Wie KI zum Betriebssystem wird
Die fünf Bausteine, die jedes agentische System braucht
Hoi und herzlich willkomma zu den Büro für KI-Insights 👋🏽
Wie versprochen werfen wir heute einen Blick auf das, was hinter dem KI-Betriebssystem steckt.
Ich nutze KI seit dem Launch von ChatGPT im November 2022 täglich. Aber die letzten Monate haben sich irgendwie anders angefühlt.
Wer die letzten Ausgaben mitgelesen hat, kennt die Reise: Von den drei Stufen der KI-Nutzung (Werkzeug, Assistent, System) über den Shift vom «im System arbeiten» zum «am System arbeiten» bis hin zu Skills, mit denen man Agenten beibringt, Aufgaben richtig zu erledigen. Das hat sich alles langsam aufeinander aufgebaut.
Und jetzt kommt der Teil, der alles zusammenbringt.
Wir sind gerade dabei, unser eigenes KI-System aufzubauen. Auf einem eigenen Server, lokal bei uns im Büro. Ein Agent, der den ganzen Tag läuft, Aufgaben übernimmt, sich an Entscheidungen erinnert und eigenständig handelt (wo er das darf). Offerten, E-Mails, Buchhaltung, Kalender, Newsletter. Nicht als Assistent, den man ab und zu fragt, sondern als System, das mitarbeitet.
Das passiert nicht nur bei uns. Anthropic hat Anfang des Jahres Claude Cowork lanciert, einen Agenten, der dauerhaft auf deinem Computer mitläuft, deine Dateien kennt und dich proaktiv anspricht. Dann kam OpenClaw, was das Ganze erst so richtig ins Rollen brachte. Alle relevanten Player folgten. Manus kann mittlerweile direkt auf dem Desktop arbeiten. Perplexity hat mit «Computer» ein System gebaut, das diverse verschiedene Modelle koordiniert und im Hintergrund Aufgaben erledigt. Auch OpenAI arbeitet an einer «KI-Superapp».
Die Tools gehen alle in dieselbe Richtung. Und was ich dabei gelernt habe: Ob das gut funktioniert oder halt einfach nur so plus/minus, hat wenig mit dem Modell zu tun. Sondern mit dem, was man dem System mitgibt.
It's all about context. 😉
In diesem Newsletter erfährst du:
- Was die fünf Bausteine sind, die jedes agentische System braucht
- Wie wir das bei uns konkret umgesetzt haben (bzw. dabei sind)
- Und wo du heute anfangen kannst
- Zudem haben wir eine neue Website, neue Angebote und ein Oster-Gewinnspiel (es lohnt sich also 🤩)
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Die Grundidee
Der einfachste Weg, das zu verstehen, ist ein Blick zurück.
Als KI noch ein normaler Chatbot war, ging alles einfach nur hin und her. In einer normalen Konversation. Ich gebe eine Anweisung, es kommt eine Antwort zurück, ich korrigiere, neue Antwort. Ich war ständig involviert. Das hat funktioniert, aber es war halt Ping-Pong. Und sehr viel Copy-Paste.
Dann kamen die Assistenten. Custom GPTs zum Beispiel. Da habe ich einmal Zeit investiert, einen Assistenten für eine bestimmte (repetitive) Aufgabe einzurichten. Und danach musste ich bei jeder Wiederholung dieser Aufgabe nicht mehr alles neu erklären. Das war schon ein krasser Fortschritt. Wir hatten bei uns über 60 von diesen KI-Assistenten im Einsatz.
Aber jetzt geht es um etwas anderes. Ein agentisches System kann Tools aufrufen, auf Systeme zugreifen, eigenständig handeln. Und das funktioniert nur wirklich gut, wenn der Agent mich als Mensch nicht permanent konsultieren muss, um an Informationen zu kommen. Sondern wenn er diese Informationen innerhalb des Systems selbst findet.
Genau das ist der Grundgedanke hinter dem KI-Betriebssystem: Alles, was der Agent braucht, muss im System vorhanden sein. Wer wir sind, was wir wissen, wie wir Aufgaben erledigen, was der Agent darf und was nicht. Und dafür muss es aus unseren Köpfen raus in eine geordnete Struktur, auf die der Agent zugreifen kann.
Gleichzeitig behalten wir die Kontrolle. Wir sehen, was passiert, werden bei wichtigen Schritten gefragt und können das System jederzeit überwachen und korrigieren.
Die fünf Bausteine sind die Antwort auf die Frage: Was muss im System stecken, damit das funktioniert?
Die fünf Bausteine
Ich nenne es einfach mal unser KI-Betriebssystem. Der Begriff taucht gerade überall auf. Langdock nennt sich «KI-Betriebssystem». Glean baut etwas Ähnliches. Microsoft positioniert Copilot in dieselbe Richtung. Und viele andere auch. Das zeigt, dass die ganze Branche am selben Punkt angekommen ist.
Die Idee dahinter ist einfach: Dein Laptop hat ein Betriebssystem. Es bestimmt, wie er sich verhält, was er kann, was er weiss, was er darf. Das Modell, das darüber läuft, ist die App. Und ohne Betriebssystem läuft halt keine App sinnvoll.
Für KI-Agenten gilt dasselbe.
Unser Betriebssystem besteht aus fünf Bausteinen:
- Identität
- Gedächtnis
- Skills
- Schnittstellen
- Governance
Diese fünf Bausteine sind das, was ein produktives agentisches System aus unserer Sicht braucht. Manche der Tools, die ich erwähnt habe, decken einzelne davon schon gut ab. Claude Cowork zum Beispiel ist stark bei Gedächtnis und Schnittstellen. Andere konzentrieren sich mehr auf die reine Ausführung. Ein vollständiges Betriebssystem entsteht aber erst, wenn alle fünf zusammenspielen.
Und genau deshalb bauen wir das gerade selbst. Ehrlich gesagt geht es uns mit den bestehenden Tools auch etwas zu wenig schnell vorwärts. 😅 Was sicher auch mit Security zu tun hat: Die müssen wir nämlich komplett selbst mitdenken (und da gibt es sehr viel mitzudenken), und das ist definitiv nichts für Leute gänzlich ohne Erfahrung in dem Bereich.
Aber eigentlich geht es um etwas anderes. Es geht darum, alles ready zu haben, wenn es dann so richtig losgeht. Governance-Regeln definieren. Skills entwickeln. Prozesse beschreiben.
Das Implizite explizit machen. All das ist der Teil, der richtig viel Zeit in Anspruch nimmt. Die Tools werden schnell besser. Aber das Fundament darunter, das muss man selbst aufbauen.
Und damit sollte man jetzt anfangen.
Bei uns schaut das in etwa so aus:
Baustein 1: Identität
Wer ist der Agent?
Wenn jemand neu ins Team kommt, gibt es einen Einarbeitungstag. Wer sind wir, wie kommunizieren wir, was ist uns wichtig, was tun wir auf keinen Fall, wo findet man alles. Das macht man einfach so, ohne gross darüber nachzudenken.
Einem KI-Agenten stellt man diese Fragen meistens gar nicht. Man öffnet das Tool und legt los.
Und dann wundert man sich, warum die Ergebnisse irgendwie, na ja, sagen wir mal, nicht so toll sind.
Was wir im Büro für KI gemacht haben
In OpenClaw, dem Agenten-Framework das wir (angepasst und um Security massiv ergänzt) nutzen, gibt es dafür sogenannte SOUL.md (inspiriert durch Anthropic's Soul Document) und USER.md Dateien. Die eine beschreibt, wer der Agent ist, Charakter, Werte, Tonalität, was er nie tut. Die andere beschreibt, für wen er arbeitet, wer wir sind, wie wir mit Kunden umgehen, was unser Stil ist.
Das Prinzip dahinter ist aber nicht an OpenClaw gebunden. Es geht schlicht darum, all das was normalerweise in unseren Köpfen steckt, einmal wirklich aufzuschreiben. Wie reden wir mit Kunden? Was sind unsere Werte? Was tun wir nie? Wie laufen Dinge ab? Sobald der Agent das weiss, klingen seine Ergebnisse nach uns statt nach generischem KI-Output.
Claude, ChatGPT, Copilot und Co. bauen alle an genau diesem Baustein. Wie sie es umsetzen, ändert sich gerade laufend. Die Richtung ist aber überall dieselbe.
Baustein 2: Gedächtnis
Was weiss er?
Wer die Ausgabe über die Vergesslichkeit von ChatGPT und Co. gelesen hat, kennt das Problem. KI hat kein echtes Gedächtnis. Jeder Chat startet bei null. Was letzte Woche besprochen wurde, ist weg. Was der Kunde gesagt hat, weg. Was du entschieden hast, weg.
Ich habe damals beschrieben, wie das bei Summer Yue schiefgegangen ist. Ihr KI-Agent hat angefangen, eigenständig Mails zu löschen, weil die Anweisung «nichts tun ohne Freigabe» aus dem Kontext gefallen war. Nicht weil der Agent böswillig war, sondern weil er es schlicht nicht mehr im Kontextfenster hatte.
Das ist das Problem, das man lösen muss. Und dieser Teil entscheidet enorm über die Qualität des Outputs.
Was wir gemacht haben
Unser Agent führt so etwas wie ein Tagebuch. Jeden Tag eine Textdatei:
- Was besprochen und entschieden wurde
- Was noch offen ist
- Relevante Kontextänderungen
Dazu eine kuratierte Langzeitdatei mit dem, was dauerhaft wichtig ist: Kundendaten, Preise, laufende Projekte, getroffene Entscheidungen.
Wenn ich heute eine Frage stelle, die vor drei Wochen schon Thema war, weiss er es noch. Einfach so, ohne dass ich irgendwas manuell einpflegen muss.
Gedächtnis mit Ablage verwechseln ist der häufigste Fehler den ich sehe. «Der Agent hat Zugriff auf alle Dokumente» ist nicht dasselbe wie «der Agent weiss, was gerade relevant ist». Das eine ist ein Dateisystem. Das andere ist (zumindest eine rudimentäre Art von) Gedächtnis.
Für IT-Verantwortliche: Was ins Gedächtnis eines Agenten fliesst, braucht dieselbe Sorgfalt wie jede andere Unternehmensdatenbank. Kundendaten, Preise, interne Entscheidungen. Mehr dazu bei Baustein 5.
Wir denken hier, das, was uns OpenClaw liefert, inzwischen noch weiter. Und versuchen, aus den ganzen vergangenen Gesprächen (die ganz viele Lerndaten enthalten) zu lernen. Und das Wissen über eine Suche für den Agenten direkt verfügbar zu machen.
Einen ähnlichen Weg geht auch Hermes, ein anderes agentisches System von Nous Research das ebenfalls direkt aus Vergangenem versucht zu lernen und dabei direkt neue Skills entwickelt.
In unserem neuen Lab-Bereich auf der Website findest du übrigens einen Überblick, was wir gerade aktiv praktisch austesten.
Baustein 3: Skills
Was kann er?
Wer die Ausgabe über KI-Agent Skills gelesen hat, kennt das Konzept schon. Ein Skill ist eine Arbeitsanweisung. Nicht «erstell eine Offerte», sondern: Was macht eine gute Offerte bei uns aus, was muss rein, welchen Ton hat sie, welche Vorlage nehmen wir, wie kommt sie ins System, was prüfe ich bevor sie rausgeht. Quasi eine Art Rezept.
Ohne Skills macht der Agent halt sein Ding. Kann gut sein. Ist aber meistens generisch. Und vor allem: Es ist jedes Mal anders. Keine Konsistenz, keine Qualitätssicherung.
Was wir gemacht haben
Wir haben mittlerweile weit über 30 Skills (Skills bauen ist eine unserer Hauptaufgaben aktuell...😅). Jeder ist aus einem Prozess entstanden, den wir einmal wirklich durchdacht und aufgeschrieben haben:
- Offerten erstellen (direkt in Bexio)
- E-Mail-Entwürfe vorbereiten
- Newsletter vorbereiten
- Buchhaltungsbelege erfassen
- Kalender koordinieren
- und täglich kommen mehr dazu ...
Offerten zum Beispiel: Früher alles zusammensuchen, eintippen, formatieren, übertragen. 30 bis 45 Minuten je nach Komplexität. Heute gebe ich dem Agenten das Gesprächsprotokoll, er erstellt die Offerte direkt in Bexio, ich kontrolliere und gebe frei. Etwa 5 Minuten, je nach Komplexität des Angebots.
Und wenn mal was nicht passt, verbessere ich den Skill. Nicht nur dieses eine Ergebnis, sondern alle zukünftigen. Was ich gerne Kompetenzkapital nenne: Es wächst über Zeit.
Skills werden gerade zum Standard. Die Tools machen es zunehmend einfacher, eigene Arbeitsanweisungen zu definieren.
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Neu: Alle bisherigen Ausgaben nachlesen. Wir haben diese Woche unsere neue Website online gestellt. Im KI-Hub findest du alle Insights-Ausgaben, ein KI-Glossar und bald auch Use Cases, Tools und Skills zum Download. buerofuerki.ch/ki-hub
Baustein 4: Schnittstellen
Womit spricht er?
In der Ausgabe über die drei Stufen habe ich geschrieben: Stufe 3 ist, wenn KI nicht mehr nur Text generiert, sondern Systeme bedient. Schnittstellen sind das, was Stufe 3 möglich macht.
Was wir angebunden haben
- Google Calendar (Termine lesen und anlegen)
- Bexio (Rechnungen und Offerten direkt erstellen)
- Microsoft Outlook (E-Mail-Entwürfe vorbereiten)
- Google Drive (Dateien ablegen und abrufen)
- PDFs aus dem Postfach auslesen und verarbeiten
Jede einzelne Schnittstelle hat spürbar etwas verändert. Nicht weil das technisch so beeindruckend ist, sondern weil der Agent dadurch Aufgaben wirklich übernehmen kann, statt einfach nur Texte zu produzieren.
Der pragmatische Einstieg: Nicht alles auf einmal. Eine Schnittstelle wählen, die gerade am meisten Handarbeit kostet. Die zuerst gut aufbauen. Der Rest kommt danach.
Baustein 5: Governance
Was darf er?
Das ist interessanterweise der Baustein, über den am wenigsten geredet wird. Und dabei ist es vielleicht der wichtigste.
Wer keine klaren Regeln hat, traut dem Agenten halt einfach nicht über den Weg. Und wer ihm nicht traut, gibt ihm auch keine echte Arbeit. Dann hat man einen teuren Chatbot. Ich habe darüber in der Ausgabe über den Gap zwischen Potenzial und Realität geschrieben. Governance ist ein grosser Teil davon.
Was wir definiert haben
Unser Grundprinzip: Die Linie zwischen intern und extern.
🟢 Autonom (kein Eingriff nötig):
- Websuche, öffentliche Informationen
- Interne Systeme lesen
- Recherche, Zusammenfassungen, Entwürfe
🟡 Rückfrage (kurze Bestätigung):
- E-Mails vorbereiten
- Externe Aktionen
🔴 Explizite Freigabe (immer):
- E-Mails an Kunden versenden
- Offerten und Dokumente rausgeben
- Finanzielle Aktionen
Dazu Datenregeln: Was darf den Server verlassen? Kundendaten bleiben lokal oder gehen nur über APIs mit Datenschutzvertrag. Das ist unsere Grundlage für nDSG-Konformität, nicht als Compliance-Übung, sondern als ganz natürliche Konsequenz aus klar definierten Regeln.
Je autonomer ein Agent wird, desto wichtiger werden klare Regeln. Wer sie aufschreibt, kann delegieren.
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Du willst das systematisch angehen? Der KI-Führerschein ist unser 8-Wochen-Programm mit Live-Modulen, Praxisaufgaben und persönlicher Begleitung. Für alle (Unternehmen & Einzelpersonen) die KI nicht nur kennenlernen, sondern wirklich beherrschen wollen.
Fünf Fragen für dein System
Einfach mal ehrlich durchgehen:
- Identität: Würde jemand, der deinen Agenten zum ersten Mal nutzt, sofort verstehen für wen er arbeitet und wie er kommuniziert?
- Gedächtnis: Muss dein Agent bei jedem Chat neu eingeführt werden, oder weiss er was relevant ist?
- Skills: Für welche regelmässigen Aufgaben gibt es eine aufgeschriebene Arbeitsanweisung?
- Schnittstellen: Welche deiner täglich genutzten Tools sind bereits angebunden?
- Governance: Weiss der Agent was er alleine darf und wo er fragen muss?
Keine perfekten Antworten zu haben, ist völlig normal. Wer diese Fragen ehrlich durchgeht, weiss, wo der nächste Schritt liegt.
Der ehrliche Realitätscheck
Das braucht Zeit. Identität lässt sich in einer Stunde definieren, wenn man sich wirklich hinsetzt. Gedächtnis dauert Wochen, bis es zuverlässig läuft. Skills entstehen laufend, jede Woche neue.
Und es ist halt einfach nie ganz fertig. Das hat mich anfangs gestört. Inzwischen sehe ich es anders: Ein System, das mit der Zeit besser wird, schlägt ein einmalig aufgesetztes, das irgendwann veraltet.
Nochmals wichtig: Das alles ist nicht an eigene Hardware gebunden. Claude Cowork macht dasselbe auf jedem Mac. Manus läuft in der Cloud. Die fünf Bausteine gelten überall. Was variiert, ist, wer sie definiert und wer die Kontrolle behält.
Der einfachste Einstieg: Baustein 3. Eine Aufgabe nehmen, die jede Woche anfällt. Einmal wirklich aufschreiben, wie sie funktioniert. Das ist dein erster Skill.
KI-Kollektiv
Warteliste offen. Ab Oktober 2026 starten wir ein 12-Monats-Transformationsprogramm für Führungskräfte in Schweizer Unternehmen. 70% Leadership & Change, 30% Technologie. Limitiert auf 15 Teilnehmende. Wer ernsthaft an einer KI-First-Organisation arbeiten will, für den ist das gedacht.
Key Takeaways
- Der Übergang von «KI nutzen» zu «KI-System betreiben» ist der entscheidende Schritt
- Die fünf Bausteine: Identität, Gedächtnis, Skills, Schnittstellen, Governance
- Sie gelten überall, ob auf eigenem Server, in Claude Cowork, Manus oder jedem anderen agentischen Tool
- Das Modell entscheidet nicht. Das Fundament darunter tut es
- Governance ist die Voraussetzung für echte Delegation, nicht ihre Einschränkung
- Einstieg: Ein einziger gut beschriebener Skill für eine Aufgabe die jede Woche anfällt
Fazit
Wenn ich heute jemandem erkläre, was wir machen, sage ich nicht mehr: «Wir nutzen KI». Sondern: Wir nutzen ein KI-System.
Ein System hat ein Gedächtnis. Es kennt uns. Es weiss, was es darf und was nicht. Es wird über die Zeit besser, weil wir es besser machen.
Das ist der Shift, der gerade passiert. Nicht nur bei uns. Es lohnt sich, den einen oder anderen Gedanken zu investieren.
In den nächsten Ausgaben gehe ich für jeden Baustein noch etwas tiefer rein.
Bis nächsten Sonntag 👋🏽
Andreas
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