Einführung in das Erstellen von KI-Agenten: Kein Code erforderlich

Einleitung: Was ist ein KI-Agent und warum ist No-Code die Zukunft?

Ein KI-Agent ist ein System, das Aufgaben eigenständig ausführt – basierend auf einem definierten Ziel, eigenen Entscheidungen und oft auch Zugriff auf externe Datenquellen oder Tools. Im Unterschied zu klassischen Chatbots folgt ein Agent keinem starren Skript, sondern agiert situationsabhängig. Er erinnert sich an frühere Kontexte, stellt Rückfragen, ruft APIs auf oder analysiert Dateien – je nach Zielsetzung.

Früher war dafür tiefes technisches Know-how nötig. Heute kannst du mit sogenannten No-Code-Tools KI-Agenten bauen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Möglich machen das Plattformen wie Flowise, AgentHub oder OpenPipe. Sie bieten visuelle Interfaces, in denen du Logik, Speicher und Aktionen per Drag-and-Drop definierst – ähnlich wie bei Baukastensystemen.

Warum das relevant ist? Weil du so die Kontrolle behältst. Du musst nicht warten, bis dir jemand ein Tool programmiert. Stattdessen baust du dir deinen persönlichen Rechercheassistenten, deinen Kundenservice-Agenten oder dein Automatisierungs-Backend einfach selbst – sicher, lokal und genau auf deinen Use Case zugeschnitten.

No-Code ist kein Trend, sondern ein Paradigmenwechsel. Es demokratisiert den Zugang zu komplexer KI-Logik. Und es macht dich unabhängig von Standardlösungen, die selten exakt auf deinen Bedarf passen. Wenn du weißt, was du brauchst – kannst du es dir jetzt selbst bauen.

Was sind KI-Agenten und wie funktionieren sie?

Ein KI-Agent ist ein System, das eigenständig Aufgaben bearbeiten kann – basierend auf einem Ziel, Kontextinformationen und verfügbaren Werkzeugen. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots reagiert ein Agent nicht nur auf Eingaben, sondern verfolgt aktiv ein Ziel, trifft Entscheidungen und kann externe Tools nutzen, um Informationen zu sammeln oder Aktionen auszuführen.

Technisch gesehen kombinieren moderne KI-Agenten ein Sprachmodell (z. B. GPT-4, Claude 2 oder Gemini) mit einer sogenannten „Agenten-Logik“. Diese Logik legt fest:

• welches Ziel der Agent verfolgt,
• welche Schritte nötig sind, um es zu erreichen,
• welche Tools oder APIs er dabei nutzen darf,
• wie er mit dir oder anderen Systemen interagiert.

Der große Vorteil: Du musst dem Agenten nicht jeden Einzelschritt vorgeben. Stattdessen beschreibst du das gewünschte Ergebnis – der Agent plant und handelt selbstständig.

Unterschiede zwischen klassischen Bots und modernen KI-Agenten

Klassische Bots basieren auf regelbasierten Entscheidungsbäumen. Sie funktionieren wie ein Frage-Antwort-Menü: Wenn du X sagst, antwortet der Bot mit Y. Das ist schnell gebaut, aber extrem unflexibel.

Ein KI-Agent hingegen versteht Sprache semantisch, kann Zwischenfragen stellen, Aufgaben strukturieren und bei Bedarf externe Quellen befragen oder Tools aufrufen. Er agiert nicht nur reaktiv, sondern proaktiv – ein Gamechanger für viele Anwendungsfälle.

Schlüsselkomponenten eines KI-Agenten (Ziele, Speicher, Aktionen)

• Ziel: Jeder Agent braucht eine klare Aufgabe. Zum Beispiel: „Fasse aktuelle Trends aus drei Tech-Newsseiten zusammen.“ Ohne Ziel bleibt der Agent passiv.
• Speicher: Fortgeschrittene Agenten behalten Kontextinformationen über mehrere Interaktionen hinweg – z. B. was du vorher gefragt hast oder welche Webseiten bereits analysiert wurden. Das geht z. B. mit Langzeit-Memory-Modulen oder Vektorspeichern wie Pinecone oder Weaviate.
• Aktionen (Tools): Agenten können auf externe Tools zugreifen – etwa eine Websuche, eine Datenbank oder eine API. Diese Aktionen werden programmatisch oder per No-Code-Plattform integriert. Beispiele: Webseiten scrapen, Dateien analysieren, Google Sheets lesen.

Die Kombination aus Ziel, Speicher und Aktionen macht aus einem simplen LLM-Output einen echten Agenten mit Handlungskompetenz.

Unterschiede zwischen klassischen Bots und modernen KI-Agenten

Wenn du bisher nur mit klassischen Chatbots zu tun hattest, wird dich die Funktionsweise moderner KI-Agenten überraschen – und vermutlich begeistern. Während herkömmliche Bots meist auf vordefinierte Regeln oder einfache Entscheidungsbäume setzen („Wenn Nutzer sagt A, antworte mit B“), arbeiten KI-Agenten mit deutlich mehr Flexibilität und Kontextverständnis.

Hier sind die zentralen Unterschiede:

• Regel vs. Ziel: Klassische Bots reagieren auf vordefinierte Trigger. Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel – z. B. „Finde die günstigsten Flüge für nächste Woche“ – und entscheidet selbstständig, wie er dieses Ziel erreicht.
• Kein statischer Gesprächsfluss: Regelbasierte Bots sind oft linear. Moderne Agenten springen flexibel zwischen Themen, stellen Rückfragen und passen ihren Plan dynamisch an den Gesprächsverlauf an.
• Gedächtnis & Kontext: Ein KI-Agent kann sich Details merken (z. B. deine bevorzugte Sprache oder vorherige Suchanfragen) und sie in späteren Interaktionen berücksichtigen. Das ermöglicht personalisierte und langfristig nützliche Interaktionen.
• Externe Aktionen: Bots beschränken sich meist auf Textantworten. Agenten hingegen führen Aktionen aus – wie etwa Websuche, Datei-Analyse, API-Zugriff oder das Schreiben von E-Mails.
• Autonome Entscheidungsfindung: Statt auf ein enges Regelwerk angewiesen zu sein, nutzt ein moderner KI-Agent generative Modelle (wie GPT-4 oder Claude), um situativ passende Entscheidungen zu treffen – auch bei unvorhergesehenen Anfragen.

In der Praxis bedeutet das: Ein KI-Agent ist kein besserer FAQ-Bot, sondern ein kleiner digitaler Mitarbeiter. Er versteht Aufgaben nicht nur, sondern kann sie auch selbstständig lösen – abhängig davon, wie gut du ihn strukturierst und führst.

Wenn du also planst, mit No-Code deinen ersten Agenten zu bauen, denke nicht in Dialogbäumen, sondern in Zielen, Rollen und Aufgabenketten. Genau damit beschäftigen wir uns im nächsten Abschnitt.

Schlüsselkomponenten eines KI-Agenten (Ziele, Speicher, Aktionen)

Ein funktionierender KI-Agent braucht mehr als nur ein Sprachmodell im Hintergrund. Damit dein Agent eigenständig Aufgaben übernehmen kann, braucht er eine klare Struktur – bestehend aus Zieldefinition, Speichermechanismen und ausführbaren Aktionen. Diese drei Komponenten bilden das Grundgerüst jedes modernen KI-Agenten – egal, ob du ihn mit Flowise, AgentHub oder einer anderen No-Code-Plattform baust.

Ziel: Was soll der Agent eigentlich tun?

Ohne Ziel keine Funktion. Du musst deinem Agenten sagen, welches Problem er lösen oder welche Aufgabe er übernehmen soll. Idealerweise definierst du das Ziel so konkret wie möglich – zum Beispiel:

• „Informiere mich täglich über neue KI-Forschung zum Thema Retrieval-Augmented Generation“
• „Beantworte Kundenfragen basierend auf unseren FAQ-Daten“
• „Analysiere Transaktionsdaten aus einem Google Sheet und gib monatliche Finanz-Insights“

Das Ziel wird oft in einem System-Prompt hinterlegt oder beim Agentenstart dynamisch übergeben. Präzision ist hier entscheidend – je klarer das Ziel, desto berechenbarer das Verhalten.

Speicher: Kontext behalten, statt von Null zu starten

Ein Agent ohne Gedächtnis ist wie ein Goldfisch mit WLAN. Damit sich dein Agent an vorherige Interaktionen oder Daten erinnern kann, brauchst du eine Speicherkomponente. Es gibt zwei Typen von Speicher:

• Langzeitspeicher: Externe Datenquellen wie Vektordatenbanken (z. B. Weaviate, Pinecone, Chroma), in denen Wissen dauerhaft gespeichert wird – etwa PDF-Dokumente, Webseiten oder historische Konversationen.
• Kurzzeitspeicher: Der aktuelle Gesprächsverlauf, meist begrenzt durch die Kontextlänge des verwendeten Modells. Hier werden Fragen, Antworten und Metadaten temporär gehalten.

No-Code-Plattformen wie AgentHub oder LangChain über Flowise bieten vorgefertigte Speicherblöcke, die du einfach konfigurieren kannst – z. B. mit Pinecone-Keys oder Google-Drive-Integrationen.

Aktionen: Wie der Agent aktiv wird

Ein Ziel ohne Handlung bringt wenig. Dein KI-Agent muss in der Lage sein, externe Aktionen auszuführen – sei es eine Websuche, ein API-Call oder das Schreiben in ein Dokument. Typische Aktionstypen sind:

• Webzugriff: Ergebnisse aus Google oder Bing Search abrufen, z. B. via SerpAPI.
• Datei-Analyse: PDFs, Excel, CSV oder Word-Dokumente einlesen und strukturieren.
• API-Aufrufe: Daten aus externen Diensten abrufen oder senden (z. B. Kalender, CRM, Datenbanken).
• Interne Tool-Aktionen: Nachrichten schreiben, Automationen starten, Datenbanken befüllen (z. B. via Airtable oder Notion).

Die Aktionen definierst du meist über sogenannte Tools oder Function Calls, die du im Setup des Agenten aktivierst oder per Prompt steuerst. Moderne Modelle wie GPT-4-Turbo, Claude 2.1 oder Gemini Pro unterstützen diese Funktion nativ über API-basierte Schnittstellen.

Du bist ein KI-Agent mit dem Ziel, Nutzerfragen zu aktuellen KI-Tools präzise zu beantworten. Nutze Websuche über SerpAPI, um aktuelle Informationen zu finden. Wenn du keine Antwort findest, frage nach weiteren Details.

Fazit: Ein guter Agent besteht nicht nur aus einem starken Modell, sondern aus klar definierten Zielen, einem kontextbewussten Speicher und präzise steuerbaren Aktionen. Wenn du diese Komponenten verstehst, legst du den Grundstein für funktionierende, zuverlässige No-Code-Agenten.

Welche No-Code-Tools eignen sich für den Bau von KI-Agenten?

Du brauchst keine Zeile Code zu schreiben, um leistungsfähige KI-Agenten zu bauen – vorausgesetzt, du wählst die richtigen Tools. Inzwischen gibt es eine wachsende Zahl an No-Code-Plattformen, die speziell auf Agenten-Workflows ausgelegt sind. Im Fokus stehen dabei modulare Interfaces, einfache API-Anbindungen und eine nahtlose Integration gängiger Large Language Models (LLMs).

Im nächsten Schritt schauen wir uns drei verbreitete Tool-Ansätze an, die sich für Einsteiger und Fortgeschrittene gleichermaßen eignen.

Flowise: Visuelle Agenten mit Node-Logik

Flowise ist ein Open-Source-Tool, das auf einer Node-basierten Oberfläche aufbaut – ähnlich wie bei Tools wie n8n oder Node-RED. Du kombinierst Bausteine wie „Prompt“, „Memory“ oder „Tool Executor“ zu einem funktionalen Agenten-Fluss. Besonders praktisch: Flowise kann lokal oder in der Cloud laufen und unterstützt viele LLMs (OpenAI, Anthropic, Hugging Face etc.) via API-Key.

• Vorteil: Gute Kontrolle über Agentenstruktur, ideal zum Prototyping.
• Nachteil: Einstieg erfordert ein gewisses Verständnis für Datenflüsse.

AgentHub: Drag-and-Drop für Agenten-Logik

AgentHub ist ein noch relativ neues, aber stark wachsendes No-Code-Tool mit Fokus auf agentische Autonomie. Du definierst Rollen, Ziele, Tools und Speicher – alles über eine grafische Oberfläche. Besonders interessant ist die Möglichkeit, Aktionen (wie Websuche, API-Calls oder File-Parsing) direkt per Klick zu aktivieren. AgentHub unterstützt verschiedene Backends, darunter GPT-4, Claude und Gemini.

• Vorteil: Schnell einsatzbereit, keine technischen Vorkenntnisse nötig.
• Nachteil: Weniger flexibel bei komplexen Custom-Abläufen.

OpenPipe: Agenten + eigene Daten kombinieren

OpenPipe richtet sich eher an fortgeschrittene No-Coder, die eigene Datenbestände effizient in Agenten integrieren wollen. Kernfeature ist die Möglichkeit, API-Antworten oder Longform-Content automatisch zu vektorisieren und in Retrieval-Systeme einzubinden. Dadurch kannst du zum Beispiel ein FAQ-System oder einen internen Rechercheagenten mit echten Kontextdaten aufbauen – ohne eigene RAG-Umgebung entwickeln zu müssen.

• Vorteil: Starke Kombination aus LLM + Datenzugriff, ideal für KMU-Use Cases.
• Nachteil: Einrichtung und Datenhandling etwas komplexer.

Wenn du gerade erst startest, ist AgentHub ein guter Einstieg. Für mehr Kontrolle bietet sich Flowise an. Willst du externe Datenquellen einbinden, führt kaum ein Weg an OpenPipe vorbei.

Vergleich führender Plattformen (z. B. Flowise, AgentHub, OpenPipe)

Wenn du deinen ersten KI-Agenten ohne Code erstellen willst, brauchst du eine Plattform, die dir drei Dinge bietet: ein visuelles Interface, flexible Anbindung von LLMs und die Möglichkeit, Agenten-Aktionen wie API-Aufrufe oder Webzugriffe einfach zu konfigurieren. Hier ein kompakter Vergleich der aktuell führenden Tools:

• Flowise – Open-Source, modular, visuell

Flowise ist eine visuelle Oberfläche für den beliebten LangChain-Framework. Du kannst Agenten aus vordefinierten Blocks (Nodes) zusammenklicken – etwa LLM-Ausgaben, Prompts, Tools (z. B. Google Search), Speicher oder Bedingungslogik. Flowise läuft lokal oder gehostet und eignet sich gut für Entwickler:innen, die volle Kontrolle brauchen, aber nicht bei null starten wollen.

• AgentHub – Business-fokussiert, UX-first, promptzentriert

AgentHub ist eine schlanke No-Code-Plattform, mit der du LLM-Agenten auf Basis von sogenannten „Prompt Workflows“ erstellen kannst. Du definierst Rollen, Ziele und Toolsets – ähnlich wie bei autonomen Agenten in Auto-GPT, aber ohne technische Hürden. Besonders interessant: Du kannst deinen Agenten via URL oder API deployen und mit Nutzern teilen. Ideal für Prototypen und MVPs.

• OpenPipe – Fokus auf Prompt-Optimierung & API-Speed

OpenPipe ist kein klassisches Agenten-Tool, sondern eine Plattform zur Optimierung von Prompt-Ausgaben über eigene Models oder finetuned Backends. Du kannst es aber gut integrieren, wenn du z. B. einen Agenten baust, der konstant dieselbe Art von Output liefern soll (z. B. strukturierte Reports). Besonders wertvoll: OpenPipe trackt, analysiert und verbessert Prompt-Performance über Zeit – ideal für skalierende Anwendungen.

Welches Tool passt zu dir?

• Flowise: Du willst maximale Flexibilität und arbeitest gern visuell – auch mit technischen Konzepten wie Vektor-Datenbanken oder Tool-Integration.
• AgentHub: Du willst schnell lauffähige Agenten mit Web-GUI, Fokus auf Rollen + Aufgaben und einfachem Deployment.
• OpenPipe: Du brauchst stabile Outputs und willst Prompts systematisch optimieren – eher als Ergänzung zu Flowise oder AgentHub.

Tipp: Viele Tools lassen sich kombinieren. Eine häufige Kombination ist: Flowise zum visuellen Aufbau + OpenPipe zum Fine-Tuning + externe KI-Backends wie GPT-4 oder Claude (mehr dazu im nächsten Abschnitt).

KI-Backends im Überblick (ChatGPT, Claude, Gemini etc.)

Wenn du einen No-Code-KI-Agenten baust, brauchst du immer ein sogenanntes KI-Backend – also das Large Language Model (LLM), das die eigentliche Intelligenz liefert. Hier ein kompakter Überblick über die aktuell wichtigsten Anbieter und Unterschiede im Einsatz:

• ChatGPT (OpenAI): Das am weitesten verbreitete LLM. Du kannst es über OpenAI API direkt ansprechen, oder über Drittplattformen wie Flowise oder AgentHub integrieren. ChatGPT-4 Turbo (gpt-4-1106-preview) ist besonders relevant für Agenten, da es günstig, schnell und kontextstark (128k Tokens) ist.
• Claude (Anthropic): Claude 2 und 3 gehören zu den sichersten und „konversationsfähigsten“ Modellen. Besonders Claude 2.1 bietet mit 200k Token einen extrem großen Kontext – ideal für lange Dokumente oder fundierte Analysen. Integration via Anthropic API oder Plattformen wie OpenPipe möglich.
• Gemini (Google DeepMind, ehemals Bard): Die Gemini-Modelle (z. B. Gemini 1.5 Pro) bieten ebenfalls 100k+ Kontext und haben tiefe Integration in Google-Produkte wie Docs, Sheets und Gmail. Der Zugang erfolgt über die Google AI Studio API, allerdings ist die Verfügbarkeit aktuell noch eingeschränkt.
• Mistral, Mixtral & Co. (Open-Source): Wenn du mehr Kontrolle willst oder deine Agenten lokal/self-hosted betreiben willst, lohnt ein Blick auf Mistral 7B, Mixtral oder andere Modelle auf Hugging Face. Viele No-Code-Plattformen unterstützen diese via OpenLLM oder LangChain-Backends.

Wichtig für dich: Die Wahl des LLM beeinflusst die Fähigkeiten deines Agenten massiv – z. B. ob er Code schreiben, mit großen PDFs umgehen oder sauber rückfragen kann. Achte bei der Backend-Wahl auf:

• Kontextlänge: Wie viel Input/Verlauf kann das Modell gleichzeitig verarbeiten?
• Kostenstruktur: Token-basierte Abrechnung variiert stark je Modell.
• API-Verfügbarkeit: Nicht alle Modelle sind offen oder stabil zugänglich.
• Datenschutz & Hosting: Für sensible Anwendungen sind europäische oder On-Prem-Backends oft Pflicht.

Für die meisten Einsteiger ist OpenAI GPT-4 Turbo ein guter Startpunkt: hohe Qualität, breite Tool-Unterstützung und stabile API. Wenn du später mehr Kontrolle brauchst, kannst du auf Claude für Dokumentenanalyse oder auf ein Open-Source-Modell für On-Premises umsteigen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung: Erstelle deinen ersten No-Code-KI-Agenten

Ein KI-Agent ohne Programmierkenntnisse? Kein Problem. Moderne No-Code-Plattformen wie Flowise oder AgentHub machen den Einstieg überraschend einfach. Hier erfährst du Schritt für Schritt, wie du deinen ersten funktionierenden Agenten baust – von der Zieldefinition bis zum Live-Test.

Ziel definieren und Agentenspezifikationen festlegen

Bevor du eine Plattform auswählst, brauchst du eine klare Vorstellung davon, was dein Agent tun soll. Stelle dir Fragen wie:

• Was ist das Hauptziel? (z. B. Webrecherche, Kundenfragen beantworten, Daten zusammenfassen)
• Welche Datenquellen oder Tools soll der Agent nutzen? (z. B. Google Search, CSV-Dateien, Notion)
• Wie soll der Output aussehen? (kurz, tabellarisch, mit Quellenangabe etc.)

Erstelle eine einfache Agentenspezifikation. Beispiel:

Du bist ein Rechercheassistent. Dein Ziel ist es, aktuelle Informationen zu einem vorgegebenen Thema zu finden. Nutze Websuche und gib eine strukturierte Zusammenfassung mit Links aus.

Tool wählen und Grundstruktur aufbauen

Je nach Use Case wählst du das passende Tool:

• Flowise: visuelle Node-basierte Oberfläche, ideal für komplexe Logik mit OpenAI oder Claude.
• AgentHub: Templates für produktive Agenten, API-first, ideal für Automationen.
• OpenPipe: Fokus auf KI-Performance und Prompt-Tuning, gut für spezialisierte Anwendungsfälle.

In Flowise z. B. startest du mit einem neuen Flow. Ziehe dir Nodes wie „ChatModel“, „Tool“, „Memory“ in die Oberfläche und verbinde sie logisch: Prompt → KI-Backend → Output.

Agenten-Aktionen konfigurieren (z. B. Websuche, Datei-Analyse, API-Aufrufe)

Ein Agent ist mehr als ein Chatbot. Er braucht Zugriff auf Tools. Flowise bietet z. B. integrierte Tools wie:

• SerpAPI für Webrecherche
• Python-Code-Interpreter für einfache Berechnungen
• CSV- oder PDF-Reader für Datei-Parsing

In AgentHub kannst du über sogenannte „Tools“ externe APIs einbinden, z. B. OpenWeather, Google Sheets, oder eigene Endpunkte.

Ein Beispiel für eine Aktion in einem Recherche-Agenten wäre:

Nehme das vom Nutzer angegebene Thema und suche über SerpAPI nach den 5 aktuellsten Treffern. Extrahiere Titel, Kurzbeschreibung und URL. Fasse das Ergebnis in Markdown mit Link-Formatierung zusammen.

Testlauf und Feintuning direkt im Tool

Jetzt kommt der wichtigste Teil: testen. Lass deinen Agenten mit einem Beispiel-Input laufen, z. B.:

Finde aktuelle Trends zur KI-Regulierung in der EU.

Analysiere den Output: Ist er verständlich? Sind Quellen dabei? Gibt es Rückfragen? Wenn nötig, passe Prompt, Tool-Konfiguration oder die Tool-Kette an.

Viele Tools bieten Live-Debugging oder Logs, um zu sehen, was intern passiert. Nutze das, um Fehler gezielt zu finden.

👉 Tipp: Speichere funktionierende Agenten als Templates, damit du sie wiederverwenden oder schnell anpassen kannst.

Ziel definieren und Agentenspezifikationen festlegen

Bevor du ein Tool öffnest oder einen Prompt schreibst, brauchst du eine klare Vorstellung davon, was dein KI-Agent können soll. Ohne Ziel wird dein Agent entweder zu generisch oder macht schlicht das Falsche. Gute Agenten sind fokussiert, haben einen definierten Aufgabenbereich und klare Rahmenbedingungen.

Ein bewährter Einstieg ist die folgende Leitfrage:

Was soll mein Agent tun, für wen, unter welchen Bedingungen – und mit welchem Ziel?

Beispiel: Du willst einen Agenten, der automatisch Kundenfragen in deinem Helpdesk beantwortet. Dann ist das Ziel: „Beantworte Standardanfragen mithilfe der bestehenden FAQ-Datenbank, rund um die Uhr, in konsistenter Qualität.“

Schritt 1: Ziel und Rolle klar benennen

• Rolle: Welche Funktion soll der Agent übernehmen? Z. B. Support-Mitarbeiter, Analyst, Schreibassistent.
• Ziel: Was soll der Agent erreichen? Z. B. Fragen beantworten, Daten auswerten, Inhalte generieren.
• Kontext: In welcher Umgebung agiert der Agent? Z. B. Website-Chat, internes Dashboard, Slack-Channel.

Diese Informationen bilden die Grundlage für das spätere Prompting und die Tool-Konfiguration.

Schritt 2: Technische Spezifikationen festlegen

No-Code heißt nicht No-Plan. Du solltest trotzdem vordenken, wie dein Agent technisch arbeiten soll:

• Input-Arten: Woher bekommt der Agent Informationen? (z. B. Texteingabe, Datei-Upload, Websuche, API-Call)
• Output-Formate: Was soll der Agent liefern? (Antworttext, JSON, Tabellen, PDF-Zusammenfassungen)
• Speicher: Muss der Agent sich an etwas erinnern können? Wenn ja: lokal (Session), persistent (Datenbank), vektorisiert (Embeddings)?
• Grenzen: Gibt es Einschränkungen? (z. B. keine sensiblen Daten, keine langen Texte, nur bestimmte Dateiformate)

Ob du mit Flowise, AgentHub oder einer eigenen OpenAI-Integration arbeitest – diese Vorüberlegungen ersparen dir viel Trial & Error in der Umsetzung.

Beispiel-Spezifikation für einen einfachen Research-Agenten

• Rolle: Rechercheassistent
• Ziel: Fasse aktuelle Informationen zu einem vorgegebenen Thema aus Webquellen zusammen
• Input: Freitext-Thema vom User
• Aktionen: Websuche + Text-Zusammenfassung
• Output: Markdown-Format mit 3–5 Bulletpoints
• Grenzen: Maximal 1000 Wörter, keine Bezahlquellen

Mit dieser Spezifikation kannst du im nächsten Schritt direkt ins Tool gehen und die Agentenstruktur darauf aufbauen.

Tool wählen und Grundstruktur aufbauen

Bevor du deinen Agenten mit Fähigkeiten ausstattest, brauchst du eine Plattform, die zu deinem Ziel passt. Die Wahl des richtigen No-Code-Tools hängt davon ab, was dein Agent können soll – und wie viel Kontrolle du über sein Verhalten haben möchtest.

Wenn du deinen Agenten zum Beispiel mit Webzugriff oder API-Calls ausstatten willst, sind Tools wie Flowise oder AgentHub sinnvoll. Beide ermöglichen dir, Workflows über visuelle Interfaces zu definieren. Für einfache Chat-Logik reicht eventuell schon OpenPipe, das sich eher auf Prompt-Management spezialisiert.

Nach der Tool-Wahl brauchst du eine Agenten-Grundstruktur. Diese besteht in der Regel aus:

• Eingang: Hier kommt die User-Anfrage rein, z. B. als Textfeld, Chat-Interface oder API-Input.
• Logik-Block: Der Kern – hier werden Prompts verarbeitet, Kontext gespeichert oder Aktionen ausgelöst.
• Optional: Tools/Aktionen: Websuche, Datei-Upload, API-Zugriff – je nach Plattform als Node oder Plugin verfügbar.
• Ausgabe: Die Antwort des Agenten – oft als Text-Output, API-Response oder strukturierte Daten.

Ein typischer Start in Flowise sieht so aus:

1. Du erstellst ein neues Flow-Diagramm („Flow“).
2. Du ziehst einen Chat Input Node ins Board – das ist die Schnittstelle für deine Nutzer.
3. Verbinde diesen mit einem LLM Node (z. B. OpenAI oder Claude), wo dein Prompt verarbeitet wird.
4. Danach kannst du je nach Ziel weitere Nodes anhängen – etwa einen Google Search Tool oder einen Function Call Node.

Die meisten Tools nutzen eine modulare Drag-and-Drop-Logik. Du musst keine Zeile Code schreiben – aber du solltest wissen, wie die Daten im Hintergrund fließen. Denk bei der Strukturierung an klassische Event-Ketten: Input → Prompt → Aktion → Output.

Profi-Tipp: Plane zunächst auf Papier oder einem einfachen Whiteboard-Tool (z. B. Whimsical), wie dein Agent auf verschiedene Inputs reagieren soll. Das hilft dir, später die Logik im Tool sauber umzusetzen – ohne in eine Knotenstruktur aus Trial & Error zu rutschen.

Agenten-Aktionen konfigurieren (z. B. Websuche, Datei-Analyse, API-Aufrufe)

Nachdem du die Grundstruktur deines KI-Agenten definiert hast, geht es jetzt um die „Fähigkeiten“ – also um die Aktionen, die dein Agent ausführen soll. Moderne No-Code-Plattformen wie Flowise oder AgentHub bieten dafür fertige Komponenten, die du per Drag-and-Drop oder per Konfiguration einbinden kannst. Die gängigsten Aktions-Typen sind Websuche, Datei-Analyse und API-Kommunikation.

Websuche integrieren

Wenn dein Agent aktuelle Informationen abrufen soll (z. B. für Recherchezwecke), brauchst du Zugriff auf eine Websuche. Manche Plattformen bieten integrierte Search-Komponenten, z. B. auf Basis von SerpAPI, Brave Search oder Bing Search API. In Flowise kannst du etwa den SerpAPI Search-Node einfügen und mit dem Agent-Flow verknüpfen. Voraussetzung: API-Key beim Anbieter.

Nutze diesen Prompt, um Suchanfragen zu strukturieren:
„Recherchiere die neuesten Entwicklungen zu [Thema] und gib mir eine Zusammenfassung in Bulletpoints.“

Datei-Analyse einrichten

Um PDFs, CSVs oder DOCX-Dateien analysieren zu lassen, brauchst du eine Upload- oder Datenquelle-Komponente sowie ein passendes Parsing-Modul. Tools wie AgentHub bieten Upload-Funktionen direkt im Chat-Interface, bei Flowise kannst du auf Document Loaders (z. B. PDF, Text oder Markdown) zurückgreifen, kombiniert mit einem Text Splitter und einem Speicher (z. B. ChromaDB oder Weaviate).

Beispiele für nützliche Datei-Aktionen:

• PDF-Bericht zusammenfassen
• CSV-Datei analysieren (z. B. Durchschnittswerte)
• Textdokument nach bestimmten Stichwörtern durchsuchen

Prompt-Beispiel:
„Lies die hochgeladene Datei und beantworte: Welche Hauptthemen kommen vor und wie unterscheiden sich die Kapitel?“

APIs anbinden (z. B. Wetter, Datenbanken, CRM)

Eine der mächtigsten Aktionen ist die Kommunikation mit externen APIs. So kann dein Agent Daten abrufen, aktualisieren oder verarbeiten – z. B. aus einem CRM, einem Wetterdienst oder einer internen Datenbank. Flowise und OpenPipe erlauben HTTP-Requests per REST API Node oder Webhook Trigger.

Typische Szenarien:

• Kundeninfos aus einer REST-API abrufen
• Aktuelle Wetterdaten oder Börsenkurse holen
• Einträge in Google Sheets oder Notion aktualisieren

Prompt-Vorlage zur API-Nutzung:
„Hole aktuelle Wetterdaten für [Ort] via API und gib Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Wetterlage aus.“

Beachte bei API-Integration:

• Authentifizierung (z. B. API-Key oder OAuth2)
• Rate Limits des Anbieters
• Fehlertoleranz und Fallbacks (z. B. bei Timeout oder 404)

Wenn du mehrere Aktionen kombinieren willst – z. B. Websuche + Dateianalyse + API-Aufruf – sollte dein Agent eine klare Reihenfolge einhalten. Plane diese Logik schrittweise, am besten in einem visuellen Flow-Builder. Je modularer du arbeitest, desto leichter kannst du später Komponenten austauschen oder erweitern.

Testlauf und Feintuning direkt im Tool

Bevor dein KI-Agent in den produktiven Einsatz geht, solltest du ihn gründlich testen – direkt im Interface deines gewählten No-Code-Tools. Die meisten Plattformen wie Flowise, AgentHub oder OpenPipe bieten dir eine integrierte Testumgebung, in der du Prompts ausführen, Reaktionen analysieren und das Verhalten deines Agenten iterativ anpassen kannst.

Starte mit einem einfachen Use Case, der dem realen Einsatz möglichst nahekommt. Lass dir z. B. von deinem Agenten eine Websuche durchführen oder ein PDF analysieren, je nachdem welche Aktionen du vorher konfiguriert hast. Achte dabei insbesondere auf:

• Rückfragen des Agenten: Gibt es Unsicherheiten bei der Zielerkennung?
• Struktur der Ausgabe: Ist das Ergebnis verwertbar oder zu vage?
• Zeiten & API-Aufrufe: Werden externe Schnittstellen korrekt abgefragt?

Viele Tools bieten dir Logs oder Debug-Funktionen: Hier kannst du genau sehen, welche Prompts intern abgesetzt wurden, auf welche Speicherinhalte zugegriffen wurde oder warum eine Aktion gescheitert ist. Wenn dein Tool das nicht von Haus aus kann, hilft zur Not ein Logging über Webhooks oder externe APIs.

Feintuning bedeutet nun, gezielt an drei Stellschrauben zu drehen:

1. Prompt-Optimierung: Überarbeite dein Systemprompt oder die Instruktionen. Ein effektiver Prompt für einen Rechercheagenten könnte z. B. so aussehen:

Du bist ein Web-Recherche-Agent. Ziel: Finde aktuelle Informationen zum Thema „[Thema einsetzen]„. Antworte mit einer kurzen Zusammenfassung (max. 300 Wörter) und 2–3 Quellenangaben. Nutze nur öffentlich zugängliche Seiten.

2. Speichermanagement: Prüfe, ob dein Agent relevante Informationen korrekt persistiert oder abruft. Tools wie AgentHub erlauben dir, die Memory-Elemente gezielt zu inspizieren und zu löschen.
3. Aktionslogik: Falls dein Agent mehrere Tools kombiniert (z. B. Websuche + Datei-Analyse), teste die Reihenfolge der Actions – manche Plattformen erlauben dir, diese als Flowchart zu definieren.

Achte beim Testen auf deterministisches Verhalten: Wiederhole dieselben Eingaben mehrmals und vergleiche die Ausgaben. Große Abweichungen deuten auf fehlendes Constraint-Design im Prompt oder auf zufällige Sampling-Effekte durch zu hohe temperature-Werte hin.

Zum Abschluss: Dokumentiere die getesteten Use Cases. Viele Tools unterstützen Versionierung, Snapshots oder das Exportieren deiner Agenten-Logik. Das spart dir Zeit, wenn du später Varianten erstellst oder Teammitglieder einbindest.

Praktische Beispiele: Was kann ein No-Code-KI-Agent heute schon leisten?

No-Code-KI-Agenten sind längst mehr als Spielerei. Mit den richtigen Tools und etwas Zielklarheit kannst du heute schon produktive Agenten erstellen, die echte Aufgaben übernehmen. Hier sind drei Beispiele, die du direkt nachbauen oder anpassen kannst.

Beispiel 1 – Persönlicher Rechercheassistent mit Webzugriff

Ein KI-Agent, der aktuelle Informationen aus dem Web zieht, eignet sich ideal für Marktanalysen, Themenrecherche oder Wettbewerbsbeobachtung. Tools wie Flowise oder AgentHub bieten fertige Komponenten für Web Requests oder integrieren APIs wie SerpAPI (Google-Suche).

Typischer Workflow:

• User-Frage entgegennehmen
• Websuche auslösen (z. B. via API)
• Gefundene Inhalte zusammenfassen
• Antwort mit Quellenangabe zurückgeben

Du bist ein Rechercheassistent. Ziel: Fasse aktuelle Informationen zum Thema „KI-Trends 2025“ zusammen. Nutze max. 3 Quellen, gib Datum und Link an.

Beispiel 2 – Automatisierter Kundenservice-Agent mit FAQ-Anbindung

Ein klassischer Anwendungsfall: Ein Agent, der rund um die Uhr Kundenfragen beantwortet. Statt Skripting kannst du mit einem No-Code-Tool einfach eine FAQ-Datenbank (CSV, Notion, Google Docs) anbinden.

Geeignete Tools: OpenPipe für Retrieval-Augmented Generation (RAG), oder Flowise mit eingebautem Vectorstore-Support für deine FAQ-Daten.

Typischer Workflow:

• User-Frage analysieren
• Passenden FAQ-Eintrag per semantischer Suche finden
• Antwort generieren + Rückfrageoption anbieten

Rolle: Kundenservice-Agent
Aufgabe: Beantworte Fragen basierend auf den hinterlegten FAQ-Daten.
Kontext: Du sprichst mit Kunden eines E-Commerce-Shops für Sportartikel.

Beispiel 3 – Finanzreport-Agent mit Zugriff auf Google Sheets

Du willst monatliche Reports automatisieren oder KPI-Analysen per Prompt abrufen? Ein Agent mit Zugriff auf Google Sheets macht genau das: Zahlen abrufen, formatieren und zusammenfassen – ganz ohne Excel-Formeln.

Flowise oder AgentHub lassen sich mit Google Sheets per API oder Plugin verbinden. Dabei kann der Agent z. B. so agieren:

• Zugriff auf eine definierte Tabelle (z. B. „Umsatz 2024“)
• Daten nach Zeitraum oder Produktgruppe filtern
• Erkenntnisse in natürlicher Sprache zurückgeben

Du bist ein Finanzanalyse-Agent. Ziel: Analysiere den Umsatzverlauf im Oktober 2024 in der Tabelle „Sales_Q4“. Gib eine kurze Zusammenfassung in Bullet-Points.

Diese Beispiele zeigen: Du brauchst weder ein Entwicklerteam noch eigene Infrastruktur. Mit einem klaren Ziel, dem passenden No-Code-Tool und etwas Prompt-Design kannst du in wenigen Stunden produktive Agenten bauen.

Beispiel 1 – persönlicher Rechercheassistent mit Webzugriff

Ein persönlicher Rechercheassistent ist einer der nützlichsten Einstiegspunkte für No-Code-KI-Agenten. Er kombiniert LLM-Fähigkeiten mit Live-Informationen aus dem Web – ideal für Aufgaben wie Marktanalysen, Wettbewerbsrecherchen oder Content-Ideen. Und das Beste: Du brauchst keine einzige Zeile Code.

Das Grundprinzip ist simpel. Du verbindest ein LLM wie ChatGPT oder Claude mit einer Websuch-Funktion (z. B. über eine Bing- oder DuckDuckGo-API) und definierst ein klares Ziel: Informationen beschaffen, strukturieren und verständlich aufbereiten.

So sieht der Aufbau in einem Tool wie Flowise aus:

1. LLM-Node einrichten: Wähle ein Modell (z. B. OpenAI GPT-4 Turbo). Stelle sicher, dass es API-Zugang hat und Websuche erlaubt ist (z. B. via Tool-Plugin oder Custom Node).
2. Websearch-Node anbinden: Nutze einen HTTP-Request-Node, um eine externe Websuche aufzurufen. Alternativ kannst du bestehende Tools wie AutoGPT oder Perplexity integrieren, wenn dein Tool das erlaubt.
3. Prompt-Node definieren: Erkläre dem Modell präzise, was es tun soll – z. B. Suchergebnisse zusammenfassen, Quellen mitliefern und bei Unklarheiten Rückfragen stellen.

Beispiel-Prompt:

Du bist ein Rechercheassistent. Ziel: Finde aktuelle Informationen zum Thema „Künstliche Intelligenz in der Logistik“. Nutze Webzugang via API. Gib eine strukturierte Zusammenfassung (max. 300 Wörter), inkl. relevanter Quellen. Frage nach, falls die Suchergebnisse unklar oder zu allgemein sind.

Erweiterungsmöglichkeiten:

• Google Sheets-Export: Lass den Agenten Ergebnisse direkt in eine Tabelle schreiben (z. B. via Make oder Zapier).
• Mehrstufige Recherche: Du kannst Follow-up-Fragen automatisieren, z. B. „Vergleiche Anbieter A und B“.
• Benutzereingabe integrieren: Über ein Formular kannst du Thema und Tiefe der Recherche flexibel steuern.

Achte beim Testen auf die Antwortqualität. Tools wie AgentHub oder OpenPipe bieten detailliertes Logging und Memory-Management, um deine Agenten gezielt zu verbessern.

Fazit: Ein Rechercheassistent zeigt eindrucksvoll, wie du mit No-Code-Tools in wenigen Schritten einen wirklich nützlichen KI-Agenten baust – ohne Programmierkenntnisse.

Beispiel 2 – automatisierter Kundenservice-Agent mit FAQ-Anbindung

Ein häufiger Einsatzzweck für No-Code-KI-Agenten ist die Automatisierung von Kundenanfragen – insbesondere wiederkehrende Fragen. Mit der richtigen Kombination aus LLM-Backend und strukturierten Daten kannst du einen Agenten bauen, der rund um die Uhr zuverlässige Antworten liefert, ohne dass du eine einzige Zeile Code schreiben musst.

Das Grundprinzip: Du lädst deine bestehende FAQ-Seite (oder ein internes Dokument mit typischen Supportfragen) in ein Tool wie Flowise oder AgentHub, verbindest es mit einem LLM wie GPT-4 oder Claude 2 und definierst einfache Regeln für die Nutzerinteraktion.

So funktioniert’s im Detail:

1. Wissensquelle einbinden: Du verwendest eine PDF-Datei, eine URL oder einen Text-Upload als Basiswissen. Viele Tools nutzen dafür sogenannte RAG-Module (Retrieval-Augmented Generation), um gezielt in deinen Inhalten zu suchen.
2. Prompt zur Steuerung des Agenten: Du formulierst einen Systemprompt, der die Rolle und Grenzen des Agenten definiert. Beispiel:

Du bist ein hilfsbereiter Kundenservice-Agent für [Produktname]. Beantworte nur Fragen, die auf Basis der bereitgestellten FAQ-Daten beantwortbar sind. Wenn etwas unklar bleibt, formuliere eine höfliche Rückfrage.

3. Frontend für Nutzerinteraktion: Viele No-Code-Plattformen bieten einfache Chat-Interfaces, die du direkt einbinden oder über einen iFrame auf deiner Website darstellen kannst.
4. Feintuning & Evaluierung: Du testest typische Nutzerfragen und prüfst, ob der Agent die passenden Passagen verwendet. Falls nötig, passt du den Prompt oder die Datenbasis an.

Technische Hinweise:

• Kontextlänge: Achte auf die maximale Tokenanzahl deines gewählten LLMs (z. B. 8k–128k bei GPT-4 Turbo), besonders bei langen FAQ-Dokumenten.
• Fallback-Strategien: Definiere, wie der Agent reagieren soll, wenn eine Frage nicht beantwortbar ist – z. B. mit einem Standardhinweis oder Übergabe an ein Kontaktformular.

Ein funktionierender FAQ-Agent senkt nicht nur Supportkosten, sondern verbessert auch die User Experience – vorausgesetzt, du gibst ihm einen klaren Rahmen. Ohne saubere Datenstruktur und präzise Prompts wird der Agent vage oder unzuverlässig antworten. Mehr dazu im Abschnitt No-Code Automation Guide.

Beispiel 3 – Finanzreport-Agent mit Zugriff auf Google Sheets

Angenommen, du willst regelmäßig Finanzdaten analysieren, die in Google Sheets gepflegt werden. Statt manuell Zahlen zu prüfen oder Formeln zu bauen, kannst du einen KI-Agenten nutzen, der automatisch relevante Infos extrahiert, strukturiert zusammenfasst und auf Wunsch kommentiert. Alles ohne Programmieraufwand.

Dein Ziel: Ein No-Code-Agent, der per Knopfdruck Monatsberichte erstellt – basierend auf Echtzeitdaten aus Google Sheets.

So funktioniert der Aufbau

1. Google Sheets vorbereiten: Die Tabelle sollte klar strukturiert sein (z. B. Einnahmen, Ausgaben, Kategorien, Zeitstempel). Achte auf sprechende Spaltennamen.
2. Agententool wählen: Tools wie Flowise oder AgentHub unterstützen externe API-Zugriffe. Du brauchst eine Integration zu Google Sheets – etwa per Google Sheets API oder über No-Code-Connectoren wie Make.com oder Zapier.
3. Aktion definieren: Der Agent soll z. B. folgendes tun:
   • Bestimmte Zeilen auslesen (z. B. aktueller Monat)
   • Summen und Durchschnittswerte berechnen
   • Textuelle Analyse oder Empfehlung generieren
4. Prompt-Logik einbauen: Sobald die Daten geladen sind, gibst du sie dem LLM zusammen mit einer klaren Aufgabenstellung.

Beispiel-Prompt für den Reporting-Schritt

Du bist ein Finanzanalyst. Analysiere die folgenden Monatsdaten aus einer Google-Tabelle. Erstelle eine Zusammenfassung mit: 1) Einnahmen vs. Ausgaben, 2) größte Kostenblöcke, 3) Empfehlung zur Budgetoptimierung. Nutze klare, verständliche Sprache. Daten:

{Eingefügte Daten aus Google Sheets}

Welche Modelle eignen sich?

Für Reportings mit einfachen Auswertungen reicht ChatGPT-4 Turbo (über OpenAI API). Für längere Tabellen oder sehr strukturierte Reports kann Claude 2.1 von Anthropic sinnvoll sein, da es größere Kontexte verarbeiten kann.

Typische Fehler vermeiden

• Unsaubere Tabellenstruktur: KI versteht keine chaotisch aufgebauten Tabellen. Verwende konsistente Spaltennamen und einheitliche Datentypen.
• Fehlende Zugriffstokens: Für Google Sheets brauchst du oft ein OAuth-Setup oder API-Keys. Stelle sicher, dass dein Tool berechtigt ist, auf das Sheet zuzugreifen.
• Zu große Datenmengen: Überschreitet dein Sheet die Kontextgrenze des Modells, musst du vorab filtern (z. B. nur aktueller Monat).

Wenn du es einmal eingerichtet hast, kannst du den Agenten regelmäßig ausführen oder sogar automatisch triggern – z. B. immer am Monatsanfang.

Prompt-Vorlagen: So steuerst du das Verhalten deines KI-Agenten gezielt

Ein KI-Agent ohne gutes Prompting ist wie ein Auto ohne Lenkrad: Es fährt vielleicht los – aber niemand weiß wohin. Wenn du willst, dass dein Agent zuverlässig handelt, musst du sein Verhalten präzise über Prompts steuern. Besonders bei No-Code-Tools, in denen du keine Kontrolle über den Modellkern hast, ist der Prompt deine wichtigste Stellschraube.

Vorlage für strukturierte Aufgabenklärung (z. B. Ziel + Rolle + Kontext)

Viele Fehler bei KI-Agenten entstehen, weil die Aufgaben unscharf formuliert sind. Mit einer strukturierten Prompt-Vorlage kannst du Klarheit schaffen. Eine bewährte Struktur besteht aus:

• Rolle: Wer ist der Agent bzw. welche Perspektive nimmt er ein?
• Ziel: Was soll erreicht werden?
• Kontext: Welche Informationen stehen zur Verfügung, was ist relevant?

Beispiel für einen Recherche-Agenten mit Webzugriff:

Du bist ein professioneller Rechercheassistent. Deine Aufgabe ist es, die relevantesten Informationen zum Thema „Elektromobilität in Deutschland ab 2024“ zu finden und als strukturierte Zusammenfassung (max. 500 Wörter) darzustellen. Nutze aktuelle Webquellen und gib für jede Aussage die Quelle mit Link an.

Diese Form unterteilt klar, wer der Agent ist, was er tun soll und wie er das tun soll. Viele Tools wie Flowise, AgentHub oder OpenPipe ermöglichen dir, diesen Prompt direkt im Agenten-Modul zu hinterlegen.

Prompt-Tuning für zuverlässige Aktionen und Rückfragen

Ein guter KI-Agent handelt nicht blind, sondern fragt nach, wenn etwas unklar ist. Mit gezieltem Prompt-Tuning kannst du das Verhalten in Grenzfällen steuern – also z. B. bei fehlenden Daten, unklaren Anforderungen oder widersprüchlichem Input.

Wenn Informationen fehlen oder widersprüchlich sind, stelle gezielte Rückfragen, bevor du eine Entscheidung triffst. Gib dabei maximal zwei konkrete Fragen mit Antwortoptionen aus.

Solche Anweisungen machen deinen Agenten robuster – besonders wenn er in dynamischen Umgebungen (z. B. mit Nutzerinteraktion oder API-Daten) arbeitet.

Für komplexe Workflows kann es sich lohnen, verschiedene Prompt-Blöcke modular aufzubauen – getrennt nach Zieldefinition, Datenverarbeitung, Fehlerbehandlung und Ausgabeformat. Einige No-Code-Plattformen wie AgentHub unterstützen sogar Prompt-Vorlagen mit Variablen (z. B. {{user_input}}, {{api_result}}), die du dynamisch befüllen kannst.

Wenn du tiefer einsteigen willst: In unserem KI-Training für Dummies findest du weitere Beispiele für gutes Prompt-Design – auch für fortgeschrittene Anwendungen.

Vorlage für strukturierte Aufgabenklärung (z. B. Ziel + Rolle + Kontext)

Jeder leistungsfähige KI-Agent beginnt mit einem klar formulierten Auftrag. Je präziser du Ziel, Rolle und Kontext vorgibst, desto besser versteht dein Agent, was er tun soll – und wie. Statt vager Prompts wie „Hilf mir bei der Analyse dieser Datei“, solltest du strukturiert vorgehen. Hier ist eine bewährte Vorlage, die du direkt in No-Code-Tools wie Flowise oder AgentHub einsetzen kannst.

Grundstruktur:

• Ziel: Was soll der Agent erreichen?
• Rolle: In welcher Funktion agiert der Agent?
• Kontext: Welche Informationen und Einschränkungen gelten?

Diese drei Bausteine kannst du in einem Prompt kombinieren und damit eine stabile Ausgangsbasis schaffen.

Beispiel: Angenommen, du möchtest einen Agenten bauen, der täglich einen Marktüberblick liefert.

Du bist ein Finanzanalyst (Rolle), der auf Basis der aktuellen Nachrichten und Börsendaten einen täglichen Marktbericht für ein internes Management-Briefing erstellt (Ziel). Nutze ausschließlich öffentlich verfügbare Datenquellen im Web. Berücksichtige geopolitische Ereignisse, Zentralbankentscheidungen und Aktienmarktentwicklungen. Fasse deine Ergebnisse strukturiert nach Sektoren zusammen (Kontext).

Diese Formulierung hilft dem KI-Modell, sich konsistent zu verhalten – unabhängig davon, ob der Agent Webscraping, API-Zugriffe oder Datei-Eingaben nutzt.

Warum das funktioniert:

• Die Rolle definiert die Handlungslogik: Ein Analyst agiert anders als z. B. ein Lehrer.
• Das Ziel gibt dem Agenten eine Mission: Er „weiß“, worauf er hinarbeiten soll.
• Der Kontext begrenzt die Informationen und Rahmenbedingungen – das erhöht die Relevanz und Zuverlässigkeit.

Für viele Anwendungsfälle reichen einfache Abwandlungen dieser Struktur. Beispiel: Ein Kundenservice-Agent könnte so starten:

Du bist ein technischer Support-Agent (Rolle) für ein SaaS-Produkt im Bereich Projektmanagement. Deine Aufgabe ist es, Kundenanfragen zu beantworten, indem du die FAQ-Datenbank verwendest (Ziel). Wenn du eine Frage nicht beantworten kannst, frage höflich nach weiteren Details und verweise auf unser Support-Formular. Antworte immer im freundlichen, professionellen Ton (Kontext).

Diese Art von strukturierter Prompt-Vorgabe ist nicht nur für die Initialisierung relevant, sondern auch für die Wiederverwendbarkeit deines Agenten. Du kannst solche Prompts als Module abspeichern, variabel befüllen oder mit Parameter-Inputs in No-Code-Flows kombinieren.

Weitere Tipps zum gezielten Prompt-Tuning folgen im nächsten Abschnitt.

Prompt-Tuning für zuverlässige Aktionen und Rückfragen

Ein KI-Agent funktioniert nur so gut, wie du ihn steuerst. Prompt-Tuning ist dabei dein zentrales Werkzeug: Du definierst damit, wie dein Agent denkt, was er tun soll – und wann er lieber nachfragt, statt falsche Entscheidungen zu treffen.

Gerade bei No-Code-Agenten, die Aktionen wie Websuche, API-Aufrufe oder Dateianalyse ausführen, kommt es auf präzise und strukturierte Prompts an. Ziel ist es, den Agenten so zu „programmieren“, dass er auch in komplexen Situationen zuverlässig agiert – ganz ohne klassischen Code.

1. Kontrolliertes Verhalten über Rollen, Ziele und Bedingungen

Ein sauber strukturierter System-Prompt oder Initial-Prompt gibt dem Agenten einen klaren Rahmen. So kannst du Verhalten und Rückfragen gezielt steuern:

Du bist ein KI-Agent, spezialisiert auf die Analyse von PDF-Dokumenten im Bereich Finanzen. Wenn du auf unvollständige Daten stößt oder Begriffe unklar sind, stelle gezielte Rückfragen. Ziel: Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung mit den wichtigsten KPIs.

In diesem Beispiel wird dem Agenten eine Rolle, ein Ziel und eine Fallback-Strategie (Rückfragen bei Unklarheiten) gegeben. Das erhöht die Zuverlässigkeit beim Ausführen realer Aufgaben.

2. Dynamische Prompt-Bausteine: Kontext + Input + Aktion

Viele No-Code-Tools wie Flowise oder AgentHub arbeiten mit Blöcken, in denen Prompt-Templates mit Nutzereingaben oder API-Ergebnissen kombiniert werden. Ein bewährtes Muster sieht z. B. so aus:

Kontext: {{UserContext}}

Aufgabe: Analysiere die folgende Datei und extrahiere alle enthaltenen Transaktionen. Gib die Ergebnisse als JSON zurück.

Dateiinhalt:
{{UploadedText}}

Durch diese Modularisierung kannst du den Prompt dynamisch anpassen – je nach Nutzereingabe oder Agentenzustand. Wichtig: Verwende klar definierte Platzhalter und achte auf einheitliche Strukturen.

3. Rückfragen und Fehlerbehandlung einbauen

Viele Anfänger vergessen, dass ein Agent auch dann produktiv sein kann, wenn er nicht direkt antwortet – sondern erst nachfragt. Du kannst das erzwingen, z. B. so:

Wenn du die Aufgabe nicht eindeutig verstanden hast oder dir wichtige Informationen fehlen, formuliere eine präzise Rückfrage an den Nutzer. Antworte in diesem Fall nicht mit einer Lösung.

Solche Regeln erhöhen die Robustheit deines Systems – gerade bei unscharfen Eingaben oder fehlerhaften Uploads.

4. Toolspezifische Besonderheiten kennen

Je nach Plattform kann Prompt-Tuning unterschiedlich tief gehen. Einige Beispiele:

• Flowise: Ermöglicht das Einbetten von Variablen in Prompt-Templates und nutzt „Conditional Logic“-Knoten.
• OpenPipe: Unterstützt Versionierung und Feinabstimmung von Prompts für bessere Reproduzierbarkeit.
• AgentHub: Arbeitet mit Rollenprofilen und persistentem Speicher für agentenspezifisches Gedächtnis.

Bevor du dich auf komplexes Tuning einlässt, teste einfache Varianten durch – z. B. über die integrierten Debugging-Tools oder einen Prompt-Simulator.

Häufige Fehler beim Bau von No-Code-KI-Agenten – und wie du sie vermeidest

Auch ohne Programmierkenntnisse kannst du heute komplexe KI-Agenten erstellen. Doch gerade beim Einstieg schleichen sich typische Fehler ein, die zu frustrierenden Ergebnissen oder unzuverlässigem Verhalten führen. Hier sind die häufigsten Stolperfallen – und wie du sie umgehst.

Unklare Zieldefinition = verwirrte Agenten

Ein KI-Agent braucht ein klares Ziel und einen definierten Handlungskontext. Fehlt das, ist der Output unpräzise oder widersprüchlich. Viele Nutzer starten mit einem zu vagen Prompt wie:

Hilf mir bei der Arbeit.

Das ist zu unspezifisch. Besser ist ein strukturierter Prompt, der Ziel, Rolle und Kontext enthält:

Du bist ein Rechercheassistent. Ziel: Finde aktuelle Studien zum Thema LLM-Effizienz. Begrenze dich auf Quellen ab 2023. Gib die Ergebnisse als Liste mit Quelle, Datum und Kurzbeschreibung aus.

Nutze solche strukturierten Prompts vor dem Bau deines Agenten, um die Architektur daran auszurichten. Tools wie Flowise oder AgentHub ermöglichen es dir, feste Rollen- und Zielvorgaben im Agenten-Setup zu hinterlegen.

Zu komplexe Logik ohne schrittweise Planung

No-Code heißt nicht No-Plan. Wenn du versuchst, in einem Flow alles auf einmal abzubilden – Recherche, API-Aufrufe, Dateianalyse, Mailversand – wird dein Agent unübersichtlich und fehleranfällig. Besser: Zerlege das Agentenverhalten in überschaubare Teilaufgaben und prüfe jede Funktion einzeln.

• Nutze Tools um die Logik visuell zu skizzieren.
• Arbeite mit Modulen (z. B. „Recherche“, „Analyse“, „Antwortformatierung“) statt monolithischen Abläufen.
• Teste jeden Schritt mit Beispieldaten, bevor du zum nächsten gehst.

Gerade Plattformen wie Flowise oder Langflow bieten dir dafür eine node-basierte Oberfläche, mit der du saubere Prozesspfade aufbauen kannst.

Typische Limitierungen von KI-APIs (z. B. Kontextlänge, Datenaktualität)

Viele denken, ein Agent mit GPT-4 oder Claude 2 kann unbegrenzt Informationen verarbeiten. Das ist falsch. Jede API hat technische Grenzen:

• Kontextfenster: GPT-4-turbo erlaubt bis zu 128k Token, Claude 2 sogar mehr – aber das gilt nur bei bestimmten APIs und kostet entsprechend.
• Datenaktualität: Nicht alle Modelle haben Webzugriff. Ohne explizite Integration (etwa über browser-Tools oder APIs) ist das Wissen oft veraltet.
• Speicher: Einfache No-Code-Plattformen speichern Agenten-Zustände oft nicht persistent. Langfristiges Gedächtnis erfordert spezielle Funktionen oder externe Datenquellen wie Vektordatenbanken.

Informiere dich vorab über die Limits deiner gewählten Backend-Modelle. Die offiziellen Dokus von OpenAI, Anthropic oder Google AI geben dir klare Richtwerte.

Wenn du diese drei Fehler vermeidest, legst du eine stabile Grundlage für deinen ersten Agenten – der nicht nur funktioniert, sondern auch zuverlässig skaliert.

Unklare Zieldefinition = verwirrte Agenten

Ein KI-Agent ist nur so gut wie sein Ziel. Klingt simpel, wird aber oft übersehen. Wenn du deinem Agenten kein klares „Warum“ gibst, weiß er nicht, was er priorisieren soll – und liefert dir Ergebnisse, die zwar technisch korrekt, aber nutzlos sind.

Viele No-Code-Anwender starten mit einem allgemeinen Wunsch wie: „Hilf mir beim Recherchieren“ oder „Beantworte Kundenfragen“. Das ist zu vage. Denn was genau heißt „helfen“? Welche Art von Informationen? Aus welcher Quelle? In welchem Format? Der Agent hat ohne klare Spezifikation keine Chance, fokussiert und konsistent zu handeln.

Ein sauber definierter Zweck besteht immer aus drei Teilen:

• Ziel: Was soll der Agent konkret erreichen?
• Rolle: In welcher Funktion agiert der Agent (z. B. Rechercheassistent, Supportbot, Datenanalyst)?
• Kontext: Welche Informationen, Einschränkungen oder Formate soll er berücksichtigen?

Ein typischer Fehler ist auch, dass User das Ziel nur im Kopf haben, es aber nicht im Prompt oder Tool spezifizieren. Selbst bei visuell geführten Tools wie Flowise oder AgentHub solltest du ein dediziertes Eingabefeld oder Startprompt nutzen, um die Zielsetzung schriftlich zu verankern.

Ein Beispiel für eine gute Zieldefinition im Prompt:

Du bist ein Rechercheassistent für ein Tech-Startup. Dein Ziel ist es, aktuelle Markttrends im Bereich generativer KI zu analysieren und in einem kurzen Report (max. 300 Wörter) zusammenzufassen. Nutze nur öffentlich zugängliche Quellen aus den letzten 3 Monaten.

Je klarer du das Ziel formulierst, desto besser kann der Agent seinen internen Speicher nutzen, Rückfragen stellen und Aktionen ausführen. Vor allem bei Tools mit persistentem Memory (z. B. LangChain + ChatGPT mit Memory Node) ist das entscheidend, weil dort Zustände über mehrere Schritte hinweg erhalten bleiben.

Fazit: Ein KI-Agent kann nicht erraten, was du meinst. Gib ihm eine messerscharfe Aufgabe – sonst arbeitet er zwar fleißig, aber an deinem Ziel vorbei.

Zu komplexe Logik ohne schrittweise Planung

Ein häufiger Fehler beim Bau von No-Code-KI-Agenten ist der Versuch, zu viel auf einmal umzusetzen. Sobald du mehr als eine Aufgabe oder Abzweigung im Agenten-Flow hast, brauchst du eine klare Logik – und die kommt nicht von allein. Tools wie Flowise, AgentHub oder OpenPipe geben dir zwar grafische Oberflächen, aber auch hier gilt: Komplexität bleibt Komplexität.

Das Problem: Ohne Planung verzettelst du dich schnell. Du baust eine Bedingung, dann eine Schleife, dann noch eine API-Verknüpfung – und plötzlich weißt du nicht mehr, warum der Agent nicht wie erwartet reagiert.

Deshalb: Plane deinen Agenten wie einen Prozess. Denk in Einzelschritten. Nicht: „Der Agent soll Kundendaten auslesen, analysieren, Reports schreiben und automatisch per E-Mail versenden.“ Sondern:

1. Welche Eingabe(n) benötigt der Agent?
2. Welche Schritte erfolgen nacheinander?
3. Wo braucht es Entscheidungen oder Rückfragen?
4. Welche Aktionen (z. B. API-Call, Dateizugriff) sind involviert?

Skizziere die Logik zuerst auf Papier oder in einem Tool wie Whimsical oder Lucidchart. Das hilft dir, die Struktur zu verstehen, bevor du in der No-Code-Oberfläche klickst.

Ein weiteres Tool zur Hilfe: Prompt-Planung. Wenn dein Agent z. B. mehrere Schritte miteinander kombinieren soll, führe sie mit klaren Teilprompts ein. Beispiel:

Du agierst als Datenassistent. Schritt 1: Lade die Tabelle aus Google Sheets. Schritt 2: Fasse alle Einträge der letzten 7 Tage zusammen. Schritt 3: Gib eine Liste der Top 3 Kategorien mit den höchsten Umsätzen zurück.

Jeder dieser Schritte kann im Agenten als eigene Aktion oder Prompt-Komponente umgesetzt werden. So behältst du Kontrolle – und dein Agent bleibt wartbar, erweiterbar und vor allem: nachvollziehbar.

Typische Limitierungen von KI-APIs (z. B. Kontextlänge, Datenaktualität)

Auch wenn No-Code-KI-Agenten heute erstaunlich viel leisten können, haben die meisten KI-Backends klare technische Grenzen. Diese solltest du beim Bau deines Agenten von Anfang an mitdenken, sonst stößt du schnell an Frustrationsgrenzen – vor allem bei komplexeren Aufgaben oder längeren Dialogen.

1. Kontextlänge: Wie viel „Gedächtnis“ hat dein Agent wirklich?

Jeder KI-Agent arbeitet mit einem sogenannten Kontextfenster – also der Menge an Text (Input + Output), die das Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Bei GPT-4 liegt dieses Fenster je nach Variante bei 8k, 32k oder inzwischen sogar 128k Tokens. Claude 2+ von Anthropic schafft bis zu 200k Tokens, was für lange Dokumente oder umfangreiche Sitzungen praktisch ist.

Aber: Überschreitest du diese Grenze, „vergisst“ der Agent frühere Inhalte. Das führt zu unlogischen Antworten oder Wiederholungen. Besonders bei Agenten mit Speicher oder Multistep-Workflows solltest du den Kontext aktiv managen:

• Nutze Zusammenfassungen, um ältere Inhalte kompakt zu erhalten.
• Arbeite mit Langzeit-Speicherlösungen (z. B. Vektorspeicher wie Weaviate oder Pinecone), um relevante Infos gezielt nachzuladen.

2. Datenaktualität: Lebt dein Agent im Jetzt?

Viele KI-Modelle – insbesondere ChatGPT (GPT-4 Turbo: Wissensstand April 2023) oder Claude – sind nicht in Echtzeit mit dem Internet verbunden. Ohne Webzugriff oder API-Integration kennt dein Agent keine aktuellen Fakten, Marktpreise oder News.

Das betrifft nicht nur tagesaktuelle Themen. Auch Änderungen in deinem eigenen System (z. B. neue FAQs, aktualisierte Tabellen oder geänderte Prozesse) bleiben dem Agenten verborgen, wenn du sie nicht aktiv einbindest.

• Lösung: Kombiniere dein KI-Backend mit Tools wie Browserbase, Serper.dev oder direkte API-Verbindungen, um Echtzeitzugriff zu ermöglichen.
• Für strukturierte Daten kannst du mit Tools wie Flowise oder AgentHub eine Live-Anbindung an Google Sheets, Datenbanken oder eigene APIs aufbauen.

3. Output-Treue: KI ist kein deterministisches System

Selbst mit klaren Prompts kann dein KI-Agent mal vom Pfad abweichen. Die Modelle sind stochastisch – d.h. sie liefern bei gleichem Input nicht immer denselben Output. Wenn du auf zuverlässige Aktionen angewiesen bist (z. B. bei API-Aufrufen oder strukturierten Antworten), brauchst du zusätzliche Kontrolle:

• Setze auf funktionale Prompts mit klaren Rollen und Vorgaben.
• Nutze Tools mit funktionalen Knoten (z. B. Flowise Function Calling), um KI-Ausgaben direkt zu validieren oder zu parsen.

Fazit: KI-APIs sind stark – aber nicht allwissend oder unbegrenzt. Du musst ihre Schwächen kennen, um stabile Agenten zu bauen. Kontext-Management, Datenanbindung und Output-Kontrolle sind die Stellschrauben, die du im Griff haben solltest.

Fazit & Ausblick: Warum jeder in Zukunft eigene Agenten haben wird

KI-Agenten sind auf dem Weg, genauso selbstverständlich zu werden wie Smartphone-Apps oder Browser-Erweiterungen. Die Technik dahinter ist mittlerweile so zugänglich, dass du mit einem No-Code-Tool in wenigen Stunden funktionierende Agenten bauen kannst – ganz ohne Codezeile oder Informatik-Studium. Damit ändert sich nicht nur, wer KI nutzt, sondern auch wie sie genutzt wird.

Statt passiver Chatbot-Interaktionen kannst du dir Agenten bauen, die aktiv für dich arbeiten: Sie analysieren Dokumente, durchsuchen Websites, verbinden sich mit APIs oder erstellen Berichte – je nachdem, wie du sie konfigurierst. Das bedeutet: Du musst nicht mehr auf spezialisierte Software warten. Du baust dir einfach dein eigenes Tool.

Der entscheidende Unterschied zu klassischen Automatisierungen wie in Zapier oder Make: KI-Agenten können flexibel reagieren. Sie treffen Entscheidungen anhand von Kontext, lernen aus Eingaben (über Memory-Systeme) und führen auch mehrstufige Aufgaben aus – oft anhand einfacher Prompts.

Warum wird also jeder in Zukunft eigene Agenten haben?

• Individuelle Aufgaben: Jeder Workflow ist anders. Agenten lassen sich exakt auf deine Bedürfnisse zuschneiden.
• Kostenersparnis: Statt SaaS-Tools für jeden Anwendungsfall zu abonnieren, entwickelst du eigene Lösungen mit Open-Source-Stacks + GPT-API.
• Schnelle Iteration: Änderungen dauern nur Minuten – du testest direkt im Interface und passt Verhalten per Prompt an.
• Zunehmende Standardisierung: Mit Tools wie Flowise, AgentHub oder OpenPipe entsteht ein Ökosystem, das auch für Teams und Unternehmen tragfähig ist.

Langfristig wird es nicht mehr um einzelne Prompts gehen, sondern um dauerhafte, spezialisierte KI-Systeme, die du selbst steuerst. Ob persönliche Research-Agenten, Projekt-Co-Piloten oder automatisierte Datenanalysen – du wirst dir das passende Setup bauen (oder von anderen adaptieren).