Vorwort ... 11

TEIL I. Grundlagen ... 15

1. Warum dieses Buch jetzt? ... 17

1.1 ... Vom Chatbot zum Agenten ... 18

1.2 ... Was agentische KI heute schon kann ... 20

1.3 ... Woran erkenne ich, ob KI agentisch arbeitet? ... 23

1.4 ... Zwei Perspektiven auf ein Thema ... 24

1.5 ... Wie dieses Buch aufgebaut ist ... 25

1.6 ... Was dieses Buch nicht ist ... 26

2. Die Spielregeln -- Was darf die KI für mich tun? ... 27

2.1 ... Drei Automatisierungsstufen: Denken, Vorbereiten, Handeln ... 28

2.2 ... Wann braucht die KI eine Leine? ... 29

2.3 ... Echte Aufgaben für Agenten finden ... 32

2.4 ... Datenschutz-Grundregeln für Prompts, Dateien und Konnektoren ... 39

2.5 ... Das Freigabe-Prinzip ... 41

2.6 ... Sicherheitsregeln für Agenten: Logging, Rechte und Testumgebungen ... 44

3. Werkzeuge, Schnittstellen und Sprachmodelle ... 47

3.1 ... Was ein Agent wirklich braucht ... 48

3.2 ... Erste Schritte mit agentischen Tools ... 52

3.3 ... Konnektoren, Skills, MCPs und das Prinzip 'Files over Tools' ... 62

3.4 ... Anbieterunabhängigkeit gewährleisten ... 64

3.5 ... Der Werkzeugkasten: ein Überblick ... 67

3.6 ... Oberflächen steuern: Vom Browser zum Desktop ... 71

3.7 ... Vom Chatbot zum Agenten -- was heute noch mühsam ist ... 77

TEIL II. Agentische KI im Alltag ... 81

4. Agentisch arbeiten und delegieren ... 83

4.1 ... Downloads-Verzeichnis aufräumen ... 85

4.2 ... E-Mail-Eingang aufräumen ... 87

4.3 ... Konnektoren und Plugins ... 91

4.4 ... E-Mails verwalten mit dem Gmail-Konnektor ... 95

4.5 ... Eine Produkt-Website erzeugen ... 98

4.6 ... IT-Probleme agentisch lösen ... 104

5. Agentische Webbrowser-Steuerung ... 113

5.1 ... KI-Tools zur Steuerung des Webbrowsers ... 114

5.2 ... Webformulare ausfüllen ... 119

5.3 ... Blogbeitrag verfassen, CMS bedienen ... 122

5.4 ... Grafana-Konfiguration ... 127

5.5 ... Fazit ... 130

6. Den Tag im Griff -- Planen, Erinnern und Organisieren ... 131

6.1 ... Warum die Tagesplanung der beste erste Agent ist ... 132

6.2 ... Mein Montagmorgen: der erste Tagesplan ... 134

6.3 ... Vom Chat zum agentischen Setting: der Planungsordner ... 141

6.4 ... Der Wochenassistent ... 149

6.5 ... Fristen erkennen, bevor sie ablaufen ... 152

6.6 ... Erinnerungen, die Zusammenhänge kennen ... 154

6.7 ... Vom Arbeitsplan zum Haushaltsplan ... 155

7. E-Mail und Kommunikation ... 157

7.1 ... Wie viele Rechte braucht ein Mail-Agent? ... 158

7.2 ... Vom Rohbestand zum Kommunikationsordner ... 163

7.3 ... Der Posteingang am Morgen ... 168

7.4 ... Vom Antwortentwurf zum kontrollierten Versand ... 172

7.5 ... Aus Nachrichten werden Termine und Fristen ... 179

7.6 ... Ein Vorgang, ein Ordner, ein Schreiben ... 182

7.7 ... Der Spam-Ordner, gegengelesen ... 184

8. Projektgedächtnis und Skills ... 187

8.1 ... Projektgedächtnis: [...] und [...] ... 187

8.2 ... Ein KI-taugliches Projekt-Wiki einrichten (LLM-Wiki) ... 194

8.3 ... Skills ... 197

8.4 ... Beispiel: Support-Anfragen und die eigene FAQ-Website ... 201

9. Zeitgesteuert, ereignisgesteuert, ferngesteuert ... 207

9.1 ... Grundregeln für automatisch ausgeführte Jobs ... 208

9.2 ... Morgendliches Termin- und Mail-Briefing ... 211

9.3 ... Dateien analysieren ... 213

9.4 ... Agenten per Smartphone steuern ... 217

10. Recherche und eigenes Wissen ... 221

10.1 ... Warum Ihr Wissen ein eigenes Zuhause braucht ... 222

10.2 ... Obsidian einrichten: Der erste Vault ... 226

10.3 ... Damit die KI mitliest: Frontmatter und das Open Knowledge Format ... 235

10.4 ... Claude Code oder Codex auf den Vault ansetzen ... 239

10.5 ... Deep Research mit Kontrolle: Eine Semesterarbeit entsteht ... 244

10.6 ... Wenn der Bestand wächst ... 250

11. Lernen und Weiterbildung ... 253

11.1 ... Warum der Lernstand in Dateien gehört ... 254

11.2 ... Vom handschriftlichen Skript zum durchsuchbaren Bestand ... 255

11.3 ... Karteikarten, Lernzettel und ein Glossar, das mitwächst ... 261

11.4 ... Eine Klausuraufgabe aus dem eigenen Bestand ... 267

11.5 ... Mindmap und Podcast aus dem eigenen Bestand ... 272

11.6 ... Von der Quellensammlung zur eigenen Arbeit ... 275

11.7 ... KI kann beim Lernen auch kontraproduktiv sein ... 278

12. Medien und Kreativarbeit ... 281

12.1 ... Der Agent erstellt Bilder ... 282

12.2 ... Vom Buch zum Webinar ... 286

12.3 ... Aus einem Bild wird eine Serie ... 292

12.4 ... Die Folienkonzepte entstehen ... 294

12.5 ... Der Agent baut die Folien: PowerPoint und Canva über MCP ... 298

TEIL III. Agentische KI für Profis ... 303

13. MCP und APIs ... 305

13.1 ... Das Model Context Protocol (MCP) ... 305

13.2 ... Beispiel: [...] via MCP steuern ... 310

13.3 ... Schnittstellen (APIs) zur Software-Steuerung ... 315

13.4 ... Beispiel: WordPress- und Mastodon-API ... 316

14. Workflows mit Automatisierungs-Tools ... 323

14.1 ... Support-Ticket-Workflow ... 324

14.2 ... Zapier ... 325

14.3 ... Make ... 331

14.4 ... n8n in der Cloud ... 337

14.5 ... n8n selbst installieren ... 345

15. Sprachmodelle lokal ausführen ... 353

15.1 ... Grundlagen von Sprachmodellen ... 354

15.2 ... LM Studio ... 359

15.3 ... Ollama ... 364

15.4 ... Modelle in der Cloud ausführen ... 367

15.5 ... Fazit ... 371

16. OpenClaw ... 373

16.1 ... Persönliche Agenten ... 374

16.2 ... OpenClaw-Installation ... 384

16.3 ... Konfiguration ... 390

16.4 ... Praxisbeispiel 1: PDF-Extraktion ... 394

16.5 ... Praxisbeispiel 2: E-Mail verarbeiten ... 396

16.6 ... OpenClaw für Fortgeschrittene ... 400

16.7 ... Fazit ... 406

17. Hermes ... 409

17.1 ... Installation ... 410

17.2 ... Konfiguration ... 414

17.3 ... Hermes-Image ergänzen ... 417

17.4 ... Hermes in der Praxis ... 420

17.5 ... Täglicher Newsletter ... 427

17.6 ... Öffnung nach außen ... 429

17.7 ... Fazit ... 432

18. KI-Agenten im Smart Home ... 435

18.1 ... Das Beispielsetup mit Home Assistant ... 436

18.2 ... Zwei Wege zur KI-Steuerung ... 437

18.3 ... MCP für Home Assistant ... 439

18.4 ... Mit KI und Home Assistant zum smarten Zuhause ... 444

18.5 ... Fehlersuche bei einer Wärmepumpe ... 448

19. Workflows aus der Praxis ... 461

19.1 ... Reiseverlauf aus Fotos visualisieren ... 462

19.2 ... Linux-Prüfungskorrektur ... 465

19.3 ... GitLab-Issues-Newsletter ... 472

19.4 ... Feedback zu einem Buch verarbeiten ... 478

TEIL IV. Sicherheit, Grenzen und Ausblick ... 485

20. Wenn die KI sich irrt ... 487

20.1 ... Wenn ein falscher Zwischenschritt Folgen hat ... 488

20.2 ... Abbrechen, bevor es zu spät ist ... 489

20.3 ... Ein Fall aus der Praxis: Ein Fehler kostet Geld ... 491

20.4 ... Was nicht an die Maschine geht ... 492

21. Den Tokenverbrauch im Griff behalten ... 495

21.1 ... Wofür Sie bezahlen ... 495

21.2 ... Wo Sie den Verbrauch sehen ... 497

21.3 ... Wo externe Tools besser sind als der Agent ... 498

21.4 ... Das richtige Modell für eine Aufgabe finden ... 500

22. Was heute schon geht, und was noch nicht ... 503

22.1 ... Die Erkenntnisse ... 504

22.2 ... Was kommen wird, und was es kostet ... 506

22.3 ... Der menschliche Faktor ... 511

Index ... 513