KI Agenten selbst bauen: die 3 Bausteine, die zählen

Ruwen Bädorf·01. September 2026·7 Min. Lesezeit

Du gibst einmal ein Ziel vor, und ein System arbeitet weiter, bis es erreicht ist. Wie das geht und woran es fast immer scheitert.

KI Agenten selbst bauen heißt: du gibst einmal ein Ziel vor, und ein System sucht sich die Aufgabe, erledigt sie, prüft das Ergebnis und fängt von vorne an, bis alles steht. Dafür brauchst du genau drei Bausteine, nämlich einen Auslöser, der von allein startet, getrennte Arbeitskopien für parallele Durchläufe und einen zweiten Agenten, der prüft.

Der Unterschied zum Prompten ist nicht die Technik. Es ist die Frage, wer daneben sitzt. Beim Prompten bist das du: du schreibst, liest, korrigierst, schreibst wieder. Bei einem Agenten läuft die Schleife ohne dich weiter.

Wie das bei mir aussieht, zeige ich regelmäßig als Video auf Instagram.

Warum immer mehr Leute KI Agenten selbst bauen statt zu prompten

Gute Prompts zu schreiben war jahrelang der wichtigste Skill im Umgang mit KI. Er verliert gerade an Wert, und zwar nicht, weil die Modelle schlechter geworden wären. Er verliert an Wert, weil er dich an den Schreibtisch bindet.

Im Juni 2026 hat der Entwickler Peter Steinberger geschrieben, man solle aufhören, seine Coding-Agenten zu prompten, und stattdessen Schleifen entwerfen, die die Agenten prompten. Der Beitrag kam laut Lyzr innerhalb weniger Tage auf 2,2 Millionen Aufrufe. Seitdem hat die Sache einen Namen bekommen, nämlich Loop Engineering.

Der Kern dahinter ist einfach. Prompt Engineering optimiert eine einzelne Antwort. Loop Engineering optimiert einen laufenden Vorgang, der beobachtet, entscheidet, handelt und sein eigenes Ergebnis prüft. Wer heute anfängt, KI Agenten selbst bauen zu wollen, baut genau diesen Vorgang.

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Was eine Schleife ist, wenn du KI Agenten selbst bauen willst

Eine Schleife ist ein Kreis aus vier Schritten, der sich so lange dreht, bis ein Ziel erreicht ist. Der Agent sieht sich an, wo die Sache gerade steht. Er entscheidet, was als Nächstes dran ist. Er führt es aus. Danach prüft er, ob das Ergebnis dem Ziel nähergekommen ist, und beginnt von vorne.

Der entscheidende Unterschied zum Prompten steckt im letzten Schritt. Beim Prompten prüfst du. Bei einer Schleife prüft das System, und du siehst dir nur noch das Endergebnis an.

Die letzte Zeile ist der eigentliche Punkt. Ein guter Prompt spart dir einmal Zeit. Eine gute Schleife spart dir jedes Mal Zeit, wenn die Aufgabe wiederkommt.

Baustein eins: KI Agenten selbst bauen, die von allein starten

Solange du auf einen Knopf drückst, hast du keinen Agenten. Du hast einen schnelleren Assistenten. Der erste Baustein ist deshalb der Auslöser: die Bedingung, an der das System selbst merkt, dass es losgeht.

Du hast im Wesentlichen drei Möglichkeiten. Die Uhrzeit ist die einfachste, also zum Beispiel jeden Morgen um sieben. Das Ereignis ist die zweite, also zum Beispiel dann, wenn eine neue Datei im Ordner liegt oder eine Anfrage eingeht. Der abgeschlossene Durchlauf ist die dritte, also der Agent startet sich nach getaner Arbeit selbst erneut.

Fang mit einem einzigen Auslöser an. Ein Morgenlauf reicht vollkommen, um den Unterschied zu spüren. Wenn du am zweiten Tag aufwachst und die Arbeit ist schon gemacht, hast du verstanden, warum Leute KI Agenten selbst bauen.

Ein gutes Beispiel für so einen Ablauf ist die Recherche von Firmendaten. Den kompletten Aufbau dafür habe ich in Web Scraping mit Claude beschrieben.

Baustein zwei: getrennte Arbeitskopien für mehrere KI Agenten

Sobald zwei Agenten gleichzeitig an derselben Sache arbeiten, überschreiben sie sich gegenseitig. Das passiert nicht laut und mit Fehlermeldung. Es passiert leise, und du merkst es erst, wenn die Hälfte der Arbeit fehlt.

Die Lösung ist unspektakulär. Jeder Agent bekommt seine eigene Kopie des Projekts, in der er ungestört werkeln kann. Zusammengeführt wird erst am Ende, wenn beide fertig sind.

In der Softwarewelt heißt dieses Prinzip Worktree, aber du musst den Begriff nicht kennen. Du musst nur die Regel kennen: eine Aufgabe, eine Kopie. Wer diesen Baustein weglässt, kann zwar KI Agenten selbst bauen, aber immer nur einen auf einmal, und damit verschenkt er den größten Teil des Gewinns.

🔥 Du willst die drei Bausteine mit dem fertigen Prompt? Der Loop-Guide enthält den Text, den du kopierst, damit dein Projekt sich die Schleife selbst einrichtet. → Guide holen

Baustein drei: warum ein zweiter Agent prüfen muss

Wer etwas gebaut hat, findet seine eigenen Fehler nicht. Das gilt für Menschen, und es gilt für Sprachmodelle noch stärker. Ein Agent, der sein eigenes Ergebnis bewertet, sagt dir mit großer Zuverlässigkeit, dass alles in Ordnung ist.

Deshalb gehört ein zweiter Agent daneben, der ausschließlich prüft. Er kennt die Aufgabe und das Ziel, aber nicht den Weg, den der erste genommen hat. Er sieht nur das Ergebnis und gleicht es gegen das Ziel ab. Erst wenn er grünes Licht gibt, gilt eine Aufgabe als erledigt.

Genau an dieser Stelle entsteht der Unterschied zwischen einer Spielerei und einem System, dem du wirklich Arbeit überlässt. Ohne Prüfinstanz bekommst du schnell viele Ergebnisse. Mit Prüfinstanz bekommst du langsamer die richtigen.

Was mich das Bauen meiner eigenen Agenten gelehrt hat

Meine Reel-Fabrik läuft heute als Kette aus mehreren Agenten, also Skript, Avatar, Guide, Funnel und Auslieferung. Beim ersten Anlauf habe ich genau den Fehler gemacht, vor dem ich oben warne: ich habe alles in einen einzigen großen Agenten gepackt. Der lief durch, produzierte ein Ergebnis, und ich habe trotzdem jedes Mal alles nachkontrolliert. Damit war nichts gewonnen, weil die Prüfarbeit vorher wie nachher bei mir lag.

Erst als der prüfende Teil ein eigener Agent wurde, hat sich das gedreht. Nicht weil er klüger ist, sondern weil er nichts von der Vorgeschichte weiß und deshalb nicht verteidigt, was gerade gebaut wurde. Seitdem sehe ich mir nur noch an, was er ablehnt, und nicht mehr alles.

Die zweite Lehre war unbequemer. Ich habe eine Schleife über Nacht laufen lassen, ohne eine Höchstzahl an Durchläufen einzutragen. Am Morgen war der Ablauf nicht kaputt, sondern nur sinnlos oft gelaufen, weil das Abbruchkriterium zu weich formuliert war. Seitdem schreibe ich zuerst auf, woran der Agent erkennt, dass er fertig ist, und erst danach, was er tun soll.

Der Fehler, den fast alle machen, die KI Agenten selbst bauen

Eine Schleife ohne Abbruchbedingung läuft, bis dein Guthaben weg ist. Das passiert meistens nachts, wenn niemand hinschaut, und es ist der teuerste Anfängerfehler in diesem Thema.

Deshalb gehören zwei Grenzen von Anfang an dazu. Die erste ist eine feste Höchstzahl an Durchläufen, nach der Schluss ist. Die zweite ist eine Bedingung, bei der der Agent selbst stoppt und dich fragt, zum Beispiel wenn er dreimal hintereinander am selben Punkt scheitert.

Setz die Höchstzahl beim ersten Mal absichtlich niedrig. Drei Durchläufe reichen vollkommen, um zuzusehen, ob die Sache tut, was sie soll. Hochdrehen kannst du immer noch, wenn du weißt, dass die Schleife sauber läuft.

So gehst du vor, wenn du zum ersten Mal KI Agenten selbst bauen willst

Der Reihe nach, an einer einzigen langweiligen Aufgabe, die du sowieso jede Woche machst.

1. Schreib in einem Satz auf, was der Agent erreichen soll und woran du erkennst, dass er fertig ist.
2. Leg einen einzigen Auslöser fest, am besten eine feste Uhrzeit.
3. Sorg dafür, dass jeder Durchlauf in seiner eigenen Arbeitskopie passiert.
4. Setz einen zweiten Agenten daneben, der prüft und Nacharbeit anfordern darf.
5. Bau eine Höchstzahl an Durchläufen und eine Stopp-Bedingung ein.
6. Lass ihn drei Tage laufen und sieh dir jeden Morgen an, was herausgekommen ist.

Der zweite Punkt ist der, an dem die meisten zu groß denken. Nimm nicht das wichtigste Projekt, sondern das langweiligste. Ein Agent, der zwei Wochen lang unauffällig die Wochenauswertung schreibt, bringt dir mehr Erkenntnis als einer, der einmal spektakulär scheitert.

Wenn der erste läuft, baust du den zweiten in einer halben Stunde.

Über Ruwen Bädorf

Ich bin Ruwen Bädorf und ich baue Systeme, die mit KI von allein arbeiten. Ich helfe Selbstständigen, ihre Arbeit einmal zu bauen statt jeden Tag zu wiederholen.

• Ich baue und betreibe die komplette Reel-Fabrik auf ki-imperium.com selbst, also Skript, Avatar, Guide, Funnel und Auslieferung.
• Ich arbeite täglich mit Claude, Lovable und Higgsfield und zeige genau die Abläufe, die ich selbst fahre.
• Auf Instagram veröffentliche ich diese Abläufe als Reels, jeweils mit Guide zum Nachbauen.

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Wo dein Agent rund um die Uhr arbeitet, auch wenn dein Rechner aus ist, erklärt KI Agent 24/7 laufen lassen.

Wenn du wissen willst, wie du deinem Agenten einmal beibringst, wie du arbeitest, lies Claude Skills nutzen. Wenn du ihn an deine eigenen Werkzeuge anschließen willst, lies MCP Server Claude Code. Und wenn du erst einmal sehen willst, welche Abläufe sich überhaupt lohnen, lies Prozesse automatisieren für Selbstständige. Und wenn dir dabei das Guthaben ausgeht, lies Claude Code Token sparen.

🔥 Der komplette Ablauf zum Nachbauen. Im Loop-Guide stehen die drei Bausteine und der Prompt, der sie dir einrichtet. → Guide holen

Fang klein an, lass die erste Schleife zwei Wochen laufen, und du wirst merken, dass KI Agenten selbst bauen weniger mit Technik zu tun hat als mit der Frage, welche Arbeit du nie wieder selbst machen willst.