Ein Always-on-Agent ist ein KI-Agent, der nicht auf deine nächste Frage wartet. Er bekommt eine Aufgabe, arbeitet in der Cloud weiter, wenn du den Laptop zuklappst, und meldet sich, sobald sich etwas tut oder er eine Freigabe braucht. Zwischen Mai und Ende September 2026 haben Google, xAI, Meta, Microsoft und OpenAI solche dauerhaft laufenden KI-Agenten vorgestellt.
Für einen Betrieb mit 20 bis 200 Leuten heißt das noch nicht, einem Agenten das Sammelpostfach oder den Einkauf zu überlassen. Mehrere Produkte zielen auf Privatleute, sind hierzulande nicht verfügbar oder stecken in einer Vorschau. Sinnvoll ist jetzt ein kleiner, begrenzter Einsatz mit klarem Auslöser und einem Menschen, der freigibt. Dazu eine Vorbereitung, die sich auch ohne Agent auszahlt: Wissen ordnen, Abläufe aufschreiben, Rechte klären.
Was ist ein Always-on-Agent?
Am leichtesten verstehst du ihn im Vergleich mit zwei Dingen, die du kennst.
- Der Chat-Assistent antwortet, wenn du fragst. Schließt du das Fenster, passiert nichts mehr. Jede neue Aufgabe beginnt mit deiner Eingabe.
- Die feste Automatisierung läuft ohne dich, aber auf festen Schienen: Geht eine Rechnung ein, wird sie abgelegt. Jeder Durchlauf ist gleich. Was nicht in die Regel passt, bleibt liegen.
- Der Always-on-Agent läuft ebenfalls ohne dich, bekommt aber ein Ziel statt einer Schrittfolge. Er entscheidet selbst, welche Schritte und Programme er nutzt und wann er dich fragt. Er hat Zugänge, merkt sich Gelerntes und meldet sich von selbst.
Was ein KI-Agent grundsätzlich ist, erklärt der Beitrag Was ist ein KI-Agent? Neu ist vor allem die Dauer: Der Agent bleibt über Tage oder Wochen an einer Sache dran. Das hilft beim Nachfassen oder Beobachten, macht ihn aber schwerer zu überblicken als eine Regel. Für Abläufe, die immer gleich laufen, bleibt die feste Automatisierung meist die bessere Wahl. Wann was passt, steht in Deterministische vs. KI-Automatisierung.
Die aktuellen Produkte im Überblick
Die Angaben stammen von den Seiten der Anbieter, Stand Oktober 2026. EWR steht für den Europäischen Wirtschaftsraum, zu dem Deutschland gehört.
| Produkt | Anbieter | Für wen | Wo du ihn erreichst | Wie du ihn steuerst | Stand für Deutschland |
|---|---|---|---|---|---|
| Dots | OpenAI | Einzelne in ChatGPT Pro, Firmen in Business Premium und Enterprise | ChatGPT auf Handy, Desktop und im Browser, Slack, Microsoft Teams | Automatische Prüfung vor Aktionen, eigene Regeln, Aktivitätsansicht | Pro: im EWR ausgenommen. Business Premium und Enterprise: weltweite Einführung |
| Gemini Spark | Privatleute ab 18 mit Google AI Pro oder Ultra, keine Arbeitskonten | Gemini-App auf Handy und Mac, Gemini im Browser | Fragt vor bestimmten Aktionen nach, zeigt seinen Plan, lässt sich jederzeit stoppen | Im EWR ausgenommen, also nicht verfügbar | |
| Muse | Meta | Jeder, ohne Technikkenntnisse | Muse-App, muse.ai, WhatsApp | Zugriff je Dienst, Rückfrage vor sensiblen Aktionen, vollständiges Protokoll | Einführung in den USA, zu Deutschland keine Angabe |
| Grok Bot | xAI (SpaceXAI) | Abonnenten von SuperGrok und Cursor, Firmen per Warteliste | App für Desktop und iOS, auch in Gruppenchats | Meldet sich, wenn eine Freigabe nötig ist | Beta, keine Länderliste genannt |
| Autopilot | Microsoft | Unternehmen, die Microsoft Copilot im Firmenkonto nutzen | Teams, Outlook, Chats, Kanäle, Dokumente | Ziel und Grenzen vorgeben, eigene Identität, Berechtigungen und Protokoll | Private Vorschau ab Ende September, keine Länderangaben |
Dots sind die Variante von OpenAI: ein Agent mit eigenem Cloud-Rechner und Browser, der Aufgaben über deine Werkzeuge hinweg verfolgt und sich meldet, wenn eine Entscheidung ansteht. Ausführlich steht das in meinem Beitrag zu ChatGPT Dots.
Gemini Spark ist eng mit Gmail, Docs und Slides verbunden. Google nennt Spark selbst eine experimentelle Funktion in früher Entwicklung, und mit einem Arbeitskonto von Google funktioniert sie nicht. Muse von Meta läuft auch direkt in WhatsApp. Ein eigener Prüfagent namens Sentinel muss alles freigeben, was Muse ins Internet schickt. Grok Bot von xAI, das auf seiner Seite inzwischen als SpaceXAI auftritt, meldet sich mit seinem eigenen Rechner auch bei Programmen ohne saubere Schnittstelle an. Autopilot von Microsoft hieß bisher Scout. Du gibst ihm Namen, Rolle und Ziel, Microsoft nennt als Beispiel eine komplette Lieferantenbewertung mit Terminen, Vorbereitung und Nachfassen.
Unterm Strich kommen für einen deutschen Betrieb derzeit vor allem Dots über ChatGPT Business Premium oder Enterprise in Frage. Autopilot ist für Firmen mit Microsoft interessant, steckt aber in einer privaten Vorschau.
Was heute im Mittelstand schon sinnvoll ist
Laut einer Bitkom-Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten setzen 11 Prozent der Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen oder diskutieren, bereits KI-Agenten ein. Weitere 29 Prozent dieser Gruppe planen es. Zwei große Unternehmen zeigen, wie das aussieht: kein Allzweck-Agent, sondern ein eng begrenzter Vorgang.
- Deutsche Telekom: Ein „RAN Guardian Agent“ erkennt im Mobilfunknetz bevorstehende Belastungen, etwa bei Großveranstaltungen, und unterstützt das Netzmanagement bei Gegenmaßnahmen. Die Bearbeitungszeit für solche Ereignisse sank laut Telekom von mehreren Stunden auf rund eine Minute.
- Allianz in Australien: Fällt nach einem Unwetter der Strom aus und verderben Lebensmittel, prüfen sieben spezialisierte Agenten solche Schäden unter 500 australischen Dollar auf Deckung, Wetterereignis und Betrugsverdacht und berechnen die Auszahlung. Bis zur abschließenden Prüfung durch einen Menschen vergehen im Beispiel der Allianz weniger als fünf Minuten statt vier Tagen oder mehr. Über die Zahlung entscheidet immer ein Mitarbeiter.
Beide Fälle haben dieselbe Form: ein klar umrissener Vorgang, ein Auslöser, ein prüfbares Ergebnis und ein Mensch am Ende. Diese Form passt auch in einen Betrieb mit 30 oder 150 Leuten. Für den Anfang heißt das: Der Agent läuft dauerhaft, aber nur für eine Aufgabe, mit Lesezugriff und Entwürfen statt eigener Entscheidungen.
Drei Beispiele für den Einstieg
Die folgenden Beispiele sind typische Muster, keine Kundenfälle.
Das Sammelpostfach im Blick behalten. Auslöser ist jede neue Mail an die allgemeine Adresse. Der Agent ordnet sie ein, sucht im CRM die letzten Vorgänge des Kunden und legt der zuständigen Kollegin einen Antwortentwurf hin. Gesendet wird nichts ohne sie. Wie du ein Postfach stufenweise ordnest, zeigt E-Mail-Flut ordnen.
Offene Angebote nachfassen. Jeden Morgen prüft der Agent, welche Angebote seit zehn Tagen ohne Antwort sind. Er liest den Verlauf, schreibt einen kurzen Nachfasstext und legt ihn dem Verkäufer als Aufgabe vor. Steht im CRM, dass der Kunde schon angerufen hat, lässt er den Fall aus.
Lieferverzug früh bemerken. Der Agent gleicht Auftragsbestätigungen der Lieferanten mit den Terminen im ERP ab und liest Mails mit Terminverschiebungen. Rutscht ein Termin, an dem ein Kundenauftrag hängt, meldet er das dem Einkauf samt Entwurf für die Nachricht an den Kunden.
Für alle drei brauchst du nicht zwingend eines der fünf Produkte. Oft reicht ein Automatisierungswerkzeug wie n8n, das bei neuen Mails oder zu festen Zeiten ein Sprachmodell aufruft. Dein Aufbau kann dann nur, was du ihm gebaut hast. Für den Anfang ist genau das ein Vorteil.
Risiken, die du kennen solltest
- Fremde Inhalte werden zu Anweisungen. Ein Agent, der laufend Mails und Websites liest, stößt irgendwann auf Text, der ihn zu etwas verleiten soll. Google nennt diese Prompt Injection ausdrücklich als Gefahr, wenn Spark im Browser für dich unterwegs ist. Je mehr der Agent allein darf, desto mehr kann so ein Text anrichten.
- Regeln sind keine Garantie. OpenAI schreibt über die eigenen Regeln für Dots, der Agent versuche sie zu befolgen und könne dabei Fehler machen. Wer ihn stoppt, macht bereits erledigte Aktionen nicht rückgängig. Richte die Aufgabe deshalb so ein, dass ein Fehler klein bleibt.
- Zu weite Rechte. Das ganze Postfach mit Senderecht ist bequem und das größte Risiko. Bei Dots und Muse lässt sich laut Anbieter je Dienst einstellen, ob der Agent nur liest oder auch sendet. Wie du das sauber festlegst, steht in Befugnisse: Was ein KI-Mitarbeiter darf und was nicht.
- Ein Gedächtnis, das du nicht selbst schreibst. Dots führen laut OpenAI eigene Notizen über Vorlieben, Entscheidungen und laufende Arbeit, ausdrücklich keine vollständige Mitschrift. Kläre vor dem Start, wie du solche Notizen einsiehst und Falsches löschst. Bei Muse kannst du laut Meta gezielt Dinge vergessen lassen.
- Abhängigkeit vom Anbieter. Regeln, Routinen und Gedächtnis stecken im jeweiligen Produkt. Halte deine Ablaufbeschreibungen und Prüfkriterien deshalb außerhalb des Agenten fest. Mehr dazu in Anbieter-Abhängigkeit.
So bereitest du deinen Betrieb vor
Was ein Agent später braucht, hilft neuen Mitarbeitenden schon heute. Diese sechs Punkte kannst du jetzt angehen, egal welches Produkt sich durchsetzt.
- Wissen an einem Ort, mit Datum und Zuständigem. Preislisten, Lieferbedingungen, Standardantworten. Liegt das in fünf Ordnern und drei Versionen, erwischt der Agent die falsche. Wie du Firmenwissen für KI nutzbar machst, beschreibt der Ratgeber KI mit Firmenwissen.
- Abläufe aufgeschrieben. Auslöser, Schritte, Ausnahmen und wer am Ende entscheidet. Was nur im Kopf einer Kollegin existiert, kann kein Agent übernehmen. Ein einfaches Prozessdiagramm reicht für den Anfang.
- Prüfkriterien festgelegt. Woran erkennst du eine gute Antwort, einen passenden Nachfasstext, eine richtige Meldung? Schreib drei bis fünf Merkmale auf. Ohne sie bewertest du den Agenten nach Gefühl.
- Rechte je Rolle. Der Agent bekommt ein eigenes Konto, keinen geliehenen Zugang einer Mitarbeiterin. Er startet mit Lesen und Entwürfen. Senden, Ändern und Bestellen kommen einzeln dazu, wenn die Entwürfe über Wochen stimmen.
- Ein Protokoll, das jemand liest. Jede Aktion muss nachvollziehbar sein: was, wann, auf welcher Grundlage. Und jemand schaut regelmäßig hinein, etwa jeden Morgen zehn Minuten.
- Ein Mensch, der verantwortlich ist. Mit Namen, nicht „die IT“. Diese Person prüft Ergebnisse, nimmt Rückmeldungen an und darf den Agenten jederzeit stoppen.
Welchen Ablauf du zuerst angehst, klärt Welche Prozesse zuerst automatisieren? Bevor der Agent allein arbeitet, gehört er in eine Probezeit mit Lesezugriff.
Häufige Fragen
Was ist ein Always-on-Agent?
Ein KI-Agent, der dauerhaft in der Cloud läuft, eine Aufgabe über Tage verfolgt und sich von selbst meldet. Anders als ein Chat-Assistent wartet er nicht auf deine Frage. Anders als eine feste Automatisierung wählt er seine Schritte selbst.
Welche Always-on-Agenten kann ich in Deutschland nutzen?
Stand Oktober 2026 vor allem die Dots von OpenAI in ChatGPT Business Premium und Enterprise. Im Einzeltarif Pro ist der Europäische Wirtschaftsraum ausgenommen, bei Gemini Spark ebenso. Microsofts Autopilot ist in einer privaten Vorschau, für Muse nennt Meta bisher nur die USA.
Brauche ich für einen Agenten eines dieser Produkte?
Nein. Begrenzte Aufgaben wie das Sammelpostfach oder das Nachfassen lassen sich auch mit einem Automatisierungswerkzeug und einem Sprachmodell bauen. Das ist weniger flexibel, aber überschaubarer.
Ersetzt ein Always-on-Agent meine bestehenden Automatisierungen?
In der Regel nicht. Was jedes Mal gleich läuft, ist bei festen Regeln besser aufgehoben, weil die günstiger und berechenbarer sind. Der Agent lohnt sich dort, wo Freitext, wechselnde Formate oder Abwägungen ins Spiel kommen.
Fazit
Always-on-Agenten machen aus KI etwas, das eine Aufgabe dauerhaft im Blick behält, statt nur auf Fragen zu antworten. Vieles ist aber noch Vorschau, Beta oder in Deutschland nicht verfügbar. Für den Mittelstand heißt das: eine begrenzte Aufgabe, Lesezugriff, ein Verantwortlicher. Und parallel die Grundlagen schaffen, die jeder Agent voraussetzt.
Einen ersten Agenten für eine konkrete Aufgabe zu bauen, ist das Thema meiner KI-Automatisierung. Willst du erst klären, wo dein Betrieb steht, hilft die KI-Beratung. Einen schnellen Überblick über die Hebel gibt der KI-Potenzial-Check.
Quellen: Gemini Spark nach Google: Ankündigung vom 19. Mai 2026, Update vom 30. Juli 2026 (Prompt Injection) und Hilfeseite zu Voraussetzungen und Kontrollen. Muse nach der Ankündigung von Meta vom 8. September 2026. Grok Bot nach der Ankündigung auf x.ai vom 11. August 2026. Autopilot nach dem Microsoft-Blog vom 25. September 2026. Dots nach OpenAI: Überblick, Kanäle, Kontrollen, Computer und Apps, Aufgaben und Gedächtnis, Zeitpunkt nach heise. KI-Agenten in Unternehmen nach Bitkom, „Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI“ vom 14. September 2026. Deutsche Telekom vom 5. Oktober 2026, Allianz vom 3. November 2025. Stand: Oktober 2026.