KI-Agent erstellen mit n8n: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wenn du anderen dabei zusiehst, wie sie super komplexe KI-Agenten bauen, wirkt das schnell viel zu technisch. Glaub mir: Einen KI-Agenten mit n8n zu erstellen ist deutlich einfacher, als es auf den ersten Blick aussieht. In dieser Anleitung baust du deinen ersten eigenen Agenten, komplett ohne Code. Er checkt jeden Morgen deinen Kalender, ruft die aktuellen Wetterdaten ab und schickt dir eine E-Mail, ob heute ein guter Tag zum Laufen ist.

Was du hier baust

Der fertige Agent startet jeden Tag automatisch um 5 Uhr morgens. Er schaut in deinen Google Kalender, holt sich das Wetter für deine Stadt und schreibt dir dann eine E-Mail: was du anziehen solltest, ob sich Laufen heute anbietet oder ob du besser drinnen Sport machst.

Klingt nach Spielerei, ist aber ein ideales Übungsprojekt. Die gleichen Bausteine brauchst du später für jeden größeren Agenten, und du kannst dieses Beispiel danach beliebig erweitern, etwa um Google Sheets oder jede andere API.

Kurz vorab: die drei Bausteine

Jeder KI-Agent besteht in der Praxis aus drei Komponenten: einem Gehirn, einem Gedächtnis und Werkzeugen.

Das Gehirn ist das Sprachmodell, das den Agenten antreibt, also zum Beispiel ein GPT-Modell, Gemini, Claude oder ein Open-Source-Modell. Es kümmert sich um Schlussfolgerungen, Planung und die Texte, die am Ende rauskommen. Das Gedächtnis sorgt dafür, dass sich der Agent an vorherige Nachrichten erinnert. Wenn du ihm sagst, dass du schnell fröstelst, soll er das bei seinen Empfehlungen ja berücksichtigen. Und die Werkzeuge legen fest, womit der Agent überhaupt interagieren darf: Wetterdaten, Kalender, E-Mails.

Selbst die komplexesten Agenten gehen am Ende auf diese drei Komponenten zurück. Falls du genauer wissen willst, was Agenten von Chatbots wie ChatGPT unterscheidet, lies vorher meinen Artikel Was ist ein KI-Agent?

Ein Punkt noch, bevor wir loslegen: Guardrails, auf Deutsch Leitplanken. Ein Agent kann Fehler machen oder schlechte Entscheidungen treffen. Stell dir vor, er hätte vollen Zugriff auf dein System und löscht durch einen Fehler eine wichtige Datenbanktabelle. Die einfachste Leitplanke: Gib ihm nur Lesezugriff auf deine Daten. Genau so eine bauen wir gleich beim Kalender ein.

n8n startklar machen

Als Werkzeugkasten nutzen wir n8n. Das Tool kommt aus Deutschland, der Quellcode ist öffentlich einsehbar, und du baust alles in einer grafischen Oberfläche zusammen, indem du Knoten miteinander verbindest. Was n8n genau ist und was es kostet, habe ich in einem eigenen Artikel beschrieben.

Für den Start hast du zwei Möglichkeiten. Entweder du hostest n8n selbst auf deinem Rechner oder Server, das ist aber technisch recht komplex. Oder du nimmst die einfachere Cloud-Variante. Die offizielle n8n-Cloud kostet ab 20 Euro im Monat. Deutlich günstiger fährst du mit einem eigenen kleinen Server (VPS), zum Beispiel auf hostinger.com. Dort ist n8n schon vorinstalliert und läuft in etwa fünf Minuten.

Beim ersten Start kannst du dir per E-Mail einen kostenlosen Lizenzschlüssel schicken lassen, der einige Bezahlfunktionen freischaltet. Den aktivierst du unter "Usage and Plan" über "Enter Activation Key".

Schritt 1: Der Trigger

Klick oben auf "Create Workflow" und dann auf "Add first step". Jeder Workflow braucht einen Trigger, also einen Auslöser, der ihn startet. Wähle hier "On a schedule". Mit den Standardeinstellungen läuft der Workflow einmal pro Tag, und unter "Trigger at Hour" stellst du die Uhrzeit ein. Ich habe 5 Uhr morgens gewählt. Um aus einem Knoten wieder rauszukommen, klickst du an den Rand oder drückst Escape.

Schritt 2: Das Gehirn anschließen

Drück auf das Plus neben dem Trigger und füge unter "AI" den Knoten "AI Agent" hinzu. Der sieht erstmal einschüchternd aus, hat aber genau die drei Anschlüsse, über die wir gesprochen haben: Chat Model, Memory und Tools.

Beim Chat Model klickst du auf das Plus und suchst den Knoten "OpenAI Chat Model". Damit n8n auf dein OpenAI-Konto zugreifen darf, brauchst du einen API-Schlüssel. Den erstellst du auf platform.openai.com unter "API Keys" mit "Create New Secret Key". Kopier ihn, geh zurück zu n8n, wähle "Create New Credential", füg den Schlüssel ein und speichere.

Falls du die OpenAI-API noch nie genutzt hast, musst du unter "Billing" einmal etwas Guthaben aufladen. Fünf Euro reichen komplett. Ich habe das vor Ewigkeiten gemacht und bis heute genau 9 Cent verbraucht.

Bei der Modellwahl ein ehrlicher Hinweis aus der Praxis: Ich hatte zuerst GPT-5 Chat Latest ausgewählt, und das hat später beim Zugriff auf das Wetter-Werkzeug einen Fehler geworfen. Mit GPT-5 lief alles sauber. Nimm also direkt GPT-5, selbst mit viel Kontext kosten dich 100 Anfragen nur ein paar Cent. Und wenn dir Datenschutz besonders wichtig ist: Statt OpenAI kannst du über den Ollama-Knoten auch ein selbst gehostetes Modell anschließen. Das ist aufwendiger, die Abwägung zwischen Komfort und Sicherheit musst du für dich selbst treffen.

Testen kannst du das Ganze sofort. Füge über "Add another Trigger" den Auslöser "On chat message" hinzu, verbinde ihn mit dem Agenten und klick auf "Open Chat". Schreib ein "Hey", und du bekommst deine erste Antwort zurück.

Schritt 3: Das Gedächtnis

Bis hierhin hat der Agent ein Problem: Er vergisst alles sofort. Ich habe ihm im Chat geschrieben: "Ich denke an eine Zahl, es ist die Sieben." Auf die Nachfrage, an welche Zahl ich gedacht habe, hat er ein Ratespiel daraus gemacht. Er wusste schlicht nicht, was ich ihm davor geschickt hatte.

Die Lösung ist der Knoten "Simple Memory", den du unter Memory hinzufügst. Das Kontextfenster steht standardmäßig auf fünf, der Agent merkt sich also die letzten fünf Nachrichten. Ich habe den Test danach wiederholt, diesmal mit der Neun, und er konnte sich erinnern.

Schritt 4: Die Werkzeuge verbinden

Jetzt kommt der Teil, der einen Agenten wirklich ausmacht. Unter Tools hast du eine riesige Auswahl an Knoten, wir brauchen drei davon.

Google Kalender, aber nur lesend

Such nach dem "Google Calendar Tool". Bei der Anmeldung gibt es zwei Fälle: In der n8n-Cloud reicht "Sign in with Google". Wenn du selbst hostest, musst du vorher eine Client-ID und ein Client Secret anlegen, dazu findest du eine Anleitung in der n8n-Dokumentation.

Danach kommt die Leitplanke, von der ich vorhin gesprochen habe. Wähle als Ressource "Event" und als Operation "Get Many" statt "Create". So kann der Agent deine Termine sehen, aber keine bearbeiten oder löschen. Wähle deinen Kalender aus, setz das Häkchen bei "Return All" und stell das Zeitfenster von "Week" auf "Day" um. Damit sieht der Agent immer nur die Termine der nächsten 24 Stunden.

Wichtig zu verstehen: Das ist kein starrer Workflow. Der Agent muss nicht auf den Kalender zugreifen, er bekommt nur die Möglichkeit dazu und entscheidet selbst, wann er das Werkzeug braucht.

Wetterdaten über OpenWeatherMap

Füg als nächstes Tool "OpenWeatherMap" hinzu. Auch hier brauchst du einen API-Schlüssel, und das ist der letzte knifflige Part, versprochen. Erstell dir auf openweathermap.org ein kostenloses Konto. Du musst keine Zahlungsdaten angeben, bis 1.000 Anfragen am Tag ist der Dienst gratis. Unter dem Reiter "API Keys" generierst du einen Schlüssel und fügst ihn in n8n ein.

Dann trägst du die Stadt ein, für die der Agent das Wetter abrufen soll. Nimm die nächste größere Stadt in deiner Umgebung und schreib sie immer mit Ländercode, bei mir: Potsdam,DE. Mit "Execute Step" testest du den Knoten direkt. Falls deine Stadt nicht erkannt wird, prüf im Städte-Finder von OpenWeatherMap, ob es sie dort überhaupt gibt.

Gmail für die tägliche E-Mail

Das dritte Tool ist "Gmail", die Anmeldung läuft wieder über "Sign in with Google". Trag die E-Mail-Adresse ein, an die dein tägliches Update gehen soll. Bei Betreff und Nachricht klickst du jeweils auf das Sternchen-Symbol. Damit entscheidet der Agent selbst, was er reinschreibt. Einen Absendernamen kannst du optional vergeben, meiner heißt Agent Null.

Agent testen und weiterbauen

Speichere den Workflow über "Save" und öffne den Chat. Auf die Frage "Wie wird das Wetter heute?" hat mein Agent automatisch erkannt, dass er die Wetter-API braucht, und mir das aktuelle Wetter für Potsdam ausgegeben. Auf die Frage, ob sich Laufen heute anbietet, hat er Wetter und Kalender kombiniert, mir zwei Zeitfenster vorgeschlagen und gesagt, was ich anziehen soll. Ab jetzt macht er das jeden Morgen um 5 Uhr von allein.

Ein Tipp fürs Feintuning: Lass dir den Prompt für den Agenten von ChatGPT schreiben. Beschreib kurz das Ziel und liste die Werkzeuge auf, auf die der Agent Zugriff hat. Daraus formuliert dir die KI einen sauberen, optimierten Prompt.

Und fang klein an. Dieses Projekt ist bewusst überschaubar, damit du das Fundament verstehst. Von hier aus kannst du dich steigern, weitere Werkzeuge anschließen und größere Aufgaben automatisieren. Ein paar Ideen dafür findest du in meinen KI-Agenten-Beispielen.

Mehr steckt nicht dahinter

Ein Trigger, ein Gehirn, ein Gedächtnis, ein paar Werkzeuge und klare Grenzen: Das ist alles, was hinter dem großen Wort KI-Agent steckt. Wenn dein Wetter-Agent läuft, hast du das Muster verstanden, nach dem auch deutlich größere Agenten funktionieren. Der nächste ist dann nur noch eine Frage der Werkzeuge, die du ihm gibst.