KI-Agenten, die nie schlafen: So bauen Sie sich einen automatischen Research-Assistenten

Die meisten Unternehmen haben das gleiche Problem: Relevante Informationen sind überall verstreut, niemand hat Zeit, täglich Dutzende Quellen zu durchsuchen – und das Wissen, das gesammelt wird, landet irgendwo in einem Chat-Verlauf und ist am nächsten Tag vergessen.

Was wäre, wenn ein KI-Agent das für Sie übernimmt? Täglich. Automatisch. Und das gesammelte Wissen steht danach Ihrem ganzen Team zur Verfügung.

Genau das ist heute möglich – und so funktioniert es im Zusammenspiel:

Internet → Research-Agent (täglich, automatisch)
              ↓
         Projektordner (strukturierte Ablage)
              ↓
         Datenquelle (indexiert, durchsuchbar)
              ↓
         Team-Agent (beantwortet Fragen in Echtzeit)

Kein manueller Aufwand. Kein Vergessen. Ein System, das im Hintergrund läuft und Wissen aufbaut – während Sie sich um andere Dinge kümmern. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie es aufbauen.

Schritt 1: Einen Agenten bauen – in Minuten

Mit dem Agent Builder lässt sich ein KI-Agent ohne technisches Vorwissen in wenigen Minuten erstellen. Ein geführter Prozess in fünf Schritten fragt ab, was der Agent tun soll, wie er kommunizieren soll und welche Tools er benötigt.

Für unseren Use Case geben wir dem Agenten Zugriff auf das Internet – damit er eigenständig recherchieren kann. Sie können aber auch weitere Tools hinzufügen: zum Beispiel einen E-Mail-Versand, damit der Agent Ihnen die tägliche Zusammenfassung direkt ins Postfach liefert, oder den Zugriff auf eine interne Wissensdatenbank, um Rechercheergebnisse mit bestehendem Firmenwissen zu verknüpfen.

Der Agent Builder führt Sie durch jeden Schritt – von der Beschreibung des Agenten über die Zuweisung von Tools bis hin zur finalen Konfiguration. Am Ende haben Sie einen einsatzbereiten Agenten, der genau das tut, was Sie brauchen.

Schritt 2: Ein Projekt als gemeinsame Ablage

Agenten, die nur im Chat arbeiten, vergessen alles nach dem Gespräch. Projekte ändern das grundlegend.

Ein Projekt gibt dem Agenten einen eigenen Ordner, in dem er Dateien ablegen, strukturieren und bei der nächsten Aufgabe wieder darauf zugreifen kann. Er hat ein Gedächtnis – und einen festen Platz, an dem alles zusammenläuft.

Das klingt simpel, ist aber ein fundamentaler Unterschied: Ein Agent mit Projektordner kann über Wochen und Monate hinweg eigenständig Wissen aufbauen, organisieren und weiterentwickeln. Sie können jederzeit in den Projektordner hineinsehen, einzelne Dateien öffnen, bearbeiten oder ergänzen – der Agent und Sie arbeiten an der gleichen Ablage. Das schafft Transparenz und gibt Ihnen die volle Kontrolle darüber, was der Agent produziert und ablegt.

Projekte eignen sich besonders gut für Aufgaben, die sich wiederholen oder über einen längeren Zeitraum laufen: Marktbeobachtung, laufende Recherchen, regelmässige Berichte oder die Pflege einer internen Wissensbasis.

Schritt 3: Automatisierung mit geplanten Aufgaben

Jetzt wird es richtig mächtig.

Mit geplanten Aufgaben lässt sich ein Agent zu einem festen Zeitpunkt automatisch starten – täglich, wöchentlich, stündlich. Sie wählen den Agenten, verknüpfen ihn mit einem Projekt und definieren den Auftrag in natürlicher Sprache – genauso, wie Sie es in einem Chat tun würden.

Beispiel: Ein Agent bekommt täglich um 7 Uhr morgens den Auftrag, die wichtigsten News aus der Medtech-Branche zu recherchieren, die relevantesten Entwicklungen zusammenzufassen und die Ergebnisse strukturiert im Projektordner abzulegen. Optional sendet er Ihnen danach eine kurze E-Mail mit den wichtigsten Punkten.

Sie müssen nichts anstossen, nichts überprüfen, nichts delegieren. Der Agent erledigt die Aufgabe – und legt das Ergebnis dort ab, wo Sie es brauchen.

Ein weiterer Vorteil: Sie können mehrere Agenten mit unterschiedlichen Aufgaben auf das gleiche Projekt ansetzen. Ein Agent recherchiert, ein anderer fasst zusammen, ein dritter bereitet daraus einen Bericht auf. Jeder übernimmt einen klar definierten Teil – gemeinsam bauen sie ein System, das weit mehr leistet als ein einzelner Assistent.

Schritt 4: Das gesammelte Wissen für das ganze Team nutzbar machen

Hier schliesst sich der Kreis.

Der Projektordner, in dem der Agent täglich seine Recherchen ablegt, lässt sich als Datenquelle einbinden. Die Inhalte werden indexiert und semantisch durchsuchbar gemacht – das bedeutet, ein Team-Agent findet nicht nur exakte Begriffe, sondern versteht den Inhalt und liefert relevante Antworten auf inhaltliche Fragen.

Dieser Team-Agent kann jetzt Fragen beantworten wie:

• «Was waren die wichtigsten Branchennews der letzten zwei Wochen?»
• «Gibt es neue regulatorische Entwicklungen, die uns betreffen?»
• «Fass mir die relevantesten Artikel vom letzten Monat zusammen.»

Das Wissen wird täglich automatisch aktualisiert – durch den Research-Agenten im Hintergrund. Der Team-Agent greift immer auf den neuesten Stand zu. Und weil die Datenquelle direkt mit dem Projektordner verknüpft ist, müssen Sie nichts manuell hochladen oder aktualisieren. Neue Dateien im Ordner werden automatisch in die Datenquelle übernommen.

So entsteht eine lebendige Wissensbasis, die mit Ihrem Unternehmen wächst – ohne zusätzlichen Aufwand.

Weitere Anwendungsfälle

Das beschriebene Prinzip ist nicht auf einen einzigen Use Case beschränkt. Überall dort, wo regelmässig Informationen gesammelt, verarbeitet oder bereitgestellt werden müssen, lässt sich dieses System sinnvoll einsetzen:

• Wettbewerbsbeobachtung: Ein Agent beobachtet täglich die Kommunikation von Mitbewerbern – neue Produkte, Preisänderungen, Pressemitteilungen – und hält eine strukturierte Übersicht aktuell.
• Marktforschung: Wöchentliche Zusammenfassung relevanter Studien, Berichte und Branchentrends – aufbereitet und im Projektordner abgelegt.
• Interne Dokumentation: Neue Dokumente landen im Ordner, werden automatisch indexiert und sind sofort über den Team-Agenten abrufbar.
• Content-Planung: Ein Agent recherchiert aktuelle Themen und Trends, legt Ideen und Quellen strukturiert ab – bereit für das nächste Redaktionsmeeting.
• Kundenservice-Vorbereitung: Ein Agent sammelt häufige Fragen und aktuelle Produktinformationen und stellt sie dem Support-Team als durchsuchbare Wissensbasis zur Verfügung.

Das Prinzip dahinter

Was hier entsteht, ist mehr als die Summe seiner Teile. Jeder der vier Schritte für sich ist bereits nützlich – ein guter Agent, ein strukturierter Ordner, eine automatische Aufgabe, eine durchsuchbare Wissensbasis. Aber erst im Zusammenspiel entfaltet das System sein volles Potenzial.

Der entscheidende Gedanke: KI-Agenten werden dann wirklich mächtig, wenn sie nicht nur antworten, sondern eigenständig arbeiten, Wissen aufbauen und dieses Wissen für andere nutzbar machen. Nicht als einmaliges Werkzeug, sondern als kontinuierlich lernender Teil Ihres Teams.

Und das Beste daran: Sie brauchen dafür keine IT-Abteilung, keine Programmierkenntnisse und kein monatelanges Einführungsprojekt. Sie brauchen eine klare Idee – und die richtigen Bausteine.

So legen Sie los

Sie möchten das selbst aufbauen? Hier sind die vier Schritte in der richtigen Reihenfolge:

1. Agenten erstellen – Agent Builder starten und Agenten in wenigen Minuten konfigurieren
2. Projekt anlegen – Projektordner erstellen und dem Agenten zuweisen
3. Geplante Aufgabe einrichten – Agenten automatisch starten lassen, Zeitplan und Auftrag definieren
4. Datenquelle aus Ordner erstellen – Projektordner indexieren und für den Team-Agenten nutzbar machen

Sie möchten nicht bei null anfangen?

Kein Problem. Das Evoya AI-Team hilft Ihnen dabei, den ersten Agenten aufzusetzen, den richtigen Use Case zu definieren und das System auf Ihre Bedürfnisse zuzuschneiden. Viele unserer Kunden haben mit einem einzigen Agenten gestartet – und innerhalb weniger Wochen ein vollständiges Automatisierungssystem aufgebaut.

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