Ich glaube nicht, dass die Agentur der Zukunft einfach aus immer mehr Menschen, Meetings und Verwaltungsarbeit besteht.
Ich glaube an ein anderes Modell: wenige Menschen, klare Verantwortung, viel Wissen im System und KI-Agenten, die wiederkehrende Arbeit im Hintergrund übernehmen. Nicht blind. Nicht unkontrolliert. Aber konsequent.
Wir sind bei CodeCell aktuell ein kleines Team. Genau deshalb ist diese Frage für mich so spannend:
Wie weit kann man eine Firma automatisieren, wenn man ihre Arbeit wirklich sauber versteht?
Meine Antwort darauf ist die Full AI Agency. Eine Agentur, in der Menschen entscheiden, verkaufen, beraten, bauen und Beziehungen pflegen. Und in der Agenten die digitale Fleißarbeit übernehmen, die sonst jeden Tag Energie frisst.
Die agentische Schleife
Ein KI-Agent ist für mich kein besseres Chatfenster. Ein Chatfenster beantwortet Fragen. Ein Agent arbeitet auf ein Ziel hin.
Dafür braucht er drei Dinge: ein Ziel, Kontext und Werkzeuge. Dann beginnt eine Schleife: Der Agent prüft, ob das Ziel erreicht ist. Wenn nicht, denkt er nach, ruft ein Tool auf, aktualisiert seinen Kontext und prüft erneut.
Genau dadurch entsteht der Unterschied zur klassischen Werkzeug-KI. Bei Werkzeug-KI frage ich etwas und bekomme eine Antwort. Bei Agenten-KI gebe ich eine Aufgabe, Wissen und Zugriff auf Werkzeuge. Danach arbeitet der Agent Schritt für Schritt weiter, bis das Ziel erreicht ist oder er an eine Grenze kommt.
Fast jede Arbeit, die am Computer beginnt und am Computer endet, lässt sich in diese Schleife bringen. Praktisch begrenzt wird sie vor allem durch zwei Dinge: die Reasoning-Fähigkeit des Modells und die Tools, die dem Agenten zur Verfügung stehen. Ohne Tools bleibt er Texter. Mit Dateizugriff, Browser, APIs, E-Mail, OCR und sicheren Logins wird er zum Prozessarbeiter.
Warum ich heute auf Codex setze
Früher habe ich versucht, dafür eigene Systeme zu bauen. Eigene Oberflächen, eigene Agenten-Harnesses, eigene Automatisierungslogik. Das war spannend, aber irgendwann wurde mir klar: Der Wert liegt nicht darin, noch eine Oberfläche um ein Sprachmodell zu bauen.
Der Wert liegt darin, Agenten mit gut beschriebenem Wissen, sicheren Zugängen und wiederholbaren Fähigkeiten auszustatten.
Heute nutze ich dafür vor allem Codex von OpenAI. Für mich ist Codex nicht nur ein Coding-Tool. Es ist eine Arbeitsumgebung, in der man Agenten schnell mit Skills, Plugins, Dateien, Regeln und Unternehmenswissen verbinden kann.
Ich arbeite dabei meistens mit einer Skill-Hierarchie. Oben stehen Metaskills. Ein Metaskill beschreibt einen ganzen Geschäftsprozess, zum Beispiel Buchhaltung. Darunter liegen spezialisierte Skills: SevDesk, Fahrtenbuch, OnePassword, Dokumentenablage, OCR, Webrecherche.
Das klingt technisch, ist aber eigentlich sehr praktisch. Der Agent weiß nicht nur, welches Tool existiert. Er weiß, wann er es nutzen soll, welche Reihenfolge sinnvoll ist und wann ein Mensch entscheiden muss.
Wichtig ist mir dabei: Zugangsdaten liegen nicht offen im Kontext. Dafür nutze ich sichere Übergaben und Platzhalter, unter anderem über 1Password. Der Agent kann mit Systemen arbeiten, ohne dass sensible Schlüssel frei in einer Unterhaltung herumliegen.
Wissen darf nicht im Kopf hängen bleiben
Tools allein reichen nicht. Ein Agent muss wissen, wie wir arbeiten. Welche Entscheidungen wir getroffen haben. Welche Regeln gelten. Welche Kundenprojekte wie heißen. Wie wir Dinge in der Vergangenheit gelöst haben.
Deshalb pflege ich unser Company Wiki als verlinktes Netz aus Markdown-Dateien in Obsidian.
Das orientiert sich stark an einer Idee, die Andrej Karpathy als „LLM Wiki“ beschrieben hat. Karpathy ist einer der bekanntesten KI-Forscher und -Lehrer; er war unter anderem bei OpenAI und Tesla und prägt seit Jahren, wie viele Entwickler über KI-Systeme nachdenken. Seine Grundidee: Wissen wird nicht jedes Mal neu aus Rohdaten zusammengesucht, sondern von LLMs schrittweise in ein dauerhaftes, verlinktes Wiki überführt.
Genau das mache ich bei CodeCell operativ. Wenn ein Agent etwas Neues lernt, soll er es als Notiz festhalten. Ein automatisierter Heartbeat-Agent sortiert diese Rohnotizen jeden Tag ins bestehende Company Wiki ein: an die passende Stelle, mit Links, Kontext und Bezug zu Kunden, Prozessen oder Tools.
So entsteht ein wachsendes Unternehmensgedächtnis. Es verhindert, dass Wissen nur in unseren Köpfen, in Chatverläufen oder in einzelnen Projektordnern liegt. Und es macht neue Agenten sofort besser, weil sie nicht bei null anfangen.
Wie ein Agent einen Prozess lernt
Am Anfang behandle ich einen neuen Agenten fast wie einen sehr schnellen Praktikanten.
Ich gebe ihm Kontext, Tools und eine konkrete Aufgabe. Dann lasse ich ihn arbeiten. Er macht Fehler, stellt Rückfragen, dokumentiert Lücken und verbessert seine eigenen Skills. Danach wird der gleiche Prozess erneut getestet.
So entsteht eine Lernschleife:
Prozess erklären
Agent ausführen lassen
Fehler und Lücken erkennen
Skill verbessern
erneut testen
Ergebnis abnehmen
Wenn der Ablauf stabil genug ist, wird daraus nicht einfach ein Skript. Es bleibt ein Agentenprozess mit Kontext, Regeln und Freigaben. Das ist der Unterschied. Ein Skript bricht bei Abweichungen oft ab. Ein Agent kann prüfen, nachdenken, ein anderes Tool nutzen oder sauber nachfragen.
Beispiel: Buchhaltung als Agentenprozess
Bei der Buchhaltung sieht man gut, wie komplex solche Abläufe werden können. Eine neue Rechnung kommt rein. Der Agent prüft Ordner, E-Mail-Postfach und Lieferantenportale, liest den Beleg aus, vergleicht frühere Buchungen, ordnet DATEV-Konten zu und bereitet den Vorgang in SevDesk vor.
In der Mitte stehen zwei Dinge, ohne die es nicht funktioniert: sichere Zugänge über 1Password und unser Company Wiki als Gedächtnis. Der Agent kann also nicht nur ein PDF lesen, sondern auch frühere Entscheidungen berücksichtigen.
Am Ende prüft ein Mensch das Ergebnis. Wenn etwas angepasst werden muss, wird das nicht nur im Einzelfall korrigiert. Das neue Wissen fließt zurück in den Prozess, damit der nächste Lauf besser wird.
Was ich nicht automatisiere
Entscheidungen, Verantwortung und Freigaben bleiben beim Menschen. Genau das ist mir wichtig.
Ein Agent darf Arbeit vorbereiten, prüfen, dokumentieren und wiederkehrende Schritte ausführen. Aber bei kritischen Punkten braucht es klare Grenzen, Protokolle und menschliche Freigaben.
Ich will keine Firma bauen, in der niemand mehr hinschaut. Ich will eine Firma bauen, in der Menschen weniger Zeit mit Suchen, Sortieren, Übertragen und Nachhalten verlieren.
Der Heartbeat: Wenn Arbeit von selbst wiederkommt
Der spannendste Moment kommt danach. Wenn ein Prozess sauber gelernt, getestet und abgenommen ist, kann daraus ein wiederkehrender Lauf werden.
Ich nenne das intern Heartbeat: Der Agent kommt täglich, wöchentlich oder monatlich wieder und arbeitet denselben Kontext weiter. Nicht als Autopilot ohne Kontrolle. Eher wie ein regelmäßiger Mitarbeiter, der vorbereitet, sortiert und Rückfragen mitbringt.
Der Unterschied ist klein, aber wichtig: Ich starte nicht jedes Mal bei null. Der Agent kennt den Prozess, hat Zugriff auf die passenden Skills und nutzt das aktuelle Wissen aus dem Wiki.
Dann habe ich nicht mehr nur einzelne Automatisierungen. Ich habe Herzschläge.
Ein Heartbeat für Buchhaltung. Einer für Dokumentenpflege. Einer für Lead-Generierung. Einer für Fahrtenbuch. Einer für Rechnungen. Einer für Auswertungen. Einer für wiederkehrende interne Checks.
So entsteht Schritt für Schritt eine Agentur aus Agenten. Oder anders gesagt: eine Agentur mit eigenen Herzschlägen.
Was dann für mich übrig bleibt
Das Ziel ist nicht, Menschen aus der Firma zu drängen.
Für mich ist das Ziel viel persönlicher: Ich will die Arbeit loswerden, die mich von der eigentlichen Arbeit abhält.
Ich will Workshops geben. Mit Kunden sprechen. Netzwerken. Konzepte entwickeln. Neue Dinge ausprobieren. Prozesse verstehen. Lösungen bauen.
Ich will nicht jeden Beleg anfassen. Ich will nicht dieselben Daten dreimal übertragen. Ich will nicht dauernd hinter Dokumenten, Listen, Ablagen und Erinnerungen herlaufen.
Genau dafür sind Agenten gemacht.
Sie übernehmen nicht die Verantwortung. Aber sie übernehmen die Fleißarbeit. Und wenn man ihnen gute Skills, gutes Wissen und klare Grenzen gibt, können sie bereits heute erstaunlich viel davon abnehmen.
Was ich mit Full AI Agency meine
Meine Vision ist eine Firma, in der fast alle operativen Standardprozesse durch KI-Agenten getragen werden.
Nicht als wilder Autopilot. Sondern als kontrolliertes System aus Skills, Tools, Wissen, Freigaben und Heartbeats.
Die Full AI Agency ist für mich keine Agentur ohne Menschen.
Sie ist eine Agentur, in der Menschen weniger Zeit mit digitaler Fleißarbeit verlieren. Agenten bereiten vor, sortieren, prüfen, dokumentieren und erinnern. Menschen entscheiden.
Das ist noch nicht perfekt. Aber es ist nah genug, dass ich es nicht mehr als Zukunftsthema behandle, sondern als Betriebsmodell.
Genau daran arbeiten wir bei CodeCell: an Firmen, die nicht größer wirken, weil mehr Menschen mehr Fleißarbeit erledigen, sondern weil gute Agenten im Hintergrund mitarbeiten.
Wenn Sie wissen möchten, welche Abläufe in Ihrem Unternehmen dafür geeignet sind, sprechen wir gerne darüber. Meistens beginnt es nicht mit einer großen KI-Strategie, sondern mit einer einfachen Frage: Welche Aufgabe nervt Sie jede Woche aufs Neue?
