr.

Der wirtschaftliche Hebel liegt nicht im Personalabbau. Oliver Schulze beschrieb es am eigenen Unternehmen: Seit dem KI-Einsatz stellt agorum® mehr Menschen ein, weil das Team effizienter wird. Fachkräfte konzentrieren sich auf den Kundenkontakt statt auf administrative Tätigkeiten. Und ein schneller antwortender Lieferant bekommt eher den Zuschlag. Wer den nächsten Schritt direkt besprechen möchte, vereinbart ein kostenfreies Auftaktgespräch mit unseren Beraterinnen und Beratern.

Was kannst du nach diesem Webinar, was du vorher nicht konntest?

Vor dem Webinar schreiben viele lange, aber unklare Prompts und fragen dreimal nach, bis das Ergebnis passt. Prozesse laufen manuell über mehrere Systeme. Niemand weiß, wie aus einer manuellen Tätigkeit ein zuverlässiger KI-Agent wird. Wer Teil 2 der Webinar-Reihe noch nicht gesehen hat, holt dort die Grundlagen zur Prozessauswahl nach.

So sieht es mit Methode aus

Du stellst dir bei jedem Prompt 5 Fragen und bekommst das Ergebnis beim ersten Versuch.
Du weißt, dass die KI dir den Prompt auch aus einer Notiz selbst baut.
Du kennst die 6 Bausteine eines Agenten und die Rolle jedes einzelnen.
Du weißt, wie ein Skill Wissen dauerhaft im Unternehmen hält.
Du kennst die 5 Warnzeichen für Halluzinationen und weißt, dass der QS-Agent sie automatisch prüft.
Du verstehst, warum Berechtigungen und Multi-LLM außerhalb der KI abgesichert sein müssen.

Den Sprung vom mühsamen Nachfragen zum verlässlichen Ergebnis hast du in diesem Webinar gemacht. Das ist der konkrete Mehrwert.

Webinar-Aufzeichnung: KI im Mittelstand – Teil 3

Teaserbild zum Webinar Richtig prompten – KI im Mittelstand mit agorum® ALBERT | AI

FAQ Häufig gestellte Fragen zum richtigen Prompten und zu KI-Agenten

Was bedeuten die 5 Bausteine eines guten Prompts?

Die 5 Bausteine sind Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung. Die Rolle legt fest, wer antwortet und in welchem Ton. Der Kontext liefert die nötigen Informationen zur Situation. Das Ziel beschreibt das konkrete Ergebnis. Das Format bestimmt die Darstellung als Liste, Tabelle oder Fließtext. Die Einschränkung nennt Grenzen wie Budget- oder Rabattregeln. Du musst die Bausteine nicht selbst schreiben. ALBERT | AI erkennt sie auch in einer stichwortartigen Notiz und baut daraus einen vollständigen Prompt.
Muss ich programmieren können, um einen KI-Agenten zu bauen?

Nein. Der Engpass ist nicht die Technik, sondern der genaue Blick auf den Prozess. In drei Schritten kommst du von einer manuellen Tätigkeit zum Agenten: hinschauen, was deine beste Fachkraft Schritt für Schritt tut, es der KI in normaler Sprache erklären und daraus den Skill bauen lassen. Den Skill schreibt die KI selbst. Du beschreibst die Aufgabe, testest gemeinsam mit der KI, und dabei entsteht der Skill.
Was ist der Unterschied zwischen Tool, LLM, Preset und Skill?

Am Bild des Fußballspiels erklärt: Die Tools sind Spielfeld, Tore und Ball, also die Werkzeuge wie ERP-Zugriff oder E-Mail. Das LLM ist die KI, die Entscheidungen trifft, also die Spieler. Das Preset ist die Aufstellung, die festlegt, welche Tools und Skills erlaubt sind und welches Modell läuft. Der Skill ist der einstudierte Spielzug, also der beschriebene Ablauf des Prozesses. Dazu kommen der Mensch als Trainer und der QS-Agent als Schiedsrichterteam.
Wie verhindert ein KI-Agent falsche Angebote?

Über einen Qualitätssicherungs-Agenten. Er prüft nach der Erstellung automatisch die Original-Anfrage, das erstellte Angebot und den Mail-Entwurf gegen definierte Kriterien, bevor ein Mensch das Ergebnis sieht. Im Webinar erkannte der QS-Agent, dass statt 200 Stück nur 20 Stück im Angebot standen, und korrigierte den Wert selbstständig. Für höhere Sicherheit lassen sich mehrere Prüf-Agenten unabhängig als Quorum betreiben. Erst wenn die Mehrheit zustimmt, gilt das Ergebnis als gültig.
Warum reicht es nicht, Grenzen für die KI im Prompt zu formulieren?

Ein Prompt ist ein Versprechen, eine Berechtigung ist eine Tatsache. Anweisungen im Prompt lassen sich umgehen oder fehlinterpretieren. Deshalb laufen Kontrolle, Protokollierung und Datenzugriff außerhalb der KI, auf der Ebene des Presets. Der Agent nutzt nur die freigegebenen Tools und nur im erlaubten Ausmaß, zum Beispiel lesend auf das ERP. Zusätzlich gelten immer die Berechtigungen des Benutzers, sodass die KI nie mehr sieht als die Person, die sie bedient.
Was kostet ein automatisierter Angebotsprozess mit KI?

Im Webinar kostete ein kompletter Lauf 1,23 Euro. Darin enthalten waren das Lesen der Skills, das Auswerten der E-Mail, die ERP-Abfrage, die Erstellung des Angebots als PDF, ein Mail-Entwurf, die Kundenakte und zwei Aufgaben. Verbraucht wurden rund 7.826 Output-Tokens plus die Eingabe-Tokens. Der Prozess dauerte 4 Minuten statt der sonst üblichen 3 bis 4 Tage. Der genaue Preis hängt vom gewählten Modell und vom Umfang des Prozesses ab.
Bin ich mit agorum core pro an einen KI-Anbieter gebunden?

Nein. agorum core pro ist Multi-LLM. Das Modell ist jederzeit wechselbar, und mehrere Modelle können parallel laufen. Im Preset lässt sich das eingesetzte Modell zentral austauschen, ohne dass der Prozess neu gebaut werden muss. Das macht dich unabhängig vom einzelnen LLM-Anbieter. Wer seine Prozesse an ein einziges Modell bindet, riskiert einen Stillstand, wenn der Anbieter etwas ändert oder den Zugriff sperrt.
Wann findet der vierte Teil der Webinar-Reihe statt?

Teil 4 der Reihe „KI im Mittelstand 2026" findet am 22. September 2026 um 10 Uhr statt. Das Thema lautet „Planbare KI statt Kostenfalle" und dreht sich um die Frage, wie du die Kosten und den Token-Verbrauch beim KI-Einsatz unter Kontrolle behältst. Falls du Teil 2 verpasst hast, ist die Aufzeichnung jederzeit abrufbar.

Zwei Geschäftsleute sitzen auf Sitzwürfeln in einem modernen Büro und besprechen sich, während eine dritte Person im Vordergrund zuhört.

Fazit: Dein nächster Schritt: Vom ersten Prompt zum eigenen KI-Agenten

Das Webinar hat gezeigt: Bessere Ergebnisse mit KI beginnen nicht mit mehr Technik. Sie beginnen mit 5 klaren Fragen an jeden Prompt. Und aus einem guten Prompt wird eine ganze Mannschaft, sobald eine Aufgabe jeden Tag automatisch laufen soll. Wer den Prozess einmal sauber beschreibt, lässt die KI den Skill selbst bauen und gewinnt einen Ablauf, der zuverlässig, nachvollziehbar und im Rechtekontext läuft.

Oliver Schulze brachte den Kern auf den Punkt: „Vor einem Jahr hätte kaum jemand geglaubt, dass eine KI selbstständig einen ganzen Bestellprozess von der E-Mail bis zum geprüften Angebot durchführt. Die Frage ist nicht mehr, ob es möglich ist. Die Frage ist, wann es bei dir läuft."

Drei Wege, jetzt zu starten

Die 5 Bausteine anwenden: Stelle dir bei jedem Prompt die 5 Fragen nach Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung. Die Grundlagen lieferte Teil 2 der Webinar-Reihe.
Teil 4 der Webinar-Reihe besuchen: Am 22. September 2026 um 10 Uhr geht es um planbare KI statt Kostenfalle und um die Kontrolle über deinen Token-Verbrauch.
Auftaktgespräch buchen: 30 Minuten, kostenfrei, ohne Verkaufsdruck. Du bekommst eine ehrliche Einschätzung, ob und wo KI für dich heute schon sinnvoll ist.

Jeder Tag ohne automatisierten Prozess kostet dich Durchlaufzeit. Wer heute startet, gewinnt Zeit zurück und behält die volle Kontrolle über Daten und Ergebnisse.

Jetzt Beratungstermin vereinbaren

KI im Mittelstand 2026 – Teil 3: Richtig prompten. Sofort bessere Ergebnisse für dein Unternehmen.