KI-Agenten im Unternehmen: So arbeiten vier Personen mit zehn KI-Agenten.

Ausgangslage: warum wir so arbeiten

fainin ist ein Marktplatz zum Verleihen und Mieten von Gegenständen mit Pflicht-ID und Versicherung. Daneben bieten wir mit 2-SHARE geschlossene Sharing-Communities für Unternehmen und Hochschulen an. Gestartet habe ich fainin 2019 mit meiner Bachelorarbeit. Vor etwa zwölf Monaten haben wir uns stärker auf die B2B-Seite ausgerichtet.

Als es schwieriger wurde, Geld einzusammeln, haben wir das Team verkleinert und mit KI-Agenten weitergearbeitet. Heute sind wir vier Personen. Dazu kommen zehn KI-Agenten, die Aufgaben vorbereiten, recherchieren, entwerfen, prüfen und dokumentieren. Das Wachstum der Vermietungen von rund 42 Prozent zum Vorjahr wird im Wesentlichen vom agentischen Team getragen.

Wichtig ist mir die Einordnung: Das ist kein Beispiel für „KI ersetzt Mitarbeitende“. Es ist ein Beispiel dafür, wie ein kleines Team mit klaren Regeln mehr schafft, als es allein könnte, solange Menschen die Verantwortung behalten. Alles, was ich hier beschreibe, ist unsere Praxis. Sie ist nicht die einzig mögliche und passt nicht automatisch zu jedem Unternehmen.

Die Bausteine im Überblick

Unser Setup besteht aus sechs Bausteinen, die zusammenspielen:

Das gemeinsame Wissensarchiv

Das Herz des Systems ist ein gemeinsames Wissensarchiv. Es ist keine Datenbank und keine Wiki-Software, sondern ein Ordner mit Textdateien im Markdown-Format, der mit Git versioniert wird. Das hat Vorteile, die man leicht unterschätzt: Jede Änderung hat Datum, Urheber und Begründung. Jede Änderung lässt sich zurücknehmen. Und KI-Agenten können Textdateien sehr gut lesen und schreiben.

Entwurf und geprüftes Wissen trennen

Wichtig ist die Trennung zwischen Rohmaterial und geprüftem Wissen. Entwürfe und Zwischenstände darf jede Person frei ablegen. In den Bereich mit geprüftem Wissen gelangt nur, was eine verantwortliche Person ausdrücklich freigegeben hat. So bleibt das Archiv verlässlich, auch wenn viele Hände und viele Agenten daran arbeiten.

Vier Fragen vor der Aufnahme

Damit das Archiv nicht zur Müllhalde wird, muss eine Seite vier Fragen bestehen, bevor sie als geprüftes Wissen gilt:

1. Wiederverwendbar: Braucht jemand anderes das später noch einmal?
2. Belegt: Gibt es eine Quelle, ein Zitat oder einen Link dahinter? Eine selbstsichere Behauptung ohne Beleg zählt nicht.
3. Teuer im Wiederfinden: Würde man ohne diese Seite Fehler machen oder Zeit verlieren?
4. Nicht doppelt: Ist das wirklich neu, oder steht es schon woanders?

Jede Seite beginnt außerdem mit einem kurzen Kopf: Bereich, Verantwortliche:r, Datum, Quellen und Status. Dieser Kopf ist keine Dekoration. Er erlaubt automatische Prüfungen („Hat jede Seite eine Quelle?“) und zeigt Agenten, wie verlässlich eine Information ist. Wo ein Sachverhalt öffentlich nachprüfbar ist, verweisen wir auf die öffentliche Quelle statt auf eine interne Fundstelle.

Agenten mit klaren Rollen

Ein KI-Assistent, der alles kann, ist schwer zu kontrollieren. Deshalb arbeiten wir mit Agenten, die jeweils einen klaren Auftrag und klare Grenzen haben. Für den Ablauf eines Auftrags haben sich vier Rollen bewährt:

• Entwerfer: schreibt Entwürfe (Texte, Vorlagen, Pläne). Er veröffentlicht oder versendet nichts.
• Recherche: sammelt Fakten aus dem Archiv und aus öffentlichen Quellen und liefert sie mit Quellenangabe. Er darf nur lesen.
• Prüfer: beurteilt Ergebnisse gegen genannte Maßstäbe. Er ändert nichts selbst.
• Kontrolleur: prüft ein Ergebnis gegen eine ausdrückliche Checkliste, bevor es zu einem Menschen gelangt, und meldet pro Punkt bestanden oder nicht.

Die Trennung ist Absicht: Wer etwas erzeugt hat, glaubt meist, es sei richtig. Deshalb prüft nicht dieselbe Instanz, die es geschrieben hat. Die Selbstprüfung in derselben Sitzung zählt nicht als Prüfung, und ein grüner Testlauf ersetzt sie auch nicht.

Daneben gibt es Agenten für Fachaufgaben, etwa Entwürfe für Marketing oder die Vorbereitung von Unterlagen für die Buchhaltung. Jeder dieser Agenten ist als eigene Anweisung hinterlegt, mit Zweck, Arbeitsweise und einer ausdrücklichen Liste dessen, was er nie tut. Er versendet nichts, übermittelt nichts an Behörden und gibt nichts frei. Diese Liste ist der wichtigste Teil. Sie ist der Grund, warum wir den Agenten Arbeit überlassen können, ohne ständig zuzusehen.

Fünf Regeln für Menschen und Agenten

Wenn ich auf die wichtigsten Regeln unseres Systems schaue, sind es fünf. Sie gelten für Menschen genauso wie für Agenten.

1. Nichts erfinden

Wer sich bei einer Angabe nicht sicher ist, schreibt „nicht belegt, Quelle nötig“ und hört auf. Diese Regel wirkt banal und ist die vielleicht wichtigste. Sprachmodelle formulieren überzeugend, auch wenn sie falsch liegen. Wer nicht ausdrücklich verlangt, dass Lücken sichtbar bleiben, bekommt eine glatte Oberfläche mit versteckten Fehlern. Zahlen werden deshalb an der Quelle bestätigt, bevor sie veröffentlicht werden.

2. Nichts geht ohne Freigabe nach außen

Alles, was Personen außerhalb des Teams erreicht oder öffentlich sichtbar wird, entwerfen Agenten und versenden Menschen. Das gilt für Beiträge, Antworten an Kund:innen, Mahnungen und unterschriebene Dokumente.

3. Keine Zugangsdaten und keine echten Personendaten im Archiv

Passwörter und Schlüssel liegen in einem Passwortmanager außerhalb des Archivs. Telefonnummern und private E-Mail-Adressen werden maschinell blockiert, bevor sie ins Archiv gelangen. Kund:innen erscheinen unter Pseudonymen.

4. Regeln ändern nur mit Zweitprüfung

Der gemeinsame Stand lässt sich nicht direkt verändern. Jede Änderung läuft als Vorschlag, den automatische Prüfungen und, bei Regeln, eine zweite Person prüfen. Niemand gibt seinen eigenen Vorschlag frei.

5. Ehrlich berichten

Ein übersprungener Schritt wird als übersprungen benannt, eine fehlgeschlagene Prüfung mit ihrer Ausgabe gezeigt, und nichts gilt als erledigt, nur weil ein Platzhalter dasteht. Wer etwas verspricht, plant gleich den Termin dafür.

Warum Sperren besser sind als Bitten

Claude Code liest Anweisungsdateien zu Beginn jeder Sitzung und behandelt sie als Kontext. Das Modell befolgt sie in aller Regel, aber eine Garantie ist das nicht. Anthropic selbst weist in der Dokumentation darauf hin: Für Dinge, die unabhängig von der Entscheidung des Modells nicht passieren dürfen, braucht es einen Hook, also einen Befehl, der vor einer Aktion läuft und sie blockieren kann.

Wir ziehen deshalb eine klare Linie:

Zwei Dinge sind uns bei den Sperren wichtig. Erstens sollen sie verständlich sein: Eine blockierte Aktion erklärt, warum sie blockiert wurde und welche Alternativen es gibt. Zweitens sollen sie ehrlich sein: Wo eine Sperre Lücken hat, steht das in der Dokumentation, statt Sicherheit vorzutäuschen.

Der Arbeitsalltag

Der Start einer Sitzung

Jede Sitzung beginnt gleich: den aktuellen Stand holen, den Zustand des Systems prüfen und zeigen, was wartet, zum Beispiel offene Übergaben oder liegen gebliebene Arbeit. Erst danach beginnt neue Arbeit. So startet niemand blind.

Aufgaben und Übergaben

Aufgaben liegen auf einer gemeinsamen Tafel, mit Priorität, Aufwand und Verantwortlichen. Wenn jemand etwas von einer anderen Person braucht, schreibt der Agent eine kurze Übergabenotiz. Sie enthält Schlussfolgerungen und Verweise auf die Quellseiten, keine eingefügten Gesprächsprotokolle. Die empfangende Person bestätigt den Eingang und markiert die Erledigung. Für Dringendes gibt es zusätzlich einen schnellen Kanal, denn das Archiv zeigt Dinge erst beim nächsten Start einer Sitzung.

Nachvollziehbarkeit

Nach jeder nicht trivialen Aktion hält der Agent kurz fest, was passiert ist. Zusammen mit der Versionsverwaltung ist so jederzeit nachvollziehbar, wer was wann und warum geändert hat.

Wie Änderungen an Regeln entstehen

Regeln sind kein Beschluss, sondern ein Prozess. Wenn ein Agent oder ein Mensch merkt, dass eine Regel fehlt, zu streng oder falsch ist, läuft das so:

1. Es wird ein Vorschlag geschrieben, nicht direkt am gemeinsamen Stand gearbeitet.
2. Der Vorschlag beschreibt in verständlicher Sprache, was sich ändert und warum.
3. Die automatischen Prüfungen laufen.
4. Betrifft der Vorschlag eine geschützte Seite, prüft ihn eine Person oder ein Agent, der ihn nicht verfasst hat. Dessen Befunde werden gelöst, bevor der Vorschlag weitergeht.
5. Eine zweite Person gibt ihn frei. Wer nicht versteht, worum es geht, fragt nach, statt zuzustimmen. Ein Ja, das nur ein Wegklicken ist, macht die Regel wertlos.

Der Aufwand ist gering, weil das Meiste automatisch läuft. Und er ist gerechtfertigt, weil Regeln die Hebel mit der größten Wirkung sind: Ein falscher Satz in einer Grundregel wirkt auf jede künftige Sitzung.

Was nicht funktioniert und was Pflege kostet

Ein Praxisbericht ohne Grenzen wäre Werbung. Das sind die Punkte, an denen wir regelmäßig anstoßen.

Wissen veraltet

Zahlen, Preise und Zuständigkeiten ändern sich. Ein Wissensarchiv, das niemand pflegt, wird zur Quelle von Fehlern, nur diesmal mit Autorität. Wir kennzeichnen Zahlen mit Datum und Quelle und behandeln Planwerte ausdrücklich als Plan, nicht als Ist. Für Angaben vor fachkundigem Publikum gilt: Jede exakte Zahl wird vor der Verwendung an der Quelle bestätigt.

Quellen widersprechen sich

Wenn Angaben über das Unternehmen in mehreren Quellen etwas unterschiedlich stehen, etwa auf der Website, in Unterlagen und in externen Profilen, bekommt ein Agent, der aus allen liest, mehrere Wahrheiten. Die Lösung ist keine technische, sondern eine Entscheidung: Eine Quelle gilt als maßgeblich, und die anderen werden angeglichen. Wer mit Agenten arbeitet, braucht diese Entscheidungen früher als ohne.

Regeln kollidieren

Mit der Zeit wachsen Anweisungsdateien. Zwei Regeln widersprechen sich, und das Modell wählt eine davon, ohne es zu sagen. Wir halten Dateien kurz, gliedern sie nach Themen und räumen regelmäßig auf. Die Dokumentation von Claude Code empfiehlt, einzelne Anweisungsdateien unter etwa 200 Zeilen zu halten, weil längere Dateien mehr Kontext verbrauchen und die Befolgung verschlechtern.

Agenten sind keine Selbstläufer

Auch die besten Rollen liefern Fehler. Sie lesen eine Quelle falsch, übersehen eine Ausnahme oder bauen auf einer Annahme auf, die nicht stimmt. Deshalb steht vor jeder Wirkung nach außen ein Mensch, und deshalb prüft nicht dieselbe Instanz, die geschrieben hat. Wer das weglässt, spart anfangs Zeit und zahlt sie später mit Zinsen zurück.

Der Pflegeaufwand ist real

Das System läuft nicht von allein. Jemand verantwortet jede Wissensdomäne, prüft Vorschläge, räumt auf und entscheidet bei Konflikten. Das ist Arbeit, und sie lohnt sich nur, wenn der Nutzen sichtbar ist: weniger doppelte Arbeit, schnelleres Einarbeiten, nachvollziehbare Entscheidungen.

Technik hat Lücken

Technische Sperren schützen nur dort, wo sie eingerichtet sind. Ein Agent kann über einen unvorhergesehenen Weg an einen Inhalt gelangen, den wir nicht bedacht haben. Wir dokumentieren bekannte Lücken offen und stärken die Sperren, wenn eine auftaucht. Für alles, was richtig wehtut, verlassen wir uns nicht auf eine einzelne Schicht.

Was es bringt

• Konkrete Zeitgewinne. Eine Website zu erstellen dauerte früher etwa 8 Stunden, heute etwa 2 Stunden, bei besserer Qualität. Outreach an Influencer, PR-Kontakte, Multiplikatoren und Kunden dauert statt Stunden nur noch Augenblicke.
• Ganze Abläufe automatisiert. Bei fainin automatisieren wir ganze Unternehmensprozesse im Anfragenmanagement und im Customer Support. Menschen prüfen und entscheiden, die Agenten bereiten vor.
• Tempo bei gleicher Kontrolle. Entwürfe, Recherchen und Auswertungen entstehen in Minuten statt Stunden. Die Freigabe bleibt ein Mensch.
• Weniger Abhängigkeit von einzelnen Köpfen. Was jemand weiß, steht im Archiv. Wer neu dazukommt, findet Antworten statt Menschen, die gerade keine Zeit haben.
• Nachvollziehbarkeit. Jede Regeländerung und jede Entscheidung hat Datum, Urheber und Begründung.
• Ein kleines Team mit großer Reichweite. Mit vier Personen betreiben wir einen Marktplatz mit mehr als 22.000 registrierten Profilen und Communities für Unternehmen und Hochschulen, darunter BASF Coatings, Tchibo, Sopra Steria, die Universität Hamburg und die FU Berlin.

Was dabei nicht entsteht, ist ein Ersatz für Verantwortung. Menschen entscheiden, Menschen senden, Menschen zeichnen. Das System macht sie schneller und bringt Fehler früher ans Licht.

So fangen Sie in fünf Schritten an

Sie müssen nicht alles auf einmal bauen. Diese Reihenfolge hat sich bewährt:

Schritt 1: Ein gemeinsames Archiv anlegen

Legen Sie einen Ordner mit Textdateien an und stellen Sie ihn unter Versionsverwaltung. Beginnen Sie mit den fünf bis zehn Dokumenten, die Sie sonst ständig erklären: Angebot, Zielgruppe, Preise, Tonalität, wichtigste Abläufe. Jede Datei bekommt einen Kopf mit Verantwortlichen, Datum und Quelle.

Schritt 2: Fünf Regeln aufschreiben

Schreiben Sie die fünf Regeln aus diesem Beitrag in Ihre Anweisungsdatei, angepasst an Ihr Unternehmen. Halten Sie die Datei kurz und konkret. Wie das geht, zeigt die Anleitung mit Vorlagen.

Schritt 3: Eine harte Sperre einrichten

Suchen Sie die eine Sache, die auf keinen Fall passieren darf (zum Beispiel das Lesen von Zugangsdaten), und sperren Sie sie technisch, statt sie nur zu erbitten. Eine einzige gut gewählte Sperre ist wertvoller als zwanzig Bitten.

Schritt 4: Eine Rolle mit Grenze bauen

Wählen Sie einen wiederkehrenden Ablauf und beschreiben Sie dafür eine Rolle: Zweck, Arbeitsweise und eine Liste dessen, was sie nie tut. Lassen Sie sie vier Wochen Entwürfe machen und prüfen Sie jede Ausgabe. Erst dann erweitern Sie.

Schritt 5: Messen und aufräumen

Halten Sie fest, wie lange der Ablauf vorher gedauert hat und wie lange er jetzt dauert, wie viele Ergebnisse ohne Nacharbeit freigegeben wurden und welche Fehler aufgetreten sind. Räumen Sie die Anweisungen monatlich auf. Ein Pilot mit Zahlen trägt eine Entscheidung. Wie Sie das in einem Unternehmen strukturiert angehen, steht im Leitfaden zur Einführung.

Wer das lieber mit Begleitung aufbaut: Ich unterstütze Unternehmen beim Aufbau von KI-Agentensystemen, von der ersten Regel bis zum laufenden Pilot. Mehr dazu unter Für Unternehmen.