Die Automatisierung von Arbeitsprozessen durch Künstliche Intelligenz (KI) macht einen weiteren Schritt nach vorn: Mit neuen KI-Agenten, die eigenständig komplexe Aufgaben ausführen können, eröffnen sich vielseitige Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen und Privatnutzer gleichermaßen. Die aktuellen Entwicklungen zeigen, wie sich solche Agenten individuell konfigurieren lassen – von der Anbindung an Recherchetools und Datenbanken bis hin zur automatisierten Erstellung von Textdokumenten. Dieser Beitrag gibt eine praxisnahe Einführung in die Funktionsweise, die Einrichtung und den Einsatz von KI-Agenten und beleuchtet ihre Potenziale für die effiziente Gestaltung von Arbeitsabläufen.
KI-Agenten bei make.com: Einstieg und Grundkonzepte verstehen
Die kürzlich in make.com eingeführte Funktion für KI-Agenten ermöglicht es auch Einsteigerinnen und Einsteigern, automatisierte Abläufe mithilfe künstlicher Intelligenz zu gestalten. Das Arbeiten erfolgt im Bereich AI Agents (Beta), wo Benutzer einen Agenten benennen, ein passendes KI-Modell auswählen (z.B. GPT-4.0), und klare Anweisungen im so genannten System Prompt hinterlegen können. Der System Prompt spezifiziert, welche Aufgaben der Agent im Unternehmen übernehmen soll und bildet die Grundlage für alle weiteren Automatisierungen.
Individuelle KI-Agenten erstellen und konfigurieren
Ein KI-Agent bei make.com wird in wenigen Schritten erstellt:
- Benennung: Klare Namen wie Script Writer v2 helfen, den Überblick zu bewahren.
- Modellauswahl: Verschiedene Modelle wie GPT-4, Gemini 2.5 Pro oder Systeme von OpenAI und anderen Anbietern sind wählbar.
- System Prompt: Definiert Aufgabenfolgen, z.B. Datenrecherche, Internetrecherche und Texterstellung.
Optionale Kontextinformationen können das Verhalten des Agenten weiter verfeinern.
Effektive Nutzung von API-Schlüsseln für KI-Modelle
Um verschiedene KI-Modelle in make.com zu nutzen, ist die Einbindung von API-Schlüsseln erforderlich. Diese werden beispielsweise im OpenAI Playground oder direkt bei Anbietern wie Perplexity erstellt. Wichtig ist:
- API-Schlüssel sind projektspezifisch und sollten sicher verwahrt werden.
- Mehrere KI-Anbieter können parallel eingebunden werden (etwa OpenAI, Perplexity oder Google Gemini).
Die Verbindung erfolgt im Schritt „Connection“ beim Anlegen des Agenten.
Tools entwickeln zur Erweiterung der Agenten-Funktionalität
Damit der KI-Agent tatsächlich Aufgaben ausführen kann, werden Tools angelegt:
- Jedes Tool realisiert einen spezifischen Arbeitsschritt, z.B. das Auslesen von Daten, das Anstoßen einer Webrecherche oder das Erstellen eines Dokuments.
- Tools werden als eigene Szenarien entwickelt und später dem Agenten zugewiesen.
Tool-Workflow im Überblick
- Neues Szenario anlegen
- Funktion wählen, z.B. Google Sheets durchsuchen
- Eingabefelder und strukturierte Ausgabe definieren
- Nach Fertigstellung das Tool speichern und für den Agenten aktivieren
Google Sheets als Datenquelle für KI-Agenten integrieren
Die Datenspeicherung und -abfrage mit Google Sheets ist besonders nützlich:
- Nach Authentifizierung stehen alle Tabellen als Quellen für Inhalte und Motivation des Agenten bereit.
- Über das Tool Google rows search kann der Agent gezielt Einträge durchsuchen und diese in den Workflow übernehmen.
- Das Ausgabeformat wird eindeutig festgelegt, z.B. als content_idea.
Die Kombination von KI-Agenten mit flexiblen Datenquellen wie Google Sheets macht individuelle Automatisierungen auch für Einsteiger unmittelbar umsetzbar.
Webrecherche automatisieren mit Perplexity-Tools
Für externe Rechercheaufgaben empfiehlt sich die Integration von Perplexity:
- Perplexity-API-Key unkompliziert im Dashboard erstellen und in make.com hinterlegen.
- Modelle wie Sonar sind für schnelle, preisgünstige Suchanfragen geeignet; tiefere Analysen bieten Pro Reasoning oder Deep Research.
- Die Rechercheergebnisse werden durch das Tool per research tool strukturiert an den Hauptworkflow weitergegeben.
Automatisierte Skripterstellung durch KI-gesteuerte Workflows
Das Herzstück vieler Automatisierungen ist die Erstellung von Texten auf Basis recherchierter Daten:
- Die Perplexity-Ergebnisse werden als Szenario-Input an Textmodelle wie Gemini oder OpenAI weitergereicht.
- Im System Prompt werden klare Instruktionen wie „Schreibe ein Videoskript über dieses Thema“ formuliert.
- Das Resultat fließt direkt in den nächsten Schritt des automatisierten Prozesses ein.
Google Docs automatisch mit KI-generierten Inhalten befüllen
Mit einem dedizierten Tool können die durch den KI-Agenten generierten Texte nahtlos als Google-Dokument abgelegt werden:
- Neues Dokument erstellen und automatisch benennen, z.B. nach der jeweiligen content_idea.
- Der generierte Output wird direkt eingefügt, Ordnerstrukturen lassen sich individuell festlegen.
Durch die direkte Google-Docs-Erstellung ersparen sich Nutzende wiederkehrende manuelle Arbeitsschritte – von der Recherche bis zur Dokumentation.
Optimale Einstellung von Auslösern und Zeitplänen für Agenten
Zur Steuerung, wann und wie der KI-Agent aktiv wird, stehen vielfältige Möglichkeiten bereit:
- Szenarien können auf „on demand” gesetzt werden, sodass sie gezielt bei Bedarf starten.
- Alternativ lassen sich zeitbasierte Trigger oder externe Aktionen (z.B. WhatsApp-Nachricht) einbinden.
- Die Aktivierung und Deaktivierung einzelner Szenarien behalten Anwender stets im Blick.
Praxisbeispiel: Von der Idee zum fertigen Skript in wenigen Minuten
Im praktischen Einsatz führt ein konfigurierter KI-Agent folgende Schritte automatisiert aus:
- Durchsucht Google Sheets nach neuen Content-Ideen.
- Startet mit dem gefundenen Thema eine Webrecherche via Perplexity.
- Generiert auf Basis der Resultate ein vollständiges Skript mithilfe leistungsstarker Sprachmodelle.
- Erstellt ein neues Google-Dokument mit dem fertigen Text.
Der gesamte Prozess dauert in der Anwendung meist weniger als eine Minute — und lässt sich auf Knopfdruck wiederholen.
Community-Ressourcen und Vorlagen für den schnellen Einstieg
Make.com unterstützt die Community mit vorgefertigten Blueprints und einem eigenen Vorlagenbereich:
- Blueprints erleichtern den Import gängiger Automatisierungen.
- Über die AI Agent Templates-Rubrik in der Community lassen sich erprobte Szenarien herunterladen und anpassen.
Der Austausch von Vorlagen und Best Practices ermöglicht auch Laien einen unkomplizierten Start mit leistungsfähigen KI-Agenten.
Empfehlungen für die effektive Implementierung von KI-Agenten im Arbeitsalltag
- Klare Workflows definieren: Gute Automatisierungen benötigen strukturierte Abläufe und präzise System Prompts.
- Datenquellen verantwortungsvoll wählen: Zugriff auf relevante und strukturierte Daten (z.B. Google Sheets) erhöht die Qualität der Ergebnisse.
- Tools gezielt einsetzen: Lieber wenige, spezialisierte Tools als eine unübersichtliche, zu breite Auswahl.
- Tests und Iteration: Nach jedem Setup die gesamte Kette mit Testdaten durchlaufen lassen – Optimierungen sind meist direkt erkennbar und umsetzbar.
- Community-Angebote nutzen: Austausch befördert das Verständnis für Automatisierung und sorgt für Inspiration.
Automatisierte KI-Agenten entlasten von Routineaufgaben, ermöglichen schnellere Abläufe und können Unternehmen und Einzelpersonen einen Innovationsvorsprung sichern.
Wichtige Erkenntnisse
Die Nutzung von KI-Agenten eröffnet neue Perspektiven für die Automatisierung und Effizienzsteigerung in Arbeitsprozessen. Durch die Kombination aus individuell anpassbaren Modellen, vielseitigen Tools und flexiblen Auslösern lassen sich komplexe Aufgaben weitgehend autonom erledigen – von der Recherche über die Datenauswertung bis hin zur Dokumentenerstellung. Dabei zeigt sich: Der Einstieg in die Welt der KI-Agenten ist auch für Einsteiger zugänglich und bietet praktische Möglichkeiten, Arbeitsabläufe zu optimieren. Gleichzeitig wirft der Einsatz solcher Technologien wichtige Fragen zur Integration in bestehende Systeme und zur Qualifikation der Nutzer auf. Insgesamt verdeutlicht die Entwicklung von KI-Agenten, wie künstliche Intelligenz die Arbeitswelt nachhaltig verändert und neue Chancen für Innovation und Produktivität schafft.
