KI-Agent

Ein KI-Agent ist ein KI-System, das einen Auftrag selbstständig in mehreren Schritten abarbeitet: Es plant den Weg zum Ziel, nutzt dafür Werkzeuge — etwa CRM-Suche, Posteingang-Analyse oder Web-Recherche —, bewertet die Zwischenergebnisse und liefert am Ende ein fertiges Ergebnis ab. Das unterscheidet den Agenten vom klassischen Chatbot, der eine Frage mit einer Antwort beantwortet, und vom dialogischen KI-Assistenten, den Du Schritt für Schritt führst: Dem Agenten gibst Du das Ziel — den Weg dorthin geht er selbst.

Was KI-Agenten im Makleralltag tun

Agenten lohnen sich überall dort, wo ein Ablauf immer gleich aussieht, aber mehrere Schritte und Datenquellen braucht. Typische Beispiele aus der Praxis:

• Morgen-Digest — Termine, überfällige Aufgaben und wichtige Mails als Tagesüberblick, bevor der Arbeitstag beginnt.
• E-Mail-Triage — den Posteingang sichten, Dringendes von Routine trennen, Antwortentwürfe vorbereiten.
• Termin-Nachbereitung — aus Transkript oder Sprachnotiz werden Zusammenfassung, Gesprächsnotiz, Aufgaben und Recap-Mail.
• Lagebeschreibung und Marktwerteinschätzung — Mikro- und Makrolage per Web-Recherche aufbereiten oder eine Werteinschätzung samt E-Mail-Entwurf an den Eigentümer erstellen.
• Follow-up-Wächter — Vorgänge finden, die zu lange still liegen, und die nächste Aktion vorschlagen.

Routinen und Skills: die zwei Agenten-Typen

In propgen legst Du eigene Agenten direkt im CRM an — als einen von zwei Typen. Eine Routine läuft nach Zeitplan: täglich, werktags oder wöchentlich zu einer festen Uhrzeit — ideal für alles Wiederkehrende wie das Morgen-Briefing oder die Inbox-Triage. Ein Skill startet manuell auf Knopfdruck und bringt eigene, selbst definierte Eingabefelder mit — etwa „Objekt" und „Zielgruppe" für eine Lagebeschreibung. So wird aus einer wiederkehrenden Fleißarbeit ein Werkzeug, das jedes Teammitglied mit zwei Angaben auslösen kann; optional läuft auch ein Skill mit festen Eingaben nach Zeitplan.

Woraus ein Agent besteht

Drei Bausteine bestimmen, was ein Agent kann: Anweisungen beschreiben Schritt für Schritt den Auftrag — im Kern ein ausführlicher Prompt. Wissens-Dateien geben ihm eigenes Material an die Hand, etwa eine Bewertungs-Systematik oder Textrichtlinien. Und die Werkzeuge legen fest, worauf er zugreifen darf — CRM-Suche, Datensatz-Details, Posteingang-Analyse, Auswertungen, Web-Recherche. Die Werkzeugliste ist damit zugleich die Grenze des Agenten: Was er nicht als Werkzeug hat, kann er nicht tun.

Kontrolle: Der Agent arbeitet vor, Du gibst frei

Der wichtigste Unterschied zwischen einem nützlichen und einem riskanten Agenten ist die Kontrollfrage. Bewährt hat sich das Human-in-the-Loop-Prinzip: Der Agent bereitet vor — Notizen, Aufgaben, Mail-Entwürfe —, und überall dort, wo etwas nach außen geht oder dauerhaft gespeichert wird, prüfst Du und gibst frei. Jeder Lauf ist nachvollziehbar, Routinen lassen sich jederzeit deaktivieren. Agenten ersetzen also nicht die Entscheidung des Maklers, sondern die Fleißarbeit davor. Für feste Wenn-dann-Abläufe ohne KI-Spielraum bleibt übrigens die Workflow-Automatisierung das passendere Werkzeug — Agenten spielen ihre Stärke dort aus, wo der Weg zum Ergebnis Urteilsvermögen braucht.

Wie eigene Agenten in propgen angelegt werden — mit Vorlagen-Galerie, Testlauf und Agenten-Übersicht — zeigt die Release Note Eigene KI-Agenten; den agentischen Use Case von der Sprachnotiz bis zur Recap-Mail beschreibt die Seite Termin-Nachbereitung mit KI.