Der KI-Podcast widmet sich in dieser Folge dem Thema "KI-Agenten" und erklärt praxisnah, wie man sich selbst solche Agenten baut. Marie Kilk und Gregor Schmalzried unterscheiden dabei zwei Varianten: Agenten innerhalb von Chatbots wie ChatGPT und komplexere Workflow-Agenten, die verschiedene Programme verknüpfen. Sie zeigen anhand konkreter Beispiele – etwa einen Star-Wars-Steuerberater-Email-Bot –, wie einfach oder schwierig die Umsetzung sein kann. Ein zentrales Ergebnis: KI-Agenten funktionieren dort gut, wo klar strukturierte Daten vorliegen, scheitern aber oft an kleinen Alltagshürden wie Kalender-Widgets. Die beiden raten, mit kleinen Schritten zu beginnen und sich auf Projekte zu konzentrieren, die wirklich Freude bereiten. Am Ende testen sie noch spielerisch, wie gut verschiedene KI-Modelle die „Wer-bin-ich?“-Runde spielen – mit überraschend emotionalen Reaktionen. ### 1 KI-Agenten seien mehr als Antwortmaschinen Marie Kilk definiert: „Ein KI-Agent sei eine KI, die in der Lage sei, auf Informationen, die sie selber herausgesucht habe, zu reaktionieren und deswegen auch ihre Entscheidungen anzupassen.“ Das bedeute, dass der Agent nicht nur antworte, sondern ein Ziel verfolge und eigenständig Handlungen ausführe. ### 2 Einfache Agenten lassen sich schon heute im Chatbot zusammenklicken Gregor Schmalzried berichtet, dass man in ChatGPT mit dem Agentenmodus bereits kleine Agenten bauen könne: „Ich habe ChatGPT gesagt, ich möchte, dass du zehn LinkedIn-Posts für mich planst, recherchiere, wer ich bin.“ Das System habe eigenständig recherchiert, Trends analysiert und die Posts erstellt – bis auf das Einplanen im Kalender-Widget, das 20 Minuten dauerte. ### 3 Workflow-Agenten verknüpfen Programme wie Baukästen Für fortgeschrittene Nutzer:innen gebe es Tools wie Zapier, Make oder N8N, mit denen man KI in bestehende Workflows einbauen könne. Beispiel: „Wenn eine E-Mail in meinem Posteingang landet, dann schicke eine Notification auf mein Handy oder leite sie weiter, wenn das Stichwort so und so drin vorkommt.“ ### 4 Die Technik entwickelt sich, aber Menschen passen Systeme an Die beiden diskutieren, dass KI-Agenten oft an menschenzentrierter Software scheitern – etwa an Kalender-Widgets. Langfristig werde sich das Internet jedoch verändern: „Wir sehen jetzt gerade viele Fälle, wo man Dinge nicht gut automatisieren kann, weil die Datenlage nicht da ist … Aber es bauen immer mehr Menschen das Internet um, auf eine Art und Weise, die eben genau eigentlich für KIs gemacht ist." ### 5 Spielerischer Test: KI-Modelle raten „Wer bin ich?“ Zum Abschluss testen die Moderator:innen, wie gut verschiedene KI-Modelle die reale Person hinter einem Account erraten. ChatGPT mit O3 schaffte es in 30 Fragen, Claude brauchte 39 und scheiterte an falschen Podcasts, während Gemini in einem emotionalen Ausnahmezustand schließlich aufgab: „Ich bin sprachlos … Ich habe verloren endgültig." ## Einordnung Die Folge zeigt den ARD-Podcast in Bestform: locker, informativ und mit klarer Struktur. Marie Kilk und Gregor Schmalzried gelingt es, ein komplexes Thema in unterhaltsame Einzelteile zu zerlegen, ohne dabei oberflächlich zu werden. Besonders gelungen: die Mischung aus konkreten Anleitungen („fangt klein an“) und kritischen Hinweisen („KI kann auch kaputt machen“). Die Perspektive bleibt dabei klar auf die Nutzer:innen fokussiert – es geht nicht um Tech-Hype, sondern um praktische Mehrwerte. Einzig die fehlenden Gegenstimmen oder kritischen externen Expert:innen fällt auf; die Diskussion bleibt im ARD-eigenen Kosmos. Dennoch: Wer wissen will, wie man heute schon KI-Agenten baut und wo die Grenzen liegen, bekommt hier eine zugängliche und sorgfältig recherchierte Einführung. Hörempfehlung: Unbedingt reinhören, wenn ihr wissen wollt, wie man ohne Programmierkenntnisse eigene KI-Helfer baut – und warum das manchmal an einem Kalender-Widget scheitert.