Agents jenseits des Codings
Wenn heute über AI Agents gesprochen wird, denken die meisten zuerst an Code: einen Bug fixen, einen Test schreiben, ein Refactoring durchführen. Das ist der sichtbare, in den Medien dominante Anwendungsfall. Aber das ist nur ein kleiner Ausschnitt dessen, was Agents tatsächlich leisten können.
Die spannendere Frage lautet: Wie lassen sich mit Claude und Co. ganze Unternehmensprozesse automatisieren?
Aus eigener Erfahrung in der Steuerung eines Online-Shops kenne ich die typischen Prozesse: Buchhaltung, Inbound-Logistik, Versand, Customer Service – und übergreifende Aufgaben wie IT-Betrieb und Controlling. All das sind Prozesse, die heute noch zu großen Teilen manuell laufen, obwohl sie hochgradig regelbasiert und damit prädestiniert für eine Automatisierung mit Agents sind.
Der Schlüssel zu dieser Automatisierung ist die geschickte Kombination von Skills und Tools. Erst dadurch kann ein Agent tatsächlich komplette Prozesse end-to-end übernehmen.
Skills: Prozessbeschreibungen, wie es sie schon immer gab
Skills sind in diesem Zusammenhang nichts anderes als Prozessbeschreibungen, wie sie in vielen Unternehmen bereits in Prozesshandbüchern existieren.
Eine Skill-Datei ist dabei eine einfache Textdatei im Markdown-Format, in der die einzelnen Prozessschritte beschrieben sind – gegebenenfalls ergänzt um einfache Wenn-Dann-Anweisungen für Spezialfälle. Bei Markdown handelt es sich nur um ein sehr reduziertes Formatierungs-Format, mit dem Überschriften und Aufzählungen leicht hervorgehoben werden können.
Wichtig dabei: Skills erfordern überhaupt kein technisches Spezialwissen. Sie dokumentieren einfach einen Prozess so, wie er auch für eine neue Mitarbeiterin oder einen neuen Mitarbeiter dokumentiert würde. Das heißt: Selbst wenn gar kein Agent am Werk ist, könnten diese Beschreibungen zur Einarbeitung neuer Kolleginnen und Kollegen verwendet werden.
Das macht Skills zu einem doppelt nützlichen Asset:
- Für Menschen: klassische Onboarding-Dokumentation.
- Für Agents: ausführbare Anweisungen.
Ein und dieselbe Datei – zwei Zielgruppen.
Tools: Programme für Business-Aufgaben
An dieser Stelle wird es spannend, aber auch technisch – und hier beginnt die Möglichkeit, Abläufe wirklich vollautomatisch laufen zu lassen.
Tools sind grundsätzlich nichts anderes als Programme, wie sie seit Jahrzehnten für technische Arbeiten existieren. Zum Beispiel können Dateien einfach per Copy-Befehl kopiert werden, wenn man in Windows das PowerShell-Terminalfenster öffnet. Man spricht hier von CLI-Tools – also Command Line Interface.
Spannend wird es nun, wenn solche Befehle nicht nur für technische Aufgaben, sondern auch für Business-Aufgaben bereitgestellt werden. Zum Beispiel:
- Anstelle von „zeige mir alle Dateien in einem Verzeichnis an” → „zeige mir alle Belege des letzten Monats an”
- Anstelle von „liste alle laufenden Prozesse auf” → „zeige mir alle offenen Retourenanfragen an”
- Anstelle von „kopiere diese Datei” → „buche diese Rechnung in DATEV”
Aus technischer Sicht ist der Unterschied klein – aus Business-Sicht ist er fundamental. Plötzlich existieren ausführbare Befehle, die direkt auf den Geschäftsobjekten des Unternehmens operieren.
Der Link: Skills referenzieren Tools
Der eigentliche Trick liegt nun in der Verbindung der beiden Welten. Wenn man die Skill-Dateien einfach um die Namen der entsprechenden Tools für die jeweiligen Prozessschritte anreichert, kann der Agent den Prozess komplett abarbeiten.
Ein vereinfachtes Beispiel für eine Skill-Datei „Monatlicher Belegabschluss”:
# Monatlicher Belegabschluss
## Schritt 1: Belege des Vormonats abrufen
Verwende `belege-listen --monat=letzter`, um alle Belege des
Vormonats zu erhalten.
## Schritt 2: Vollständigkeit prüfen
Vergleiche die Liste mit den Banktransaktionen über
`bank-transaktionen --monat=letzter`. Fehlende Belege beim
Lieferanten anfragen.
## Schritt 3: An den Steuerberater übergeben
Verwende `belege-export --ziel=datev`, um den Export für
DATEV vorzubereiten.
Das ist eine ganz normale Prozessbeschreibung, wie sie in jedem Handbuch stehen könnte – nur dass an den entscheidenden Stellen Tool-Namen auftauchen. Genau diese Kombination macht die Datei für einen Agent ausführbar, ohne dass sie für einen Menschen unverständlich wird.
Wo kommen die Tools her?
Hier liegt aktuell der eigentliche Engpass.
Für IT-lastige DevOps- oder Admin-Aufgaben gibt es unzählige Linux-CLI-Tools – seit Jahrzehnten gewachsen, gut dokumentiert, robust. Genau deshalb funktionieren Coding-Agents heute so gut: Das gesamte Werkzeug-Ökosystem, das sie brauchen, existiert bereits.
Für business-zentrische Aufgaben sieht das anders aus. Tools wie „Belege des letzten Monats abrufen”, „offene Retouren listen” oder „Rechnung in DATEV buchen” existieren in dieser Form noch nicht. Sie müssen erst erstellt werden – als CLI-Wrapper um die jeweiligen Business-Systeme: Shopify, DATEV, das ERP-System, der Versanddienstleister, das Buchhaltungstool.
Genau das ist die Arbeit, die jetzt geleistet werden muss, um Agents wie Claude auch über das Coding hinaus clever zu nutzen. Nicht das Modell ist der limitierende Faktor – sondern die Verfügbarkeit passender Tools.
Ist MCP also tot?
Die provokante Frage im Titel: Ist MCP – das Model Context Protocol – damit tot?
Die ehrliche Antwort: Nein, aber die Diskussion verschiebt sich. MCP ist ein Mechanismus, um Tools an einen Agent anzubinden. Aber ob ich einen Tool-Aufruf nun über einen MCP-Server, ein klassisches CLI-Programm oder ein Shell-Skript mache, ist aus Sicht des Agents zweitrangig.
Was wirklich zählt, ist:
- Existieren die richtigen Tools für den Business-Kontext?
- Sind die Skills so dokumentiert, dass ein Agent sie ausführen kann?
Wer diese beiden Fragen beantwortet, automatisiert echte Geschäftsprozesse – unabhängig davon, ob der Tool-Aufruf am Ende per MCP, per Bash oder per Python-Script erfolgt.
Fazit
Der Hebel liegt nicht bei besseren Modellen, sondern bei der Konvergenz von zwei Welten:
- Den Prozessbeschreibungen, die in Unternehmen längst existieren – heute oft als PDF im SharePoint, künftig als Markdown im Repository.
- Den Business-Tools, die noch entstehen müssen – als ausführbare Befehle, die auf Bestellungen, Belegen, Retouren und Lagerbeständen operieren statt auf Dateien und Prozessen.
Sobald beide vorhanden sind, kann ein Agent ganze Prozesse selbständig abarbeiten – von der Belegerfassung bis zum Versandlabel, vom Customer-Service-Ticket bis zur Buchung. Genau das ist der Punkt, an dem AI Agents das Coding-Tool verlassen und zum echten virtuellen Mitarbeiter werden.
Sie überlegen, welche Ihrer Geschäftsprozesse sich mit Skills und Tools automatisieren lassen? Wir analysieren das gerne gemeinsam mit Ihnen – jetzt Anfrage stellen.