Warum 80% aller KI-Agenten scheitern

Hi ,

80 Prozent der KI-Agenten-Projekte in 2025 werden scheitern.

Nicht wegen der Technologie. Nicht wegen fehlender Tools. Sondern weil keiner Bock hat, die Vorarbeit zu machen.

Alle wollen den fertigen Agent. Keiner will das System dahinter bauen.

Das Problem mit AI Agents (das niemand ausspricht)

Ich sehe es ständig: Jemand baut einen Agent, investiert Stunden in die Umsetzung, und am Ende... funktioniert er nicht richtig. Oder nur manchmal. Oder nur für die Person, die ihn gebaut hat.

Warum?

Weil die entscheidende Arbeit VORHER passieren muss. Bevor die erste Zeile Code geschrieben wird. Bevor der erste Workflow aufgesetzt wird.

Es geht nicht darum, einen Agent zu bauen. Es geht darum, ein System zu erschaffen.

Die meisten scheitern hier:
• Sie starten direkt mit der Implementierung (ohne klare Definition)
• Sie haben keinen strukturierten System-Prompt (nur vage Anweisungen)
• Der Kontext fehlt komplett (der Agent weiß nicht, WIE er arbeiten soll)
• Skills sind nicht dokumentiert (welche Tools, welche Workflows?)
• Und am Ende? Kann den Agent nur eine Person bedienen – der Erbauer selbst

Das Ergebnis: Der Agent ist nicht delegierbar, nicht skalierbar, nicht reproduzierbar.

Die Lösung: Das Preparing Agent Framework

Nach unzähligen gescheiterten und erfolgreichen Agent-Projekten habe ich ein Framework entwickelt, das diese Fehlerquote drastisch reduziert.

Die Kernidee ist simpel: Context Engineering schlägt Prompt Engineering.

Wenn du deinem Agent das richtige Fundament gibst – das richtige Wissen, die richtigen Prozesse, die richtige Struktur – dann funktioniert er nicht nur. Er wird Teil deines Systems.

Und das Beste: Mit diesem Framework sparst du bis zu 80 Prozent deiner Arbeitszeit ein. Nicht weil der Agent alles macht, sondern weil das System funktioniert.

Die 3 Säulen erfolgreicher AI Agents

Bevor du auch nur einen Workflow aufsetzt, musst du diese drei Elemente definieren:

1. Context Papers – Das Wissensfundament

Stell dir vor, du übergibst einen Job an einen neuen Mitarbeiter. Du würdest ihm nicht nur sagen "mach mal E-Mails", oder? Du gibst ihm ein Handbuch.

Genau das ist ein Context Paper: Ein strukturiertes Dokument, das genau definiert, WIE dein Agent arbeiten soll.

In meinem Framework erstelle ich für jeden Agent dedizierte Context Papers:
• Welche Labels gibt es und wofür stehen sie? (inkl. spezifischer IDs)
• Wie soll der Ticketing-Prozess aussehen?
• Welche Projekt-Struktur ist gewünscht?
• Welche Definition of Done gilt?

Diese Papers werden im Agent-Projekt gespeichert und sind jederzeit abrufbar. Der Agent muss nicht raten – er weiß.

2. System-Prompt – Die klare Anweisung

Der System-Prompt ist nicht irgendein Text. Er ist die DNA deines Agents.

Statt "Bitte bearbeite meine E-Mails" schreibst du:
• Was ist die genaue Aufgabe?
• Welche Schritte sind in welcher Reihenfolge zu befolgen?
• Welche Context Papers sind relevant?
• Welche Skills stehen zur Verfügung?
• Was ist der erwartete Output?

Ein guter System-Prompt entsteht nicht durch Raten. Er entsteht durch das Durchspielen des gesamten Prozesses im Chat – und dann die Destillation aller wichtigen Punkte in eine klare Anweisung.

3. Skills Engineering – Die richtigen Tools

Dein Agent braucht Hände. In meinem Fall sind das MCPs (Model Context Protocol).

Für meinen E-Mail-Agent bedeutet das konkret:
• Gmail-Integration zum Lesen und Labeln von E-Mails
• Linear-Integration zum Erstellen von Projekten und Tickets
• N8N als Custom MCP für erweiterte Workflows

Wichtig: Jede Skill muss dokumentiert sein. Welche IDs werden gebraucht? Welche Workflows existieren? Wie sind die Schnittstellen?

So setzt du das Preparing Agent Framework um

Der Prozess ist iterativ und systematisch:

Phase 1: Exploration im Chat

Starte nicht mit dem Agent. Starte mit einem Chat in Claude oder ChatGPT.

Teste dort den gesamten Workflow manuell: "Lies meine letzten drei E-Mails. Kategorisiere sie. Erstelle Tickets daraus."

Während du das tust, siehst du genau, welche Informationen der Agent braucht. Welche Label-IDs? Welche Team-Strukturen? Welche Prozess-Schritte?

Phase 2: Context Papers erstellen

Sobald der Workflow funktioniert, bittest du den Chat: "Erstelle mir ein Context Paper zu diesem Labeling-Prozess."

Das Paper enthält alle relevanten Informationen strukturiert aufbereitet. Du speicherst es in deinem Agent-Projekt ab.

Wiederhole das für jeden Teil des Workflows: Labeling, Ticketing, Projekt-Management.

Phase 3: System-Prompt destillieren

Jetzt hast du den kompletten Chat-Verlauf mit allen Learnings. Daraus erstellst du den System-Prompt:

"Basierend auf diesem Verlauf: Erstelle mir einen System-Prompt für einen zukünftigen Agent. Das Ziel ist, dass er meine E-Mails checkt, labelt und bei Projekten automatisch Tickets erstellt."

Der resultierende Prompt ist gold wert – weil er aus echten Tests entstanden ist, nicht aus Vermutungen.

Phase 4: Delegation wird möglich

Und hier passiert die Magie: Du hast jetzt ein komplettes Package:
• Die Context Papers (das Wissen)
• Den System-Prompt (die Anweisung)
• Die Skills-Dokumentation (die Tools)

Das kannst du jemandem geben und sagen: "Jeden Montag, führe das aus."

Oder du baust daraus einen vollautomatischen Agent. Oder du nutzt es selbst mit einem einfachen "Kannst du die letzten drei E-Mails checken und alle nötigen Schritte einleiten?"

Der Agent wird genau das Richtige tun. Weil das System stimmt.

Warum dieses Framework den Unterschied macht

Hier ist, was sich für mich dadurch geändert hat:

Skalierung ohne Qualitätsverlust: Ich kann Prozesse delegieren, weil das System klar ist. Nicht ich bin der Flaschenhals – das System arbeitet.

Vertretbarkeit: Wenn ich krank bin oder im Urlaub, kann jemand anders meine Tasks übernehmen. Das Context Paper ist die Anleitung.

Reproduzierbarkeit: Ein Prozess, der einmal funktioniert, funktioniert immer. Keine "manchmal klappt's, manchmal nicht"-Situation mehr.

Erweiterbarkeit: Du kannst jederzeit neue Skills hinzufügen. Google Calendar für Terminblockierung. Stripe für Payment-Links. Slack für Notifications.

Das Framework skaliert mit deinen Anforderungen.

Praktische Demonstration: Live-Walkthrough

Ich zeige dir in diesem Video Schritt für Schritt, wie ich das Preparing Agent Framework in der Praxis umsetze:

Fazit: Vorbereitung ist 80% des Erfolgs

KI-Agenten sind kein Hype mehr. Sie sind Business-Realität.
Aber nur, wenn du sie richtig aufsetzt.

Das Preparing Agent Framework ist meine Antwort auf die 80% Fail-Rate. Es ist das System, mit dem ich persönlich arbeite. Jeden Tag. Für jeden Agent.

Context Engineering > Prompt Engineering. Immer.

Die Tools (Claude, N8N, Linear, Make) sind austauschbar. Das Framework ist universell.

Und wenn du das einmal verinnerlicht hast? Dann baust du keine Agents mehr.
Du baust Systeme, die für dich arbeiten.

Peace out ✌
Sascha

How to Guide: High-Ticket Offer Agent

Das Problem: 80% scheitern beim Offer-Packaging

Kennst du das? Du hast Skills, Expertise, vielleicht sogar schon Kunden. Aber wenn es darum geht, das richtige Angebot zu erstellen, das dein Skillset optimal monetarisiert, dann wird's kompliziert.

Die meisten scheitern nicht an fehlenden Fähigkeiten. Sie scheitern daran, ihre Expertise in ein klares, überzeugendes Angebot zu verpacken.

Ich habe einen Agent entwickelt, der genau dieses Problem löst. Nicht mit Buzzwords oder Marketing-Fluff. Sondern mit psychologischen Frameworks und einer klaren Struktur, die funktioniert.

Der Agent arbeitet in 6 Schritten:

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