Viele Leute werfen die Begriffe AI Agents und AI Assistants durcheinander, weil die Unterschiede ziemlich fein sind – und manche machen es auch unnötig kompliziert.
Aber heute erkläre ich dir das Ganze in ganz normalem Deutsch.
In diesem Artikel geht’s um:
- AI Agents:
- AI Assistants:
- Wann du einen AI Agent nutzt – und wann einen AI Assistant
Was sind AI Agents
Anders als bei AGI oder SSI ist der Begriff AI Agent ziemlich klar definiert. Ein AI Agent ist ein System, das seinen eigenen Weg und die einzelnen Schritte selbst entscheiden kann, um eine Aufgabe zu erledigen oder ein Ziel zu erreichen.
Das Beste an AI Agents: Wenn der erste Ansatz nicht funktioniert, iterieren sie. Genau dadurch kannst du mehrstufige Workflows und Automationen bauen, mit denen du in kürzerer Zeit deutlich mehr erledigst.
📘 Kurzdefinition von AI Agents
Autonome, zielorientierte Systeme, die planen, schlussfolgern, proaktiv handeln und iterieren können, um Ziele zu erreichen.
Wie funktioniert ein AI Agent
Ein AI Agent arbeitet typischerweise so:
- Er bekommt vom User eine Aufgabe oder ein Ziel
- Er verarbeitet und analysiert die Anforderungen
- Er entwickelt einen ersten Ansatz
- Wenn der nicht klappt, testet er weitere Strategien
- Er passt sich weiter an, bis entweder:
- Das Ziel erreicht ist
- Eine maximale Anzahl an Iterationen erreicht ist
- Er feststellt, dass die Aufgabe nicht lösbar ist
Dieser iterative Ablauf ist der große Unterschied zu einfacheren AI Assistants, weil AI Agents ihren Ansatz autonom anhand von Ergebnissen und Feedback anpassen können.
Welche Beispiele gibt es für AI Agents und was können sie?
AI Agents können Research erledigen
Automated Web Scraping braucht normalerweise technisches Know-how und spezielle Tools – und ist oft auf strukturierte Daten begrenzt. AI Research Agents können dagegen mit einfachen Prompts sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten einsammeln.
Sie können zum Beispiel:
- Zu (fast) allem recherchieren
- Competitors in großem Umfang monitoren
- Reviews scrapen und analysieren
- Umfassende Reports erstellen
Und dabei die gesammelten Infos direkt validieren, während du dich um wichtigere Aufgaben kümmerst.
Damit machst du aus nervigen Research-Aufgaben automatisierte Prozesse.
Beispiel für einen AI Research Agent: Datablist’s AI Research Agent
Datablist's AI Researcher hilft dir, repetitive Google-Suchen zu automatisieren – ohne Tech-Setup und ohne komplizierte API-Konfiguration.
So kannst du damit arbeiten:
- Details zu Einträgen aus einer CSV recherchieren, z. B.
upload a list of people and tell it,Tell me if this person was mentioned in a press article in 2025 - Eine Liste auf Basis externer Quellen aufbauen, z. B. eine Produktliste geben und Pricing-Änderungen monitoren, indem du täglich, wöchentlich oder wann immer du willst scrapen lässt
- Mit einer URL starten und daraus eine Liste erstellen, z. B. eine Kategorie-Seite geben und alle Produkte daraus extrahieren
- Automated searches ohne Referenzdaten starten – perfekt, wenn du einfach repetitive Google searches automatisieren willst, z. B. die neuesten News über humanoide Roboter
Du kannst mit dem Agent sogar recurring tasks einrichten. Ehrlich gesagt kannst du fast alles damit machen – solange die Information im Internet ist, findet der AI Research Agent sie.
AI Agents können coden
AI Coding Agents haben Software-Entwicklung ziemlich auf den Kopf gestellt, weil sie sie für viel mehr Leute zugänglich machen – nicht nur für professionelle Entwickler. Diese Agents machen aus einer Textbeschreibung eine funktionierende App. Damit wird Software plötzlich auch für Menschen möglich, die wenig oder gar nicht coden können.
Was AI Coding Agents können:
- Komplett-Apps aus Natural Language generieren
- Technische Details automatisch übernehmen
- UI und Basis-Funktionalität erstellen
- Ein paar Zeilen Code anhand der Codebase und der letzten Änderungen vorhersagen
Am wichtigsten: Diese Agents helfen nicht-technischen Menschen, ihre Ideen schneller als je zuvor umzusetzen.
Beispiel für einen AI Coding Agent: Cursor's AI Coding Agent
Cursor’s AI Agent ist besonders stark, wenn du ein neues Projekt komplett von null aufsetzen willst.
So kannst du damit arbeiten:
- Natural Language in Code übersetzen – du beschreibst einfach, was du willst, z. B. „create a login form with email validation“, und er generiert den Code
- Komplexen Code erklären lassen – wenn du Code siehst, den du nicht verstehst, bricht er ihn auf einfache Begriffe runter, perfekt zum Lernen
- Apps bauen ohne Coding-Erfahrung – er übernimmt die technischen Details, sodass jeder funktionierende Software bauen kann
Echte Beispiele, was damit gebaut wird:
- Eine Chrome Extension, die Cookie-Pop-ups blockt – inklusive aller Files und Browser-Interaktionen
- Ein Slack Bot für Pausen-Erinnerungen – inkl. Konfiguration, Scheduling und Messaging
Ich habe gehört, dass sie bei Apps mit bestehender Codebase weniger hilfreich sind.
AI Agents können Customer Service übernehmen
Customer Service Agents gehören wahrscheinlich zu den Dingen, die bis heute den größten Impact auf unsere Arbeit haben. Warum?
Sie können erste Anfragen übernehmen, komplexe Fälle an Humans routen und sogar proaktiv Probleme erkennen und lösen, bevor sie eskalieren. Das heißt:
- Käufer bekommen 24/7 Support von einer AI, die:
- weder gestresst noch von Tickets überrollt ist
- systematisch Probleme effizient abarbeitet
- Gleichzeitig bekommen Human Agents die Möglichkeit:
- sich mehr Zeit zu nehmen, um Kunden wirklich zu verstehen
- nicht von Gespräch zu Gespräch hetzen zu müssen
Das führt zu schnelleren Lösungen und weniger Fehlern.
Beispiel für einen Customer Service AI Agent: Decagon
Mein klarer Favorit hier ist Decagon.ai
Ich bin kein Kunde (sie gehen eher auf Enterprise). Aber ich nutze Notion – und manchmal, wenn ich eine Frage habe, antwortet mir Decagon’s AI Customer Service Agent sofort.
Die Antworten sind fast immer richtig gut – klar, manchmal brauche ich trotzdem einen Human. Aber oft reicht es so, dass ich gar keinen mehr brauche.
Vorteile von AI Agents
Autonome Entscheidungen und Planung
AI Agents können eigenständig planen und mehrstufige Prozesse ausführen – und dabei den effizientesten Weg zum Ziel finden.
Qualität und Validierung
- Können Informationen validieren, um die Genauigkeit zu sichern
- Können komplexe, mehrschichtige Aufgaben übernehmen, die tieferes Verständnis brauchen
Iteratives Problemlösen
Was ich an AI Agents besonders mag: Sie passen sich anhand von Ergebnissen und Feedback an. Das ist perfekt für komplexe Tasks – kann aber teuer werden, wenn du keine Iterations-Limits setzt.
Effizienz und Automation
- Machen aus zeitfressenden Aufgaben effiziente, automatisierte Prozesse
- Arbeiten systematisch und lösen Probleme effizient
Best Practices für AI Agents
Wenn wir über Best Practices für AI Agents sprechen, reden wir im Kern über Prompt Writing Best Practices.
Bei AI Agents sind ein paar Regeln aber noch wichtiger, weil es immer noch AI-Systeme sind, die klare Grenzen und Anweisungen brauchen, um zuverlässig zu liefern.
Klare Parameter und Validierung setzen
- Setze harte Constraints wie
give me only reviews with 4+ stars. - Sag dem Agent immer, dass er Outputs und Quellen validieren soll, z. B.
always provide the quote and link that you used in the output - Definiere konkrete Ziele und Output-Formate, z. B.
Create a navigation bar with a logo and a search bar using Tailwind CSS
Tasks strukturiert angehen
- Große Workflows lieber in kleinere, machbare Requests splitten statt den Agent mit riesigen Prompts zu erschlagen (max. 3–4 Schritte)
- Wenn du den Prozess kennst: Gib klare Guidance, wie der bevorzugte Ansatz aussieht – so wird der Agent zu einer zuverlässigen Verlängerung deines Workflows. Genau das mache ich, wenn ich weiß, dass der beste Weg einfach „mich zu multiplizieren“ wäre.
Qualität und Iteration kontrollieren
Wie gesagt: Iteration ist ein Game Changer, kann aber auch teuer werden – deshalb:
- Setze Iterations-Limits, z. B. „make max 3 attempts to find their pricing“
- Monitor die Outputs, z. B. mit Confidence Scores: „rate your certainty from 1-100 for each piece of information gathered“
📘 Quick Fact
Datablist's AI Research Agent hat eingebaute Quality Controls – du musst dir darum also nicht extra Gedanken machen.
Das war’s zu AI Agents – jetzt schauen wir uns AI Assistants an und warum sie so unterschätzt werden.
Was sind AI Assistants
Ein AI Assistant funktioniert über direkten Dialog mit dem User und liefert schnelle, relevante Ergebnisse auf Basis seines Trainings und zusätzlichem Wissen.
Die Stärke liegt darin, dass er über unmittelbares User-Feedback arbeitet und menschliche Entscheidungen und Kreativität verstärkt – statt sie zu ersetzen.
📘 Kurzdefinition von AI Assistants
User-gesteuerte, interaction-first Systeme, die auf Fragen reagieren und Aufgaben anhand direkter Anweisungen und Wissen ausführen.
Warum AI Assistants unterschätzt werden
Wenn du mich fragst, werden AI Assistants massiv unterschätzt – vor allem, weil sie mehr Mitarbeit vom User brauchen und sich nicht so sexy vermarkten lassen wie AI Agents.
Ein AI Agent verkauft sich leicht, weil die Message im Kern ist: „Du chillst, er macht’s.“ Beim AI Assistant kannst du im Grunde nur sagen: „Du machst, er hilft.“
Klingt vielleicht etwas hart, aber wenn man’s auf die Essenz runterbricht, ist es genau das, was wir in Marketing-Copy bei solchen Produkten am Ende wirklich sagen.
Deshalb machen die meisten AI SDR Companies gutes Marketing, aber haben ein schlechtes Produkt. #sorrynotsorry
Wie funktioniert ein AI Assistant
So arbeitet ein AI Assistant typischerweise:
- Er bekommt direkte Anweisungen oder Fragen vom User
- Er folgt den konkreten Instruktionen
- Er antwortet basierend auf Training und verfügbarem Wissen
- Er wartet auf weiteren Input, um fortzufahren oder die Richtung anzupassen
- Die Interaktion läuft weiter, bis entweder:
- Die Anfrage erfüllt ist
- Der User das Gespräch beendet
- Der Assistant Rückfragen braucht
Im Gegensatz zu AI Agents, die autonom iterieren und ihren Ansatz anpassen können, sind AI Assistants stärker auf direkte User-Guidance und Interaktion angewiesen.
Welche Beispiele gibt es für AI Assistants und was können sie?
AI Assistants helfen beim Data Cleaning
Data Cleaning war lange mühsam und zeitintensiv – mit komplizierten Formeln und technischem Gefrickel. Heute machen AI Assistants das für jeden easy, weil du einfach in Textform sagst, was passieren soll.
Sie können:
- Unnötige Symbole und Leerzeichen entfernen
- Daten ins gewünschte Format bringen
- Informationen extrahieren und bearbeiten
- Daten transformieren, konvertieren oder manipulieren
Wenn du’s noch einfacher willst: Sie können alles, solange es innerhalb deiner Tabelle machbar ist.
Beispiel für einen AI Data Cleaning Assistant: Datablist's AI Data Cleaning Assistant
Das ist ein built-in Tool in Datablist’s AI Spreadsheet. Damit kannst du fast alles machen, was du in Excel oder Google Sheets machen würdest – nur ohne komplizierte Formeln oder Scripts, sondern mit einfachen Prompts.
Der Unterschied zwischen Datablist’s Data-Editing AI Assistant und einem AI Agent: Er arbeitet mit einem Preview-and-confirm System. Du gibst eine Aufgabe, der AI Assistant erzeugt die Lösung und zeigt dir eine Vorschau, bevor er Änderungen wirklich anwendet.
Danach kannst du weiter verfeinern oder die Änderungen übernehmen – siehe Beispiel unten.
Ein paar weitere Dinge, die Datablist's AI Data Cleaning Assistant für dich erledigen kann:
- Unique IDs pro Zeile generieren
- Scoring-Systeme bauen, um Leads oder Accounts zu priorisieren
- Einheiten für Produkt-Spezifikationen konvertieren
- Daten in großem Umfang bearbeiten
Dieser AI Assistant kann praktisch alles machen, was du machen willst, solange die Aufgabe auf den Daten in deinen Sheets basiert. Du formulierst einfach dein Ziel in Worten, statt nach der nächsten Formel zu suchen.
AI Assistants helfen beim Schreiben
AI Writing Assistants gehören für mich zu den besten Dingen, die wir gebaut haben. Sie helfen nicht nur beim Schreiben, sondern beschleunigen auch Lernen extrem.
Vor einem Jahr konnte ich kaum Englisch sprechen und nicht mal eine E-Mail schreiben. Heute schreibe ich ganze Blogartikel. Das liegt daran, dass ich dank AI Writing Assistants viel schneller lernen konnte.
Sie fixen Grammatik und Rechtschreibung, schlagen bessere Formulierungen vor und machen vieles, was du ihnen gibst – zum Beispiel:
- Aus einer Idee Bullet Points generieren
- Den Ton ändern
- Beschreibungen vertiefen
- Text formatieren und aufteilen
Das hilft dir, schneller zu schreiben, weniger Fehler zu machen und trotzdem deinen Stil und die ursprüngliche Idee zu behalten.
Beispiel für einen AI Writing Assistant: Notion AI Assistant
Notion’s AI Assistant ist für mich hier am stärksten. Ich habe ehrlich gesagt gar nicht viele andere Tools getestet, weil der einfach so gut ist.
Wie gesagt: Mit Notion AI schreibe ich schnell, fixe Tippfehler und kann noch mehr machen. Ein paar Shortcut-Prompts, die ich in Notion nutze:
- Replace this with a .png slug made out of this sentence but use underscores (_)
- Is this sentence grammatically correct? If so, return a simple "yes." If it's not grammatically correct, tell me exactly what is wrong, how to improve it, and also give me two improved versions without affecting the wording I used. (Only if there are grammatical issues)
- Replace this word with a word that better expresses X
Der größte Vorteil ist nicht nur schneller zu schreiben, sondern schneller Inspiration zu bekommen und kreativer zu werden.
AI Assistants helfen beim Coding
AI Coding Assistants haben sich zu intelligenten Coding-Partnern entwickelt.
Ihre wichtigsten Fähigkeiten:
- Real-time Code-Generierung und Auto-Completion
- Smarte Debugging-Hinweise und Optimierungs-Vorschläge
- Context-aware Erklärungen und Doku
Sie helfen Entwicklern, schneller und mit weniger Fehlern zu coden, weil sie als kompetenter Begleiter agieren, der den Kontext versteht, komplexe Code-Stellen erklärt und dafür sorgt, dass Coding-Standards im Projekt konsistent bleiben.
Beispiel für einen AI Coding Assistant: Amazon Q
Amazon Q
Amazon Q ist ein AI Coding Assistant, den du in praktisch jede Entwicklungsumgebung integrieren kannst.
Im Gegensatz zu AI Agents nutzt Amazon Q Developer einen Review-and-apply Mechanismus: Du beschreibst den Task, der Assistant liefert Vorschläge (Code oder Actions) und zeigt dir eine Preview, bevor Änderungen umgesetzt werden.
Amazon Q kann:
- Code Snippets oder komplette Funktionen in jeder Programmiersprache generieren
- Bugs finden und Fixes vorschlagen
- Bestehenden Code auf Performance und Security optimieren
Das Praktische: Du brauchst nicht mal einen AWS Account. Ein AWS Builder ID reicht.
Vorteile von AI Assistants
Jeder nutzt AI anders. Einige Vorteile wirken schon „normal“, weil AI Assistants so tief in unseren Alltag gerutscht sind. Für mich sind das aber die 3 größten Hebel:
-
Dinge schneller erledigen und Tasks delegieren
Ich will keine Datenstrukturen konvertieren und auch nicht jede Komma-Stelle kontrollieren. Ich will schnell sein – deshalb fokussiere ich mich auf das, was wirklich zählt und nutze meine AI Assistants in Datablist und Notion für den Kleinkram.
-
Lernen in einem Tempo, das kaum zu stoppen ist
AI ist extrem stark bei Grundlagenwissen. Deshalb nutze ich sie immer, wenn ich anfange, neue Dinge zu meistern. Sobald ich besser werde, suche ich mir zusätzliche Wege zu lernen.
-
Second Opinions bekommen
Ich nutze AI, um meine Ideen aus mehreren Blickwinkeln zu prüfen. Das Feedback ist nicht immer gut – und das ist okay. Ich suche nicht nach neuen Ideen, sondern nach Impulsen, die mich weiterdenken lassen.
Best Practices für AI Assistants
Mit AI Assistants zu arbeiten folgt ähnlichen Best Practices wie bei AI Agents. Der Schlüssel sind klare, präzise Prompts, die der AI helfen, effektiv zu arbeiten. Dazu gehört zum Beispiel:
- Klare Grenzen setzen
- Die AI braucht Limits, damit sie nicht „zu weit denkt“
- Saubere Grenzen reduzieren außerdem Halluzinationen und irrelevante Antworten
- Genug Kontext geben
- Sag konkret, was du willst
- Gib wenn möglich Beispiele
- Erkläre Task, Ziel und deinen bevorzugten Ansatz
Denk an den AI Assistant wie an den perfekten Praktikanten: Mit klaren Anweisungen sind sie super – ohne das machen sie Fehler. Sag immer sowohl, was er tun soll, als auch, was er nicht tun soll.
Hier findest du außerdem eine Anleitung, wie du einen Prompt für AI schreibst, die mit Daten interagiert
💡 Quick Fact
AI Copilots sind im Prinzip AI Assistants, die direkt in eine App/Plattform integriert sind und mit dem Wissen der Plattform als Erweiterung ihrer Fähigkeiten arbeiten.
Fazit: Wann AI Agent – wann AI Assistant
Das hängt komplett von der Aufgabe und deinem Ziel ab.
Wenn du eine Automation aufsetzen willst, die dir jeden Tag Zeit bei einem wiederholbaren Task spart – zum Beispiel repetitive Google searches automatisieren – dann ist ein AI Agent meistens die bessere Wahl.
Wenn du einfach schneller arbeiten willst, aber jeden Schritt reviewen und jede Antwort der AI bestätigen möchtest, dann nimm einen AI Assistant.
Ist ChatGPT ein AI Agent?
Nein, ChatGPT ist ein AI Chatbot. AI Agents arbeiten autonom auf ein Ziel hin, während ChatGPT dir eine Antwort gibt. Wenn du zum Beispiel einen AI Research Agent bittest, Informationen im Web zu suchen und zu sammeln, kann er:
- Eigenständig mehrere Websites und Quellen durchsuchen
- Seine Suchstrategie laufend anpassen, je nachdem, was er findet
- Komplexe Research-Aufgaben ohne ständigen User-Input ausführen
Was sind Beispiele für einen AI Agent?
AI Research Agent: Diese Agents können eigenständig Datenbanken und Web-Quellen crawlen, um umfassende Infos zu einem Thema zusammenzutragen. Ihr größter Vorteil ist, dass sie unabhängig arbeiten und Informationen verifizieren können.
AI Customer Service Agent: Ihr größter Vorteil ist Skalierbarkeit – sie können 24/7 Kundenanfragen abarbeiten, saubere Conversation Logs führen und Antworten anhand von Customer Sentiment anpassen.
Was kann ich mit einem AI Assistant machen?
AI Assistants helfen dir bei vielen Aufgaben, z. B.:
- Data Cleaning wie Symbole entfernen, Daten formatieren und Informationen transformieren
- Writing (Grammatik fixen, Ton ändern, Content generieren)
- Coding-Support durch Code-Generierung, Debugging und Optimierung
Brauche ich einen AI Agent?
Kommt auf deinen Use Case an:
- Nimm einen AI Agent, wenn du repetitive Tasks automatisieren willst, die täglich passieren (z. B. automated Google searches)
- Nimm einen AI Assistant, wenn du schneller arbeiten willst, aber die Kontrolle behalten und jeden Schritt reviewen möchtest
Was ist der Unterschied zwischen Generative AI Agents und Assistants?
Der Kernunterschied: AI Agents können autonomer arbeiten und ihren Ansatz eigenständig anpassen. AI Assistants brauchen dagegen deutlich mehr direkte User-Guidance und Interaktion, um Tasks abzuschließen.