Assistenten
Was ein Assistent ist und wie Du in wenigen Schritten Deinen ersten erstellst – einfach erklärt für den Einstieg.
Ein Assistent ist ein KI-Helfer, den Du einmal einrichtest und danach immer wieder für ähnliche Aufgaben nutzt – zum Beispiel „E-Mails im richtigen Ton beantworten", „Angebote zusammenfassen" oder „Texte ins Englische übersetzen".
Statt jedes Mal von vorne zu erklären, was die KI tun soll, gibst Du einem Assistenten einmal feste Anweisungen. Danach startest Du einfach einen Chat mit ihm und legst los.
Hinweis
Assistent oder Workflow? Ein Assistent ist flexibel – Du chattest frei mit ihm. Ein Workflow folgt festen Schritten. Faustregel: Immer die gleiche Abfolge? → Workflow. Freies Fragen und Antworten? → Assistent.
In 5 Schritten zu Deinem ersten Assistenten
Du findest Assistenten links in der Navigation unter Assistenten. Klicke oben rechts auf + Assistent erstellen – dann öffnet sich das Bearbeitungsfenster. Keine Sorge: Du musst nicht alles ausfüllen. Nur die ersten drei Schritte sind wirklich nötig.
Gib ihm einen Namen und eine kurze Beschreibung
Im Bereich Allgemein legst Du einen Namen und ein Symbol (Avatar) fest, damit Du den Assistenten später schnell wiedererkennst. Die Beschreibung hilft Dir – und Kolleg*innen, mit denen Du ihn teilst – zu verstehen, wofür er gedacht ist.
Wähle ein Modell (und optional ein Projekt)
Das Modell ist das „Gehirn" Deines Assistenten. Wenn Du unsicher bist, lass die Einstellung Bestes Modell aktiv – meinGPT wählt dann für jede Anfrage ein passendes Modell.
Unter Standardprojekt kannst Du den Assistenten zusätzlich einem Projekt zuordnen. Neue Chats mit diesem Assistenten nutzen dann automatisch dieses Projekt – praktisch, wenn Du zusammengehörige Unterhaltungen an einem Ort bündeln willst.
Sag ihm, was er tun soll (Anweisungen)
Das ist der wichtigste Schritt. Im Feld Anweisungen (auch System-Prompt genannt) beschreibst Du in einfachen Worten die Aufgabe des Assistenten: Wer ist er, was soll er tun und wie soll er antworten?
Hinweis
Tipp für den Anfang: Schreib einfach so, als würdest Du einer neuen Kollegin die Aufgabe erklären. Zum Beispiel: „Du bist eine freundliche Support-Mitarbeiterin. Beantworte Kundenfragen kurz, höflich und auf Deutsch." Über den Verbessern-Button hilft Dir meinGPT, den Prompt zu schärfen.
Optional: Werkzeuge und Wissen ergänzen
Braucht Dein Assistent mehr als reines Chatten? Im Bereich Werkzeuge aktivierst Du grundlegende Tools (z. B. Web-Recherche, Taschenrechner, Diagramme oder Memory für ein Langzeitgedächtnis) und verbindest über Konnektoren externe Dienste wie Microsoft 365 oder eigene MCP-Server.
Unter Wissen gibst Du dem Assistenten Zugriff auf eigene Inhalte: Lade Dateien hoch (PDF, DOCX, PPTX, XLSX) oder verbinde einen Datenpool als durchsuchbaren Wissensindex. So beantwortet er Fragen auf Basis Deiner eigenen Dokumente. Für den ersten Assistenten kannst Du das getrost überspringen – Memory und Skills schauen wir uns gleich genauer an.
Speichern und ausprobieren
Klicke oben rechts auf Speichern. Dein Assistent erscheint jetzt unter Meine Assistenten. Öffne ihn, starte einen Chat und teste, ob er so antwortet, wie Du es Dir vorstellst. Du kannst alle Einstellungen jederzeit anpassen.
Der Editor im Detail
Für den Anfang brauchst Du das nicht alles. Wenn Du aber mehr Kontrolle möchtest, ist hier jede Sektion des Assistenten-Editors erklärt – klapp einfach auf, was Dich interessiert.
Allgemein – Avatar, Name, Modell, Beschreibung
Die Grundinformationen Deines Assistenten:
- Avatar: das Profilbild. In Seitenleiste und Favoriten siehst Du nur den Avatar – wähl ihn als klares Unterscheidungsmerkmal. Klick darauf, um Farbe und Symbol anzupassen.
- Name: kurz und prägnant, sodass die Aufgabe sofort erkennbar ist.
- Modell: legt fest, welches KI-Modell im Chat genutzt wird. Standard ist Bestes Modell (automatische Auswahl). Mehr unter KI-Modelle.
- Beschreibung: erläutert Aufgabe und Funktion – ausführlicher als der Name, auch für Kolleg*innen verständlich.
- Standardprojekt: ordnet den Assistenten optional einem Projekt zu; neue Chats nutzen dann automatisch dieses Projekt.
Anweisungen – der System-Prompt
Die Sektion Anweisungen ist Deine Hauptstellschraube für das Verhalten des Assistenten. Hier formulierst Du den System-Prompt – das Herzstück Deines Assistenten. Ein guter System-Prompt enthält:
- Die Persona (Rolle des Assistenten)
- Die Aufgabe und wie sie gelöst werden soll
- Weiteren Kontext
- Das Antwortformat
Best Practice – mit ##-Sektionen strukturieren. Ein Prompt mit klar getrennten Sektionen liefert spürbar bessere Ergebnisse als ein Fließtext:
## Rolle
Du bist Experte für Vertragsanalyse.
## Aufgabe
Analysiere hochgeladene Verträge und identifiziere Risiken.
## Regeln
- Antworte immer auf Deutsch
- Verwende den Datenpool für Referenzdokumente
- Nutze das Charts-Tool für visuelle DarstellungenSystem-Prompts werden in dieser Reihenfolge zusammengeführt:
- Globaler Prompt (Workspace-Ebene, vom Admin gepflegt – Tone of Voice, Unternehmens-Grundsätze)
- Assistent-Prompt (diese Konfiguration – Rolle und Aufgabe des konkreten Assistenten)
- Nutzer-Eingabe im Chat (die konkrete Anfrage)
Halte jede Ebene fokussiert – Doppelungen führen zu unscharfen Antworten.
Hinweis
Tools im Prompt explizit erwähnen: Ein aktiviertes Tool wird oft ignoriert, wenn es im System-Prompt nicht erwähnt ist. Verweise konkret darauf, z. B.: „Verwende das Charts-Tool, um Daten visuell darzustellen, wenn der Nutzer nach Diagrammen fragt."
Oben rechts hilft der Button Verbessern, den Prompt automatisch zu optimieren (Struktur, Formulierung, Vollständigkeit); Tipps öffnet kontextspezifische Hinweise.
Werkzeuge – Tools, Konnektoren, MCP, Datenbanken
Hier stattest Du den Assistenten mit Fähigkeiten aus, die über reines Antworten hinausgehen. Fünf Bereiche:
- Grundlegende Tools: eingebaut und sofort einsatzbereit – Taschenrechner, Charts, Memory, Code-Sandbox, Web-Suche, Übersetzer, Bildgenerator u. a.
- Konnektoren (Live): Live-API-Anbindung an externe Dienste (Microsoft 365, Google Workspace, Jira, Confluence, HubSpot, Salesforce). Liefern Echtzeitdaten und führen Aktionen aus. Übersicht: Alle Konnektoren.
- Custom MCP: eigene MCP-Server anbinden – für interne Systeme oder Spezial-APIs. Siehe Custom MCP Server.
- Datenbanken: direkter Lesezugriff auf strukturierte Datenquellen (PostgreSQL, MySQL, Tabellen). Siehe Datenbanken anbinden.
- Integration anfragen: fehlt Dir ein Werkzeug, kannst Du es hier anfragen.
Retry-Verhalten: Schlägt ein einzelner Tool-Aufruf fehl, wiederholt der Assistent ihn automatisch – eine rote Markierung bei einem einzelnen Tool-Call ist normal und heißt nicht, dass die Gesamtantwort fehlgeschlagen ist.
Memory ist eines der Grundlegenden Tools – ausführlich unter Memory. Für eigenen Code sind Skills der nächste Schritt.
Wissen – Dateien und Datenpools
Gibt dem Assistenten Zugriff auf statisches Unternehmenswissen – über zwei Wege:
- Dateien hochladen: einzelne Dokumente per Drag & Drop. Geeignet für überschaubare, assistentenspezifische Bestände.
- Datenpool verbinden (RAG-Suchindex): größere Wissensmengen über einen vorab indizierten Suchindex, von Admins gepflegt. Anders als Konnektoren liefern Datenpools keine Live-Daten, sondern durchsuchen einen aufbereiteten Bestand.
Datenpools setzen voraus, dass Dein Unternehmen den Outpost einsetzt – mehr unter Outpost. Unsicher, ob Konnektor oder Datenpool? Siehe Integrations-Guide.
Erweiterte Optionen – Konversationsstarter & Assistenten-Modus
Zwei optionale Stellschrauben ganz unten im Editor:
- Konversationsstarter: vordefinierte Startnachrichten, die beim Aufrufen zur Auswahl stehen (z. B. „Wie ist der aktuelle Aktienkurs von Apple?"). Über Weiteren hinzufügen legst Du beliebig viele an.
- Assistenten-Modus: steuert, wie viele Tool-Aufrufe der Assistent pro Antwort höchstens macht. Standard: bis zu 5 Tool-Aufrufe. Höhere Werte helfen bei komplexen Aufgaben, kosten aber mehr Zeit und Credits.
Assistenten-Check
Der Assistenten-Check in der rechten Sidebar prüft live, ob die Grundbestandteile gesetzt sind: System-Prompt definiert, Beschreibung hinzugefügt, Tools aktiviert und Wissensquellen verknüpft. Die detaillierte Analyse läuft zusätzlich beim Speichern.
Memory und Skills: mehr aus Deinem Assistenten holen
Zwei optionale Funktionen machen aus einem einfachen Assistenten einen echten Helfer. Du kannst beide jederzeit später ergänzen.
Memory – Langzeitgedächtnis
Dein Assistent merkt sich Infos über Dich über einzelne Chats hinaus – persönlich und nur für Dich.
Skills – eigene Fähigkeiten
Eigener Code in einer sicheren Sandbox: APIs aufrufen, Dateien erzeugen, Daten verarbeiten.
Memory
Mit Memory merkt sich Dein Assistent Informationen über Dich über einzelne Chats hinaus – z. B. Deine Rolle, Deine Arbeitsweise oder feste Vorlieben. So musst Du wiederkehrenden Kontext nicht jedes Mal neu erklären.
Hinweis
Memory ist persönlich pro Nutzer. Deine Erinnerungen sind an Dein Konto gebunden, für andere nicht sichtbar und werden nicht automatisch mit dem Team geteilt. Sie gelten für alle Deine Assistenten, bei denen Memory aktiviert ist – was ein Assistent speichert, kann ein anderer mit aktiviertem Memory ebenfalls nutzen.
Aktivieren: Memory ist ein Built-in-Tool und funktioniert nur, wenn es im Assistenten eingeschaltet ist. Du aktivierst es im Editor unter Werkzeuge → Grundlegende Tools. Ist es nicht aktiviert, speichert und liest der Assistent keine Erinnerungen.
Wie es funktioniert: Memory wird nicht automatisch genutzt – Du steuerst es aktiv:
- Speichern: Bitte den Assistenten ausdrücklich, sich etwas zu merken (z. B. „Merk Dir, dass ich Antworten immer auf Deutsch möchte"). Nur dann legt er eine Erinnerung an.
- Abrufen: Damit der Assistent eine Erinnerung verwendet, musst Du ihn ausdrücklich bitten, in seinem Gedächtnis nachzusehen (z. B. „Schau in Deinem Memory nach, was Du über mich weißt").
Er speichert oder liest also nichts von allein. Beide Aktionen siehst Du direkt im Chat als eigene Tool-Schritte. Die Suche im Gedächtnis arbeitet dabei semantisch – sie findet passende Erinnerungen anhand ihrer Bedeutung, nicht nur bei exakter Wortübereinstimmung.
Verwalten: Deine Erinnerungen verwaltest Du zentral über die Memory-Seite in den Einstellungen. Dort kannst Du sie einsehen, durchsuchen, einzeln oder gemeinsam löschen, über Alle löschen komplett entfernen oder aus einer anderen KI importieren.
Hinweis
Der Assistent kann Erinnerungen anlegen, durchsuchen, abrufen und aktualisieren – aber nicht löschen. Das Löschen liegt allein bei Dir in den Einstellungen. Der Inhalt einer Erinnerung wird dort nicht bearbeitet; zum Ändern löschst Du sie oder lässt den Assistenten sie im Chat aktualisieren.
Tool-Funktionen von Memory
Ist Memory aktiviert, stehen dem Assistenten diese Funktionen zur Verfügung:
| Funktion | Was sie tut |
|---|---|
memory_add | Eine neue Erinnerung speichern |
memory_search | Erinnerungen semantisch durchsuchen |
memory_get_all | Alle gespeicherten Erinnerungen abrufen |
memory_update | Eine bestehende Erinnerung aktualisieren |
Erinnerungen aus einer anderen KI importieren
Hast Du schon mit ChatGPT, Gemini oder Claude gearbeitet, kannst Du deren gespeichertes Wissen über Dich übernehmen. Auf der Memory-Seite in den Einstellungen öffnest Du dazu Importieren:
Es werden nur die ausgewählten Erinnerungen gespeichert – pro Import bis zu 50 Erinnerungen.
Best Practices für Memory
- Speichere stabile Vorlieben und langfristigen Kontext – nicht flüchtige Einmal-Details.
- Halte Erinnerungen kurz und eigenständig, damit sie einzeln nutzbar bleiben.
- Speichere keine Secrets oder hochsensiblen Daten (Passwörter, Schlüssel).
- Lass bestehende Erinnerungen bei Korrekturen aktualisieren, statt Duplikate anzulegen.
Skills
Skills sind wiederverwendbare Code-Pakete (.zip), die Deinem Assistenten Fähigkeiten geben, die über reines Prompting oder Wissen-Anbindung hinausgehen. Sie werden in der Code-Sandbox ausgeführt und können externe APIs aufrufen, Dateien generieren, Daten verarbeiten oder spezialisierte Logik anwenden.
Hinweis
Skills sind im Editor eine eigenständige Sektion direkt unter Wissen – kein Teil der Werkzeuge-Sektion, auch wenn beide zusammenspielen. Sie stehen nur zur Verfügung, wenn die Code-Sandbox für Deine Organisation aktiv ist (Standard: an). Fehlt der Skills-Bereich, frag eine:n Admin.
Wann macht ein Skill Sinn? Wenn Dein Assistent:
- eine API aufrufen soll, für die es keinen nativen Connector gibt (z. B. Euer internes Vertragsmanagement-System)
- eine Datei generieren soll mit Eurem Layout (Word-Vorlage, Excel-Bericht, PowerPoint mit Branding)
- Daten verarbeiten muss in einem Format, das das Modell nativ nicht handhabt (z. B. Binärdaten parsen)
- deterministische Logik braucht (Berechnungen, Validierung, Geschäftsregeln)
Reicht ein System-Prompt plus Wissen/Datenpool und native Tools, brauchst Du keinen Skill – Skills sind die nächste Stufe für eigene ausführbare Logik.
So fügst Du einen Skill hinzu: Der Skills-Bereich liegt im Editor als eigene Karte, mit Button Skill erstellen oben rechts und einer Drag-&-Drop-Fläche darunter. Es gibt zwei Wege:
Weg 1: Skill per Chat erstellen lassen
Ein Klick auf Skill erstellen öffnet keinen Wizard, sondern einen ganz normalen neuen Chat mit Deinem Assistenten – mit einer vorausgefüllten ersten Nachricht: „Erstelle mir einen neuen Skill für diesen Assistenten."
SKILL.md) und baut daraus ein .zip.
Hinweis
Enthält der Skill Zugangsdaten (API-Keys, Tokens), legt der Assistent dafür eine secrets.json mit Platzhaltern an. Die echten Werte trägst Du danach im Datei-Explorer ein – sie werden nicht im Chat abgefragt oder protokolliert.
Weg 2: Fertiges .zip hochladen
Liegt der Skill schon als Paket vor, zieh die .zip-Datei in die Drag-&-Drop-Fläche oder klick zum Auswählen.
- Grenzen: bis zu 20 Dateien gleichzeitig, praktisches Limit 50 MB pro Datei.
- Keine Struktur-Prüfung: Die Plattform prüft nur auf technische Sicherheit (kein Zip-Bomb). Ob eine
SKILL.mdenthalten oder sinnvoll aufgebaut ist, wird nicht validiert – halte Dich an die empfohlene Struktur unten.
Skill vs. Tool vs. Connector – kurze Abgrenzung
| Werkzeug | Was es ist | Wann |
|---|---|---|
| Native Tool / Connector | Vorgefertigte Anbindung an Standard-Dienste (Slack, Outlook, Salesforce …) | Standard-Integrationen aus dem Marketplace |
Skill (.zip) | Eigener Code (Python oder JS/TS), der in der Sandbox läuft | Custom-Logik, proprietäre APIs, Datei-Generierung im eigenen Format |
| Wissen / Datenpool | RAG über statische Dokumente | Wenn der Assistent Euer Wissen kennen, nicht ausführen soll |
Aufbau eines Skill-Pakets
Ein Skill-Paket ist ein .zip mit einer SKILL.md als Anleitung plus dem Code. Empfohlene Struktur:
mein-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── main.py
│ └── helpers.py
└── references/
└── api-reference.md
Die SKILL.md beginnt mit einem YAML-Frontmatter und ist danach freies Markdown:
| Feld / Abschnitt | Zweck |
|---|---|
name | Kurzer, sprechender Name (klein, mit Bindestrichen) |
description | Wann der Assistent den Skill einsetzen soll – daran orientiert sich das Modell |
license (optional) | Meist Proprietary oder MIT |
| Titel (H1) | Ein-Satz-Zusammenfassung |
## Rules | Was der Assistent tun/lassen soll |
## Workflow | Schritt-für-Schritt-Ablauf |
## Good fits | Konkrete Anwendungsfälle |
## Avoid by default | Wofür der Skill nicht gedacht ist |
Wird die SKILL.md zu lang (Richtwert 500 Zeilen), lagere Details nach references/ aus. Die Sprache (Python oder JavaScript) wird automatisch erkannt – anhand von Markern wie requirements.txt (Python) oder package.json (JS). Fehlt ein Marker, greift JavaScript. Nimm bei einem Python-Skill also eine requirements.txt auf, auch wenn sie leer bleibt.
Sicherheit & Sandbox
Skills laufen in einer isolierten Sandbox:
- Kein direkter Zugriff aufs Host-System, kein Internet-Zugriff aus dem Skill-Code
- Sprache pro Skill wird beim Einbinden automatisch erkannt (Python oder JS)
- Zugangsdaten liegen als
secrets.jsonim Paket und werden nicht an das Modell ausgeliefert - Ressourcen-Limits verhindern Endlos-Schleifen oder übermäßigen Speicherverbrauch
Details unter Code-Sandbox.
Häufige Verwendungen
| Use-Case | Skill-Inhalt |
|---|---|
| Angebote im Firmen-Layout generieren | Word-Vorlage + Python-Skript, das Chat-Daten einsetzt |
| DATEV-Export aus Rechnungs-Daten | JS-Skript, das JSON in CSV konvertiert |
| Anbindung ans interne CRM (kein Standard-Connector) | Python-API-Client für Euer CRM |
| Strukturierte PDF-Extraktion aus eigenem Layout | Python mit pdfplumber |
| Custom-Validierung (z. B. Steuer-Berechnungen) | JS mit Eurer Berechnungslogik |
Bearbeiten & Grenzen
Ein Klick auf einen Skill in der Liste öffnet den Datei-Explorer: Dateibaum links (SKILL.md ganz oben), Code-Editor rechts. Du kannst Dateien einsehen, bearbeiten, löschen und zurück ins Paket speichern.
- Keine Versionshistorie: Speichern überschreibt den bisherigen Stand endgültig – sichere Dir vor größeren Änderungen eine eigene Kopie.
- Kein Teilen zwischen Assistenten: Jeder Skill gehört genau einem Assistenten. Für mehrere Assistenten lade die
.zipbei jedem einzeln hoch. - „Verbessern" legt oft ein neues Paket an: Bittest Du den Assistenten, einen bestehenden Skill zu erweitern, erzeugt er häufig ein neues Paket – entferne veraltete Duplikate manuell.
Assistenten verwenden
Ist Dein Assistent gespeichert, kannst Du ihn nutzen, teilen und verwalten.
Chat starten
Es gibt mehrere Wege:
- Klick auf das Profilbild unter Favoriten.
- Direkt aus der Vorschau oben rechts auf der Bearbeitungsseite.
- Unter Meine Assistenten auswählen und mit einem Konversationsstarter oder eigener Nachricht beginnen.
- In einem allgemeinen Chat über die Modellauswahl unten rechts einen Assistenten wählen.
Ein Klick auf die Karte unter Meine Assistenten startet direkt einen Chat – die häufigste Aktion.
Assistenten bearbeiten
Da ein Assistent öfter verwendet als bearbeitet wird, ist der Klick auf die Karte für den Chat-Start reserviert. Die Konfiguration erreichst Du über das Drei-Punkte-Menü (⋮) auf der Karte → Assistent Bearbeiten. Das Menü erscheint nur mit Bearbeitungsrechten; bei Nur ausführen geteilten Assistenten steht es nicht zur Verfügung.
Favorisieren
Klick auf den Stern auf der Karte. Favorisierte Assistenten erscheinen im Bereich Favoriten der Seitenleiste mit ihrem Avatar – der Chat ist per Klick startbar.
Teilen
In zwei Schritten: Klick auf das Teilen-Symbol (auf der Karte oder im Editor oben rechts), dann Personen oder Teams suchen und die Zugriffsart wählen:
- Nur ausführen – verwenden, aber Konfiguration nicht einsehen/bearbeiten
- Nur lesen – ansehen, aber nicht verwenden/bearbeiten
- Bearbeiten – verwenden, verändern und Freigaben verwalten
Workspace-Admins können auch für Alle im Workspace freigeben (organisationsweit nur Nur ausführen oder Nur lesen). Der Dialog zeigt alle aktiven Freigaben; das Entfernen der workspaceweiten Freigabe muss bestätigt werden.
Per Link importieren
Assistenten lassen sich über einen teilbaren Import-Link hinzufügen. Links erstellst Du mit dem Assistant Creator. Die Import-Seite unterstützt die Parameter c (komprimiert, empfohlen) und p (legacy). Details: Assistant Creator.
An die Seitenleiste anheften (Admins)
Workspace-Admins können freigegebene Assistenten an den Apps-Bereich der Seitenleiste anheften – sie erscheinen dann als eigenständige Chatbot-Apps für alle. Anheften über das Anheften-Symbol (📌) in der Kopfzeile der Karte oder in der Editor-Werkzeugleiste; Lösen über dasselbe Symbol oder das Kontextmenü. Angeheftete Assistenten umgehen normale Berechtigungsprüfungen und können erst nach dem Lösen gelöscht werden.
Mehrsprachigkeit
Denselben Assistenten kannst Du für internationale Teams mehrsprachig anbieten, ohne ihn zu duplizieren: Beschreibung, System-Prompt und Konversationsstarter lassen sich übersetzt hinterlegen. Beim Aufrufen wird die Variante in der Sprache des Workspaces bzw. der Nutzer*in angezeigt.
Per API ansprechen
Über die meinGPT-API rufst Du Assistenten aus eigenen Anwendungen oder Automatisierungen auf (z. B. Make). Die AssistantID steht in der Browser-URL im Bearbeitungsmodus nach /assistants/ (z. B. .../assistants/abc-123 → ID abc-123). Vollständige Referenz: Assistenten-API.