KI-Agenten erstellen in Langdock, ChatGPT und Copilot

Sie arbeiten täglich mit KI-Tools, wiederholen aber immer wieder dieselben Anweisungen? Ein eigener KI-Agent löst dieses Problem. In dieser Anleitung erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie in Langdock, ChatGPT und Copilot spezialisierte Agenten erstellen – für konsistente Ergebnisse ohne ständiges Nacharbeiten.

Assistent vs. Agent – Was ist der Unterschied?

Beide Begriffe beschreiben KI-Systeme, unterscheiden sich aber fundamental in ihrem Handlungsspielraum:

Typ	Definition
AI Assistent	Eine intelligente Anwendung, die natürliche Sprachbefehle versteht und über eine konversationelle Schnittstelle Aufgaben für Nutzer ausführt.
AI Agent	Ein System, das Aufgaben autonom im Namen von Nutzern oder anderen Systemen erledigt – indem es eigene Workflows entwickelt und verfügbare Tools einsetzt.

Quelle: IBM – AI Agents vs. AI Assistants

Der Unterschied in der Praxis

Die Begriffe „Agent" und „Assistent" werden in der Praxis oft synonym verwendet. Der wesentliche Unterschied liegt im Handlungsspielraum:

Merkmal	Assistent	Agent
Verhalten	Reaktiv – wartet auf Anweisungen	Proaktiv – handelt selbstständig
Workflow	Führt vordefinierte Aufgaben aus	Entwickelt eigene Workflows
Tools & Integrationen	Keine oder begrenzte Aktionen	Verbunden mit externen Systemen (Outlook, CRM, Buchungssysteme)
Ergebnis	Liefert Antworten	Führt Aktionen in anderen Systemen aus

Ein Agent kann selbstständig Aktionen ausführen – etwa durch die Verbindung mit Outlook, CRM oder Buchungssystemen. Ein Assistent hingegen liefert Antworten, handelt aber nicht.

Plattformbezeichnungen im Überblick

Jede Plattform verwendet eigene Begriffe für KI-Agenten:

Plattform	Bezeichnung	Wo zu finden
Langdock	Agenten	Agenten-Bereich
ChatGPT	CustomGPT	„Explore GPTs" → „Create"
Copilot	Agent	Copilot Studio

So erstellen Sie Ihren Langdock-Agenten

Grundeinstellungen

Name

Geben Sie Ihrem Agenten einen prägnanten Namen, der seine Funktion beschreibt.

Beschreibung

Formulieren Sie eine kurze Erklärung, die im Chat angezeigt wird. Diese hilft Ihnen und Ihrem Team, den Agenten schnell zu identifizieren.

Anweisungen (System Prompt)

Das Herzstück Ihres Agenten. Beschreiben Sie präzise, wie er sich verhalten, kommunizieren und arbeiten soll.

Input-Typ

Wählen Sie zwischen Prompt (Standard) oder Formular. Bei Formular-Eingabe strukturieren Sie die Nutzeranfragen durch vordefinierte Felder.

Wissen & Aktionen

Wissen

Laden Sie Ihre Kontextdokumente hoch (DOC, PDF, Excel). Der Agent greift auf diese Informationen zu und arbeitet damit – statt mit allgemeinem Wissen.

Aktionen

Integrieren Sie externe Tools und Funktionen:

Websuche Durchsucht das Web, um die Antwortqualität zu verbessern

Bildgenerierung Generiert Bilder im Chat mit natürlicher Sprache

Daten-Analyst Führt Code aus, um Daten zu analysieren und mit Excel-Dateien zu arbeiten

Integrationen Verbindet den Agenten mit externen Systemen wie Outlook, CRM oder Buchungssystemen

Modell

Wählen Sie das KI-Modell aus, das Ihr Agent verwenden soll (z. B. Sonnet 4).

So erstellen Sie Ihren ChatGPT-Assistenten

Navigieren Sie zu „Explore GPTs" und klicken Sie auf „Create". Wählen Sie den Tab „Konfigurieren" und befüllen Sie folgende Bereiche:

Name & Beschreibung

Vergeben Sie einen prägnanten Namen – er erscheint in der GPT-Übersicht. Die Beschreibung informiert Nutzer kurz über den Zweck des Assistenten.

Hinweise (System Prompt)

Definieren Sie hier die Systemanweisung: Wie soll der GPT arbeiten, welche Tonalität verwenden, was soll er vermeiden? Je präziser die Hinweise, desto konsistenter die Ergebnisse.

Gesprächsaufhänger

Erstellen Sie vorgeschlagene Einstiegsfragen für Nutzer. Diese erscheinen beim Start des Chats und erleichtern die Interaktion – besonders hilfreich für Teammitglieder, die den Agenten zum ersten Mal verwenden.

Wissen, Modell & Funktionen

Laden Sie Dateien als Wissensbasis hoch (Tone-of-Voice-Dokumente, Zielgruppenprofile, Produktinformationen), legen Sie das empfohlene GPT-Modell fest und aktivieren Sie Zusatzfähigkeiten:

Internetsuche – Zugriff auf aktuelle Informationen aus dem Web.
Canvas – Kollaboratives Bearbeiten von Dokumenten direkt im Chat.
Bildgenerierung – Bilder auf Anfrage im Chat erstellen.

ChatGPT CustomGPT erstellen – Konfigurieren: Name, Beschreibung, Hinweise (System Prompt), Gesprächsaufhänger, Wissen und Funktionen

So erstellen Sie Ihren Copilot-Agenten

Die Erstellung in Copilot erfolgt über das Copilot Studio:

Schritt	Aktion
1. Copilot Studio öffnen	`copilot.microsoft.com/studio` aufrufen
2. Agent erstellen	Neuen Agenten anlegen und benennen
3. Konfigurieren	Knowledge-Dokumente und Anweisungen hinterlegen

Warum Kontext für Künstliche Intelligenz entscheidend ist

Ein KI-Agent weiß nur das, was Sie ihm mitgeben. Ohne Kontextdokumente arbeitet er mit allgemeinem Wissen und liefert generische Ergebnisse – vergleichbar mit einem neuen Mitarbeiter am ersten Arbeitstag, der das Unternehmen noch nicht kennt.

Mit Ihren Informationen – Unternehmensrichtlinien, Schreibbeispielen oder Zielgruppenbeschreibungen – erkennt der Agent:

wie Sie kommunizieren und welche Standards gelten,
welche Themen für Ihre Zielgruppe relevant sind,
welche Formulierungen zu Ihrer Marke passen.

Das Ergebnis: Statt allgemeiner Vorschläge erhalten Sie Entwürfe, die sich anfühlen, als hätten Sie sie selbst geschrieben. Je spezifischer der Kontext, desto weniger müssen Sie nacharbeiten.

Weitere Anwendungsfälle für KI-Agenten

KI-Agenten entfalten ihr volles Potenzial, wenn Sie sie mit spezifischem Kontextwissen ausstatten:

E-Mail-Assistent

Benötigtes Wissen: FAQ, Preisliste, Tone of Voice. Beantwortet eingehende Anfragen im Markenstil konsistent und schnell.

Angebots-Agent

Benötigtes Wissen: Leistungskatalog, Preise, Vorlagen. Erstellt individuelle Angebote auf Basis Ihrer Leistungsstruktur.

Social-Media-Agent

Benötigtes Wissen: Markenrichtlinien, Content-Kalender. Produziert plattformgerechte Beiträge im definierten Tone of Voice.

Meeting-Vorbereitungs-Agent

Benötigtes Wissen: Teilnehmerinfos, Projektstand. Bereitet Agendas und Briefings auf Basis aktueller Projektdaten vor.

Diese Fehler sollten Sie vermeiden

Vage Anweisungen – „Sei hilfreich" oder „Schreibe professionell" sind zu unspezifisch. Formulieren Sie konkret: „Antworte in maximal 3 Sätzen. Verwende Sie-Ansprache. Vermeide Fachbegriffe ohne Erklärung."

Fehlende Kontextdokumente – Ohne Wissensbasis arbeitet Ihr Agent mit Allgemeinwissen. Laden Sie relevante Dokumente hoch: Styleguides, FAQs, Produktinformationen, Beispieltexte.

Keine Iteration – Der erste Entwurf wird nicht perfekt sein. Testen Sie den Agenten, beobachten Sie die Ergebnisse und passen Sie die Anweisungen schrittweise an.

Fazit

Sie haben jetzt das Handwerkszeug, um in Langdock, ChatGPT und Copilot eigene KI-Agenten zu erstellen. Der entscheidende Unterschied zwischen einem generischen Assistenten und einem wirklich nützlichen Agenten liegt im Kontext: Je präziser Ihre Anweisungen und je spezifischer Ihr Wissen, desto konsistenter und passgenauer die Ergebnisse.

Starten Sie mit einem konkreten Anwendungsfall – etwa einem E-Mail-Assistenten oder einem Angebots-Agenten – und bauen Sie die Konfiguration schrittweise aus. Der ROI zeigt sich oft bereits nach wenigen Wochen im Einsatz.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Assistenten und einem KI-Agenten?

Ein KI-Assistent wartet auf Anweisungen und führt vordefinierte Aufgaben aus, während ein KI-Agent proaktiv handelt und eigene Workflows entwickelt. Agenten sind mit externen Systemen wie Outlook, CRM oder Buchungssystemen verbunden und führen Aktionen eigenständig aus. Assistenten liefern Antworten, Agenten führen Aktionen in anderen Systemen aus und arbeiten selbstständig.

Wie erstelle ich einen KI-Agenten in Langdock?

Navigieren Sie zum Agenten-Bereich und definieren Sie Name, Beschreibung und Systemanweisungen. Laden Sie Kontextdokumente (DOC, PDF, Excel) als Wissensbasis hoch und wählen Sie das KI-Modell. Aktivieren Sie gewünschte Aktionen wie Websuche, Bildgenerierung oder Daten-Analyst. Optional strukturieren Sie Nutzeranfragen durch Formular-Eingabe statt Standard-Prompt. Der Agent greift dann auf Ihre spezifischen Informationen zu.

Wie erstelle ich einen Custom GPT in ChatGPT?

Gehen Sie zu „Explore GPTs" und klicken Sie auf „Create". Im Tab „Konfigurieren" definieren Sie Name, Beschreibung und Systemanweisungen (Hinweise). Erstellen Sie Gesprächsaufhänger als vorgeschlagene Einstiegsfragen für Nutzer. Laden Sie Wissensdokumente hoch und aktivieren Sie Funktionen wie Internetsuche, Canvas oder Bildgenerierung. Je präziser die Hinweise, desto konsistenter die Ergebnisse.

Wie erstelle ich einen Agenten in Microsoft Copilot?

Öffnen Sie das Copilot Studio unter copilot.microsoft.com/studio und legen Sie einen neuen Agenten an. Benennen Sie den Agenten und hinterlegen Sie Konfigurationsdaten. Laden Sie Knowledge-Dokumente und Systemanweisungen hoch, die das Verhalten des Agenten steuern. Die Erstellung erfolgt vollständig über das Copilot Studio als zentrale Verwaltungsplattform für Unternehmens-Agenten.

Welchen Mehrwert bieten KI-Agenten für Unternehmen?

KI-Agenten übernehmen wiederkehrende Aufgaben und liefern konsistente Ergebnisse ohne ständiges Nacharbeiten. Mit spezifischen Kontextdokumenten – Unternehmensrichtlinien, Schreibbeispielen, Zielgruppenbeschreibungen – erkennen sie Kommunikationsstandards und relevante Themen. Statt allgemeiner Vorschläge entstehen Entwürfe, die zur Marke passen. Teams sparen Zeit und gewinnen Kapazitäten für strategische Aufgaben.

Welchen Mehrwert bieten KI-Assistenten für Unternehmen?

KI-Assistenten verarbeiten natürliche Sprachbefehle und unterstützen Mitarbeitende bei täglichen Aufgaben wie Texterstellung, Recherche oder Zusammenfassungen. Sie senken die Einstiegshürde für KI-Nutzung, da keine technischen Vorkenntnisse nötig sind. Teams erhalten schnelle, kontextbezogene Antworten über eine konversationelle Schnittstelle – vergleichbar mit einem stets verfügbaren Sparringspartner für alle Fachabteilungen.

Welche Einsatzgebiete haben KI-Agenten im Unternehmen?

Im Dienstleistungssektor übernehmen KI-Agenten konkrete, wiederkehrende Aufgaben:

Angebotslegung: Der Agent erstellt auf Basis von Leistungskatalog, Preisliste und Vorlagen passgenaue Angebote – ohne manuelles Zusammenstellen.
E-Mail-Kommunikation: Eingehende Kundenanfragen werden im definierten Markenstil beantwortet, gestützt auf FAQ, Preise und Tone of Voice.
Social-Media-Content: Plattformgerechte Beiträge entstehen auf Knopfdruck nach hinterlegten Markenrichtlinien und Themenplan.
Erstberatung und Vorqualifizierung: Der Agent beantwortet typische Erstanfragen zu Leistungen, Ablauf und Preisrahmen – und entlastet damit den Vertrieb.
Protokolle und Zusammenfassungen: Nach Kundengesprächen oder Meetings fasst der Agent Inhalte strukturiert zusammen und leitet nächste Schritte ab.
Interne Wissensdatenbank: Mitarbeitende fragen Prozesse, Richtlinien oder Vorgehensweisen ab, ohne Kolleg:innen zu unterbrechen – der Agent antwortet auf Basis interner Dokumente.
Ausschreibungen und Bewerbungen: Der Agent bereitet Antworten auf Ausschreibungen vor oder formuliert Stellenanzeigen auf Basis bestehender Vorlagen und Anforderungsprofile.

Alle Agenten arbeiten mit unternehmensspezifischem Kontextwissen. Der Einstieg gelingt am besten mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall wie Angebotslegung oder E-Mail-Kommunikation.

Welche Einsatzgebiete haben KI-Assistenten im Unternehmen?

KI-Assistenten unterstützen bei Texterstellung, E-Mail-Entwürfen, Übersetzungen und Recherche in allen Fachabteilungen. Im Kundenservice beantworten sie Standardanfragen, im Marketing erstellen sie Content-Entwürfe, in der Personalabteilung formulieren sie Stellenausschreibungen. Sie eignen sich besonders für Aufgaben, die schnelle Antworten auf konkrete Fragen erfordern – ohne Anbindung an externe Systeme.

Warum benötigen KI-Agenten Kontextdokumente?

Ohne Kontextdokumente arbeitet ein KI-Agent mit allgemeinem Wissen und liefert generische Ergebnisse – vergleichbar mit einem neuen Mitarbeitenden am ersten Arbeitstag. Mit spezifischen Informationen wie Unternehmensrichtlinien, Schreibbeispielen und Zielgruppenbeschreibungen erkennt der Agent Kommunikationsstandards, relevante Themen und passende Formulierungen. Je spezifischer der Kontext, desto weniger Nacharbeit.

Welche Schmerzpunkte in Unternehmen lösen KI-Agenten?

Viele Teams wiederholen täglich dieselben Anweisungen an KI-Tools und arbeiten Ergebnisse manuell nach. Standardanfragen binden Kapazitäten, Angebote entstehen langsam, und die Kommunikationsqualität schwankt je nach Verfasser. KI-Agenten lösen diese Probleme durch gespeichertes Kontextwissen, automatisierte Workflows und einheitliche Ergebnisse – unabhängig davon, wer den Agenten nutzt.

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