Wer eine KI Texte schreiben lässt, kennt das: Jedes Ergebnis sieht ein bisschen anders aus, egal wie genau der Auftrag ist. Bei mir fing das am 8. April an, als KIRA ihre ersten zwei Kollegen bekam, KI-Manager, die von selbst arbeiten. Geholfen hat am Ende keine noch bessere Anweisung, sondern eine klare Arbeitsteilung zwischen der KI und einem gewöhnlichen Programm.
Für dich in 30 Sekunden
- Gib jedem KI-Helfer eine Stellenbeschreibung: was er tut, was er darf und wann er dich fragen muss.
- Was immer gleich aussehen muss, baut kein Sprachmodell. Die KI liefert den Text, die Form kommt aus einer festen Vorlage.
- Das letzte Wort bleibt bei dir. Und prüft eine KI die Arbeit einer anderen, braucht es eine Höchstzahl an Runden.
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Was ich wollte: KI-Agenten, die von selbst arbeiten
Im März hatte KIRA alles, was eine Assistenz braucht: einen geschützten Ort, ein Gesicht, Regeln, einen Tresor und ein Gedächtnis. Eines konnte sie aber nicht: Sie wurde erst aktiv, wenn ich etwas fragte. Der kleine Autopilot aus Kapitel 8 räumte zwar einmal am Tag auf, aber eine Aufgabe zu Ende bringen konnte er nicht.
In der Übersicht vom 19. März stand ganz oben auf der Pyramide „Hive Mind“ und daneben das Wort „Vision“. Gemeint sind mehrere KI-Agenten, die zusammenarbeiten. Ein Agent ist eine KI, die nicht nur antwortet, sondern selbstständig eine Aufgabe in mehreren Schritten erledigt. Im April wurde aus der Vision der erste Versuch.
Zu dieser Zeit entstand langsam die Idee für meine spätere digitale KI-Agentur. Jeder KI-Manager sollte seinen eigenen Bereich haben, und wie in einer echten Agentur einen eigenen Arbeitsplatz und eine eigene Aufgabe.
Was ich gemacht habe: die ersten zwei KI-Manager
Der erste Manager: er bereitet meinen Tag vor
Am 8. April lief der erste KI-Manager an, zuständig für Projekte. Er arbeitet zweimal am Tag, ganz von selbst:
Zwei Dinge daran sind lehrreich. Erstens die Vorgabe beim Abhaken: streng, nur wenn eine Aufgabe sicher erledigt ist. Lieber bleibt etwas offen, als dass etwas Unerledigtes als fertig gilt. Zweitens das Modell: Für diesen Abgleich reicht das kleinste und günstigste Modell von Claude, Haiku. Nicht jede Aufgabe braucht das stärkste.
Und jeder Manager bekam eine eigene Stellenbeschreibung, als Datei, genau wie ein Mitarbeiter: was er tut, was er darf und was nicht.
Die zweite Managerin: sie schreibt Artikel
Am selben Tag kam die zweite dazu, zuständig für Marketing. Sie arbeitet in einer festen Kette von Schritten, vom Thema bis zum fertigen Entwurf:
Entscheidend ist der letzte Kasten. Ein Artikel geht nie von selbst online. Er landet als Entwurf und wartet, bis ich ihn freigebe. Und die Prüfung in Schritt 5 darf einen Text zweimal zurückschicken, danach ist Schluss, damit sich zwei KI-Schritte nicht endlos gegenseitig verbessern.
Geschrieben hat sie für zwei meiner Websites. Ab dem 9. April sah sie alle 15 Minuten nach, ob ein Artikel in der Kette auf seinen nächsten Schritt wartet, und am 1. und 15. jedes Monats legte sie sich neue Themen an. Das Bild für Schritt 4 suchte sie damals in einer freien Bilddatenbank, eigene KI-Bilder kamen erst später dazu.
Ein Jour fixe für Maschinen
Damit ich sehe, was die beiden tun, bekam die Plattform am selben Tag eine eigene Seite: den Jour fixe, wie die regelmäßige Besprechung in einem Team. Jeder Manager berichtet dort in vier Spalten, was erledigt ist, was in Arbeit ist, was geplant ist und was er vorschlägt. Einen Vorschlag kann ich mit einem Klick in meinen Tagesplan übernehmen.
Am 9. April: zwei Namen
Bis dahin hießen die beiden schlicht Projekt-Manager und Marketing-Manager. Am 9. April bekamen sie Namen, nach demselben Muster wie KIRA: als Kürzel, in dem jeder Buchstabe etwas bedeutet.
Jeder Name beschreibt die Arbeit, die dahintersteht:
- LEON steht für Leit-Einheit für Organisation und Nachverfolgung. Er führt durch den Tag: morgens organisiert er, was ansteht, abends verfolgt er nach, was davon erledigt ist.
- MARA steht für Marketing Agent für Reichweite und Aufmerksamkeit. Ihre Artikel sollen gefunden und gelesen werden. Reichweite ist, wie viele Menschen sie erreichen, Aufmerksamkeit, ob sie hängen bleiben.
Damit folgen beide demselben Muster, mit dem KIRA zu ihrem Namen kam: kein Name aus einer Liste, sondern ein Kürzel, das sagt, wofür jemand da ist.
Ausgesucht hat die Namen KIRA selbst, und auch, wofür jeder Buchstabe steht.
Ein Name klingt nach einer Kleinigkeit. In der Praxis hat er etwas verändert: Seitdem steht in jedem Protokolleintrag und auf dem Jour fixe, wer es war. „LEON hat drei Aufgaben abgehakt“ lässt sich nachprüfen. „Der Projekt-Manager-Cronjob hat etwas getan“ liest niemand.
Was schwierig war: Formatierung und ein voller Tagesplan
Ein Artikel, der nie gleich aussah
MARA hatte von Anfang an ein Problem: Ihre Artikel sahen jedes Mal ein bisschen anders aus. Mal fehlte eine Formatierung, mal stand eine Liste falsch, mal passte der Aufbau nicht zum Vorbild-Artikel. Der Auftrag an das Sprachmodell wurde mehrmals geschärft, und trotzdem kam es immer wieder anders heraus.
Die Ursache stand am 9. April im Änderungsprotokoll: Das Sprachmodell hat das HTML, also die Bauanleitung der Seite, jedes Mal selbst erfunden. Gelöst wurde das mit einer klaren Arbeitsteilung. Seitdem schreibt das Modell nur noch Text, mit ein paar einfachen Zeichen für fett und Aufzählungen. Daraus baut ein gewöhnliches Programm das HTML, jedes Mal nach derselben Regel.
Merksatz:
Was immer gleich aussehen muss, baut kein Sprachmodell, sondern ein Programm.
Was aus LEONs Tagesplan wurde
Im Kapitel über das erste Dashboard habe ich erzählt, wie sich bis Oktober 51 offene Punkte an einem Tag angesammelt hatten. LEON war ein Teil davon. Laut Änderungsprotokoll legte er jeden Morgen bis zu fünf neue Punkte dazu, und der Verschieber schob alles Unerledigte Tag für Tag weiter auf heute. Ein fleißiger Kollege und eine Regel ohne Grenze ergeben zusammen einen vollen Tisch. Seit dem 13. Oktober füllt LEON nur noch nach, wenn der Tagesplan fast leer ist.
Was du daraus mitnehmen kannst: Tipps für deine eigenen KI-Agenten
- Gib jedem Agenten eine Stellenbeschreibung. Was er tut, was er darf, und vor allem, was er nicht darf.
- Lass das letzte Wort bei dir. Ein Entwurf, der auf Freigabe wartet, ist sicherer als ein Artikel, der von selbst online geht.
- Begrenze Schleifen. Wenn eine KI die Arbeit einer anderen prüft, braucht es eine Höchstzahl an Runden.
- Nimm nicht für alles das stärkste Modell. Für einfache Abgleiche reicht ein kleines, schnelles.
- Trenne Inhalt und Form. Die KI schreibt, ein Programm formatiert. Dann sieht jedes Ergebnis gleich aus.
Ohne selbst zu programmieren
Die Arbeitsteilung funktioniert auch im normalen Chat. Lass dir für Angebote, Rundmails oder Beiträge nur den Text liefern und setz ihn selbst in deine feste Vorlage, statt jedes Mal ein fertig gestaltetes Dokument zu verlangen. Und schreib dir für jede wiederkehrende Aufgabe eine kurze Stellenbeschreibung, die du an den Anfang stellst: die Aufgabe, der Ton, was nie vorkommen darf, und dass am Ende du freigibst.
Fragen, die du der KI stellen kannst
- „Welche Aufgabe in meinem Alltag könnte ein KI-Agent jeden Tag von selbst erledigen, und was müsste ich vorher freigeben?“
- „Schreib eine Stellenbeschreibung für diesen Agenten: Aufgabe, erlaubte Werkzeuge, Grenzen, und wann er mich fragen muss.“
- „Dieser Agent hat heute fünf Aufgaben als erledigt markiert. Zeig mir zu jeder den Beleg, an dem er das erkannt hat.“
Wie es weitergeht: drei neue Kollegen
Am 9. April waren es zwei Kollegen. Drei Tage später kamen drei weitere dazu, und damit stellte sich eine neue Frage: Wenn ich KIRA etwas sage, wer im Team kümmert sich darum? Die Antwort hielt monatelang, bis sich zeigte, dass vier aus dem Team nie eine einzige Anfrage bekommen hatten, ohne dass irgendwo ein Fehler auftauchte. Wie das passieren konnte, erzähle ich in Kapitel 10.
Was du noch wissen solltest
Ein Auftrag an einen Server, ein Programm zu festen Zeiten von selbst zu starten, etwa jeden Tag um 6 Uhr. Der Name kommt vom Zeitplaner cron, den es auf Linux-Servern gibt. So arbeitet ein KI-Manager, ohne dass jemand auf einen Button drückt.
Claude gibt es in mehreren Größen: Haiku ist das kleinste, schnellste und günstigste, Sonnet liegt in der Mitte, Opus ist das stärkste und teuerste. Für einfache, klar beschriebene Aufgaben wie einen Abgleich reicht oft das kleine. Für Texte, Abwägungen und knifflige Fehler lohnt sich meist ein größeres.
Über die Schnittstelle zahlt man nach Tokens, das sind Wortstücke von ein paar Buchstaben. Gezählt wird, was das Modell liest und was es schreibt, und größere Modelle kosten je Token mehr. Ein Agent, der jeden Tag läuft, kostet deshalb vor allem durch die Menge an Text, die man ihm mitgibt.
Ein Sprachmodell wählt jedes nächste Wort mit einer Portion Zufall aus mehreren passenden Möglichkeiten. Das macht Texte lebendig, aber die Ergebnisse sind nie ganz gleich. Für Inhalte ist das erwünscht, für Formatierung und alles, was exakt gleich aussehen muss, ist es ein Nachteil.
Die verbreitetste Schreibweise dafür heißt Markdown. Zwei Sternchen um ein Wort machen es fett, ein Sternchen oder Bindestrich am Zeilenanfang ergibt einen Aufzählungspunkt, eine Raute eine Überschrift. Sprachmodelle schreiben diese Form sehr zuverlässig, und ein Programm kann daraus jedes Mal gleiches HTML bauen.
