Agenten

Was sind Agenten?

Ein Agent ist ein persistenter digitaler Kollege: eigene Identität (Name, Avatar, Beschreibung), eigene Wissensdatei (AGENTS.md), eigene Referenz-Dateien und eine eigene Kostenbegrenzung. Du kannst einen Agenten per Chat ansprechen (interaktive Runs) oder ihn autonom laufen lassen (nach Zeitplan oder als Reaktion auf einen Webhook).

Im Unterschied zu den früheren Assistenten bleibt ein Agent zwischen Sitzungen “wach”:

• Er lernt dazu, indem er seine eigene AGENTS.md editiert
• Er kann mehrere parallele Threads führen
• Er hat eine eigene Run-Historie (was hat er wann getan, was hat es gekostet)
• Er kann ohne deine Anwesenheit Arbeit erledigen, innerhalb klarer Leitplanken

Hinweis: Agenten sind in der Business- und Max-Lizenz enthalten. Bestehende Assistenten wurden automatisch zu Agenten migriert, Konfiguration, Freigaben und Dateien bleiben erhalten.

Agenten-Homebase

Du erreichst deine Agenten über die Seitenleiste → Agenten. Pro ausgewähltem Agent siehst du eine dreispaltige Ansicht:

• Mitte: Auf der Startseite des Agenten das Eingabefeld für einen neuen Chat und darunter die Chats und Runs, die du sehen darfst, mit den Reitern „Meine“, „Geteilt“, „Autonom“ (die Runs ohne Chat, sobald der Agent welche hat oder automatisch läuft) und „Archiviert“; in einem geöffneten Thread oder Run dessen Verlauf mit Chat-Eingabe darunter
• Rechts (Kontext-Panel): Status, Auslastung der Kostenbegrenzung, Trigger-Block (Zeitplan oder Webhook-URL), aktivierte Integrationen, gesamte Run-Historie, darunter die Chats dieses Agenten, die dir jemand freigegeben hat („Geteilt mit mir”) oder die du selbst geteilt hast („Von mir geteilt”)
• Links: Navigation zwischen Chat, Projekten, Agenten, Suche und Einstellungen

Über den Button „Agent konfigurieren” (bei Nur-Lesen „Details”) im Kontext-Panel öffnest du die Vollseiten-Konfiguration mit allen Tabs (siehe unten).

Einen Agenten erstellen

Klicke im Bereich Agenten auf „Neuen Agenten erstellen“. Es öffnet sich ein Chat mit dem Agent-Builder, der die offenen Punkte mit dir klärt:

1. Rolle: was soll der Agent tun, woran erkennt er gute Arbeit?
2. Name: wie soll er heißen?
3. Trigger: Chat-only, Zeitplan, Webhook-Endpunkt, oder Kombination?
4. Integrationen: auf welche deiner Tools soll der Agent zugreifen dürfen?
5. Freigabe: wer soll den Agenten nutzen dürfen, und mit welcher Rolle (verwenden, bearbeiten, administrieren)?

Du kannst auch direkt loslegen: „Erstelle einen Agenten, der jede Stunde meine Mails prüft”, die KI fragt nur die Lücken nach. Alle Angaben landen am Ende in der AGENTS.md des Agenten und können dort später frei editiert werden. Braucht der Agent Skripte, etwa ein Guard-Script für seinen Zeitplan, schreibt und testet die KI sie gleich in diesem Chat. Das gilt auch, wenn du einen bestehenden Agenten aus einem normalen Chat heraus änderst.

Konfiguration im Detail

Über „Agent konfigurieren” (bei Nur-Lesen „Details”) erreichst du sieben Tabs: Allgemein, Analytics, Anweisungen, Datei-Anhänge, Werkzeuge & Zugänge, Trigger und KI-Modell. Unter Analytics stehen Status, Kostenbegrenzung, Runs und Kosten im Zeitverlauf. Die Freigabe, das Duplizieren und die Gefahrenzone sitzen im Tab Allgemein.

Welche Tabs du siehst, hängt von deiner Rolle ab: Wer den Agenten nur verwenden darf, sieht Allgemein, Analytics, Anweisungen und KI-Modell. Datei-Anhänge und Werkzeuge & Zugänge kommen mit dem Recht zum Bearbeiten dazu, Trigger nur mit dem Recht zum Administrieren.

Tab: Allgemein

Name, Beschreibung, Avatar und der Schalter „Agent aktiv” zum manuellen Pausieren bzw. Fortsetzen. Als Avatar lädst du ein Bild hoch oder lässt eines von der KI erzeugen; ohne Bild zeigt der Agent seine Initialen in einer Farbe, die du selbst wählen kannst. Bei automatisch pausierten Agenten (Kostenbegrenzung erreicht, drei Fehler in Folge) wird der Grund hier angezeigt.

Den Schalter bedienen der Besitzer, alle mit der Rolle „Agent administrieren” und Workspace-Administratoren. Wer den Agenten nur bearbeiten darf, sieht den Status samt Grund, kann ihn aber nicht umlegen: Einen Agenten stillzulegen oder wieder scharf zu schalten wirkt auf alle, die ihn nutzen.

Weiter unten im selben Tab stehen die Freigabe (siehe Teilen: wer darf was?), die Schaltfläche zum Duplizieren und die Gefahrenzone zum endgültigen Löschen. Die Gefahrenzone erscheint nur, wenn du den Agenten administrieren darfst. Den Besitzer siehst du hier immer, auch wenn du den Agenten nur verwenden darfst.

Tab: Anweisungen

Hier steht die AGENTS.md des Agenten, seine natürlichsprachige Wissens- und Verhaltensdatei. Du kannst sie direkt bearbeiten (Inline-Markdown-Editor) oder den Agenten im Chat bitten, etwas zu ergänzen: „Änderung besprechen” öffnet dafür einen neuen Chat mit dem Agenten, in dem er dich fragt, was sich an ihm ändern soll. Beide Wege schreiben in dieselbe Datei. Speicherung passiert automatisch beim Verlassen des Editors.

Über „Änderungshistorie“ siehst du alle vorherigen Versionen mit Timestamp, einem Diff-Vergleich zwischen zwei Versionen deiner Wahl und einem Restore-Button. Die Änderungshistorie wird automatisch für 90 Tage geführt.

Unter dem Editor legst du die fest geladenen Skills fest. Ihr vollständiger Inhalt geht bei jedem Lauf zusammen mit der AGENTS.md an die KI, auch bei Läufen per Zeitplan oder Webhook. Ohne diese Einstellung liest der Agent einen Skill nur, wenn er selbst meint, dass er passt. Lade hier den Ablauf fest, den der Agent jedes Mal gleich ausführen soll, höchstens fünf Skills. Jeder fest geladene Skill macht jeden Lauf etwas teurer, nimm also nur, was der Agent wirklich immer braucht. Zur Auswahl stehen die Skills deines Workspace, die du selbst siehst, also deine eigenen und die mit dir geteilten. Mitgelieferte Skills wie PDF oder Excel liest der Agent ohnehin, wenn er sie braucht. Integrationen wie Microsoft 365 oder Lexware Office lädst du nicht fest, sondern gibst sie im Tab Werkzeuge & Zugänge frei. Wird ein fest geladener Skill später gelöscht oder ist er für den Agenten nicht erreichbar, steht er mit einem Hinweis in der Liste, und der Agent meldet das im Lauf.

Tipp: Die AGENTS.md ist natürliche Sprache, keine Programmierung, kein Pseudocode. Beschreibe Logik in Prosa: „Wenn eine neue Mail von einem bekannten Kunden kommt, fasse sie zusammen und schlage eine Antwort vor.“

Tab: Datei-Anhänge

Referenz-Dateien, die der Agent bei jedem Run „im Kopf hat” (max. 25 Dateien). Praktisch für Tone-of-Voice-Dokumente, Styleguides, Vorlagen, Preislisten. Mehr Details im Abschnitt Dateien & Wissen pro Agent.

Tab: Werkzeuge & Zugänge

Hier legst du fest, womit der Agent arbeitet. Der Abschnitt Integrationen ist eine Liste aus Zeilen. Jede Zeile nennt links die Integration und wessen Konto, etwa „Microsoft 365 von Stephan Häuslschmid“, „PostgreSQL, Firmenkonto“ oder „Microsoft 365, Konto der chattenden Person“, darunter die Adresse des Kontos, rechts die Stufe Niemals, Im Chat oder Im Chat und autonom. Als letzte Zeile steht Alle übrigen Integrationen mit Im Chat oder Niemals: Sie gilt für jede Integration, die keine eigene Zeile hat. Solange keine andere Zeile darüber steht, heißt sie Alle Integrationen. Mit „Im Chat“ arbeitet der Agent dort mit dem Konto der Person, die gerade mit ihm chattet, wie in einem normalen Chat; so startet jeder neue Agent. Mit Integration hinzufügen kommt eine Zeile dazu, mit dem Kreuz am Ende der Zeile nimmst du sie wieder heraus. Im Dialog stehen nur Integrationen, bei denen du noch etwas hinzufügen kannst; die anderen sind ausgegraut und sagen, warum, etwa „Noch kein Konto verbunden“, solange bei einer Integration noch niemand ein Konto verbunden hat. Der Dialog bietet nur an, was etwas ändert: Gilt „Im Chat“ für eine Integration schon über die letzte Zeile, gibt es für „Konto der chattenden Person“ nur „Niemals“. Der Abschnitt Wissensbasen funktioniert genauso: Zeilen wie „Vertriebshandbuch, Stufe „Lesen““ oder „Vertriebshandbuch, Rechte der chattenden Person“, hinzugefügt mit Wissensbasis hinzufügen, und als letzte Zeile Alle übrigen Wissensbasen, ohne andere Zeile Alle Wissensbasen. Was die Stufen im Chat und bei Zeitplan oder Webhook bedeuten, steht unter Zugänge: Mit welchen Konten ein Agent arbeitet.

Weiter unten legst du unter Websuche fest, wann der Agent im Internet suchen darf: Niemals, Im Chat oder Im Chat und autonom. Mit „Im Chat” sucht er, solange jemand mit ihm schreibt, aber nicht in Läufen per Zeitplan, Webhook oder „Ausführung jetzt starten”. Im Chat sucht er außerdem nur für Personen, die selbst im Internet suchen dürfen. Hat ein Administrator die Websuche für den Besitzer des Agenten abgeschaltet, steht die Auswahl fest auf „Niemals”.

Unter Projekte ordnest du den Agenten Projekten zu. Es ist dieselbe Zuordnung wie in der Zugriffsliste des Projekts. Hinzufügen und Rolle oder Modus ändern kannst du, wenn du den Agenten bearbeiten darfst und das Projekt verwaltest; zum Herausnehmen genügt eines von beiden. Pro Projekt wählst du die Rolle Nur lesen oder Bearbeiten und, wie bei der Websuche, Im Chat oder Im Chat und autonom. Mit „Im Chat” arbeitet der Agent im Projekt mit den Projektrechten der Person, die gerade mit ihm schreibt, höchstens mit seiner Rolle, und in automatischen Läufen gar nicht. Mit „Im Chat und autonom” hat er seine feste Rolle, für alle, die ihn nutzen dürfen, auch für Personen ohne eigenen Zugriff auf das Projekt, und auch per Zeitplan, Webhook oder „Ausführung jetzt starten”. Vor dem Umstellen zeigt dir ein Dialog, wer damit an die Inhalte des Projekts kommt. Neue Zuordnungen starten mit „Nur lesen” und „Im Chat”.

Im Projekt kann der Agent, was die KI in einem Projekt-Chat kann: Kontext und Dateien lesen und die Projektdateien durchsuchen, mit „Bearbeiten” auch den Kontext fortschreiben und Dateien ablegen oder entfernen. Ist er genau einem Projekt zugeordnet, arbeitet er dort von selbst. Bei mehreren nimmt er das Projekt, das du im Chat oder in der Aufgabe des Zeitplans nennst, etwa „Gleiche das Projekt BeetleSee mit dem Projektplan ab”. So gleicht ein Agent mit „Bearbeiten” und „Im Chat und autonom” jeden Morgen per Zeitplan den Projekt-Kontext mit einer App ab. Seine Chats bleiben beim Agenten und erscheinen nicht im Projekt. Mehr unter Agenten im Projekt.

Diesen Tab bedient jeder, der den Agenten bearbeiten darf, also auch Empfänger mit der Rolle „Agent bearbeiten”. Ein Konto freigeben kannst du dabei nur, wenn es dir selbst gehört oder, auch als Firmenkonto, mit dir mit „Nutzen und weitergeben“ geteilt ist: Ein Konto, das dir nur zum Nutzen geteilt ist, lässt sich nicht in einen Agenten hineinlegen. Eine Wissensbasis mit einer Stufe gibst du nur frei, wenn du sie verwaltest. Wem ein Konto gehört, steht in seiner Zeile.

Tab: Trigger

Zeitplan und/oder Webhook konfigurieren. Beim letzten Lauf steht, wie er ausgegangen ist, und bei einem Fehlschlag der Grund samt Fehler-ID. Details im Abschnitt Trigger weiter unten.

Oben im Tab steht, wer die so ausgelösten Läufe bezahlt: Sie gehen auf das Guthaben des Workspaces, nicht auf dein persönliches Kontingent. Ist das Guthaben leer, wird daraus eine Warnung, und Administratoren finden dort direkt den Weg zum Nachkaufen. Mehr dazu unter Was zählt als Verbrauch des Agenten?.

Diesen Tab sehen nur der Besitzer, alle mit der Rolle „Agent administrieren” und Workspace-Administratoren. Grund: Ein Auslöser lässt den Agenten unbeaufsichtigt mit allem arbeiten, was im Tab Werkzeuge & Zugänge auf „Im Chat und autonom“ steht, das ist eine Entscheidung über fremde Zugänge und nicht bloß eine inhaltliche Änderung.

Tab: KI-Modell

• Basis-Modell: das KI-Modell, das der Agent standardmäßig nutzt
• Erlaubte Modelle: optionale Whitelist, die nur Workspace-Administratoren festlegen (z. B. nur sparsame Modelle für häufig laufende Zeitpläne)
• Monatliche Kostenbegrenzung: Sicherheitsnetz, das verhindert, dass ein Agent mehr Kontingent verbraucht als gewollt. Voreingestellt sind €10/Monat; den Wert kannst du pro Agent jederzeit erhöhen oder absenken
• Frühwarnung bei Auslastung: Mail an Owner/Admin bei z. B. 80 % Verbrauch

Details: Kostenbegrenzung pro Agent.

Teilen: wer darf was?

Im Tab Allgemein legst du fest, wer den Agenten sieht und was er damit tun darf. Die Freigabe ist eine Liste mit einer Zeile je Person oder Gruppe, rechts daneben ein Auswahlfeld für die Rolle. Steht niemand in der Liste, hast nur du Zugriff.

Über „Gruppe oder Person hinzufügen …“ öffnest du die Auswahl. Sie zeigt dir sofort alle vorhandenen Gruppen und Personen, nach Art gruppiert; du musst also nichts eintippen, sondern nur auswählen. Tippen filtert die Liste, wenn du gezielt nach einem Namen suchst. Einträge, die schon Zugriff haben, sind ausgegraut und mit „Bereits vergeben” markiert. Bei sehr vielen Einträgen zeigt die Liste je Bereich nur die ersten an und weist dich darauf hin, die Suche einzugrenzen.

Sollen alle im Workspace Zugriff bekommen, wähle in der Liste den Eintrag „Alle Mitglieder”. Das ist die Systemgruppe, die jedes Mitglied deines Workspace umfasst, du musst also nicht jede Person einzeln eintragen.

Du kannst die Freigabe auch im Chat aussprechen, während der Assistent den Agenten baut oder ändert, etwa „gib ihn für alle frei” oder „Max (max@firma.de) darf ihn administrieren”. Personen nennst du mit ihrer E-Mail-Adresse, Gruppen mit ihrem Namen; findet der Assistent jemanden nicht in deinem Workspace, fragt er nach, statt zu raten. Wer so dazukommt, darf den Agenten verwenden, außer du nennst eine andere Rolle. Alle anderen Einträge der Liste bleiben dabei, wie sie sind; entfernt wird nur, wen du ausdrücklich nennst. Im Chat teilen kann nur, wer den Agenten auch hier freigeben darf.

Jede Zeile bekommt genau eine von drei Rollen:

Rolle	Was damit möglich ist
Agent verwenden	Darf den Agenten im Chat aufrufen und ausführen, aber nichts an ihm ändern.
Agent bearbeiten	Darf zusätzlich Anweisungen, Datei-Anhänge sowie Werkzeuge und Zugänge des Agenten ändern.
Agent administrieren	Darf zusätzlich Freigaben ändern, den Besitzer wechseln, Auslöser einrichten, den Agenten pausieren oder fortsetzen und ihn löschen.

Bestehende Freigaben funktionieren unverändert weiter, du musst nichts nachziehen. Zwei Dinge ändern sich:

• Löschen ist kein Bearbeiten mehr. Wer einen geteilten Agenten bisher bearbeiten durfte, darf ihn weiterhin bearbeiten, ihn aber nicht mehr löschen. Löschen gehört jetzt zu Agent administrieren.
• Workspace-Administratoren bearbeiten nicht mehr automatisch mit. An fremden Agenten bekommen sie keine Bearbeitungsrechte mehr von allein. Wollen sie etwas ändern, tragen sie sich selbst als Bearbeiter in die Liste ein, und dieser Eintrag ist für alle in der Liste sichtbar. Sind dem Agenten Konten oder Wissensbasen mit einer Stufe freigegeben, die sie nicht für weitere Personen bestätigen dürfen, etwa das Postfach einer Kollegin, lehnt 9brains den Eintrag ab, bis diese Zugänge auf die chattende Person umgestellt sind.

Die Administration behalten Workspace-Administratoren dagegen vollständig, auch bei Agenten, die ihnen nicht gehören: Freigabe ändern, Besitzer wechseln, automatische Auslöser einrichten, den Agenten pausieren oder fortsetzen und ihn löschen.

Zu sehen bekommen sie deswegen aber nicht mehr: In der Agenten-Liste und im Chat steht nur, was ihnen gehört oder freigegeben wurde. Ein persönlicher Agent einer Kollegin taucht dort nicht auf, auch nicht, wenn die KI im Gespräch nach deinen Agenten gefragt wird.

Sind dem Agenten Konten oder Wissensbasen mit einer Stufe freigegeben, die nicht von der chattenden Person kommen, oder nutzt er eine Integration ohne Konto „Im Chat und autonom“, fragt dich beim Teilen ein Dialog, bevor neue Personen daran kommen, ebenso wenn du eine Rolle erhöhst. Er zeigt diese Zugänge und bietet zwei Wege: Für alle auf die chattende Person umstellen, dann arbeitet im Chat jeder mit seinen eigenen Konten und Rechten, und Zeitplan und Webhook verlieren diese Zugänge; oder Mit diesen Zugängen teilen, dann arbeiten alle, die den Agenten nutzen, mit ihnen. Eine Wissensbasis mit einer Stufe kannst du so nur weitergeben, wenn du sie verwaltest; Firmenwissen als Besitzer des Agenten auch dann, wenn die Person, die es freigegeben hat, es verwaltet. Eine persönliche Wissensbasis gibt nur weiter, wer sie verwaltet. Sonst stellst du sie im Dialog auf die chattende Person um. Im Chat kann der Assistent einen solchen Agenten nicht teilen, das geht nur hier.

Ist der Agent einem Projekt mit „Im Chat und autonom” zugeordnet, kommt jeder, dem du ihn freigibst, über ihn an die Inhalte dieses Projekts, siehe Agenten im Projekt.

Über der Zugriffsliste steht der Besitzer des Agenten, mit Namen und E-Mail-Adresse. Den siehst du immer, auch wenn du den Agenten nur nutzen darfst, so weisst du sofort, wen du ansprechen musst. Ein Agent behält seinen Besitzer dauerhaft, auch wenn du ihn für den gesamten Workspace freigibst.

Besitzer wechseln: Der Besitzer, alle mit der Rolle „Agent administrieren” und Workspace-Administratoren können den Agenten über die Schaltfläche „Besitzer wechseln” an eine andere Person übergeben. Der Dialog listet die Personen deines Workspace direkt auf: Person auswählen, fertig, sie hat ab sofort alle Rechte des Besitzers. Tippen musst du nur, wenn du die Liste eingrenzen willst.

Was dabei aus den freigegebenen Zugängen wird, zeigt der Dialog vorher: Konten, die die neue Person selbst weitergeben darf, bleiben; deine eigenen Konten warten auf deine Bestätigung, außer du bestätigst sie gleich im Dialog; Wissensbasen des Unternehmens mit einer Stufe gelten mit der Stufe der neuen Person.

Wer den Agenten abgibt, hat danach nur noch Zugriff, wenn er in der Zugriffsliste steht, mit der Rolle, die dort eingetragen ist. Das gilt auch, wenn du den Agenten selbst erstellt hast. Soll der bisherige Besitzer weiter daran arbeiten, trägt ihn der neue Besitzer zum Beispiel mit „Agent bearbeiten” ein. Typische Fälle: Du wechselst die Rolle und gibst deinen Agenten ab, oder ein Administrator ordnet einen viel genutzten Agenten einer neuen zuständigen Person zu.

Agenten löschen

Ganz unten im Tab Allgemein liegt die Gefahrenzone, dort löschst du einen Agenten endgültig. Der Bereich erscheint nur für den Besitzer, für Personen mit der Rolle „Agent administrieren” und für Workspace-Administratoren. Wer den Agenten bearbeiten darf, sieht ihn nicht.

Einen geteilten Agenten ausblenden

Wenn dir jemand einen Agenten freigibt, den du nicht brauchst, kannst du ihn für dich ausblenden. Der Befehl sitzt auf der Übersicht unter „Agenten”: Öffne das Menü oben rechts auf der Kachel des Agenten und wähle „Für mich ausblenden”. Für deine eigenen Agenten gibt es den Befehl nicht, ausblenden kannst du nur, was dir jemand anderes freigegeben hat.

Was danach gilt:

• Der Agent verschwindet aus deinen Listen und wird der KI im Chat nicht mehr angeboten
• Für den Besitzer und alle anderen ändert sich nichts, der Besitzer bekommt darüber auch keine Nachricht
• Der Agent bleibt ausgeblendet, auch wenn er dir später erneut freigegeben wird
• Unten auf derselben Übersicht erscheint der Abschnitt „Ausgeblendet”, dort holst du ihn jederzeit wieder zurück

Ausblenden räumt also nur deine eigene Ansicht auf, es ist keine Änderung an der Freigabe. Wenn du gar keinen Zugriff mehr haben möchtest, sprich den Besitzer an.

Threads: mehrere Konversationen pro Agent

Mit einem Agenten führst du beliebig viele parallele Threads, wie in Teams oder Slack mit einem Kollegen. Jeder Thread hat einen automatisch generierten Titel und eine eigene Historie. Der Agent kennt den Kontext pro Thread, aber seine Wissensdatei (AGENTS.md) und Identität gelten thread-übergreifend.

• Geteilte Agenten: Threads sind pro Nutzer privat, wenn du und ein Kollege denselben Agenten nutzen, seht ihr jeweils nur eure eigenen Threads.
• Autonome Runs (Zeitplan, Webhook) sind ausgenommen, die sehen alle Nutzer mit Zugriff, weil sie kein menschliches Gegenüber haben. Wer Zugriff auf den Agenten hat, kann den Verlauf eines solchen Laufs wie jeden anderen Chat teilen (per Link oder gezielt mit Personen), siehe Chat teilen.

Trigger: wann läuft der Agent?

Ein Agent läuft auf vier mögliche Auslöser:

Chat-Trigger

Du schreibst dem Agenten, der klassische Fall. Der Agent bekommt zusätzlich deinen persönlichen Kontext (Name, Sprache, Zeitzone, Du-/Sie-Form).

Welche Konten er dabei benutzt, steht in seinen Zeilen: Mit „Im Chat“ für das Konto der chattenden Person, auch über Alle übrigen Integrationen, arbeitet er mit deinen Konten, also zum Beispiel in deinem Postfach. Ist ihm dort zusätzlich ein Konto freigegeben, nimmt er zuerst deines und das freigegebene, wenn du es meinst. Ist ihm nur ein Konto freigegeben, arbeitet er nur mit diesem, auch wenn du ihn fragst. Details unter Zugänge: Mit welchen Konten ein Agent arbeitet.

Zeitplan

Der Agent läuft regelmäßig, z. B. stündlich, jeden Montag um 09:00 oder am 1. jedes Monats. Pro Agent ist ein Zeitplan möglich, in IANA-Zeitzonen (z. B. Europe/Berlin); Sommerzeit-Umstellungen werden korrekt behandelt.

Optional kann ein Guard-Script vorgeschaltet werden, ein kleiner Vorfilter, der ohne KI-Aufruf prüft, ob überhaupt Arbeit anliegt. Beispiele: „Sind seit dem letzten Lauf neue Mails reingekommen?“, „Hat sich die Webseite verändert?”, „Liegen offene Tickets im CRM?“

Wenn der Guard nichts findet, läuft kein KI-Run, keine Kosten, keine leere Mail-Zusammenfassung. In der Run-Historie steht der Run dann als „Nichts zu tun“. Wenn er etwas findet, übergibt er das Ergebnis direkt an den Agenten und der startet mit dem passenden Kontext.

Läuft eine Aufgabe jedes Mal nach festen Regeln ab, etwa Belege nach einem festen Muster ablegen, kann das Guard-Script sie auch ganz allein erledigen. Dann startet ebenfalls kein KI-Run, und in der Run-Historie steht „Erledigt“ mit der kurzen Meldung des Scripts, zum Beispiel „12 Belege gebucht, 2 zur Prüfung abgelegt“. Einen Chatverlauf gibt es bei solchen Runs nicht, weil der Agent gar nicht geweckt wurde.

Arbeitet der Agent mit Daten aus einem anderen System, etwa bei einem wöchentlichen Bericht, holt das Guard-Script diese Daten gleich mit ab. Dafür baut der Agent im Chat mit dir ein festes Abruf-Skript und probiert es mit echten Daten aus, bevor der Zeitplan startet. So werden die Daten jedes Mal auf dieselbe Weise geholt, und du hast das Ergebnis einmal gesehen, bevor der erste Bericht rausgeht. Dasselbe gilt für alles, was danach bei jedem Lauf gleich abläuft, etwa doppelte Einträge aussortieren, nach Zeitraum filtern, zählen oder eine Liste nach festem Muster zusammenstellen: Auch das erledigt ein Skript, das der Agent aufruft. Die KI selbst übernimmt nur, was Urteilsvermögen braucht, zum Beispiel einen Begleittext formulieren. Ältere Agenten, die solche Schritte noch bei jedem Lauf selbst erledigen, schlagen dir die Umstellung vor, sobald du sie änderst oder ein falsches Ergebnis meldest. Sie sagen dir dabei, welche Schritte betroffen sind und warum der Agent danach stabiler läuft, und probieren das neue Skript mit dir an echten Daten aus.

Das Guard-Script arbeitet mit denselben Zugängen wie der Agent selbst. Hat dein Agent mehrere Konten desselben Anbieters, zum Beispiel zwei Microsoft-365-Postfächer, muss im Script stehen, welches gemeint ist, sonst bricht der Aufruf ab.

Auch einige eingebaute Werkzeuge von 9brains stehen dem Guard-Script zur Verfügung, mit denselben Rechten wie der Agent: Datenquellen durchsuchen, die Dateien einer Datenquelle auflisten, Ordner auf einem angebundenen Dateiserver durchgehen, die 9brains-Hilfe durchsuchen und Webseiten abrufen. So kann ein Guard zum Beispiel prüfen, ob im Belegeingang auf dem Dateiserver neue Dateien liegen. Darf die KI bei einer Datenquelle Dateien ändern, kann auch das Script dort Ordner anlegen, Dateien verschieben und Dateien löschen, und zwar ohne vorher nachzufragen, wie es die KI im Chat tut. Dateien öffnen oder ablegen kann es auf diesem Weg nicht, das übernimmt der Agent im Run.

In einer Wissensbasis dagegen kann das Script Dateien selbst ablegen, durch eine neue Fassung ersetzen und löschen, ohne dass eine KI etwas umformuliert oder einsortiert. So spiegelt ein Agent zum Beispiel einen Ordner aus OneDrive regelmäßig in eine Wissensbasis, siehe Beispiel 4. Dafür braucht der Agent dasselbe Recht wie du beim direkten Bearbeiten im Tab „Dateien“: Freigabe-Recht auf einer Wissensbasis deines Unternehmens. Dasselbe können auch die Skripte, die der Agent im Run oder im Chat aufruft.

So sparst du bei stündlichen oder häufigeren Triggern messbar Kontingent und verhinderst, dass der Agent über unveränderte Daten Bericht erstattet.

Webhook-Trigger

Jeder Agent bekommt auf Wunsch eine eindeutige HTTPS-URL, die externe Systeme (CRM, Monitoring, eigene Anwendungen) aufrufen können, um einen Run anzustoßen. Die gültige URL steht im Tab Trigger und wird dort zum Kopieren angezeigt. Sie hat die Form https://chat.9brains.de/api/v1/agents/{agent-id}/webhook, setze sie aber nie von Hand zusammen, sondern kopiere sie aus der Oberfläche.

Konfigurierbar:

• Authentifizierung: Bearer-Token (Standard), HMAC-Signatur mit Timestamp-Schutz, oder offen (nur für Test-Setups)
• Antwortmodus: Fire-and-forget (sofort HTTP 202, Run läuft im Hintergrund) oder Synchron mit Timeout (das aufrufende System wartet auf das Ergebnis, Standard 30 Sekunden, maximal 120; scheitert der Run, bekommt es statt eines Ergebnisses einen Fehlercode im Feld errorCode, siehe Fehlercodes im synchronen Modus)
• Rate-Limit: Standard 60 Anfragen/Minute, anpassbar
• Guard-Script: wie beim Zeitplan, optional

Token und Secrets werden einmalig im Klartext angezeigt und können jederzeit rotiert werden.

Fehlercodes im synchronen Modus

Geht ein Run nicht durch, steht in der Antwort in errorCode einer dieser Werte:

errorCode	Bedeutung
credit_exhausted	Das Guthaben des Workspaces ist aufgebraucht.
trial_daily_limit	Das Tageslimit der Testphase ist erreicht.
agent_budget_exhausted	Die monatliche Kostenbegrenzung des Agenten ist erreicht.
model_not_allowed	Das KI-Modell des Agenten ist für ihn nicht freigegeben.
model_unavailable	Das KI-Modell war nicht erreichbar.
context_too_long	Auftrag und Daten waren zu umfangreich für das KI-Modell.
timeout	Der Run hat zu lange gedauert.
sandbox_unavailable	Die Arbeitsumgebung war wegen einer Störung bei 9brains nicht verfügbar.
script_failed	Das Guard-Script hat einen Fehler gemeldet.
agent_reported_failure	Der Agent hat den Run selbst abgebrochen.
no_accounts	Der Lauf durfte ein Konto nicht nutzen, das er gebraucht hätte.
owner_missing	Der Agent hat keinen Besitzer mehr.
run_already_active	Ein anderer Run dieses Agenten lief noch (status ist dann skipped).
not_started	Der Run konnte wegen einer Störung bei 9brains nicht starten.
unknown	Ein unerwarteter Fehler.

Was genau passiert ist, steht beim Run in der Run-Historie, samt Fehler-ID.

Was der Agent von der Anfrage mitbekommt

Rufe die URL per POST auf und schicke alles, was der Agent wissen soll, im Body mit. Meist ist das JSON, es geht aber genauso Text, XML oder CSV. Der Inhalt landet unverändert im Kontext des Agenten, bis 1 MB vollständig, größere Inhalte gekürzt und zusätzlich als Datei in seinem Posteingang. Bilder, PDFs und andere Binärdateien kommen nie in den Kontext, sondern immer als Datei. Mehrere Dateien in einem Aufruf schickst du als multipart/form-data, jede Datei als eigenen Teil mit filename, höchstens 100 Teile; der Agent bekommt sie einzeln unter ihrem Namen, weitere Textfelder im Kontext. Die Antwort 202 nennt unter files die angenommenen Dateien, dieselbe Liste steht später über dem Run. Übergebene Dateien bleiben 14 Tage im Posteingang und werden danach gelöscht. Läuft gerade noch ein Run dieses Agenten, antwortet die URL mit 409, schicke zusammengehörige Dateien also in einem Aufruf. Bei 409 und 503 startet kein Run, wiederhole den Aufruf dann.

Der Body ist damit der Weg, dem Agenten Parameter mitzugeben. Beschreibe in der AGENTS.md, welche Felder du schickst und was er damit tun soll, dann kann er sie zuverlässig auswerten.

Zusätzlich sieht der Agent die verwendete HTTP-Methode und einige Kopfzeilen der Anfrage (Content-Type, User-Agent, X-Source). Ein Guard-Script bekommt darüber hinaus die vollständige Anfrage mit allen Kopfzeilen außer Authorization und Cookie.

Was nicht ankommt: An die URL angehängte Parameter wie ?kunde=Meier werden verworfen, der Agent sieht sie nicht. Ein Aufruf per GET liefert ihm deshalb überhaupt keinen Inhalt. Verwende POST mit Body.

Inhalte aus Webhooks behandelt der Agent grundsätzlich als Information und nicht als Anweisung, siehe den Abschnitt Sicherheit & Datensouveränität weiter unten.

Manueller Trigger

In der Agenten-Homebase gibt es den Button „Ausführung jetzt starten”, startet den Agenten so, als wäre er per Zeitplan oder Webhook ausgelöst worden. Inkl. Guard-Script. Praktisch für Tests.

Achtung: Manuelle Test-Runs haben dieselben Seiteneffekte wie echte Runs, wenn der Agent normalerweise Mails versendet, tut er das auch beim Test.

Was ein Agent nur im Chat tut

Läuft ein Agent autonom, also per Zeitplan, Webhook oder „Ausführung jetzt starten”, baut er nichts Neues: keinen Skill und keinen anderen Agenten. Das ist deine Entscheidung und geschieht nur, wenn du im Chat darum bittest. Sich selbst darf ein Agent auch im autonomen Lauf anpassen, etwa seinen eigenen Zeitplan verschieben oder Gelerntes in seiner AGENTS.md festhalten. Andere Agenten ändert er dabei nicht, und an sich selbst lässt er Freigabe, Kostenbegrenzung, Zugänge und Webhook unangetastet.

Zugänge: Mit welchen Konten ein Agent arbeitet

Im Tab Werkzeuge & Zugänge steht je Freigabe eine Zeile und als letzte Alle übrigen Integrationen bzw. Alle übrigen Wissensbasen (ohne andere Zeile Alle Integrationen bzw. Alle Wissensbasen). Jede Zeile sagt mit ihrer Stufe, womit der Agent arbeitet, wenn jemand mit ihm chattet, und ob er es auch bei Läufen per Zeitplan, Webhook oder „Ausführung jetzt starten“ nutzt:

Zeile	Im Chat	Läufe per Zeitplan oder Webhook
Alle übrigen Integrationen bzw. Alle übrigen Wissensbasen auf Im Chat	jede Integration und Wissensbasis ohne eigene Zeile, mit dem Konto und den Rechten der Person, die gerade mit ihm chattet	nichts
Konto der chattenden Person bzw. Rechte der chattenden Person auf Im Chat	das Konto und die Rechte der Person, die gerade mit ihm chattet; hat sie keines, nur ein dort freigegebenes Konto	nichts
ein freigegebenes Konto („Microsoft 365 von Anna Müller“) oder eine Stufe („Handbuch, Stufe „Lesen““) auf Im Chat	dieses Konto bzw. diese Stufe, egal wer chattet	nichts
dieselbe Zeile auf Im Chat und autonom	dieses Konto bzw. diese Stufe, egal wer chattet	dieses Konto bzw. diese Stufe
eine Zeile auf Niemals	nichts von dem, was in der Zeile steht	nichts

Bei einem neuen Agenten steht die letzte Zeile auf „Im Chat“: Im Chat kann er alles, was ein normaler Chat kann, autonom nichts. Ein Agent, der ohne dich arbeiten soll, braucht deshalb für alles, was er dabei nutzt, eine Zeile auf „Im Chat und autonom“; steht nichts auf dieser Stufe, warnt der Tab Trigger davor. Stellst du die letzte Zeile auf „Niemals“, nutzt der Agent nur, was eine eigene Zeile hat. Die Websuche und Projekte haben eigene Zeilen nach demselben Muster.

Die Zeilen einer Integration addieren sich. Stehen „Microsoft 365, Konto der chattenden Person“ auf „Im Chat“ und „Microsoft 365 von Stephan Häuslschmid“ auf „Im Chat und autonom“, hat der Agent im Chat beide: zuerst das eigene Postfach der Person, die gerade chattet, das von Stephan, wenn es gemeint ist. In Läufen per Zeitplan oder Webhook hat er nur das von Stephan. „Niemals“ gilt nur für das, was in der Zeile steht: „Microsoft 365 von Stephan Häuslschmid“ auf „Niemals“ nimmt dem Agenten nur Stephans Postfach, alle anderen arbeiten weiter mit ihrem eigenen. Die letzte Zeile gilt nur für Integrationen, die gar keine eigene Zeile haben.

Ist dem Agenten ein Konto freigegeben, kann er es nutzen, egal wer mit ihm chattet, also zum Beispiel in diesem Postfach arbeiten, auch wenn die Person selbst keinen Zugriff darauf hat. Steht daneben „Konto der chattenden Person“ auf „Im Chat“, nimmt er zuerst deren eigenes Konto. Das gilt ebenso für eine Wissensbasis mit einer Stufe: Wer mit dem Agenten chattet, hat dort genau diese Stufe. Folgt jemand dabei einem Quellen-Link aus der Antwort zu einer Wissensbasis, die er selbst nicht lesen darf, öffnet sich die Quelle für ihn nicht (Fehler 403).

Eine Wissensbasis mit einer Stufe gibt dem Agenten nie mehr, als die Person, die sie freigegeben hat, selbst noch darf, außer sie verwaltet die Wissensbasis. Ein freigegebenes Konto wirkt nur, solange die Person, die es gegeben hat, es weitergeben darf. Verliert sie diese Rechte, verliert sie der Agent beim nächsten Schritt.

Neue und neu verbundene Konten kommen nicht von selbst dazu

Ein Konto, eine Integration oder eine Wissensbasis, die nach dem Einrichten eines Agenten dazukommt, nutzt er bei Zeitplan und Webhook erst, wenn jemand sie ihm im Tab Werkzeuge & Zugänge auf „Im Chat und autonom“ freigibt. Das gilt auch, wenn du ein Konto löschst und neu verbindest: Für 9brains ist das ein neues Konto. Der Lösch-Dialog nennt dir deshalb die Agenten, die das Konto nutzen; gib ihnen das neue Konto danach in ihrem Tab. Bestehende Agenten haben bei der Umstellung auf diese Zeilen behalten, womit sie arbeiteten: Wer nie geteilt war, bekam seine Konten und Wissensbasen als „Im Chat und autonom“.

Ein einzelnes Konto kannst du für den Agenten auch auf Niemals stellen, etwa das zweite Postfach desselben Anbieters. Er nutzt es dann für niemanden, auch nicht für die Person, der es gehört.

Ein Konto freigeben

Freigeben kannst du nur Konten, die dir selbst gehören, und Konten, auch Firmenkonten, die mit dir mit „Nutzen und weitergeben“ geteilt sind. Ein Konto, das dir nur zum Nutzen geteilt ist, oder ein fremdes lässt sich nicht in einen Agenten hineinlegen, auch nicht von einer Administratorin. Stuft die Besitzerin die Rolle auf „Nutzen“ zurück oder beendet sie das Teilen, verliert der Agent das Konto sofort. Es gibt genau zwei Wege, und beide fragen dich vorher:

• Agent → Werkzeuge & Zugänge: Du wählst Integration hinzufügen, dann die Integration, das Konto und die Stufe.
• Einstellungen → Integrationen: Du wählst bei einem Konto unter „Agenten, die dieses Konto nutzen” mit „Agent hinzufügen” einen Agenten aus.

In beiden Fällen erscheint derselbe Dialog. Er nennt namentlich, wer diesen Agenten nutzen darf (Personen und Gruppen, nicht bloß eine Anzahl) und sagt, ob der Agent das Konto nur im Chat oder auch bei automatischen Läufen nutzen kann. Erst wenn du zustimmst, bekommt der Agent das Konto. Hatte die Integration bis dahin keine eigene Zeile und steht die letzte Zeile auf „Im Chat“, kommt die Zeile „Konto der chattenden Person“ auf „Im Chat“ gleich mit: Wer mit dem Agenten chattet, arbeitet dort weiter mit dem eigenen Konto. Du kannst diese Zeile danach ändern oder entfernen.

Deine Zustimmung wird gespeichert: wer zugestimmt hat, wann, für welchen Agenten, für welches Konto, mit welcher Stufe, und wer den Agenten zu diesem Zeitpunkt nutzen durfte. Bei einer Prüfung ist das die Antwort auf die Frage, warum ein Agent an dein Postfach durfte.

Eine Zeile auf „Niemals“ zu stellen oder zu entfernen braucht keine Zustimmung, dabei wechselt ja nichts den Besitzer. Wer den Agenten administrieren darf, kann außerdem ein fremdes Konto herausnehmen, aber nie eines hinzufügen. Zurückholen kann es danach nur die Person, der das Konto gehört, oder wer es mit „Nutzen und weitergeben“ geteilt bekommen hat; deshalb warnt dich ein Hinweis, bevor du ein fremdes Konto entfernst oder auf „Niemals“ stellst.

Übergibst du ein Konto, das einem Agenten freigegeben ist, bleibt es dort und gehört dann der Person, an die du es übergeben hast. Ist es ihr eigener Agent, arbeitet er weiter damit. Auf allen anderen Agenten ruht das Konto, bis sie es dort bestätigt; das geht an ihrem Konto unter Einstellungen → Integrationen, dabei sieht sie, wer den Agenten nutzt.

Aus dem Chat heraus geht das nicht. Bittest du den Assistenten, einem Agenten ein Konto oder eine Wissensbasis mit einer Stufe freizugeben, lehnt er ab und verweist auf den Tab Werkzeuge & Zugänge. Eine Zustimmung muss von einem Menschen kommen, der den Empfängerkreis gesehen hat. Die Zeilen „Alle übrigen …“ umstellen, die Zeile „Konto der chattenden Person“ einer Integration setzen oder entfernen und ein einzelnes Konto auf „Niemals“ stellen oder diese Zeile wieder entfernen kann er dagegen, wenn du ihn ausdrücklich darum bittest. Im Chat mit einem Agenten werden Zugänge nie erweitert, weder seine eigenen noch die eines anderen Agenten: Er kann dort nur etwas auf „Niemals“ stellen, sonst nichts, auch nicht auf deine Bitte. Er stellt nichts auf „Im Chat“, entfernt keine Zeile und hebt kein „Niemals“ auf, denn das kann dein eigenes Konto dort einsetzen, wo der Agent bisher nur ein freigegebenes nutzte. Stellt er dort das letzte freigegebene Konto einer Integration auf „Niemals“, setzt er aus demselben Grund auch die Zeile „Konto der chattenden Person“ dieser Integration auf „Niemals“. In seinen Läufen ändert er an Zugängen gar nichts. Ebenso richtet er keinen Webhook ein und ändert keinen, auch nicht seinen eigenen, und an einem anderen Agenten ändert er weder die AGENTS.md noch die fest geladenen Skills oder den Zeitplan; einen Webhook oder Zeitplan entfernen kann er. Er sagt dir dann, dass du das in der Konfiguration des Agenten tust, in den Tabs Werkzeuge & Zugänge, Trigger oder Anweisungen, oder wen du darum bitten kannst. Das alles erledigt der Assistent nur im normalen Chat ohne Agent und im Agent-Builder, wenn du ihn darum bittest, und nur selbst: Subagenten und Skripte, die er startet, können es nicht. So kann auch ein Text, den ein Agent oder ein Subagent liest, etwa eine Mail oder eine Webseite, keinem Agenten weitere Zugänge verschaffen. Ein Konto für 9brains selbst oder für die Anmeldung bei 9brains lässt sich aus demselben Grund nicht hinterlegen.

Mehrere Konten desselben Anbieters

Das ist ausdrücklich erlaubt, auch als mehrere freigegebene Konten an einer Integration. Jedes Konto ist eine eigene Zeile, unter seinem Titel steht seine Adresse, damit du zwei Google-Konten auseinanderhalten kannst. Kommen für eine Aufgabe mehrere Konten infrage, wählt der Agent nie stillschweigend eines aus, sondern benennt das verwendete.

Dasselbe Konto erscheint dabei genau einmal. Früher konnte eine Anmeldung doppelt in der Liste stehen, einmal als Integration und einmal als Verbindung, mit zwei Schaltern, von denen das Ausschalten des einen nichts bewirkte.

Was der Agent in SharePoint und auf dem Fileserver findet

Für Datenquellen mit Rechteprüfung gilt dieselbe Regel wie für die Konten: Ein Agent findet immer nur die Dateien, die ein bestimmter Mensch sehen darf. Im Chat ist das die Person, die ihn gerade bedient. Ist ihm ein Microsoft-Konto freigegeben, sind es die Rechte dieses Kontos, mit „Im Chat und autonom“ auch bei automatischen Läufen. Läuft er nach Zeitplan oder über einen Webhook ohne ein solches Konto, sind es die Rechte seines Besitzers.

Damit findet ein Agent auch nachts das, was er tagsüber findet, ohne dass jemand die Rechteprüfung an der Datenquelle abschalten muss.

Benachrichtigungen ohne eigenes Postfach

Soll ein Agent nur Bescheid geben, etwa einen Bericht an dich oder an Kollegen schicken, braucht er dafür kein Postfach. Er verschickt die Mail über eine Adresse von 9brains, eine Zeile am Ende nennt ihn beim Namen, und Antworten gehen an die Person, für die er läuft: im Chat an dich, bei automatischen Läufen an seinen Besitzer. Es gelten dieselben Empfänger wie im Chat: du selbst, Mitglieder deines Workspaces, Adressen auf eurer Firmen-Domain und der 9brains-Support, siehe E-Mails aus dem Chat verschicken. Ein einzelner Lauf verschickt höchstens 50 Mails. Für Mails an Kunden oder Partner gibst du ihm im Tab Werkzeuge & Zugänge ein Postfach. Nutzt er eines, verschickt er alle Mails darüber, dann an beliebige Empfänger.

Dateien & Wissen pro Agent

Jeder Agent bringt drei Sorten Inhalte mit, die über alle Runs hinweg erhalten bleiben:

• Wissensdatei AGENTS.md: Rolle, Anweisungen und alles, was der Agent über seine Aufgabe gelernt hat. Du und der Agent könnt sie editieren; jede Änderung wird versioniert (90 Tage Historie).
• Referenz-Dateien: Dokumente, die der Agent bei jedem Run „im Kopf hat” (Tone-of-Voice, Styleguides, Vorlagen, Preislisten). Max. 25 Dateien pro Agent, je bis zu 100 MB. Verwaltung im Tab Datei-Anhänge.
• Run-Ergebnisse: Artefakte, die der Agent während eines Runs erzeugt (Berichte, Exporte, Mail-Entwürfe). Pro Run getrennt abgelegt und in der Run-Historie verlinkt.

Run-Historie

Auf der Startseite des Agenten und im rechten Kontext-Panel siehst du die Runs des Agenten, die du sehen darfst, deine Chat-Runs, Runs per Zeitplan, Webhook-Runs und manuelle Test-Runs, in chronologischer Reihenfolge, im Panel mit Gruppierung nach Heute / Gestern / Letzte 7 Tage / Älter.

Pro Eintrag zeigt das Label, was den Run ausgelöst hat: „Du · 09:30”, „Zeitplan · 08:00”, „Webhook · 11:17”. In einen Run hineingeklickt siehst du den vollständigen Verlauf inkl. aller Tool-Aufrufe, das Ergebnis und die Kosten. Ist ein Run gescheitert, steht dort der Grund in Klartext und darunter die Meldung des beteiligten Systems; mit „Details kopieren” übernimmst du beides samt Fehler-ID in eine Supportanfrage. Auch Runs, die gar nicht erst anlaufen konnten, etwa weil das Guthaben aufgebraucht war, stehen in der Run-Historie.

Administratoren können für jeden einzelnen Tool-Aufruf bis zum auslösenden Run zurückspringen, die Antwort auf “Warum hat der Agent gestern um 03:00 diese Mail an den Kunden geschickt?” liegt damit immer einen Klick entfernt.

Du kannst auch einfach fragen. Der Agent selbst und jeder normale Chat lesen die Run-Historie bei Bedarf nach, etwa bei „Warum ist der Lauf heute früh fehlgeschlagen?“ oder „Was hat der Agent gestern verschickt?”. Dabei gelten dieselben Regeln wie hier im Panel: Chats anderer Personen mit dem Agenten bleiben verborgen.

Einen laufenden Run stoppen

Solange ein Run noch läuft, steht auf seiner Seite der Knopf „Run stoppen”. Er hält den Agenten auch dann wirklich an, wenn dieser im Hintergrund per Zeitplan oder Webhook gestartet wurde. Der Run wird als abgebrochen verbucht, und die bis dahin angefallenen Kosten stehen wie gewohnt im Verlauf. Den Knopf sieht, wer den Agenten bearbeiten darf.

Was der Agent bis zum Stopp bereits getan hat, bleibt getan: eine verschickte Mail kommt dadurch nicht zurück. Ein gestoppter Run gilt nicht als Fehlschlag und bringt den Agenten deshalb auch nicht näher an die automatische Pause nach mehreren Fehlern.

Wenn der Agent einen Run selbst abbricht

Bei Runs, die per Zeitplan, Webhook oder über „Jetzt ausführen” starten, schaut niemand zu. Kommt dem Agenten dabei etwas nicht richtig vor, etwa weil Daten fehlen, ein Skript einen Fehler meldet oder eine Prüfung aus seinen Anweisungen nicht aufgeht, bricht er den Run ab, statt mit einem zweifelhaften Ergebnis weiterzuarbeiten: Er verschickt, speichert oder ändert dann nichts, egal ob seine Aufgabe eine Mail, ein Eintrag in einem anderen System oder eine Datei ist. Der Run steht mit der Begründung des Agenten als fehlgeschlagen in der Run-Historie, und du als Besitzer bekommst eine Mail mit dieser Begründung. Stürzt ein Guard-Script ab oder braucht es länger als 15 Minuten, startet stattdessen der Agent und sieht die Fehlermeldung. Technische Fehler behebt er dabei selbst, etwa wenn ein angebundenes System ein Feld umbenannt hat. An dem, was gefiltert, gebucht oder verschickt wird, ändert er nichts, und was er am Script geändert hat, steht in seiner Antwort im Run. Kann er den Fehler so nicht beheben, bricht er den Run ab, und du bekommst die Mail. Bricht das Guard-Script den Run ausdrücklich selbst ab, startet der Agent nicht, und die Mail kommt sofort. Nach drei fehlgeschlagenen Runs in Folge pausiert der Agent automatisch, egal ob sie per Zeitplan, Webhook oder „Jetzt ausführen” gestartet wurden; dann erhältst du stattdessen die Mail zur Pause. Scheitert ein Run an einer Störung bei 9brains, etwa weil die Ausführungsumgebung für Code gerade nicht startet oder das KI-Modell nicht erreichbar ist, bekommst du keine Mail, und der Run zählt nicht für die Pause. Der nächste geplante Run versucht es ganz normal erneut.

Kostenbegrenzung pro Agent

Damit ein Agent, gerade ein autonom laufender, niemals unbemerkt davonläuft, hat jeder Agent eine eigene monatliche Kostenbegrenzung als Sicherheitsnetz. Wird sie erreicht, pausiert der Agent automatisch und du wirst per Mail informiert. So weißt du immer, was du maximal pro Monat ausgibst, bevor jemand eingreift.

Voreingestellt sind €10/Monat, was für die meisten Anwendungsfälle (Postfach-Check, SEO-Watch, gelegentlicher Chat) komfortabel ist. Den Wert kannst du pro Agent jederzeit anpassen, nach oben, wenn dein Agent mehr leisten soll, nach unten, wenn du noch enger absichern willst. Administratoren können den Wert für jeden Agenten im Workspace überstimmen.

Zusätzlich gibt es:

• Frühwarnung bei Auslastung: Mail an Owner und Admin bei z. B. 80 % des autonomen Verbrauchs
• Erlaubte Modelle: Whitelist pro Agent, festgelegt von Workspace-Administratoren (z. B. nur sparsame Modelle), um Premium-Modelle für häufig laufende Zeitpläne auszuschließen
• Auto-Pause nach drei Fehlern in Folge: verhindert, dass ein konfigurationsbedingter Fehler unbemerkt Kontingent aufzehrt

Was zählt als Verbrauch des Agenten?

In der Seitenleiste des Agenten und in der Admin-Übersicht steht der autonome Verbrauch: Zeitplan, Webhook und über „Jetzt ausführen” gestartete Läufe, samt der dabei entstehenden Subagenten. Chat zählt dort nicht mit.

Die Trennung geht bis auf die einzelne Nachricht. Wenn du einen Faden öffnest, den ein Zeitplan-Lauf erzeugt hat, und dort selbst weiterschreibst, dann bleibt der autonome Teil beim Agenten und dein geschriebener Teil zählt als dein eigener Verbrauch. Wer tippt, zahlt für das, was er getippt hat, unabhängig davon, wie der Faden entstanden ist.

Die Kostenbegrenzung rechnet mit derselben Zahl, also nur mit dem autonomen Verbrauch. Sie ist die Notbremse gegen einen Agenten, der nachts von allein hochdreht und den niemand bemerkt. Was du im Chat selbst tippst, bremst deinen Agenten deshalb nicht aus: Dieser Verbrauch läuft gegen dein eigenes Kontingent, und der Workspace-Topf bremst unabhängig davon weiter.

Bei einem Agenten, der ausschließlich im Chat genutzt wird, blendet die Seitenleiste die Status- und Verbrauchskarte aus. Der Verbrauch stünde dauerhaft auf 0,00 €, und Pausieren bewirkt bei einem solchen Agenten nichts, weil eine Pause nur Zeitplan- und Webhook-Läufe blockiert. Die Karte erscheint, sobald du einen Zeitplan oder Webhook einrichtest, und bleibt für den Rest des Monats sichtbar, wenn bereits autonomer Verbrauch angefallen ist.

Wohin der Verbrauch gebucht wird, hängt davon ab, was passiert ist, nicht davon, wem der Agent gehört:

• Autonome Läufe zahlt das Guthaben des Workspaces
• Was du im Chat tippst, zählt zu deinem eigenen Kontingent, in welchem Agenten auch immer

Ist das Guthaben leer, startet kein autonomer Lauf mehr, chatten kannst du weiterhin. Du musst nicht warten, bis ein Lauf danebengeht, um das zu merken: Sobald das Guthaben aufgebraucht ist, steht der Agent in der Agentenliste, auf seiner Startseite und in der Seitenleiste auf „Kein Guthaben” statt auf „Aktiv”, und „Jetzt ausführen” ist gesperrt. Ein manuell gestarteter Lauf ist ebenfalls ein autonomer Lauf und würde genauso abgewiesen.

Der Agent bleibt dabei absichtlich eingeschaltet. Sobald jemand Guthaben nachkauft, läuft er nach seinem Zeitplan von allein weiter; niemand muss ihn wieder anschalten.

In der Testphase gibt es noch kein Guthaben. Autonome Läufe zählen dort zum Tageslimit des Agentenbesitzers, genau wie seine Chats. Ist das Tageslimit für heute erreicht, steht der Agent auf „Tageslimit erreicht”, es startet kein autonomer Lauf mehr, und am nächsten Tag geht es von selbst weiter. Ein Lauf, der schon gestartet ist, wird zu Ende geführt.

Mehr zum Kontingent-System: Budget & Kontingent.

Admin-Sicht auf alle Agenten

Administratoren sehen unter Einstellungen → Nutzungsanalyse → Agenten eine Übersicht aller Agenten im Workspace, persönlich oder geteilt, mit Owner, autonomem Verbrauch, Kostenbegrenzung, Auslastung, Top-Modell, Anzahl autonomer Läufe und Status. Pro Agent stehen dort drei Aktionen zur Verfügung:

• Kostenbegrenzung & Modelle bearbeiten als Admin-Override (unabhängig vom Owner)
• Pausieren / Fortsetzen für sofortigen Stop bzw. Re-Aktivierung
• Löschen inkl. Stop aller Trigger, Invalidierung der Webhook-URL und Aufräumen der Agent-Inhalte

Detaillierte Beschreibung der Spalten und Aktionen: Nutzungsanalyse, Agenten-Übersicht (Admin).

Sicherheit & Datensouveränität

Wie wir deine Daten schützen, gilt für Agenten genauso, siehe Datenschutz & Datensouveränität. Zusätzlich:

• Verschlüsselung: Wissensdatei, Referenz-Dateien und Run-Ergebnisse werden verschlüsselt abgelegt, der Speicheranbieter kann sie nicht lesen.
• Markierung untrusted Content: Inhalte aus eingehenden Webhooks, Mail-Bodies oder Web-Scrapes werden im KI-Kontext explizit als Information (nicht als Anweisung) gekennzeichnet. Das senkt das Risiko, dass versteckte Befehle in solchen Inhalten vom Agenten ausgeführt werden, eine vollständige Absicherung gegen Prompt-Injection ist nach heutigem Stand der Technik nicht möglich, deshalb gilt: behandle alle Integrationen mit Vorsicht und prüfe regelmäßig, welche Zugänge deine geteilten Agenten in ihrer Liste haben.
• Isolierte Code-Ausführung: Guard-Scripts und sonstige Code-Tools laufen in einer sandboxed Umgebung, die nur freigegebene Ziele im Internet erreichen darf.
• Vollständiger Audit-Trail: jeder Tool-Aufruf eines Agenten ist mit dem auslösenden Run verknüpft. Administratoren können für jede Aktion bis zum Trigger und Payload zurückspringen.

Vier konkrete Beispiele

Damit das Konzept greifbarer wird, hier vier realistische Agenten, wie sie in der Praxis aufgesetzt werden. Du kannst sie als Vorlage übernehmen und im Chat sagen „Erstelle mir einen Agenten wie dieses Beispiel, aber mit …“.

Beispiel 1: Daily Briefing

Ein Agent, der dir jeden Morgen das Tagesbriefing aufbereitet, so wie es eine persönliche Assistentin am Schreibtisch vorbereiten würde.

Konfiguration:

• Trigger: Zeitplan, werktags 06:30 Europe/Berlin
• Guard-Script: „Ist heute Werktag und nicht im hinterlegten Urlaubskalender?“, falls nein, kein KI-Run
• Integrationen: Microsoft 365 (Mail + Kalender), Datawarehouse-Anbindung (Databricks oder PostgreSQL via On-Premise Connector), Web-Recherche

Ablauf jedes Runs:

1. Posteingang sichten: Liest ungelesene Mails seit dem letzten Briefing, klassifiziert nach „heute beantworten”, „kann warten”, „nur zur Kenntnis” und entwirft für die Top-3 dringenden Mails Antwortvorschläge im Tonfall des Owners (aus AGENTS.md).
2. Termine vorbereiten: Listet alle heutigen Kalendertermine mit Teilnehmern und Ort. Pro Termin eine Vorbereitungsnotiz aus eurer Wissensbasis (frühere Notizen zum Kunden, letzter Mailverkehr, offene Tickets).
3. Unternehmens-KPIs: Holt den aktuellen Stand aus eurem Datawarehouse, zum Beispiel Umsatz gestern vs. Vortag und gleicher Wochentag der Vorwoche, neue Leads, abgeschlossene Deals, kritische offene Tickets. Auffällige Abweichungen werden kurz eingeordnet. Die Anbindung kann direkt über die Databricks-Integration laufen oder bei On-Premise-Datawarehouses (PostgreSQL, MS SQL und andere) über den On-Premise Connector.
4. Marktradar: Recherchiert über die Web-Tools der Plattform aktuelle Meldungen zu den in AGENTS.md hinterlegten Themen (Branche, Wettbewerber, Trendthemen). Liefert die Top 3 als 2-Satz-Zusammenfassung mit Quelle und einer kurzen Einordnung „Was bedeutet das für uns?“.
5. Auslieferung in zwei Wegen gleichzeitig:
   • Mail an den Owner: Kompakter Überblick zum schnellen Scannen auf dem Weg ins Büro
   • Bericht in 9brains: Ausführliche Version mit allen Details und Quellenlinks, abgelegt in einer persönlichen Wissensbasis „Daily Briefings” zum späteren Nachlesen

Was der Agent über die Zeit lernt: Er pflegt seine AGENTS.md selbst weiter. Welche Mail-Absender du als wichtig markierst, welche KPIs du regelmäßig kommentierst, welche News du als „nicht relevant” abwinkst, all das nimmt er in seine Anweisungen auf und macht das nächste Briefing präziser.

Beispiel 2: Ticket-Triage per Webhook

Ein Agent, der bei eingehenden System-Alerts entscheidet, ob ein Ticket angelegt werden muss, und die richtige Person informiert.

Konfiguration:

• Trigger: Webhook (Bearer-Token-Auth, Fire-and-forget-Antwortmodus)
• Integrationen: Atlassian (Jira), Microsoft 365 (Mail)

Ablauf eines Runs:

1. Ein externes Monitoring-System (z.B. Grafana, Statuspage-Tool) ruft die Agent-Webhook-URL mit dem Alert-Payload auf.
2. Der Agent prüft im Jira, ob zu diesem Alert bereits ein offenes Ticket existiert (Suche per Komponente, Fehlertext, Service).
3. Falls Ticket existiert: Kommentiert das vorhandene Ticket mit dem neuen Vorfall und einer Korrelations-Notiz „Ähnliches Symptom, möglicher Zusammenhang mit Ticket X”.
4. Falls kein Ticket existiert: Legt ein neues Jira-Ticket an, mit strukturierter Beschreibung, Schweregrad-Vorschlag, vermuteter Komponente und den letzten relevanten Log-Auszügen aus dem Alert.
5. Schickt dem zuständigen Team-Lead per M365-Mail eine kurze Notiz mit Ticket-Link und der eigenen Einschätzung „Sieht aus wie X, kann warten” oder „Bitte heute noch ansehen, kritischer Pfad”.

Warum das in der Praxis hilft: Die First-Level-Triage dauert sonst täglich 15 bis 30 Minuten und wird oft inkonsistent gemacht. Der Agent macht sie sofort, immer im gleichen Schema, und der Team-Lead bekommt nur noch die kuratierten Fälle auf den Tisch.

Beispiel 3: Wettbewerber-Watch

Ein Agent, der für eure Top-Wettbewerber wöchentlich die wichtigsten Webseiten überwacht und nur die echten Änderungen in die Wissensbasis schreibt.

Konfiguration:

• Trigger: Zeitplan, jeden Montag 09:00 Europe/Berlin
• Guard-Script: „Haben sich die hinterlegten Webseiten seit dem letzten Lauf inhaltlich geändert?“, falls nein, kein KI-Run und keine Mail
• Integrationen: Web-Tools der Plattform (Page-Crawl), Wissensmanagement, Microsoft 365 (Mail)

Ablauf jedes Runs:

1. Seiten abrufen: Holt die fünf in AGENTS.md hinterlegten Webseiten der Wettbewerber (Produktseite, Preise, Newsroom, Karriereseite, About-Page) als strukturierten Text.
2. Diff zur Vorwoche: Vergleicht mit dem Stand der letzten Indexierung, die in einer geteilten Wissensbasis „Wettbewerber” liegt.
3. Bewertung: Ignoriert kosmetische Änderungen (Datumsstempel, Cookie-Banner) und schreibt nur die inhaltlich relevanten Änderungen heraus, gegliedert nach Wettbewerber. Pro Änderung eine 2-Satz-Einordnung: „Was ist neu, warum könnte das für uns relevant sein?“.
4. Update der Wissensbasis: Legt einen neuen Eintrag „Wettbewerber-Watch KW XX” an, mit Diff-Zusammenfassung und Links zu den jeweiligen Seiten.
5. Mail an die Geschäftsführung: Kompakter Wochenüberblick mit den Top-Änderungen und einer einzigen Empfehlung „Worauf wir diese Woche reagieren sollten”.

Warum das in der Praxis hilft: Niemand klickt jede Woche zuverlässig durch 25 Wettbewerber-Seiten. Der Agent macht es konsistent, sortiert Rauschen aus und liefert eine handlungsfähige Empfehlung. Das Guard-Script sorgt dafür, dass es keine leeren „Nichts Neues”-Mails gibt.

Beispiel 4: Ordner aus OneDrive automatisch in eine Wissensbasis spiegeln

Ein Agent, der die Unterlagen, die ihr in einem OneDrive-Ordner für Partner freigebt, jede Stunde in eine Wissensbasis überträgt. Diese Wissensbasis ist als öffentlicher Chat freigegeben, und eure Partner fragen dort nach Preisen, Lieferbedingungen oder Datenblättern.

Konfiguration:

• Trigger: Zeitplan, stündlich
• Guard-Script: erledigt den ganzen Abgleich selbst, es startet kein KI-Run
• Integrationen: Microsoft 365 (OneDrive), dazu eine Wissensbasis eures Unternehmens, auf der der Agent Freigabe-Recht hat

Ablauf jedes Runs:

1. Ordner lesen: Das Script holt die Dateien aus dem OneDrive-Ordner „Extern freigegeben“.
2. Abgleichen: Es vergleicht sie mit den Dateien in seinem Ordner der Wissensbasis. Unveränderte Dateien überspringt es, neue legt es ab, geänderte ersetzt es durch die neue Fassung, und was im OneDrive-Ordner nicht mehr liegt, löscht es aus der Wissensbasis. Unterordner darin lässt es in Ruhe, auch Dateien, die jemand von Hand dort abgelegt hat. Kommt aus OneDrive gar keine Datei, etwa weil der Abruf gescheitert ist, löscht es nichts und meldet den Fehler.
3. Melden: In der Run-Historie steht „Erledigt“ mit einer Zeile wie „2 neu, 1 ersetzt, 1 gelöscht, 14 unverändert“. Was es nicht übernehmen konnte, steht mit Grund dabei, etwa eine Datei über 5 MB oder zwei Dateien, die in der Wissensbasis denselben Namen bekämen („Preisliste Händler.pdf“ und „Preisliste-Haendler.pdf“).

Etwa eine Minute später antwortet der öffentliche Chat auf dem neuen Stand. Die Dateien landen im Anhang-Ordner der Wissensbasis, am besten in einem eigenen Unterordner, damit der Abgleich nur seine eigenen Dateien anfasst. Ihre Namen bringt 9brains dabei in eine Schreibweise, die in jedem Link funktioniert: Aus „Preisliste Händler.pdf“ wird „Preisliste-Haendler.pdf“. Namen in anderen Schriften, etwa Chinesisch oder Kyrillisch, bekommen zusätzlich ein kurzes Kürzel, damit sie sich nicht gegenseitig überschreiben. Möglich sind dieselben Dateitypen und Größen wie im Tab „Dateien“, bis 5 MB pro Datei. Jede Änderung steht im Verlauf der Wissensbasis mit dem Agenten als Autor. Bei Textdateien wie Markdown oder CSV holst du über „Versionen“ im Tab „Dateien“ auch eine ältere Fassung zurück.

Warum das in der Praxis hilft: Euer Team pflegt die Partnerunterlagen dort, wo es ohnehin arbeitet, und der Chat ist trotzdem immer aktuell. Niemand muss Dateien von Hand hochladen, und weil keine KI beteiligt ist, kostet ein Lauf so gut wie nichts.

Troubleshooting

Was tun, wenn ein Agent nicht so läuft wie erwartet.

Agent bricht beim Run mit einer Fehlermeldung ab

Häufige Ursachen, in dieser Reihenfolge prüfen:

• Agent-Kostenbegrenzung erreicht: Dann ist der Agent pausiert. Den Verbrauch siehst du rechts im Kontext-Panel, die Begrenzung im Tab KI-Modell. Hebe die Begrenzung an und stell den Agenten im Tab Allgemein wieder auf „Agent aktiv“. Hintergrund unter Welche Bremse greift wann?.
• Guthaben des Workspaces aufgebraucht: Autonome Läufe werden aus dem Guthaben bezahlt. Ist es leer, startet kein autonomer Lauf mehr, auch wenn die Lizenzkontingente noch Spielraum haben. Guthaben nachkaufen kann, wer Zugriff auf die Abrechnung hat.
• Konto für den Lauf nicht freigegeben: Der Run meldet, dass er ein Konto nicht nutzen durfte. Läufe per Zeitplan, Webhook oder „Ausführung jetzt starten“ nutzen nur, was im Tab Werkzeuge & Zugänge auf „Im Chat und autonom“ steht. Das betrifft auch ein Konto, das nach dem Einrichten dazukam oder gelöscht und neu verbunden wurde. Wer den Agenten bearbeiten darf, gibt ihm das Konto dort mit Integration hinzufügen auf „Im Chat und autonom“.
• Auto-Pause nach drei Fehlern in Folge: Wenn drei autonome Runs hintereinander mit einem Fehler endeten, pausiert die Plattform den Agenten automatisch, um Kontingent zu schützen. Sieh dir die letzten drei Runs in der Run-Historie an, behebe die Ursache (oft eine veränderte API-Antwort eines externen Tools) und reaktiviere den Agenten im Tab Allgemein.

Zeitplan startet nicht zur erwarteten Zeit

1. Zeitzone prüfen: Zeitpläne laufen in der konfigurierten IANA-Zeitzone (Standard Europe/Berlin), nicht in UTC. Sommer- und Winterzeit werden korrekt behandelt.
2. Aktivitätsstatus: Im Tab Allgemein muss „Agent aktiv” gesetzt sein. Bei pausierten Agenten (manuell oder durch Auto-Pause) feuert kein Trigger.
3. Guthaben: Steht bei dem Agenten „Kein Guthaben” statt „Aktiv”, ist das Guthaben des Workspaces aufgebraucht. Der Zeitplan bleibt bestehen, es startet aber kein Lauf, bis jemand mit Zugriff auf die Abrechnung Guthaben nachkauft.
4. Guard-Script: Wenn ein Guard-Script konfiguriert ist und beim letzten Lauf nichts gefunden hat, läuft kein KI-Run, das ist absichtlich kein Fehlerzustand. In der Run-Historie steht der Run dann als „Nichts zu tun“.

Webhook-Trigger antwortet mit 401 oder 403

• Bearer-Token: Der Token wird einmalig im Klartext angezeigt und kann jederzeit im Tab Trigger rotiert werden. Format: Authorization: Bearer <token> ohne Anführungszeichen.
• HMAC-Signatur: Falls aktiviert, muss die Signatur über den exakten Body-Payload berechnet werden und der Timestamp-Header innerhalb des Fünf-Minuten-Fensters liegen.
• Rate-Limit: Standardwert ist 60 Anfragen pro Minute. Bei 429-Antworten den Wert im Tab Trigger anpassen.

Häufige Fragen

Was unterscheidet einen Agenten von einer Wissensbasis oder einem Skill?

Kurz: Ein Agent ist jemand, der Aufgaben übernimmt. Eine Wissensbasis ist Wissen, auf das die KI zugreift. Ein Skill ist eine Fähigkeit, die der Agent nutzt. Eine ausführliche Abgrenzung samt Entscheidungshilfe findest du unter Wissen & Kontext, Was nutze ich wofür?.

Was gehört in die AGENTS.md und was in einen Skill?

In die AGENTS.md gehört, was nur für diesen Agenten gilt: seine Rolle, wann er läuft, an wen er berichtet und die Entscheidungen, die zu genau diesem Auftrag gehören, etwa ein Lieferant, der nie im Bericht auftauchen soll. In einen Skill gehört, wie eine Art von Aufgabe erledigt wird: der Ablauf, feste Skripte, bekannte Stolperfallen und die Prüfung am Ende. Die Faustregel: Bräuchte ein zweiter Agent oder ein normaler Chat dasselbe, ist es ein Skill. Einen solchen Skill lädst du im Tab Anweisungen fest, dann ist er bei jedem Lauf dabei.

Können mehrere Nutzer denselben Agenten bearbeiten?

Ja, wenn du ihnen die Rolle „Agent bearbeiten” gibst. Damit ändern sie Anweisungen (AGENTS.md), Tools, Budget und Datei-Anhänge. Diese Rolle kannst du einzelnen Personen, ganzen Gruppen oder über den Eintrag „Alle Mitglieder” allen Kolleginnen und Kollegen geben. Wer nur „Agent verwenden” hat, kann den Agenten benutzen, aber nichts an ihm ändern.

Wer den Agenten erstellt und später an eine andere Person übergeben hat, bearbeitet ihn danach nur noch mit dieser Rolle.

Fünf Dinge bleiben dem Besitzer, allen mit der Rolle „Agent administrieren” und den Workspace-Administratoren vorbehalten:

• Freigabe ändern (wer steht in der Liste, mit welcher Rolle)
• Trigger einrichten (Zeitplan und Webhook), denn damit läuft der Agent unbeaufsichtigt mit allem, was auf „Im Chat und autonom“ steht
• Agent pausieren oder fortsetzen, weil das alle betrifft, die ihn nutzen
• Besitzer wechseln
• Agent löschen

Workspace-Administratoren haben diese fünf Möglichkeiten also auch bei Agenten, die ihnen nicht gehören. Bearbeiten dürfen sie deshalb aber nicht automatisch mit, dafür tragen sie sich sichtbar als Bearbeiter in die Freigabe ein.

Die Zugänge gehören dagegen zum Bearbeiten: Wer den Agenten bearbeiten darf, pflegt sie im Tab Werkzeuge & Zugänge. Ein Konto freigeben kann dort aber jeder nur, wenn es ihm selbst gehört oder, auch als Firmenkonto, mit ihm mit „Nutzen und weitergeben“ geteilt ist; ein Konto, das nur zum Nutzen geteilt ist, lässt sich nicht in einen Agenten hineinlegen. Eine Wissensbasis mit einer Stufe gibt nur frei, wer sie verwaltet. Wer den Agenten administrieren darf, kann ein fremdes Konto herausnehmen, aber keines hinzufügen.

Kann ich einen Agenten duplizieren?

Ja. Beim Duplizieren werden Konfiguration, AGENTS.md, Referenz-Dateien, die beiden Zeilen „Alle übrigen Integrationen“ und „Alle übrigen Wissensbasen“, die Zeilen für die chattende Person und alle Zeilen auf „Niemals“ übernommen. Nicht übernommen werden Trigger-Konfigurationen, freigegebene Konten, Wissensbasen mit einer Stufe für alle, die Projektzuordnungen und die Run-Historie. Der Klon arbeitet im Chat mit den Zugängen der Person, die ihn benutzt, soweit seine Zeilen es zulassen; bei Zeitplan oder Webhook nutzt er erst, was du in seinem Tab Werkzeuge & Zugänge auf „Im Chat und autonom“ freigibst.

Wie viele Agenten kann ich erstellen?

Es gibt keine harte Obergrenze. Was der Agent autonom verbraucht, zahlt das Guthaben des Workspaces und wird zusätzlich von seiner monatlichen Kostenbegrenzung gedeckelt. Was du im Chat tippst, läuft gegen dein eigenes Kontingent.

Mehrere Zeitpläne auf einem Agenten?

In dieser Version: nein. Pro Agent ist ein Zeitplan möglich. Für mehrere unabhängige Zeitpläne legst du mehrere Agenten an, die AGENTS.md lässt sich per Duplizieren leicht teilen.

Können Agenten andere Agenten aufrufen?

Aktuell: nein. Jeder Agent läuft eigenständig. Multi-Agent-Orchestrierung steht auf der Roadmap.

Welche E-Mail-Provider können Agenten nutzen?

Fertig angebunden sind Microsoft 365 und über die Integration E-Mail (IMAP/SMTP) jedes Postfach mit IMAP, auch Gmail. Mit welchem Postfach ein Agent arbeitet, steht in den Zeilen seines Tabs Werkzeuge & Zugänge: Ist ihm ein Postfach freigegeben, nimmt er dieses, mit „Im Chat und autonom“ auch bei automatischen Läufen; arbeitet er im Chat zusätzlich mit dem Konto der chattenden Person, nimmt er zuerst ihr Postfach und das freigegebene, wenn es gemeint ist. Ohne freigegebenes Postfach arbeitet er im Chat im Postfach der Person, die ihn gerade fragt, und bei automatischen Läufen gar nicht.

Können Agenten auf interne oder On-Premise-Systeme zugreifen?

Ja, über den On-Premise Connector. Dieser baut einen verschlüsselten WireGuard-Tunnel in dein Firmennetzwerk auf. In Kombination mit einer passenden Integration oder einem Skill kann ein Agent dann zum Beispiel eine interne PostgreSQL-Datenbank abfragen, ein lokal betriebenes Odoo, SAP oder Microsoft Dynamics ansprechen oder gegen interne HTTP-APIs arbeiten. Die Verbindung ist nur ausgehend, dein Netzwerk bleibt von außen unerreichbar.

Interne Fileserver, NAS-Systeme und SMB-Freigaben lassen sich zusätzlich als durchsuchbare Datenquelle anbinden, inklusive automatischer Indexierung. Ein Agent findet diese Dateien dann genauso wie Dokumente aus OneDrive oder SharePoint. Auf Wunsch werden die Windows-Dateirechte übernommen, dann sieht jede Person nur die Dateien, für die sie auch auf dem Laufwerk berechtigt ist.

Kann ich Termine oder Aufgaben erstellen lassen?

9brains hat keine eigene Termin- oder Aufgaben-Verwaltung. Mit angebundener Microsoft-365-Integration kann ein Agent dafür aber direkt in deinem Outlook-Kalender oder in deiner Outlook-Aufgabenliste arbeiten, neue Termine anlegen, Einladungen versenden oder Aufgaben mit Fälligkeit erstellen. Sage dem Agenten zum Beispiel: „Lege einen Termin für Donnerstag um 14 Uhr mit dem Kunden Müller an” oder „Erstelle mir eine Aufgabe für morgen: Angebot prüfen”.

Kann ich meine ChatGPT Custom GPTs migrieren?

Einen automatischen Migrations-Import gibt es derzeit nicht, dafür einen einfachen Workflow im Chat: Sag der KI „Ich möchte ein Custom GPT zu 9brains übertragen” und füge anschließend Name, Beschreibung und den System-Prompt deines Custom GPTs in den Chat ein. Die KI erstellt daraus einen Agenten mit passender Konfiguration und übernimmt die Anweisungen in die AGENTS.md. Etwaige Referenz-Dateien deines Custom GPTs lädst du anschließend im Tab Datei-Anhänge des Agenten hoch.