Eigenen Agent bauen: von der Vorlage zum eigenen Helfer in Minuten

Updated 2026-10-15

Worknano bringt Agents für Aufgaben, OKRs, CRM, Dateien und Einrichtung mit. Du musst dich damit aber nicht zufriedengeben. Ein Agent ist ein Datensatz wie jeder andere, also kannst du dir einen eigenen für die Arbeitsweise deines Teams bauen. Diese Anleitung zeigt, woraus ein Agent besteht, drei Wege, einen zu bekommen, wo du ihn anhängst und wie du Anweisungen schreibst, die funktionieren.

Woraus ein Agent besteht

Jeder Agent hat dieselben Teile:

• Name und Beschreibung, damit Personen und andere Agents wissen, wofür er da ist.
• Anweisungen, der feste Text, der seine Aufgabe, seine Regeln und seinen Tonfall festlegt.
• Tools, die Aktionen, die er ausführen darf, etwa Datensätze lesen, Inhalte suchen oder eine Änderung vorschlagen. Ein Agent ohne Tools erstellt nur Text.
• Modell, das Geschwindigkeit und Tiefe bestimmt. Ein schnelles Modell passt zu kurzen Prüfungen, ein ausgewogenes zu mehrstufiger Planung.
• Temperatur, niedriger für gleichbleibende, wiederholbare Antworten, höher für mehr Abwechslung.
• Delegation, eine Liste anderer Agents, an die er Arbeit weitergeben darf.

Agents leben im Modul Agents. Agents sind Konfiguration und keine Daten aus Projekten oder CRM, deshalb braucht kein anderes Modell eine Verknüpfung mit ihnen. Worknano lässt sich mit KI anpassen, konzentriert sich auf die Kernfunktionen und nutzt in jedem Modul dieselbe Oberfläche, UX und Datenbank. Für Agents gilt dieselbe Regel: Du bearbeitest sie genauso wie alles andere.

Drei Wege, einen zu bekommen

1. Einen mitgelieferten Agent duplizieren. Öffne einen Agent, der deinem Bedarf nahekommt, etwa Chat Agent oder Key Result Validator, dupliziere ihn und ändere die Anweisungen. Das ist der schnellste Weg, weil die Struktur schon funktioniert.
2. Leer starten. Lege im Modul Agents einen neuen Datensatz an und fülle Name, Anweisungen, Tools, Modell und Temperatur aus.
3. Den Meta Data Assistant fragen. Beschreibe den Helfer, den du willst, und lass den Meta Data Assistant den Agent-Datensatz entwerfen, den du dann prüfst.

Wo du ihn anhängst

• Ein Seitenassistent. Wähle den Agent als Assistenten für eine Seite, dann öffnet ihn der Sparkles-Button oder Strg/Cmd+J dort.
• Ein Workflow-Effekt. Füge einen Agent-Schritt in einen Workflow ein, damit er läuft, wenn sich ein Datensatz ändert oder nach Zeitplan.
• Eine Chat-Erwähnung. Erwähne den Agent in einem Thread mit seinem Namen, oder setze den Haken bei Ask to und wähle ihn.

Eine Checkliste für gute Anweisungen

• Nenne eine einzige Aufgabe im ersten Satz. Ein Agent, der eine Sache tut, ist leichter zu vertrauen.
• Sag, was er lesen soll und was er in Ruhe lassen soll.
• Beschreibe die gewünschte Antwort: ein Urteil, eine Tabelle, einen kurzen Absatz oder einen Entwurf.
• Liste die Regeln auf, die er nie brechen darf, etwa „Ändere nie Daten ohne Vorschau“.
• Sag ihm, was er tun soll, wenn er etwas nicht weiß: eine kurze Rückfrage stellen oder es sagen.
• Gib ihm nur die Tools, die er braucht. Weniger Tools bedeuten weniger Überraschungen.
• Teste an einigen echten Datensätzen und passe dann zuerst den Text an, nicht das Modell.

Ehrliche Grenzen

Ein Agent kann nur lesen, was der angemeldete Nutzer lesen darf, und er kann nur über die Vorschau-Schritte schreiben, die Worknano bereitstellt. Er umgeht keine Berechtigungen und merkt sich nichts, was du ihm nie gesagt hast. Agents können sich irren, deshalb behalte bei wichtigen Entscheidungen einen Menschen im Prozess. Anweisungen können kein fehlendes Feld und keine fehlende Integration hervorzaubern. Wenn ein Ergebnis danebenliegt, helfen meist klarere Anweisungen oder das richtige Tool, nicht ein größeres Modell.

Als Nächstes lies So bearbeitest du einen Agent für die genauen Klicks, KI-Agents für das, was sie ausgeben können, und KI-Assistenten für das Seitenpanel. Gute Beispiele zum Kopieren: Chat Agent, Workflow Creator, Permission Manager und Objective Validator.