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Agentic AI de Rainer Hattenhauer

Agentic AI

Autor Rainer Hattenhauer, Michael Kofler
de Limba Germană Paperback – 5 noi 2026
Agenten sind die nächste Revolution der KI. Sie sorgen dafür, dass künstliche Intelligenz nicht mehr nur Texte schreiben und Katzenbilder erstellen kann, sondern selbstständig an Problemen und Aufgaben arbeitet. Wie das funktioniert und wie Sie dafür sorgen, dass dabei nichts schiefgeht, zeigen Ihnen Rainer Hattenhauer und Michael Kofler. Beide bringen nicht nur jahrzehntelange Erfahrung in der IT mit, sondern wissen auch, wie man komplexen Themen richtig vermittelt. So lernen Sie in diesem Praxisbuch, wie Sie die KI für sich arbeiten lassen.
Aus dem Inhalt:
  • Was heißt 'agentisch arbeiten'?
  • Die Spielregeln: Was darf die KI tun?
  • Werkzeuge, Schnittstellen und Denkmodelle
  • Den Tag im Griff: Planen und Organisieren mit KI
  • Mails und Kommunikation automatisieren
  • Dokumente und Wissen verwalten
  • Workflows für Medienerstellung, Lernen und Kreativarbeit
  • Agenten im Office
  • KI mit Skills, MCP und APIs erweitern
  • Lokale Modelle nutzen: Ollama, LMStudio, Hermes, OpenClaw
  • Sicherheit, Grenzen und Ausblick
  • Was heute schon geht, und wo noch Vorsicht angebracht ist
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Specificații

ISBN-13: 9783367119349
ISBN-10: 3367119342
Pagini: 520
Dimensiuni: 171 x 226 x 31 mm
Greutate: 0.96 kg
Editura: Rheinwerk Verlag GmbH

Cuprins



  Vorwort ... 11

TEIL I.  Grundlagen ... 15

  1.  Warum dieses Buch jetzt? ... 17


       1.1 ... Vom Chatbot zum Agenten ... 18

       1.2 ... Was agentische KI heute schon kann ... 20

       1.3 ... Woran erkenne ich, ob KI agentisch arbeitet? ... 23

       1.4 ... Zwei Perspektiven auf ein Thema ... 24

       1.5 ... Wie dieses Buch aufgebaut ist ... 25

       1.6 ... Was dieses Buch nicht ist ... 26



  2.  Die Spielregeln -- Was darf die KI für mich tun? ... 27


       2.1 ... Drei Automatisierungsstufen: Denken, Vorbereiten, Handeln ... 28

       2.2 ... Wann braucht die KI eine Leine? ... 29

       2.3 ... Echte Aufgaben für Agenten finden ... 32

       2.4 ... Datenschutz-Grundregeln für Prompts, Dateien und Konnektoren ... 39

       2.5 ... Das Freigabe-Prinzip ... 41

       2.6 ... Sicherheitsregeln für Agenten: Logging, Rechte und Testumgebungen ... 44



  3.  Werkzeuge, Schnittstellen und Sprachmodelle ... 47


       3.1 ... Was ein Agent wirklich braucht ... 48

       3.2 ... Erste Schritte mit agentischen Tools ... 52

       3.3 ... Konnektoren, Skills, MCPs und das Prinzip 'Files over Tools' ... 62

       3.4 ... Anbieterunabhängigkeit gewährleisten ... 64

       3.5 ... Der Werkzeugkasten: ein Überblick ... 67

       3.6 ... Oberflächen steuern: Vom Browser zum Desktop ... 71

       3.7 ... Vom Chatbot zum Agenten -- was heute noch mühsam ist ... 77



TEIL II.  Agentische KI im Alltag ... 81

  4.  Agentisch arbeiten und delegieren ... 83


       4.1 ... Downloads-Verzeichnis aufräumen ... 85

       4.2 ... E-Mail-Eingang aufräumen ... 87

       4.3 ... Konnektoren und Plugins ... 91

       4.4 ... E-Mails verwalten mit dem Gmail-Konnektor ... 95

       4.5 ... Eine Produkt-Website erzeugen ... 98

       4.6 ... IT-Probleme agentisch lösen ... 104



  5.  Agentische Webbrowser-Steuerung ... 113


       5.1 ... KI-Tools zur Steuerung des Webbrowsers ... 114

       5.2 ... Webformulare ausfüllen ... 119

       5.3 ... Blogbeitrag verfassen, CMS bedienen ... 122

       5.4 ... Grafana-Konfiguration ... 127

       5.5 ... Fazit ... 130



  6.  Den Tag im Griff -- Planen, Erinnern und Organisieren ... 131


       6.1 ... Warum die Tagesplanung der beste erste Agent ist ... 132

       6.2 ... Mein Montagmorgen: der erste Tagesplan ... 134

       6.3 ... Vom Chat zum agentischen Setting: der Planungsordner ... 141

       6.4 ... Der Wochenassistent ... 149

       6.5 ... Fristen erkennen, bevor sie ablaufen ... 152

       6.6 ... Erinnerungen, die Zusammenhänge kennen ... 154

       6.7 ... Vom Arbeitsplan zum Haushaltsplan ... 155



  7.  E-Mail und Kommunikation ... 157


       7.1 ... Wie viele Rechte braucht ein Mail-Agent? ... 158

       7.2 ... Vom Rohbestand zum Kommunikationsordner ... 163

       7.3 ... Der Posteingang am Morgen ... 168

       7.4 ... Vom Antwortentwurf zum kontrollierten Versand ... 172

       7.5 ... Aus Nachrichten werden Termine und Fristen ... 179

       7.6 ... Ein Vorgang, ein Ordner, ein Schreiben ... 182

       7.7 ... Der Spam-Ordner, gegengelesen ... 184



  8.  Projektgedächtnis und Skills ... 187


       8.1 ... Projektgedächtnis: AGENTS.md und CLAUDE.md ... 187

       8.2 ... Ein KI-taugliches Projekt-Wiki einrichten (LLM-Wiki) ... 194

       8.3 ... Skills ... 197

       8.4 ... Beispiel: Support-Anfragen und die eigene FAQ-Website ... 201



  9.  Zeitgesteuert, ereignisgesteuert, ferngesteuert ... 207


       9.1 ... Grundregeln für automatisch ausgeführte Jobs ... 208

       9.2 ... Morgendliches Termin- und Mail-Briefing ... 211

       9.3 ... Dateien analysieren ... 213

       9.4 ... Agenten per Smartphone steuern ... 217



10.  Recherche und eigenes Wissen ... 221


       10.1 ... Warum Ihr Wissen ein eigenes Zuhause braucht ... 222

       10.2 ... Obsidian einrichten: Der erste Vault ... 226

       10.3 ... Damit die KI mitliest: Frontmatter und das Open Knowledge Format ... 235

       10.4 ... Claude Code oder Codex auf den Vault ansetzen ... 239

       10.5 ... Deep Research mit Kontrolle: Eine Semesterarbeit entsteht ... 244

       10.6 ... Wenn der Bestand wächst ... 250



11.  Lernen und Weiterbildung ... 253


       11.1 ... Warum der Lernstand in Dateien gehört ... 254

       11.2 ... Vom handschriftlichen Skript zum durchsuchbaren Bestand ... 255

       11.3 ... Karteikarten, Lernzettel und ein Glossar, das mitwächst ... 261

       11.4 ... Eine Klausuraufgabe aus dem eigenen Bestand ... 267

       11.5 ... Mindmap und Podcast aus dem eigenen Bestand ... 272

       11.6 ... Von der Quellensammlung zur eigenen Arbeit ... 275

       11.7 ... KI kann beim Lernen auch kontraproduktiv sein ... 278



12.  Medien und Kreativarbeit ... 281


       12.1 ... Der Agent erstellt Bilder ... 282

       12.2 ... Vom Buch zum Webinar ... 286

       12.3 ... Aus einem Bild wird eine Serie ... 292

       12.4 ... Die Folienkonzepte entstehen ... 294

       12.5 ... Der Agent baut die Folien: PowerPoint und Canva über MCP ... 298



TEIL III.  Agentische KI für Profis ... 303

13.  MCP und APIs ... 305


       13.1 ... Das Model Context Protocol (MCP) ... 305

       13.2 ... Beispiel: Draw.io via MCP steuern ... 310

       13.3 ... Schnittstellen (APIs) zur Software-Steuerung ... 315

       13.4 ... Beispiel: WordPress- und Mastodon-API ... 316



14.  Workflows mit Automatisierungs-Tools ... 323


       14.1 ... Support-Ticket-Workflow ... 324

       14.2 ... Zapier ... 325

       14.3 ... Make ... 331

       14.4 ... n8n in der Cloud ... 337

       14.5 ... n8n selbst installieren ... 345



15.  Sprachmodelle lokal ausführen ... 353


       15.1 ... Grundlagen von Sprachmodellen ... 354

       15.2 ... LM Studio ... 359

       15.3 ... Ollama ... 364

       15.4 ... Modelle in der Cloud ausführen ... 367

       15.5 ... Fazit ... 371



16.  OpenClaw ... 373


       16.1 ... Persönliche Agenten ... 374

       16.2 ... OpenClaw-Installation ... 384

       16.3 ... Konfiguration ... 390

       16.4 ... Praxisbeispiel 1: PDF-Extraktion ... 394

       16.5 ... Praxisbeispiel 2: E-Mail verarbeiten ... 396

       16.6 ... OpenClaw für Fortgeschrittene ... 400

       16.7 ... Fazit ... 406



17.  Hermes ... 409


       17.1 ... Installation ... 410

       17.2 ... Konfiguration ... 414

       17.3 ... Hermes-Image ergänzen ... 417

       17.4 ... Hermes in der Praxis ... 420

       17.5 ... Täglicher Newsletter ... 427

       17.6 ... Öffnung nach außen ... 429

       17.7 ... Fazit ... 432



18.  KI-Agenten im Smart Home ... 435


       18.1 ... Das Beispielsetup mit Home Assistant ... 436

       18.2 ... Zwei Wege zur KI-Steuerung ... 437

       18.3 ... MCP für Home Assistant ... 439

       18.4 ... Mit KI und Home Assistant zum smarten Zuhause ... 444

       18.5 ... Fehlersuche bei einer Wärmepumpe ... 448



19.  Workflows aus der Praxis ... 461


       19.1 ... Reiseverlauf aus Fotos visualisieren ... 462

       19.2 ... Linux-Prüfungskorrektur ... 465

       19.3 ... GitLab-Issues-Newsletter ... 472

       19.4 ... Feedback zu einem Buch verarbeiten ... 478



TEIL IV.  Sicherheit, Grenzen und Ausblick ... 485

20.  Wenn die KI sich irrt ... 487


       20.1 ... Wenn ein falscher Zwischenschritt Folgen hat ... 488

       20.2 ... Abbrechen, bevor es zu spät ist ... 489

       20.3 ... Ein Fall aus der Praxis: Ein Fehler kostet Geld ... 491

       20.4 ... Was nicht an die Maschine geht ... 492



21.  Den Tokenverbrauch im Griff behalten ... 495


       21.1 ... Wofür Sie bezahlen ... 495

       21.2 ... Wo Sie den Verbrauch sehen ... 497

       21.3 ... Wo externe Tools besser sind als der Agent ... 498

       21.4 ... Das richtige Modell für eine Aufgabe finden ... 500



22.  Was heute schon geht, und was noch nicht ... 503


       22.1 ... Die Erkenntnisse ... 504

       22.2 ... Was kommen wird, und was es kostet ... 506

       22.3 ... Der menschliche Faktor ... 511



  Index ... 513