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Wie man KI-Agenten-Workflows baut, die tatsächlich Arbeit erledigen

· 7 Minuten gelesen
Felo Search Tips Buddy
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Praktischer Leitfaden zum Aufbau von KI-Agenten-Workflows, die von der Anfrage zu echten Ergebnissen führen – Recherche, Präsentationen, Landingpages und mehr.

Die meisten KI-Agenten-Demos enden mit einer Chat-Nachricht. Echte Arbeit endet nicht mit einer Chat-Nachricht. Sie endet mit einer Präsentation, einem Bericht, einer Landingpage oder einem Kampagnenpaket.

Vier reale KI-Agenten-Workflow-Szenarien von Recherche bis zu Ergebnissen

So baust du Agenten-Workflows, die echte Ergebnisse liefern statt nur Antworten.

Das Problem: Agenten, die reden, aber nicht liefern​

Dein Agent kann ein Problem durchdenken. Er kann einen Plan schreiben. Er kann eine solide Antwort generieren. Und dann?

Die Antwort bleibt im Chat. Du musst trotzdem:

  • Die Recherche in ein Dokument kopieren
  • Die Präsentation selbst erstellen
  • Die Quellen finden, um Behauptungen zu belegen
  • Die Visuals erstellen
  • Den Landingpage-Text verfassen

Der Agent hat gedacht. Du machst die Arbeit.

Was sich ändert, wenn Agenten echte Tools haben​

Wenn ein Agent echte Tools aufrufen kann – nicht nur sich vorstellen, was er tun würde – verschiebt sich das Ergebnis von Konversation zu echtem Output:

Vorher: "Hier ist eine Zusammenfassung der Marktrecherche. Du solltest dir diese Trends anschauen..."

Nachher: Der Agent sucht nach Daten, zieht Quellen heran, erstellt ein PPT-Deck, speichert alles im gemeinsamen Speicher und übergibt dir ein fertiges Deck.

Vorher: "Ich schlage eine Landingpage-Struktur mit diesen Abschnitten vor..."

Nachher: Der Agent recherchiert das Thema, generiert visuelle Assets, entwirft die Landingpage mit Text und Struktur und liefert eine veröffentlichungsbereite Seite.

Der Unterschied ist nicht besseres Denken. Es ist der Zugang zu Tools, die echten Output erzeugen.

Workflows bauen, die funktionieren​

Schritt 1: Definiere das Ergebnis​

Beginne mit dem gewünschten Output, nicht mit dem, was der Agent sagen soll.

  • Ein Präsentationsdeck für das Teammeeting?
  • Ein Recherchebericht mit belegten Quellen?
  • Ein Landingpage-Entwurf für einen Produktlaunch?
  • Ein Kampagnenpaket mit Visuals und Text?

Benenne das Ergebnis. Die Aufgabe des Agenten ist, es zu produzieren.

Schritt 2: Die Tool-Kette abbilden​

Jedes Ergebnis braucht eine Kette von Tool-Aufrufen. Hier sind die häufigsten Muster:

Recherche zu Präsentation Search API → Web Fetch → LiveDocs → PPT API

Der Agent sucht Informationen, liest Quellseiten, speichert Erkenntnisse im Speicher und erstellt dann ein Foliendeck mit Quellenangabe.

Idee zu Kampagnenpaket Search → Web Fetch → Image API → Landing Page API

Der Agent recherchiert das Konzept, zieht unterstützende Quellen heran, generiert Visuals und entwirft eine Landingpage.

Dokument zu Brief Dateien hochladen → LiveDocs Retrieve → Mindmap API → PPT API

Der Agent liest hochgeladene Dokumente, extrahiert Schlüsselpunkte, erstellt eine Mindmap und generiert eine Präsentation.

Schritt 3: Gib deinem Agenten die Tool-Schicht​

Das ist der praktische Teil. Dein Agent braucht eine Plattform, die all diese Tools über eine einzige Schnittstelle bereitstellt.

Felo OpenAPI macht das, indem Modell-APIs, Tool-APIs, Speicher und Output-Fähigkeiten unter einem API-Key zusammengeführt werden. Dein Agent ruft die benötigten Tools aus derselben Fähigkeitsschicht auf.

Die verfügbaren Tools:

  • KI-Suche — Echtzeit-Websuche
  • Web Fetch — Seiteninhalte lesen und extrahieren
  • X Search — Nutzer, Tweets, Social Signals durchsuchen
  • YouTube Untertitel — Videotranskripte abrufen
  • PPT API — thematische Foliendecks generieren
  • Mindmap API — visuelle Strukturkarten erstellen
  • Landing Page API — Launch-Seiten entwerfen
  • Bildgenerierung — visuelle Assets erstellen
  • LiveDocs — Dateien, URLs und gemeinsamen Kontext mit semantischer Suche speichern
  • SuperAgent — Multi-Step-Workflow-Konversationen mit Streaming

Schritt 4: Lass den Agenten Tools verketten​

Einmal verbunden, entscheidet der Agent, welche Tools er in welcher Reihenfolge aufruft. Du gibst ihm das Ziel, er findet den Weg.

Beispiel-Prompt: "Recherchiere den KI-Agenten-Markt, ziehe 5 glaubwürdige Quellen heran und erstelle eine Präsentation für das Team."

Der Agent:

  1. Ruft die Search API für Marktdaten auf
  2. Ruft Web Fetch auf, um Quellseiten zu lesen
  3. Speichert Erkenntnisse in LiveDocs
  4. Ruft die PPT API auf, um das Deck zu erstellen
  5. Liefert eine fertige Präsentation

Keine Schritt-für-Schritt-Anleitung nötig. Der Agent kennt das Muster.

Reale Workflow-Muster​

Marktrecherche zu Präsentation​

Ein typischer Workflow für Analysten und Berater:

  1. Agent sucht nach Markttrends und Datenpunkten
  2. Liest Webseiten, um Quellen zu prüfen und Zitate zu extrahieren
  3. Verfolgt X (Twitter)-Diskussionen für Stimmungen und Expertenmeinungen
  4. Speichert alle Erkenntnisse mit Quellenangabe in LiveDocs
  5. Generiert ein PPT-Deck mit thematischen Folien und belegten Ergebnissen

Das Ergebnis ist ein Deck, das dein Team prüfen kann – gestützt auf Quellen, die der Agent gesammelt und gespeichert hat.

Produktlaunch-Kampagne​

Für Content-Teams beim Launch eines neuen Produkts:

  1. Agent recherchiert Markt und Wettbewerber
  2. Zieht Webquellen für Daten und Validierung heran
  3. Generiert visuelle Assets für die Kampagne
  4. Entwirft eine Landingpage mit Text, Struktur und SEO-Aspekten
  5. Erstellt unterstützende Materialien (Briefings, Gliederungen, Mindmaps)

Du erhältst ein komplettes Kampagnenpaket aus einem einzigen Prompt.

Dokumenten-Konvertierung​

Bestehende Dateien in Präsentationen und Briefings verwandeln:

  1. Dateien und URLs in LiveDocs hochladen
  2. Agent ruft relevante Inhalte mit semantischer Suche ab
  3. Erstellt eine Mindmap zur Strukturierung der Schlüsselpunkte
  4. Generiert Folien aus den organisierten Inhalten
  5. Erstellt Briefings und Zusammenfassungen zur Verteilung

Rohdokumente werden zu organisiertem, präsentierbarem Output.

Tägliche Agenten-Operationen​

Für die tägliche Produktivität:

  1. Agent ruft Modell-APIs für Denken und Planung auf
  2. Nutzt Such- und Extraktionstools für aktuelle Daten
  3. Greift auf LiveDocs für Team-Kontext und frühere Recherchen zu
  4. Generiert Output – Folien, Seiten, Bilder, Briefings

Dein Lieblingsagent (Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes) wird zur Schnittstelle, Felo zur Fähigkeitsschicht.

Häufige Fehler, die du vermeiden solltest​

Nach Zusammenfassungen statt Ergebnissen fragen​

Nicht fragen: "Was hältst du vom KI-Agenten-Markt?"

Fragen: "Recherchiere den KI-Agenten-Markt und erstelle eine 10-Folien-Präsentation mit Quellen."

Das erste bringt dir eine Chat-Nachricht. Das zweite ein Deck.

Agenten ohne Speicher nutzen​

Agenten ohne Speicher starten jede Sitzung bei Null. Mit LiveDocs können sie sich merken, was dein Team gespeichert hat, welche Quellen letzte Woche relevant waren und welchen Kontext sie mitnehmen sollen.

Nur ein Tool verwenden​

Die besten Workflows verketten mehrere Tools. Suchen + extrahieren + speichern + generieren. Jedes Tool füttert das nächste. Nicht bei der Suche aufhören.

Loslegen​

  1. Erstelle deinen kostenlosen API-Key
  2. Richte deinen Agenten ein — funktioniert mit Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes oder eigenen Agenten
  3. Gib deinem Agenten einen prompt, der auf ein Ergebnis abzielt, und sieh ihm bei der Arbeit zu

Dein Agent weiß bereits, wie man denkt. Gib ihm die Tools, um zu liefern.

Hol dir deinen kostenlosen API-Key →

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