Always-on-Agenten: Ist das die nächste Ausbaustufe von KI?
Robert Tusch21.10.2026
OpenAI, Meta, Google und Microsoft schicken KI-Agenten los, die ohne Aufforderung arbeiten. Was dahintersteckt und was das für dein Unternehmen bedeutet.
Inhalt
- Was ist ein Always-on-Agent?
- Was macht Always-on-Agenten aus?
- Wie Always-on-Agenten in Unternehmen arbeiten könnten
- Fazit: Hype oder nächste Ausbaustufe?
Bisher legt KI erst los, wenn du sie anstößt oder ein fester Zeitplan es vorgibt. Dots von OpenAI, Duet von Claude, Muse von Meta und Autopilot von Microsoft stehen für eine neue Art von Agenten. Ihr Versprechen: Sie erkennen selbst, wann etwas zu tun ist, und arbeiten weiter, wenn du offline bist. Wir erklären, was diese Always-on-Agenten von Chatbots oder den bisherigen Agenten unterscheidet und was das für dein Unternehmen heißt.
Das Wichtigste in Kürze
Always-on-Agenten übernehmen eine fortlaufende Zuständigkeit statt einen einzelnen Prompt zu bearbeiten.
Sie arbeiten weiter, wenn du offline bist, und bewerten selbst, wenn innerhalb ihres Bereichs etwas zu tun ist.
Deine Rolle ändert sich. Du kümmerst dich um Kontext und Freigaben und musst nicht mehr jeden Auftrag selbst prompten.
OpenAI hat die Dots, Meta Muse, Claude Duet, Google Gemini Spark, Microsoft Copilot Autopilot und xAI den Grok Bot. Im Kern arbeiten alle gleich.
In Deutschland kannst du die meisten Always-on-Agenten noch nicht vollständig nutzen. Dennoch lohnt es sich, den Trend im Blick zu behalten.
Was ist ein Always-on-Agent?
Ein Always-on-Agent ist eine KI, die dauerhaft für einen Bereich zuständig ist. Die Agenten laufen im Hintergrund und legen von selbst los, wenn sie eine Aufgabe erkennen. Im Vergleich zu einem KI-Agenten, dem du eine einzelne Aufgabe gibst, bekommt ein Always-on-Agent eine fortlaufende Zuständigkeit, also eine Art Dauerauftrag.
Für dein Unternehmen kann das ziemlich nützlich sein. Nehmen wir zum Beispiel deine Wettbewerbsbeobachtung. Der gleiche Auftrag würde bei einem Always-on-Agenten ganz anders lauten.
Always-on-Agent: Beispiel
EinzelauftragDu stößt einmal an
„Analysiere diese drei Wettbewerber.“
WiederkehrendEin Zeitplan stößt an
„Analysiere diese drei Wettbewerber jeden Montag.“
ZuständigkeitDer Agent entscheidet
„Behalte unsere Wettbewerbsposition im Blick. Ändert sich etwas Relevantes für unseren Launch, untersuche die Folgen und bereite Anpassungen vor.“
Diese Always-on-Agenten gibt es
Inzwischen hat fast jeder große KI-Anbieter so einen Agenten im Angebot. OpenAI hat die Dots, Claude Duet, Meta Muse, Google Gemini Spark, Microsoft Copilot Autopilot und xAI den Grok Bot.
Technisch ähneln sich die Produkte. Die Unterschiede liegen darin, für wen sie gebaut sind. Muse und Gemini Spark zielen auf den privaten Alltag, Autopilot ausschließlich auf Unternehmen und Dots auf beide Seiten ab. Der Grok Bot tritt als kleines Team aus spezialisierten Bots auf, etwa für die Arbeit im Vertrieb.
In Deutschland ist die Auswahl aktuell aber noch recht dünn. Muse, Duet und Gemini Spark sind hier gesperrt. An einen Dot kommst du nur über den Tarif ChatGPT Business Premium. Für den Grok Bot nennt xAI keine Länderliste. Es ist davon auszugehen, dass sich das bald ändert. Genaue Zeitpläne haben die Anbieter aber nicht kommuniziert.
Was macht Always-on-Agenten aus?
Viele Anbieter sehen in Always-on-Agenten die nächste große Ausbaustufe und die Chance, KI-Agenten weiter in die Unternehmen zu integrieren. Auch Prognosen deuten dahin. Im Work Trend Index 2025 beschreibt Microsoft ein Zielbild, in dem Menschen lediglich die Richtung vorgeben und KI-Agenten ganze Prozesse ausführen. Always-on-Agenten würden genau dazu passen.
Diese vier zentralen Eigenheiten machen die Agenten besonders:
- Sie übernehmen eine Rolle
- Sie arbeiten proaktiv
- Sie arbeiten weiter, wenn du nicht da bist
- Sie holen sich deine Freigabe
1. Sie übernehmen eine Rolle
In den meisten Unternehmen läuft die Arbeit mit KI aktuell Auftrag für Auftrag. Du schreibst, was du brauchst und die KI antwortet oder erledigt etwas für dich. Auch eine Routine ändert daran wenig. Sie wiederholt denselben Auftrag zu einer festen Zeit oder bei einem festgelegten Auslöser, etwa einer neuen E-Mail.
Einem Always-on-Agenten überträgst du dagegen einen ganzen Bereich. Das kann zum Beispiel sein:
- den Wettbewerb dauerhaft im Blick behalten
- dein Postfach beobachten
- einen Produktlaunch begleiten und auf Auswirkungen im Marketing prüfen
Der Agent soll selbst erkennen, wenn sich in seinem Bereich etwas tut, einschätzen, was daraus folgt und dir einen Vorschlag machen. Ein Beispiel dafür, wie das in der Praxis aussehen kann, hast du oben schon kennengelernt.
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Eine Routine läuft zu einer festen Zeit oder einem festgelegten Trigger (Ereignis). Auch Always-on-Agenten arbeiten so. Eine neue Mail, eine Nachricht im Teamchat, ein Termin, der näher rückt – all das können Auslöser sein, die die Agenten aufnehmen. Der Unterschied ist, dass sie anhand ihres Ziels und Kontexts selbst bewerten, ob daraus eine Aufgabe entsteht und ob sie dich informieren.
Lee Robinson, Entwickler im Grok-Bot-Team, sagt in einem vielbeachteten Stanford-Gastvortrag, dass genau diese Bewertung schwieriger sei, als es klingt. Er vergleicht es mit einem Kollegen. Kommt er bei jedem kleinen Zwischenschritt an deinen Tisch, nervt er. Oft genügt ein kurzes Update am Tag. Wann ein Agent sich melden soll bzw. etwas tun soll und wann nicht, ist laut Lee ein großer Knackpunkt dieser Agenten.
Wie nützlich die Proaktivität aber sein kann, berichtet ein früher Tester (€). Er habe seinem Dot (OpenAI) Zugriff auf Mail und Slack gegeben. Als er einen Flug umbuchte, habe sich der Agent von sich aus gemeldet, dass der neue Termin mit einem Meeting kollidiert. Der Termin stand aber noch nicht im Kalender, sondern war in einer Slack-Diskussion vorgeschlagen worden, die er noch gar nicht gelesen hatte. Genau in solchen Situationen entstehe der Nutzen dieser Agenten.
Die vier Stufen der KI-Arbeit
3. Sie arbeiten weiter, wenn du gehst
Bisher läuft die KI dort, wo du sie öffnest, also im Browser oder in einer App auf deinem Rechner. Klappst du den Laptop zu, ist Schluss. Always-on-Agenten laufen stattdessen auf Rechnern der Anbieter in der Cloud. Deshalb können sie auf eine Mail um 23 Uhr reagieren, während du längst offline bist. Ohne diese Eigenschaft wäre die Proaktivität nicht möglich.
Ganz neu ist die Idee übrigens nicht. Das Open-Source-Projekt OpenClaw zeigte Anfang 2026, wie ein Agent rund um die Uhr läuft und sich an frühere Arbeit erinnert, allerdings auf eigener Hardware wie dem Laptop oder einem Server. Inzwischen lässt auch Anthropic geplante Aufgaben in Claude in der Cloud ausführen. Sie starten also auch dann, wenn dein Rechner zugeklappt ist.
Was heißt Always-on genau?
„Always on“ heißt nicht, dass die KI wirklich rund um die Uhr rechnet. Der Agent wird aktiv, wenn etwas passiert, was er für wichtig hält und ruht dazwischen. Ist er wach, prüft er, ob etwas zu tun ist. Je nach Berechtigung bereitet er dann etwas vor, handelt selbst oder fragt bei dir nach.
4. Sie holen sich deine Freigabe
Wenn der Agent selbst entscheidet, wann er handelt, verschiebt sich am Ende auch deine Aufgabe. Du legst fest, was der Agent allein darf, wofür er dein Okay braucht und was tabu ist. Danach prüfst du, was er vorbereitet hat, und gibst es frei.
Wie das in der Praxis aussehen kann, beschreibt ein weiterer Tester von OpenAIs Dots. Sein Agent habe während seiner Abwesenheit in einem Mailverlauf eine fällige Rechnung entdeckt, die noch niemand gestellt hatte. Er habe sie dann selbstständig vorbereitet und nach der Freigabe des Testers verschickt.
Was der Agent alleine lesen und verändern darf, hängt vom Anbieter, den verbundenen Tools und den Leitplanken ab, die du ihm gibst. Bei OpenAI darf ein Dot bei der proaktiven Recherche zunächst nur lesen. Soll er danach etwa eine E-Mail verschicken oder ein Dokument ändern, kannst du dafür laut OpenAI wiederum eigene Rechte festlegen.
Wie Always-on-Agenten in Unternehmen arbeiten könnten
Inwieweit Always-on-Agenten in Unternehmen eine Rolle spielen werden, muss sich erst zeigen. Laut Bitkom setzen in Deutschland elf Prozent der Unternehmen, die sich mit KI beschäftigen, überhaupt Agenten ein. Always-on-Agenten im Alltag sieht man bisher kaum.
Mögliche Einsatzszenarien gibt es hingegen genug. Im Folgenden findest du eine Übersicht denkbarer Use-Cases. Die Beispiele kommen von den Anbietern selbst.
Mögliche Use-Cases für Always-on-Agenten:
- Lieferantenprüfung: Microsoft beschreibt einen Agenten, der den Prüfprozess von Lieferanten fortlaufend organisiert. Er erstellt den Zeitplan, übernimmt Vor- und Nachbereitung und fragt Beteiligte nach fehlenden Updates.
- Fehlermeldungen: Intern setzt OpenAI nach eigenen Angaben einen Dot ein, der Fehlermeldungen aus Slack untersucht und direkt nach der Ursache schaut. Auch das funktioniert fortlaufend, ohne dass man den Agenten jedes Mal anweisen muss.
- Produktlaunch: Ein zweites Beispiel von OpenAI ist ein Dot für Produktlaunches. Er prüft, was ein geänderter Funktionsumfang für Positionierung und Marketing bedeutet, und passt die Entwürfe an.
- Vertriebsangebote aktuell halten: Im Vertrieb soll ein Dot Kundenanforderungen mit der Produktdokumentation abgleichen und das Angebot bei neuen Anforderungen aktualisieren.
- Werbung und Content verbessern: Meta beschreibt, dass Muse dauerhaft untersucht, welche Anzeigen und Inhalte funktionieren, aktuelle Trends berücksichtigt und Kampagnen für die jeweilige Folgewoche entwirft.
- Abogebühren überwachen: Googles Spark soll fortlaufend Kreditkartenabrechnungen auslesen und neue oder versteckte Abogebühren markieren können.
- Neukundenansprache vorbereiten: Die Bots von xAI sollen über Nacht Zielunternehmen recherchieren, Kontakte nach Kaufsignalen bewerten und personalisierte Mails und LinkedIn-Nachrichten zur Freigabe entwerfen.
- CRM pflegen: Ein weiterer Grok Bot soll CRM-Daten aktuell halten, stockende Verkaufschancen markieren und einen Wochenüberblick erstellen.
Was es dafür braucht
Wie auch in bisherigen Agentensystemen sind Always-on-Agenten auf Kontext und Leitlinien angewiesen. Bei ihnen wiegt das aber schwerer. Wer jeden Auftrag selbst anstößt, kann fehlenden Kontext im nächsten Prompt nachliefern. Ein Agent, der von selbst loslegt, muss ihn vorher kennen. Lee Robinson erwartet in seinem Stanford-Gastvortrag deshalb, dass Unternehmen künftig viel genauer aufschreiben, wie ihre eigenen Abläufe funktionieren, damit Agenten sie lesen und anwenden können. Genau dafür bist du zuständig:
- Begrenzte Zugänge: Gib dem Agenten nur Zugriff auf das, was er für seine Rolle braucht. Je nach Anbindung kannst du etwa ein ganzes Postfach oder nur ausgewählte Ordner freigeben. In E-Mails, Dokumenten oder auf Webseiten können versteckte Anweisungen stecken, die den Agenten manipulieren sollen. Das nennt sich Prompt Injection. Deshalb ist es oft sinnvoller, die Zugänge zu begrenzen und z.B. E-Mails vorzuselektieren.
- Aufgeschriebene Abläufe: Ein Agent findet sich nur dort zurecht, wo jemand beschrieben hat, wie etwas läuft und wann ein Ergebnis gut genug ist. Du solltest deine Prozesse also gut dokumentiert haben. Schreibe deine Prozesse und Ziele klar auf.
- Bewusste Freigaben: Erlaube nur, was du nachvollziehen kannst. Wer einmal „immer erlauben“ klickt, gibt die Kontrolle für alle ähnlichen Fälle ab.
Fazit: Hype oder nächste Ausbaustufe?
Als Idee und in den bisherigen Tests wirken Always-on-Agenten wie die nächste Ausbaustufe. Sie verändern ein Stück weit, wie du mit KI arbeitest. Du gibst Rollen ab und prüfst Ergebnisse, statt jeden Schritt anzustoßen oder Aufgaben einzeln zu prompten. Ob das im Alltag genauso zuverlässig funktioniert, wie es die Anbieter versprechen, muss sich aber noch zeigen.
Mit dem Aufbau musst du trotzdem nicht warten. Was ein Always-on-Agent braucht, hilft schon heute jedem Agenten. Dokumentierte Abläufe, klarer Kontext und durchdachte Freigaben machen auch Routinen und Agenten auf Zuruf zuverlässiger.
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KI
Autor*In
Robert Tusch
Robert ist Redakteur bei OMR Education und Experte für Themen rund um künstliche Intelligenz, das digitale Business und Online Marketing. Für die OMR Reports beschäftigt er sich regelmäßig tiefergehend mit Marketing-Disziplinen, Trends und Neuerungen in der Digital-Branche.
