KI-Agenten, die andere Agenten bauen: Automatisierung auf einem neuen Level mit n8n

Was wäre, wenn ein KI-Agent nicht nur Aufgaben ausführen könnte, sondern sogar andere KI-Agenten erschafft, die wiederum automatisierte Aufgaben übernehmen? Genau dieses faszinierende Konzept stellt Nate Herk in seinem Video vor: ein Agent, der eigenständig in n8n Workflows generiert, basierend allein auf natürlicher Sprache. Dieses System kann selbstständig Teams aus spezialisierten Agenten aufbauen, um komplexe Aufgaben zu lösen. Ein spannender Meilenstein für alle, die sich für KI-gestützte Prozessautomatisierung interessieren.

Das gesamte Video findest Du hier. Die wichtigsten Punkte haben wir Dir in diesem Artikel zusammengefasst.

Natürliche Sprache als Schnittstelle zur Automatisierung

Das Herzstück dieser Idee ist der sogenannte „Builder Agent“. Dieser wird durch einfache Sprache gesteuert. Anwender:innen können ganz simpel Anweisungen geben wie „Baue mir einen Slack-Assistenten, der mit meinem Kalender und Google Sheets verbunden ist“ und der Builder Agent verwandelt diesen Wunsch automatisch in einen funktionsfähigen Workflow für n8n. Dabei werden alle erforderlichen Knoten, Verbindungen und Schnittstellen berücksichtigt und in einer maschinenlesbaren Form ausgegeben, die sich direkt in n8n importieren lässt.

Gerade für KI-Interessierte, die bisher vielleicht vor komplexer Programmierung zurückgeschreckt sind, eröffnet das eine neue Welt: Automatisierungen lassen sich damit wie ein Gespräch gestalten, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Wie funktioniert die Architektur des Systems?

Die Grundlage für dieses System ist eine Kombination aus dem KI-Modell Claude Opus 4 und einer minimalistischen Kontextsteuerung. Statt riesiger Trainingsdaten reicht dem Builder Agent ein einfaches Beispiel-JSON, hinterlegt in einem Google-Dokument, um die Struktur und die Erwartungen des Anwenders zu verstehen.

Claude Opus 4 wird dabei mit einem „Thinking“-Modus betrieben. Das bedeutet, dass es explizit aufgefordert wird, zunächst sorgfältig zu planen, bevor es den finalen Workflow liefert. So entstehen sauber strukturierte, nachvollziehbare Prozessketten. Der eigentliche Builder Agent koordiniert anschließend weitere, untergeordnete Agenten, die wiederum einzelne Module wie eine Slack-Anbindung, eine Gmail-Verknüpfung oder eine Datenbankabfrage umsetzen. Das Ergebnis ist ein Netzwerk spezialisierter Agenten, die gemeinsam eine größere Automatisierung ermöglichen.

Beeindruckende Beispiele aus der Praxis mit KI-Agenten

Im Video werden mehrere Live-Demonstrationen gezeigt. Zum Beispiel wird einen Slack-Assistenten erstellt, der E-Mails aus Gmail abruft, Termine im Kalender verwaltet und Kontaktdaten in Google Sheets speichert. Auch komplexere Szenarien sind möglich, etwa ein automatisierter Outreach-Workflow, der Leads recherchiert, Informationen aus HubSpot synchronisiert und anschließend personalisierte Nachrichten versendet.

Das alles funktioniert über ein simples Prompt in Alltagssprache — der Builder Agent analysiert die Anfrage, plant die Teilschritte und generiert daraus den kompletten n8n-Workflow. Anwender:innen können diesen dann direkt übernehmen oder bei Bedarf noch anpassen. Das spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch die Einstiegshürden für alle, die keine Entwickler:innen sind, aber Automatisierungen professionell einsetzen wollen.

Chancen und Ausblick für KI-Interessierte

Dieses Konzept liefert spannende Perspektiven: Jede:r, die/der sich mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt, kann hier hautnah erleben, wie natürlichsprachliche Steuerung künftig zum Standard für Automatisierungen werden könnte. Der Gedanke, einen Meta-Agenten zu haben, der wiederum eigene Spezialisten organisiert, erinnert fast an ein kleines virtuelles Unternehmen, das in Eigenregie Aufgaben abarbeitet.

Besonders interessant ist, dass der generierte Workflow meist schon zum größten Teil den Anforderungen entspricht. Nur leichte Anpassungen reichen vollkommen aus. Das erlaubt einerseits eine schnelle Umsetzung und andererseits volle Flexibilität, wenn noch individuelle Feinschliffe notwendig sind. Der Builder Agent liefert also einen sehr guten Ausgangspunkt, den jeder weiterentwickeln kann.

Eine neue Denkweise in der Automatisierung

Die Arbeitsphilosophie des Systems beruht vor allem auf vier Prinzipien: erstens eine klare Zieldefinition, zweitens die saubere Zerlegung komplexer Aufgaben in Teilprozesse, drittens ein Fokus auf Wiederverwendbarkeit und viertens schnelles Testen, Prüfen und Optimieren. Gerade für KI-Interessierte kann dieser Ansatz wertvoll sein, um selbst produktive Agenten-Systeme zu entwickeln, ohne in Chaos und unübersichtlichen Prozessen zu versinken.

Fazit: Ein Blick in die Zukunft der KI-Agenten

Am Ende zeigt dieses Projekt eindrucksvoll, dass wir gerade an einem Wendepunkt stehen: KI-Agenten können heute nicht nur Aufgaben übernehmen, sondern bereits eigenständig andere Agenten erschaffen, die wiederum ganze Workflows aufbauen. Damit wird Automatisierung so zugänglich wie nie zuvor, selbst für Menschen ohne technische Programmierkenntnisse.