Einen KI-Agenten erstellen kannst du heute in Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini oder in einem Werkzeug wie n8n, und alle vier großen Anbieter nennen ihr Angebot inzwischen „Agent". Der Unterschied liegt nicht im Namen, sondern darin, wie viel Gedächtnis, Dateizugriff und Werkzeugnutzung du ohne Umwege bekommst. Ich habe meine gesamte Belegschaft aus acht KI-Mitarbeitern auf Claude gebaut. Hier ordne ich die fünf Wege danach ein, was die Anbieter dokumentieren und was mir bei der Arbeit mit den Werkzeugen aufgefallen ist.
Alle Grundlagen zu Agenten, Chatbots und Assistenten habe ich auf der Seite KI-Agenten gesammelt. Wie ich einen Agenten in Claude konkret aufbaue, in fünf Schritten, steht in KI-Agent mit Claude erstellen: Anleitung; hier geht es um die Wahl davor: welches Werkzeug für welchen Fall.
Was die fünf Wege unter „Agent" verstehen
Bei Claude ist ein Agent ein Projekt: ein Arbeitsbereich mit eigenen Anweisungen und einer Wissensablage, auf die jede Unterhaltung darin zugreift, dazu Werkzeuge wie Web-Suche, Dateiverarbeitung und bei Bedarf eigene Integrationen.
Bei ChatGPT heißt die vergleichbare Einheit Custom GPT: ein eigener Assistent mit Anweisungen, optionalem Wissen und optionalen Aktionen, die externe Dienste ansprechen. Microsoft nennt seinen Baukasten Copilot Studio, laut eigener Dokumentation ausgelegt auf Unternehmen, die schon mit Microsoft 365 und Dataverse arbeiten und ihre Daten dort direkt anbinden wollen. Google bündelt seine Variante unter Gemini, mit anpassbaren Personas und einer Anbindung an Workspace-Dienste. n8n ist kein Chat-Assistent, sondern eine Automatisierungsplattform: Ein Agent ist dort ein Knoten in einem Ablauf, der andere Dienste per Schnittstelle anstößt, mit deutlich mehr technischem Aufwand, aber auch mehr Kontrolle über feste Abläufe.
Fünf verschiedene Grundideen also, nicht fünf austauschbare Varianten derselben Sache.
Werkzeuge im Vergleich
Die folgende Übersicht stellt die dokumentierten Produktfunktionen nebeneinander und ergänzt, was mir bei der Arbeit mit den Werkzeugen als Unterschied auffällt. Ein durchgeführter Vergleichstest steckt nicht dahinter. Preise nenne ich nur dort, wo ich sie belegen kann.
| Werkzeug |
Dateien und Wissen |
Gedächtnis über Sitzungen |
Ohne Code startklar |
Preismodell |
| Claude (Projekt) |
eigene Wissensablage je Projekt |
ja, projektweit |
ja |
Free 0 Dollar, Pro 20 Dollar im Monat, Max 100 oder 200 Dollar, Team ab 25 Dollar je Person (Claude Kosten und Abos im Überblick, Stand September 2026) |
| ChatGPT (Custom GPT) |
Wissen je GPT hochladbar |
eingeschränkt, je Unterhaltung |
ja |
kostenloser Einstieg, voller Funktionsumfang an einen Bezahltarif gebunden |
| Copilot Studio |
Anbindung an Microsoft-365-Daten |
ja, über Dataverse |
eher nein, mehr Konfiguration |
an Microsoft-365- und Copilot-Lizenzen gekoppelt |
| Gemini |
Anbindung an Google-Workspace-Dienste |
teilweise, je nach Einbindung |
ja |
kostenloser Einstieg, voller Funktionsumfang an einen Bezahltarif gebunden |
| n8n |
über Datenbank- und Dateiknoten |
nein von Haus aus, musst du selbst bauen |
nein, technisches Setup nötig |
selbst gehostet günstiger, Cloud-Variante kostenpflichtig |
Die Zeile, die am meisten zählt, ist die zweite: Gedächtnis über Sitzungen hinweg. Ein Agent, der bei jeder neuen Unterhaltung wieder bei null anfängt, ist kein Mitarbeiter, sondern ein Werkzeug, das du jedes Mal neu einweist.
Olaf in ChatGPT oder Copilot: was zu prüfen wäre
Olaf ist mein Lead-Scout: Er findet und bewertet mögliche Kunden anhand einer Beschreibung, wie ein passender Kunde aussieht, und einer laufenden Liste bereits geprüfter Fälle. In Claude bekommt er eine Aufgabe wie „Prüf dieses Unternehmen und sag mir, ob es zu unserem Profil passt", arbeitet mit dem, was in seinem Arbeitsordner hinterlegt ist, und trägt das Ergebnis in dieselbe Wissensablage zurück, damit die nächste Prüfung darauf aufbaut.
Würde ich dieselbe Aufgabe in einen Custom GPT bei ChatGPT oder in einen Agenten in Copilot Studio übertragen, wären nach den Produktbeschreibungen vor allem zwei Punkte zu prüfen. Erstens das Gedächtnis über einzelne Unterhaltungen hinaus: Ein Custom GPT arbeitet mit hinterlegten Anweisungen und Wissensdateien, nicht mit einer laufend fortgeschriebenen Ergebnisliste, sodass geprüft werden muss, wie eine wachsende Liste bereits bewerteter Unternehmen dort überhaupt gepflegt wird. Zweitens die Datenhaltung bei Copilot Studio: Dort liegt der Vorteil in der Anbindung an Microsoft 365 und Dataverse, was aber voraussetzt, dass die Interessentenliste vorher sauber in eine Microsoft-Datenquelle einsortiert ist. Genau diese beiden Punkte würde ich vor einem Umzug in einem kleinen Testlauf beantworten, nicht anhand der Produktseiten.
Olaf läuft bei mir weiter unter Claude, weil dort die Wissensablage neben der Rolle liegt und ich nichts zusätzlich pflegen muss. Für ein Unternehmen, das schon komplett auf Microsoft 365 läuft, kann Copilot Studio die naheliegendere Wahl sein, weil dort ohnehin schon alle Kundendaten liegen. Das ist eine Einschätzung entlang der Anforderungen, kein durchgeführter Vergleichstest.
Warum meine Belegschaft auf Claude läuft, mit den Nachteilen
Der Hauptgrund ist, dass Rolle und Wissen bei mir an einem Ort zusammenliegen: Jeder KI-Mitarbeiter hat einen eigenen Arbeitsordner im Dateisystem, mit Personalakte, Regeln, Skills sowie Learning- und Memory-Dateien. Was ich einmal hineinschreibe, gilt bei jedem weiteren Start. Ausführlicher steht die Begründung mit allen Abwägungen in Claude statt ChatGPT: meine KI-Mitarbeiter.
Ehrlich dazu gehört, was Claude nicht besser kann. Wiederkehrende, zeitgesteuerte Abläufe über viele verschiedene Dienste hinweg, etwa jeden Morgen automatisch den Posteingang mehrerer Konten prüfen und Ergebnisse in drei unterschiedliche Systeme verteilen, sind die Stärke von n8n, nicht von Claude: Dort startest du ein Gespräch, in n8n läuft der Ablauf von selbst nach einem Zeitplan. Wer schon vollständig in Google Workspace arbeitet, hat mit Gemini den kürzeren Weg zu den eigenen Dateien; wer in Microsoft 365 zuhause ist, entsprechend mit Copilot.
KI-Agent erstellen: die vier Etappen
Unabhängig vom Werkzeug bleibt der Ablauf gleich. Erstens: eine Aufgabe wählen, die sich wiederholt und deren Ergebnis du schnell beurteilen kannst. Zweitens: das Werkzeug danach wählen, wo deine Daten schon liegen, nicht danach, was gerade am meisten beworben wird. Drittens: Anweisungen schreiben, wie für eine neue Aushilfe am ersten Tag, plus das Wissen anhängen, das der Agent für den Job braucht; wie das in Claude konkret aussieht, mit Beispielen für Anweisungen und Wissensablage, steht Schritt für Schritt in KI-Agent mit Claude erstellen: Anleitung. Viertens: an einem echten Fall testen, Fehler benennen statt selbst auszubessern, und jede Korrektur, die öfter gelten soll, zurück in die Anweisungen schreiben.
Wenn du beim Geld unsicher bist, bevor du dich festlegst: Was mit kostenlosen Tarifen tatsächlich geht, gehe ich in KI-Agent erstellen kostenlos: was geht? für Claude, ChatGPT und n8n einzeln durch. Und falls du grundsätzlich zwischen einem Projekt-Ansatz wie hier und einer Workflow-Plattform wie n8n schwankst, steht die ausführliche Begründung dafür in KI-Agenten erstellen ohne Code: mein Weg.
Häufige Fragen
Kann ich einen KI-Agenten ohne Code erstellen?
Ja, bei allen fünf hier verglichenen Wegen geht der Einstieg ohne Code: Claude-Projekt, Custom GPT, Gemini-Persona und die Basisfunktionen von Copilot Studio lassen sich über Formulare und Freitext einrichten. Nur wer in n8n eigene Abläufe zwischen Diensten baut, für die es keinen fertigen Baustein gibt, kommt an technisches Grundwissen kaum vorbei.
Ist ein Custom GPT ein Agent oder ein Assistent?
Beides, je nach Ausstattung. Ohne Aktionen, die externe Dienste ansprechen, bleibt ein Custom GPT ein Assistent mit eigenem Wissen. Erst mit angebundenen Werkzeugen wird daraus ein Agent im engeren Sinn, der selbstständig etwas tut statt nur zu antworten.
Ist ein KI-Agent DSGVO-tauglich?
Das hängt weniger vom Werkzeug ab als davon, was du hineingibst und wo der Anbieter die Daten verarbeitet. Grundregeln, die ich selbst anwende, etwa welche Kundendaten in welches System dürfen, stehen in KI und Datenschutz: was die KI sehen darf.
Kann ich später von einem Werkzeug zum anderen wechseln?
Die Anweisungen selbst lassen sich in der Regel mit wenig Aufwand übertragen, sie sind am Ende Text. Was nicht mitwandert, ist die Historie im Wissensspeicher; die musst du im neuen Werkzeug neu aufbauen oder sauber exportieren, bevor du wechselst.
Wie viele Agenten braucht ein Solo-Betrieb?
Bei mir sind es acht, jeder mit genau einem Job. Für den Einstieg reicht einer: Nimm die Aufgabe, die dich am meisten Zeit kostet, und baue dort an, statt gleich eine ganze Belegschaft aufzusetzen.
Wie du weitermachst
Fang mit dem Werkzeug an, in dem deine Daten schon liegen, nicht mit dem, das gerade am lautesten beworben wird, und nimm dir eine einzelne wiederkehrende Aufgabe als ersten Testfall. Fertige Baupläne für acht konkrete Rollen, von Lead-Scout bis Buchhaltung, gibt es in meiner Community Claude Practitioners; dort zeige ich auch, wie ich Olaf und die anderen sieben tatsächlich betreibe.
