Anleitung für Einsteiger: So baust du Schritt für Schritt einen KI-Agenten

Hand aufs Herz: Noch vor ein paar Jahren hätte ich nie gedacht, dass ich mal meine Zeit damit verbringen würde, sogenannten KI-Agenten beizubringen, wie sie Daten sammeln, Fragen beantworten oder sogar echte Arbeit automatisieren. Damals hätte ich wahrscheinlich gefragt, ob jemand zu viel Science-Fiction geschaut hat. Aber jetzt, 2025, sind KI-Agenten längst Alltag – und sie krempeln still und heimlich die Arbeitswelt um. Egal ob im Vertrieb, bei Maklern oder sogar in meiner Familie (meine Mutter lässt sich mittlerweile von einem KI-Agenten ans Blumengießen erinnern) – alle springen auf den Zug auf. Und das Beste daran: Du brauchst weder einen Doktortitel noch Programmierkenntnisse, um deinen eigenen Agenten zu bauen.

Du willst wissen, wie du einen KI-Agenten auf die Beine stellst – sei es, um Daten automatisch zu sammeln, einen Chatbot zu basteln oder einfach beim nächsten Meeting Eindruck zu machen? Dann bist du hier goldrichtig. In diesem Leitfaden zeige ich dir die Basics, entzaubere Fachchinesisch und erkläre dir an praktischen Beispielen, wie du mit Plattformen wie , OpenAI Agents, AgentGPT und natürlich – unserem KI-Web-Scraper, der Webdaten-Extraktion so einfach macht wie Pizza bestellen – direkt loslegen kannst.

Was ist ein KI-Agent? (Und warum ist das spannend?)

Kurz gesagt: Ein KI-Agent ist ein Softwareprogramm, das selbstständig Aufgaben für dich erledigt. Er folgt nicht einfach nur stur einem Skript – er beobachtet, trifft Entscheidungen und handelt, um ein Ziel zu erreichen, ohne dass du jeden Schritt überwachen musst (). Stell dir einen digitalen Kollegen vor, der nie Pause macht.

Ein Beispiel: ist ein KI-gestützter Web-Scraper-Agent. Du brauchst eine Liste aller Immobilienangebote in deiner Stadt? Anstatt das Wochenende mit Copy & Paste von Adressen und Preisen in eine Tabelle zu verbringen (ich spreche aus Erfahrung), gibst du Thunderbit einfach die Website, klickst auf „AI Suggest Fields“ und das Tool erkennt automatisch, welche Daten wichtig sind – wie Adresse, Preis, Zimmeranzahl und mehr. Es kann sogar in jedes Angebot klicken, um weitere Details zu holen. Das ist ein KI-Agent in Aktion: Er entscheidet, welche Infos relevant sind, passt sich an Änderungen an und erledigt die Aufgabe ohne viel Aufwand ().

Im Vergleich dazu sind klassische Automatisierungstools wie Fließbandroboter: Sie machen genau das, was du vorgibst – ändert sich die Website oder willst du den Ablauf anpassen, fängst du wieder von vorne an. KI-Agenten sind dagegen flexibel: Sie kommen mit neuen Layouts klar, treffen einfache Entscheidungen und können deine Daten sogar direkt anreichern oder formatieren (). Deshalb lohnt es sich – nicht nur für Unternehmen, sondern für alle, die ihre Zeit sinnvoll nutzen wollen.

Warum es für Business-Anwender Sinn macht, KI-Agenten zu bauen

KI-Agenten sind kein kurzfristiger Hype – sie bringen echten, messbaren Nutzen. Im letzten Jahr hat sich der Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen mehr als verdoppelt (von etwa 10 % auf 21 % der Organisationen), und 82 % der Firmen planen, in den nächsten 1–3 Jahren KI-Agenten einzusetzen (). Warum? Weil sie bessere Ergebnisse, geringere Kosten und zufriedenere Teams sehen.

Deshalb werden Skills rund um KI-Agenten für Business- und Operations-Teams immer wichtiger:

• Routineaufgaben automatisieren: KI-Agenten übernehmen große Mengen an wiederkehrenden Aufgaben – z. B. Lead-Generierung, Nachverfolgung oder Social-Media-Planung. Vertriebsteams, die KI-Agenten für Leads nutzen, berichten von 40 % mehr Terminvereinbarungen und einer dreimal schnelleren Qualifizierung.
• Lead-Generierung & Recherche: Statt Listen manuell zu erstellen, durchforsten KI-Agenten das Web, LinkedIn oder öffentliche Datenbanken nach potenziellen Kunden und kontaktieren diese automatisch.
• Kundenservice: KI-Chatbots beantworten rund um die Uhr Standardfragen und entlasten so das Support-Team.
• Datenextraktion & Analyse: Operations- und Finanzteams nutzen KI-Agenten, um Daten aus vielen Quellen zu sammeln und daraus über Nacht verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Workflow-Integration: KI-Agenten verbinden verschiedene Systeme – sie aktualisieren das CRM, verschicken Benachrichtigungen und sorgen dafür, dass nichts untergeht.

Hier ein Überblick typischer Anwendungsfälle und passender Plattformen:

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Fazit: Wer einen KI-Agenten bauen oder konfigurieren kann – selbst einen einfachen – macht sich unentbehrlich, arbeitet schneller, effizienter und spart sich viel Handarbeit.

Die wichtigsten KI-Agenten-Plattformen: Google Vertex AI, OpenAI Agents und AgentGPT

Kommen wir zu den Tools. Der Markt für KI-Agenten wächst rasant, aber drei Plattformen sind besonders für Einsteiger und Business-Anwender spannend: Google Vertex AI, OpenAI Agents und AgentGPT. Und natürlich , wenn es um Webdaten geht.

Google Vertex AI (Agent Builder)

• Was ist das? Eine professionelle Plattform von Google Cloud zum Erstellen von KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen.
• Stärken: Nahtlose Integration mit Unternehmensdaten (z. B. BigQuery, Google Workspace), skalierbare Bereitstellung und hohe Sicherheit. Perfekt für Unternehmen, die viele interne Systeme verknüpfen wollen ().
• Benutzerfreundlichkeit: Mittel – meist sind etwas Programmierkenntnisse oder Cloud-Setup nötig, aber es gibt immer mehr No-Code-Optionen.
• Ideal für: Virtuelle Assistenten im Unternehmen, Prozessautomatisierung, KI-gestützte Suche.

OpenAI Agents (OpenAI Functions/SDK)

• Was ist das? Agenten auf Basis von GPT-3.5/4, die Tools nutzen, logische Schritte verknüpfen und komplexe Workflows abbilden können.
• Stärken: Herausragendes Sprachverständnis, sehr flexibel, große Open-Source-Community ().
• Benutzerfreundlichkeit: Mittel bis fortgeschritten – etwas Programmier- oder API-Kenntnisse sind nötig.
• Ideal für: Individuelle Chatbots, Agenten mit komplexer Logik oder API-Anbindung, fortgeschrittene Automatisierung.

AgentGPT

• Was ist das? Eine No-Code-Plattform im Browser, mit der man autonome KI-Agenten mit einfachen Zielen erstellen kann ().
• Stärken: Sehr benutzerfreundlich, keine Einrichtung nötig, deckt viele Aufgaben ab – von Recherche bis Content-Erstellung.
• Benutzerfreundlichkeit: Sehr einfach – Ziel eingeben und loslegen.
• Ideal für: Schnelle Experimente, persönliche Produktivität, Brainstorming, einfache Recherche.

Thunderbit

• Was ist das? Eine Chrome-Erweiterung für KI-Web-Scraping, mit der du strukturierte Daten mit nur zwei Klicks von jeder Website extrahieren kannst.
• Stärken: Extrem einfach, kein Coding, kommt mit schwierigen Seiten (Paginierung, Unterseiten) klar, Export direkt nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion ().
• Benutzerfreundlichkeit: Sehr einfach – selbst Technik-Laien kommen damit klar.
• Ideal für: Vertrieb, Marketing, E-Commerce, Immobilien – alle, die schnell Webdaten brauchen.

Hier ein direkter Vergleich:

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Thunderbit in der Praxis: So einfach baust du einen KI-Agenten

Jetzt wird’s praktisch. So funktioniert Thunderbit als KI-Agent für Web-Scraping (und warum das heute so viel entspannter ist als früher):

1. Thunderbit installieren: Lade die herunter und registriere dich.
2. Ziel-Website öffnen: Gehe auf die Seite, von der du Daten extrahieren möchtest (z. B. eine Immobilienliste).
3. „AI Suggest Fields“ klicken: Thunderbits KI liest die Seite und schlägt passende Spalten vor – wie „Adresse“, „Preis“, „Zimmer“ usw. Du kannst diese anpassen oder eigene hinzufügen.
4. „Scrape“ klicken: Thunderbits Agent sammelt alle Daten, klickt bei Bedarf auch in Unterseiten, um weitere Details zu holen ().
5. Daten exportieren: Lade die Ergebnisse als CSV, Excel oder direkt nach Google Sheets, Airtable oder Notion herunter.

Was macht Thunderbit besonders? Es folgt nicht einfach nur einem Skript – die KI „liest“ die Seite, passt sich an Änderungen an und kann Daten sogar formatieren oder anreichern (z. B. Beschreibungen übersetzen oder Texte zusammenfassen). Klassische Scraper scheitern, wenn sich die Seite ändert – Thunderbit läuft einfach weiter ().

Schritt 1: Ziel und Umfang deines KI-Agenten festlegen

Bevor du loslegst, solltest du dir genau überlegen, was dein Agent tun soll. So gehe ich vor:

• Welches Problem willst du lösen? (z. B. „Ich möchte jede Woche automatisch die Preise der Konkurrenz erfassen.“)
• Welche Aufgaben soll der Agent konkret übernehmen? (z. B. „Diese 5 Websites besuchen, Produktnamen und Preise extrahieren, Bericht per E-Mail senden.“)
• Wer nutzt die Ergebnisse? (z. B. „Das Marketing-Team braucht die Daten.“)
• Wie misst du den Erfolg? (z. B. „Manuelle Datensammlung von 5 Stunden auf 30 Minuten reduzieren.“)
• Was sind die Grenzen? (z. B. „Die erste Version extrahiert nur öffentliche Daten, keine Logins.“)

Schreib eine kurze „Mission Statement“ für deinen Agenten. Das spart dir später viel Ärger ().

Schritt 2: Das richtige Tool wählen – Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT oder Thunderbit?

Jetzt suchst du dir die passende Plattform aus. Hier eine schnelle Entscheidungshilfe:

• Du willst Webdaten extrahieren, hast wenig Programmiererfahrung? Nutze .
• Du brauchst einen Chatbot ohne Coding? Probiere AgentGPT oder einen No-Code-Bot-Builder.
• Du kannst programmieren und willst maximale Flexibilität? Nutze das OpenAI SDK oder Google Vertex AI.
• Du hast Unternehmensanforderungen und viele Integrationen? Setze auf .

Überlege dir, wie technisch du bist, welche Integrationen du brauchst und wie viel Budget du hast. Starte einfach – beweise den Nutzen mit einem No-Code-Tool und skaliere später, wenn nötig ().

Schritt 3: Daten sammeln und vorbereiten

Daten sind der Treibstoff deines KI-Agenten. So gehst du vor:

• Welche Daten brauchst du? Webseiten, interne Datenbanken, Tabellen oder Nutzereingaben.
• Daten sammeln: Nutze Thunderbit für Webdaten, exportiere CSVs aus deinem CRM oder sammle Dokumente für die Wissensbasis eines Chatbots.
• Daten bereinigen und formatieren: Fehler entfernen, Formate vereinheitlichen (z. B. Datumsangaben, Währungen), Daten strukturieren (Tabellen sind besser als unstrukturierter Text).
• Mit einer kleinen Stichprobe testen: Mache einen Probelauf, um zu prüfen, ob die Daten passen ().

Tipp: Spare hier nicht an Zeit. Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen.

Schritt 4: KI-Agent bauen und konfigurieren (Schritt-für-Schritt-Beispiel)

So baust du einen Web-Scraper-Agenten mit Thunderbit:

Beispiel: Web-Scraper-Agent mit Thunderbit erstellen

1. Erweiterung installieren: und registrieren.
2. Ziel-Website öffnen: Gehe auf die gewünschte Seite (z. B. eine Produktliste).
3. Thunderbit aktivieren: Klicke auf das Thunderbit-Icon, um das Seitenpanel zu öffnen.
4. „AI Suggest Fields“ klicken: Thunderbits KI liest die Seite und schlägt Spalten vor (z. B. „Produktname“, „Preis“, „Bild-URL“). Du kannst Spalten umbenennen, löschen oder hinzufügen.
5. Paginierung oder Unterseiten konfigurieren: Wenn die Daten auf mehreren Seiten verteilt sind oder du Details aus Unterseiten brauchst, aktiviere diese Optionen in der Oberfläche ().
6. „Scrape“ klicken: Thunderbits Agent sammelt alle Daten, navigiert bei Bedarf auch durch Unterseiten.
7. Ergebnisse prüfen und anpassen: Kontrolliere die Tabelle. Willst du ein Feld bereinigen (z. B. Währungssymbole entfernen), passe den Spaltennamen an oder nutze ein Field AI Prompt.
8. Daten exportieren: Lade die Ergebnisse als CSV, Excel oder direkt nach Google Sheets, Airtable oder Notion ().

Tipps für bessere Ergebnisse:

• Nutze Field AI Prompts, um Daten zu formatieren oder zusammenzufassen (z. B. „Beschreibung (auf Spanisch)“ für automatische Übersetzung).
• Plane regelmäßige Scrapes ein.
• Thunderbit erkennt Bilder, Telefonnummern und E-Mails automatisch.

Du hast jetzt einen funktionierenden KI-Agenten gebaut – ganz ohne Code und Stress.

Schritt 5: Testen, überwachen und verbessern

Nicht einfach einschalten und vergessen! So stellst du sicher, dass dein Agent wirklich hilft:

• Mit echten Szenarien testen: Probiere typische und ungewöhnliche Fälle (z. B. fehlende Daten).
• Feedback einholen: Lass dein Team oder Nutzer testen und Rückmeldung geben.
• Leistung überwachen: Prüfe Protokolle, verfolge Kennzahlen (Genauigkeit, Geschwindigkeit, Zufriedenheit).
• Iterieren: Passe Prompts an, ergänze Daten, optimiere die Logik. Jede Runde macht deinen Agenten besser ().

Auch die besten Agenten brauchen ab und zu Pflege.

Typische Stolpersteine und wie du sie umgehst

Dein erster KI-Agent? Es gibt ein paar Hürden – hier die häufigsten und wie du sie clever meisterst:

• Unklare Ziele: Starte mit einer klaren Mission. Versuch nicht, gleich einen Alleskönner zu bauen.
• Unsaubere Daten: Investiere Zeit ins Bereinigen und Strukturieren. Gute Daten = gute Ergebnisse.
• Tool-Überforderung: Wähle das einfachste Tool, das zu deinen Anforderungen passt. Aufrüsten kannst du später immer noch.
• Fehler des Agenten: Analysiere Protokolle, optimiere Prompts, teste Grenzfälle. Iteration ist normal.
• Unsicherheit: Baue Kontrollschritte ein, lasse die Arbeit des Agenten prüfen und halte anfangs einen Menschen in der Schleife.
• Wartung: Dokumentiere dein Setup und plane regelmäßige Überprüfungen ein.
• Akzeptanz im Team: Zeige schnelle Erfolge, beziehe Nutzer früh ein und präsentiere deinen Agenten ().

Und falls du mal nicht weiterkommst: Die KI-Community ist riesig und hilfsbereit. Fast jedes Problem hatte schon mal jemand.

Fazit & wichtigste Learnings

Einen KI-Agenten zu bauen ist längst nicht mehr nur was für Entwickler oder Daten-Nerds. Mit Plattformen wie , und OpenAI Agents können auch Business-Anwender echte Arbeit automatisieren, Zeit sparen und neue Einblicke gewinnen – oft mit nur wenigen Klicks.

Das solltest du mitnehmen:

• Starte mit einem klaren, fokussierten Ziel.
• Wähle das passende Tool für deine Anforderungen und dein Know-how.
• Bereite deine Daten sorgfältig vor.
• Arbeite iterativ – testen, anpassen, verbessern.
• Überwache die Ergebnisse und bleib neugierig.

Die Zukunft der Arbeit ist voller KI-Kollegen – und wer lernt, sie zu bauen und zu steuern, wird immer gefragter. Also: Probier dich aus, hab Spaß und hab keine Angst vor Fehlern (daraus lernst du am meisten). Das erste Mal, wenn dein Agent die Arbeit für dich erledigt, während du entspannt Kaffee trinkst, wirst du nicht vergessen.

Wenn du tiefer einsteigen willst, schau im vorbei oder probiere direkt deinen ersten Agenten mit der aus. Und falls du mal Hilfe brauchst – du weißt, wo du mich findest. Wahrscheinlich bringe ich gerade dem KI-Agenten meiner Mutter bei, wie er erkennt, wenn die Katze auf ihrer Tastatur sitzt.

Viel Spaß beim Ausprobieren!

Mehr Tipps zur KI-Automatisierung? Hier findest du weitere Ressourcen:

FAQs

1. Was ist ein KI-Agent und wie unterscheidet er sich von klassischen Automatisierungstools?

Ein KI-Agent ist ein Softwareprogramm, das eigenständig Aufgaben erledigen kann, indem es beobachtet, Entscheidungen trifft und handelt – ganz ohne ständige Überwachung durch den Menschen. Im Gegensatz zu klassischen Automatisierungslösungen, die starren Skripten folgen, sind KI-Agenten flexibel und können auf Veränderungen reagieren.

2. Warum sollten Business-Anwender lernen, KI-Agenten zu bauen?

Mit KI-Agenten können Business-Anwender wiederkehrende Aufgaben automatisieren, die Datensammlung verbessern, den Kundenservice optimieren und Workflows verknüpfen. Das spart Zeit, verbessert Entscheidungen und verschafft einen Wettbewerbsvorteil.

3. Welche Plattformen eignen sich am besten für Einsteiger?

Beliebte Plattformen für Einsteiger sind Thunderbit (für Webdaten ohne Code), AgentGPT (für No-Code-Agenten), OpenAI Agents (für flexible, sprachbasierte Aufgaben mit etwas Coding) und Google Vertex AI (für komplexe Unternehmenslösungen mit mehr Einrichtung).

4. Welche Schritte sind nötig, um einen einfachen KI-Agenten zu erstellen?

Die wichtigsten Schritte: Ziel definieren, das passende Tool wählen, Daten sammeln und vorbereiten, den Agenten bauen und konfigurieren sowie testen und optimieren. Mit Tools wie Thunderbit geht das ganz ohne Programmierkenntnisse.

5. Welche typischen Herausforderungen gibt es beim Bau von KI-Agenten – und wie löst man sie?

Herausforderungen sind z. B. unklare Ziele, unsaubere Daten, Tool-Komplexität und Wartung. Diese lassen sich meistern, indem man mit einer klaren Mission startet, Daten gründlich aufbereitet, zunächst einfache Tools nutzt, Feedback einholt und die Dokumentation aktuell hält.