So verwenden Sie den ChatGPT-Agentenmodus Schritt für Schritt

Mitte 2025 veröffentlichte OpenAI ChatGPT-Agentenmodus – eine Funktion, mit der ChatGPT nicht nur antworten, sondern auch mehrstufige Aufgaben mithilfe eines virtuellen Arbeitsbereichs planen und ausführen kann (Durchsuchen, Dateibearbeitung, Codeausführung und Connector-APIs). ChatGPT Agentenmodus bewegt ChatGPT von einem passiven Assistenten, der sagt Ihnen, was zu tun ist in einen aktiven Assistenten, der erledigen Sie die Schritte für Sie – Durchsuchen, Extrahieren, Ausfüllen von Formularen, Ausführen von Code, Erstellen von Dateien und Interagieren mit verbundenen Diensten unter Ihrer Aufsicht.

Was ist der ChatGPT-Agentenmodus?

Der Agentenmodus verwandelt ChatGPT von einem reaktiven Chat-Assistenten in einen autonomer digitaler Arbeiter die mehrstufige Workflows planen und ausführen können. Im Gegensatz zu einem einzelnen Hin- und Her-Abschluss kann ein Agent:

Webseiten öffnen und lesen, Links folgen und strukturierte Fakten extrahieren;
Führen Sie Code in einer Sandbox oder virtuellen Desktopumgebung aus, um Dateien zu verarbeiten, Tabellenkalkulationen zu transformieren oder Dokumente zu generieren.
Rufen Sie verbundene APIs oder von Ihnen konfigurierte Dienste (Konnektoren) auf, um Daten zu lesen oder zu schreiben.
Stellen Sie klärende Fragen, wenn das Ziel oder die Einschränkungen nicht eindeutig sind.
Behalten Sie den Status über mehrere Schritte hinweg bei, sodass eine lange Aufgabe (Recherche → Entwurf → Export) fortgesetzt werden kann, ohne jedes Mal die ganze Geschichte neu erzählen zu müssen.

OpenAI positioniert den Agentenmodus als „Brücke zwischen Forschung und Aktion“: Er ist für iterative kollaborative Arbeitsabläufe gedacht, bei denen die menschliche Aufsicht weiterhin wichtig ist – Sie geben Ziele, Einschränkungen und Genehmigungen vor, während der Agent die schwere Arbeit übernimmt.

Wie hat sich der ChatGPT-Agentenmodus entwickelt?

Der Agentenmodus baut auf früheren OpenAI-Funktionen (z. B. Operator und Deep Research) und dem Agenten-SDK/Response-API des Unternehmens auf. Das Agenten-SDK bietet Entwicklern Primitive zum Erstellen benutzerdefinierter Agenten und Tools, während der ChatGPT-Agentenmodus ähnliche Funktionen in die Web- und App-Oberfläche integriert, sodass auch Nicht-Entwickler autonome Workflows erstellen können, ohne Klebecode schreiben zu müssen. Die Systemarchitektur umfasst Leitplanken wie Anforderungsbestätigungen und einen „Überwachungsmodus“, wenn Agenten in sensiblen Kontexten arbeiten.

Hinweis: Andere Anbieter (insbesondere Microsoft) bieten ebenfalls eigene „Agentenmodus“- oder Office-Agent-Funktionen an, die agentenbasiertes Verhalten in Produktivitäts-Apps (Excel/Word/Copilot) integrieren. Dabei handelt es sich um separate Implementierungen, die jedoch den gleichen Branchentrend hin zu agentenbasierter KI in Tools widerspiegeln.

Was kann der ChatGPT-Agentenmodus?

Welche Aktionen sind typisch?

Zu den Funktionen des Agentenmodus gehören:

Autonomes Surfen und Recherchieren im Internet (Seiten öffnen, anklicken, lesen, zusammenfassen).
Datenextraktion und strukturierte Ausgaben (Tabellen, CSVs, Blätter).
Dateierstellung: Erstellen und Speichern von Dokumenten, Folien und Tabellen.
Ausfüllen und Absenden des Formulars (mit ausdrücklicher Bestätigung).
Ausführen von Code oder Orchestrieren von Toolchains über SDKs oder Konnektoren.
Integration mit Diensten (E-Mail, Kalender, GitHub, Zapier/Make), sofern dies durch Konnektoren zugelassen wird.
Handel/Transaktionen in unterstützten Workflows (z. B. „Instant Checkout“-Integrationen).

Zu erwartende Einschränkungen

Der Agentenmodus ist leistungsstark, aber nicht allwissend: Er respektiert Sandbox-Limits, kann Tool- oder Connector-Ratenlimits erreichen und vermeidet grundsätzlich riskante Aktionen ohne explizite Bestätigung. Erwarten Sie Fehlermodi in Authentifizierungsabläufen, JavaScript-lastigen Websites, CAPTCHA-geschützten Aktionen oder Systemen, die eine Multi-Faktor-Authentifizierung erfordern.

Wer kann auf den ChatGPT-Agentenmodus zugreifen – und wie erhält man ihn?

Wer erhält Zugriff?

Die Einführung von OpenAI zielt auf kostenpflichtige Pläne ab: Der ChatGPT-Agentenmodus wurde für Plus-/Pro-/Team-/Business-Benutzer (und ähnliche Tarife, sofern angeboten) mit gestaffelten Kontingenten freigegeben; er ist in der kostenlosen Stufe nicht verfügbar.

Wie aktivieren Sie es (Schritt für Schritt)?

Melden Sie sich mit einem qualifizierten Plan bei ChatGPT an.
Starten Sie einen neuen Chat oder öffnen Sie einen bestehenden.
Öffnen Sie den Microsoft Store auf Ihrem Windows-PC. Tools Menü (das „+“ im Composer) und wählen Sie Agentenmodusoder geben Sie den /agent Befehl im Meldungsfeld, um eine Agentensitzung zu starten.
Beschreiben Sie die gewünschte Aufgabe. Der Agent schlägt einen Plan vor und beginnt mit der Ausführung. Vor den nächsten Aktionen hält er inne und bittet um Bestätigung. Sie können jederzeit unterbrechen oder manuell die Kontrolle übernehmen.

Wer sollte den Agentenmodus in Betracht ziehen?

Wissensarbeiter und Teams die sich wiederholende digitale Aufgaben automatisieren möchten (Analysten, Produktmanager, Pädagogen).
Entwickler und Integratoren die schnell Prototypen von Agenten-Workflows über das Agents SDK oder die Responses API erstellen möchten.
IT-/Sicherheitsteams Die Evaluierung autonomer Arbeitsabläufe sollte aufgrund von Überlegungen zum Datenzugriff und zum Datenschutz sorgfältig durchgeführt werden.

So erhalten und richten Sie einen ChatGPT-Agenten ein

Nachfolgend finden Sie einen praktischen, schrittweisen Einrichtungsablauf, den Sie in der ChatGPT-Web- oder mobilen Benutzeroberfläche befolgen können (basierend auf den Dokumenten und veröffentlichten Anleitungen von OpenAI). Passen Sie die Schritte an die Richtlinien Ihrer Organisation und die angezeigte Benutzeroberfläche an.

Schritt 1: Zugriff und Abrechnungsstufe bestätigen

Melden Sie sich bei Ihrem ChatGPT-Konto an und bestätigen Sie, dass Sie einen Plan haben, der Agenten unterstützt (Plus/Pro/Business/Enterprise). Wenn Sie Administrator sind, bestätigen Sie die Switches und Connector-Richtlinien auf Organisationsebene.

Schritt 2: Erstellen Sie einen neuen Agenten (UI)

Suchen Sie auf der ChatGPT-Startseite nach „Agent erstellen“ or „Agentenmodus“ in den Tools/im Menü.
Wählen Sie ein Basismodell (sofern zutreffend) und benennen Sie Ihren Agenten (z. B. „Wettbewerbsforscher“).
Wählen Sie zulässige Konnektoren und Bereiche sorgfältig aus (Google Drive, Gmail, Slack, Ihr CRM). Beschränken Sie die Berechtigungen auf das erforderliche Minimum.

Schritt 3: Identität, Ziele und Einschränkungen angeben

Geben Sie dem Agenten eine kurze Leitbild (Ziel), Eingabequellen und nicht-funktionale Einschränkungen (maximale Laufzeit, Dateiformate, Budgetgrenzen, ob E-Mails gesendet oder nur verfasst werden können).
Laden Sie Beispieldateien oder Links hoch, die der Agent verwenden soll. Dadurch wird Kontext erstellt, auf den er während der Ausführung verweisen kann.

Schritt 4: Konnektoren autorisieren und in der Sandbox testen

Autorisieren Sie alle benötigten Konnektoren (Drive, GitHub). OpenAI fordert Sie auf, sich anzumelden und explizite Bereiche zu gewähren. Überprüfen Sie diese Bereiche sorgfältig.
Führen Sie a kleiner, harmloser Testjob (z. B. „Fassen Sie diese drei Dokumente zusammen und listen Sie 5 Aktionspunkte auf“), um zu bestätigen, dass der Agent auf die von Ihnen zugelassenen Ressourcen zugreifen und diese verarbeiten kann.

Schritt 5: Genehmigungs-Hooks und Benachrichtigungen festlegen

Konfigurieren Sie Kontrollpunkte zur menschlichen Genehmigung für Aktionen mit hohem Risiko (z. B. „Fragen Sie mich, bevor Sie an CRM schreiben“).
Legen Sie Ausgabeziele fest (Download, E-Mail-Entwurf oder Übermittlung als Chat-Nachricht).

Schritt 6: Iterieren und härten

Überprüfen Sie die Ausführungen, untersuchen Sie Protokolle/Audit-Trails und verschärfen Sie Einschränkungen oder entfernen Sie Konnektoren, wenn Sie unerwartetes Verhalten feststellen. Führen Sie einen Ausführungsverlauf für die Überwachung.

Werkzeuge → Agentenmodus (oder /agent)

Wie schreiben wir eine „Runbook“-Eingabeaufforderung?

Grundsätze für Runbook-Eingabeaufforderungen

Eine Runbook-Eingabeaufforderung ist ein strukturierter Anweisungssatz, der Ziele, Einschränkungen, Erfolgskriterien, Ergebnisse und Fehlerbehandlung für einen Agenten definiert. Um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, befolgen Sie diese Grundsätze:

Geben Sie das Ziel klar an: Definieren Sie das Ergebnis und das Format (z. B. „Erstellen Sie eine PowerPoint-Präsentation mit 10 Folien, darunter eine Titelfolie, 3 Folien mit Finanzdaten der Wettbewerber, eine Methodenfolie und eine Zusammenfassungsfolie“).
Definieren Sie Eingaben und Quellen: Listen Sie vertrauenswürdige Websites, Dateispeicherorte oder Konnektoren auf, die der Agent bevorzugen sollte, sowie verbotene Quellen.
Legen Sie Einschränkungen und Sicherheitsprüfungen fest: z. B. „Senden Sie niemals E-Mails ohne meine ausdrückliche Bestätigung“, „Melden Sie sich nicht bei Bankportalen an“ oder „Wenn weniger als drei unabhängige Quellen eine Behauptung bestätigen, kennzeichnen Sie sie, anstatt sie als Tatsache zu melden.“
Fügen Sie schrittweise Kontrollpunkte hinzu: Sagen Sie dem Agenten, wann er zur Bestätigung pausieren soll (z. B. vor der Veröffentlichung oder Durchführung irreversibler Aktionen).
Geben Sie die Fehlerbehandlung und Rollbacks an: z. B.: „Wenn eine Seite 403 zurückgibt, versuchen Sie es mit zwischengespeicherten Ergebnissen. Wenn diese nicht verfügbar sind, notieren Sie den Fehler und fahren Sie mit anderen Quellen fort.“

Beispiel-Runbook (kurz)

Die Mission: Erstellen Sie eine kurze Beschreibung der Wettbewerbslandschaft für Produkt X.

Eingänge: URLs A, B, C; Tabellenkalkulation pricing.xlsx in /shared/Competitive.

Einschränkungen: Verwenden Sie nur öffentliche Seiten und die bereitgestellte Tabelle. Verwenden Sie keine Anmeldeinformationen. Beenden Sie den Vorgang in weniger als 20 Agentennachrichten. Erstellen Sie ein 2-seitiges PDF + CSV mit Funktionstabelle.

Schritte:

Crawlen Sie die URLs A, B, C; extrahieren Sie Produktnamen, Preisstufen und die fünf wichtigsten Funktionen.
Zusammenführen extrahierter Features mit pricing.xlsx, Normalisieren von Spalten auf vendor, plan, monthly_usd, key_features.
Erstellen Sie eine 700 Wörter umfassende Zusammenfassung (maximal 5 Empfehlungen in Aufzählungszeichen).
Kreation competitive_table.csv kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. brief.pdf.
Entscheidungsregel: Wenn eine Site hinter einer Paywall steht oder eine Anmeldung erforderlich ist, stoppen Sie und bitten Sie um Genehmigung.
Ausgabeformat: brief.pdf (2 Seiten, A4), competitive_table.csv mit Spalten wie oben und einer kurzen Chat-Nachricht, die den Abschluss des Auftrags bestätigt.

Tipp: Geben Sie Fehlermodi explizit an

Sagen Sie dem Agenten, was zu tun ist, wenn ein Schritt fehlschlägt (anhalten und melden; überspringen und fortfahren; alternative Quelle ausprobieren). Agenten interpretieren mehrdeutige Anweisungen wörtlich – explizite Fehlerregeln reduzieren Überraschungen.

Beispiele aus der Praxis und Codereferenz

Beispiel 1 – E-Mail-Triage (Endbenutzer)

Aufgabe: „Meine letzten 100 ungelesenen E-Mails scannen und Nachrichten mit hoher Priorität zusammenfassen, die eine Antwort erfordern; für diejenigen, die automatisch bearbeitet werden können, Antwortentwürfe vorschlagen.“
So funktioniert der Agent: Agent liest den Posteingang über einen authentifizierten Connector, extrahiert Absender, Betreff, Dringlichkeitssignale und verfasst Antworten im gewünschten Stil. Es wird kein Frontalunterricht. Senden Sie Nachrichten ohne explizite Bestätigung und präsentieren Sie eine Liste mit Antwortvorschlägen zur Überprüfung. (Benutzertests empfehlen, die ersten Ausführungen auf kleine Stapel zu beschränken.)

Beispiel 2 – Datenbereinigung und -export (Analyst)

Aufgabe: „Bereinigen Sie diese CSV, entfernen Sie Duplikate, normalisieren Sie Telefonnummern auf E.164 und geben Sie eine bereinigte CSV und eine Zusammenfassung der geänderten Datensätze aus.“
So funktioniert der Agent: Der Agent verwendet das Dateizugriffstool, führt deterministische Transformationen aus, schreibt die bereinigte Datei zurück in Drive und gibt ein Änderungsprotokoll zurück.

Codereferenz für Entwickler (Python + Agents SDK)

Unten ist eine begrifflich Python-Snippet basierend auf den Mustern des OpenAI Agents SDK und der Responses API – es demonstriert die programmgesteuerte Erstellung und den Aufruf eines Agenten. (Passen Sie die Parameter an das von Ihnen verwendete SDK oder die Client-Bibliothek an; die genauen Methodennamen und den Authentifizierungsablauf finden Sie in der SDK-Dokumentation.)

# conceptual example — adapt to the exact SDK you install

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

agent_spec = {
    "name": "CompetitorResearchAgent",
    "instructions": "Produce a 10-slide competitor analysis deck using sources A,B,C. Pause for confirmation before any email or purchase.",
    "tools": ,
    "config": {"watch_mode": True, "confirm_before_send": True}
}

# create agent (SDK-specific API)

agent = client.agents.create(agent_spec)

# run the agent on a specific task

task = {"prompt": "Create the 10-slide competitor analysis deck and upload to Drive:/AgentOutputs"}
run = client.agents.run(agent_id=agent, task=task)

print("Run started:", run)

JavaScript (konzeptionell)

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const agentSpec = { /* same fields as above */ };

async function createAndRun() {
  const agent = await client.agents.create(agentSpec);
  const run = await client.agents.run(agent.id, { prompt: "Create the 10-slide deck" });
  console.log("Run ID:", run.id);
}

Hinweis: Die genauen Clientmethoden, Namen und SDK-Pakete entwickeln sich weiter. Informationen zur aktuellen API-Oberfläche finden Sie im OpenAI Agents SDK und in den Plattformdokumenten.

Fehlerbehebung bei häufigen Problemen

Der Agent bleibt hängen oder bleibt stehen

Symptom: Der Agent pausiert ohne ersichtlichen Grund oder es läuft eine Zeitüberschreitung ab.
Fixes: Überprüfen Sie, ob Netzwerkaufrufe blockiert sind (403/401 auf einem Connector), stellen Sie sicher, dass die Connectoren aktiv sind, reduzieren Sie den Aufgabenumfang (aufteilen in kleinere Unteraufgaben) oder erhöhen Sie die Ausführlichkeit, um Fehlerquellen aufzudecken. Die Protokolle von OpenAI (sofern verfügbar) zeigen den letzten erfolgreichen Tool-Aufruf an.

Falsche oder halluzinierte Daten

Symptom: Der Agent meldet Fakten, die nicht verifiziert werden können.
Fixes: Verschärfen Sie die Quellenbeschränkungen im Runbook, verlangen Sie für jede Tatsachenbehauptung eine Quellenangabe und weisen Sie den Agenten an, die Informationen anhand mehrerer vertrauenswürdiger Quellen abzugleichen. Verwenden Sie das Abfrage- oder Suchtool der Responses API, anstatt sich auf den Modellabruf zu verlassen.

Connector-Authentifizierungsfehler

Symptom: Der Agent kann nicht auf Google Drive/Gmail zugreifen.
Fixes: Authentifizieren Sie Konnektoren manuell erneut. Bestätigen Sie Token-Bereiche. Stellen Sie sicher, dass die SSO-Richtlinien des Unternehmens keine App-Token von Drittanbietern blockieren. Verwenden Sie für sensible Konnektoren den Überwachungsmodus und explizite manuelle Anmeldeabläufe.

Unerwartete Aktionen (Agent hat ohne Erlaubnis gehandelt)

Symptom: Der Agent hat eine nicht zulässige Operation versucht.
Fixes: Überprüfen und optimieren Sie das Runbook, aktivieren Sie Benutzerbestätigungen für alle statusändernden Aktionen und prüfen Sie die Ausführungsprotokolle. Wenn das Verhalten weiterhin besteht, deaktivieren Sie die Konnektoren und öffnen Sie ein Support-Ticket.

Was sind die Sicherheitsrisiken?

Hauptrisikokategorien

Datenoffenlegung und -exfiltration: Agenten mit umfassenden Konnektoren könnten auf vertrauliche Dateien zugreifen und – wenn sie nicht entsprechend eingeschränkt werden – vertrauliche Ausgaben an externe Speicherorte schreiben.
Sofortige Injektion und Manipulation: Schädliche Webinhalte oder Dateien könnten versuchen, das Verhalten von Agenten zu manipulieren, wenn Runbooks und Leitplanken nicht streng sind. Erstellen Sie das Runbook so, dass in Scraped-Inhalten eingebettete Anweisungen ignoriert werden.
Missbrauch von Anmeldeinformationen: Automatisierte Anmeldungen oder schlecht isolierte Token könnten missbraucht werden. Vermeiden Sie die Speicherung langlebiger Anmeldeinformationen in Agentenprofilen und bevorzugen Sie eine manuelle Authentifizierung pro Sitzung.
Übermäßiges Vertrauen / Automatisierung sensibler Aktionen: Das Zulassen automatischer Sendungen oder Käufe ohne menschliche Genehmigung erhöht das Risiko. Das Agentendesign von OpenAI umfasst erzwungene Bestätigungen und Sperren für bestimmte Aktionen mit hohem Risiko. Unternehmen sollten jedoch dennoch ihre eigene Governance anwenden.

Empfohlene Gegenmaßnahmen

Konnektoren mit den geringsten Berechtigungen: Gewähren Sie nur die erforderlichen Mindestumfänge.
Beobachtungsmodus und Bestätigungen: Aktivieren Sie den „Überwachungsmodus“ für Agenten, die möglicherweise auf E-Mail- oder Bankseiten zugreifen und Bestätigungen für Statusänderungen benötigen.
Prüfprotokolle und Beobachtbarkeit: Protokollieren Sie alle Agentenaktionen und überprüfen Sie sie regelmäßig. Verwenden Sie Ratenbegrenzungen und Aufgabenkontingente pro Benutzer/Agent.
Test-Sandboxing: Validieren Sie zuerst Agenten in Konten mit synthetischen oder redigierten Daten.
Richtlinien- und Runbook-Governance: Pflegen Sie einen Genehmigungsablauf für Agenten, die Aufgaben mit hoher Auswirkung ausführen und vor der breiten Bereitstellung eine menschliche Freigabe erfordern.

Fazit

Der Agentenmodus markiert eine bedeutende Veränderung: beratend KI zu Betriebs- KI kann Arbeitsabläufe in Forschung, Marketing, Finanzen und Entwicklung beschleunigen – bringt aber auch neue operative und sicherheitsrelevante Verantwortlichkeiten mit sich. Nutzen Sie strukturierte Runbooks, Least-Privilege-Konnektoren, Human-in-the-Loop-Genehmigungen und kontinuierliche Audits, um die Vorteile zu nutzen und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

Erste Schritte

CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie ChatGPT-Serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno und mehr – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. Durch konsistente Authentifizierung, Anfrageformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines erstellen – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und das alles, während Sie gleichzeitig von den neuesten Erkenntnissen des KI-Ökosystems profitieren.

Erkunden Sie zunächst die Möglichkeiten des ChatGPT-Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.

Bereit loszulegen? → Melden Sie sich noch heute für CometAPI an !