AI-Best-Practices für optimale Ergebnisse

awork AI unterstützt dich bei einzelnen Aufgaben und wiederkehrenden Abläufen. Entscheidend sind der passende AI-Modus, ausreichend Kontext und die Prüfung der Ergebnisse. Mit den folgenden Best Practices holst du mehr heraus und erkennst, wann sich deine Arbeitsabläufe standardisieren oder automatisieren lassen.

---

1. Wähle den passenden AI-Modus

Unterhalb der Chat-Eingabe stehen dir drei vordefinierte Modellkategorien zur Verfügung. Starte mit Balanced und wechsle nur, wenn deine Aufgabe einen anderen Modus erfordert.

Die Modi unterscheiden sich hinsichtlich Geschwindigkeit, Verarbeitungstiefe und Credit-Verbrauch. Über Erweitert kannst du bei Bedarf ein bestimmtes Modell, eine andere Reasoning-Stufe oder ein Bildmodell auswählen. Welche Modelle hinter den Voreinstellungen verfügbar sind, legen berechtigte User und Admins in den Workspace-Einstellungen fest.

---

2. Gib dem Agent den richtigen Kontext

Je besser der Agent die Aufgabe und ihre Rahmenbedingungen kennt, desto hilfreicher kann sein Ergebnis sein.

• Beziehe relevante Inhalte ein: Verknüpfe passende Projekte, Aufgaben und Docs mit @ oder starte den Agent direkt aus einer Aufgabe, einem Projekt oder einem Kommentar. Er nutzt dann den jeweiligen Arbeitskontext, wird dabei aber nicht als zuständiger Bearbeiter zur Aufgabe hinzugefügt.

• Hinterlege Wissen zentral: Speichere regelmäßig benötigte Briefings, Richtlinien und Hintergrundinformationen in den passenden Projekten oder Spaces, beispielsweise in awork Docs oder zentral im Workspace Kontext. So musst du denselben Kontext nicht immer wieder neu bereitstellen.

• Prüfe, ob Informationen fehlen: Frage dich vor dem Absenden, ob der Agent alle Angaben hat, die er für die Aufgabe benötigt.

---

3. Halte Threads und Kontext übersichtlich

Ein Thread ist eine Unterhaltung mit einem Agent. In langen Threads werden ältere Inhalte komprimiert, sodass Details verloren gehen könnten.

Mit diesen Gewohnheiten behältst du den Überblick:

• Ein Thema pro Thread: Verwende möglichst einen eigenen Thread pro Aufgabe.

• Zusammenfassung beim Wechsel: Bitte den Agent vor einem Wechsel um eine Zusammenfassung des aktuellen Status, der wichtigsten Entscheidungen und der offenen Fragen. Übernimm diese Zusammenfassung in den neuen Thread.

• Threads verknüpfen: Ordne Unterhaltungen dem passenden Projekt oder der passenden Aufgabe zu, damit dein Team sie wiederfindet und die Arbeit fortsetzen kann.

• Persönliche Memories nutzen: Du kannst den awork Agent ausdrücklich bitten, sich bestimmte Vorlieben oder Fakten zu merken, beispielsweise dass du Antworten mit Aufzählungspunkten bevorzugst. Persönliche Erinnerungen sind nur für dich sichtbar. Eigene Agents haben derzeit keine Memory-Funktion.

---

4. Verbessere AI-Ergebnisse in mehreren Schritten

Du musst nicht jede Anfrage von Anfang an perfekt formulieren. Arbeite stattdessen schrittweise:

1. Aufgabe beschreiben: Erkläre, was du erreichen möchtest, und stelle den nötigen Kontext bereit.

2. Entwurf anfordern: Bitte bei größeren Aufgaben zunächst um einen Entwurf oder eine Zusammenfassung.

3. Ergebnis prüfen: Gleiche wichtige Fakten mit der Quelle ab und achte auf fehlende Informationen.

4. Gezielt nachbessern: Formuliere konkrete Folgeanweisungen, beispielsweise um eine Antwort zu kürzen, den Ton formeller zu gestalten oder Datumsangaben zu ergänzen.

Prüfe insbesondere Zahlen, Namen und Datumsangaben, bevor du Ergebnisse an Kunden weitergibst. Bei Aufgaben mit hohen Auswirkungen solltest du AI-Antworten nicht als endgültige Ergebnisse behandeln.

---

5. Wähle zwischen Prompt, Skill und Agent

Wenn du dieselbe Anfrage immer wieder stellst, musst du die Anweisungen nicht jedes Mal neu prompten. Und nicht jede Aufgabe braucht eine eigene Konfiguration. Entscheide danach, wie häufig du sie ausführst und wie standardisiert sie sein soll.

Ein Skill beschreibt, wie eine Aufgabe erledigt wird, und kann von mehreren Agents wiederverwendet werden. Ein eigener Agent bündelt die Konfiguration für einen bestimmten Job und kann mit deinem Team geteilt werden.

Beispiele für wiederkehrende Aufgaben

• Berichte einheitlich formatieren: Hinterlege eine Vorlage und ein Beispiel als unterstützendes Material in einem Skill und verknüpfe ihn mit einem Agent. So folgen die Ergebnisse denselben Vorgaben.

• Wöchentliche Projektchecks durchführen: Lass einen Agent nach einem Zeitplan laufen, beispielsweise jeden Montagmorgen.

• Automatisch auf Änderungen reagieren: Nutze einen Agent als Aktion in einer awork-Automatisierung, etwa um ein Briefing zu prüfen, wenn eine Aufgabe in den Status „In Review“ wechselt.

Automatisierte Agents können nach einem Zeitplan, als Reaktion auf einen Kommentar oder als Teil einer awork-Automatisierung ausgeführt werden.

---

6. Wie wird mein AI-Agent Schritt für Schritt besser?

Gute Agents entstehen selten mit einem einzigen perfekten Prompt. Erst im Arbeitsalltag zeigt sich, welche Anweisungen fehlen, welche Sonderfälle berücksichtigt werden müssen und wo Ergebnisse noch nicht den Erwartungen entsprechen.

So verbesserst du deinen Agent Schritt für Schritt:

1. Entwerfen: Beschreibe die Aufgabe, das gewünschte Ergebnis und wichtige Regeln.

2. Anwenden: Nutze den Agent bei echten Aufgaben.

3. Ergebnisse prüfen: Kontrolliere, was funktioniert und wo Fehler, Unklarheiten oder fehlende Sonderfälle auftreten.

4. Anweisungen verbessern: Gib konkretes Feedback. Übernimm wiederkehrende Korrekturen in die Agentanweisungen, den verknüpften Skill oder unterstützende Vorlagen, damit sie auch bei zukünftigen Ausführungen berücksichtigt werden.

5. Erneut testen: Nutze den angepassten Agent bei weiteren Aufgaben und prüfe, ob sich die Ergebnisse verbessert haben.

Plane mehrere Verbesserungsrunden ein. Oft werden die Ergebnisse nach drei bis vier Runden deutlich brauchbarer; bei komplexen Aufgaben kann es länger dauern.

---

7. Verbinde awork AI mit deinen Arbeitsabläufen

Mit Konnektoren, Skills, Agents, Zeitplänen und Automatisierungen kannst du Aufgaben standardisieren und weitere Tools einbinden.

• Tools aus dem Konnektor-Katalog: Installiere Konnektoren zu deinen Tools und füge den Konnektor deinem Agent hinzu.

• Tools außerhalb des Katalogs: Nutze einen benutzerdefinierten MCP-Connector oder stelle einem Skill Zugangsdaten für die API des Tools bereit.

• awork aus ChatGPT oder Claude nutzen: Verbinde den awork MCP Server mit deinem AI-Chat. Er greift nur auf Inhalte zu, für die dein awork-Konto berechtigt ist.

Eine Konnektor-Verbindung verwendet jeweils ein angemeldetes Konto; ein Konnektor kann mehrere Verbindungen haben. Vertrauliche Zugangsdaten, die du einem Skill bereitstellst, bleiben vor anderen Nutzern verborgen.

---

8. Schütze Daten und Berechtigungen

awork AI läuft innerhalb von awork. Deine Workspace-Daten bleiben privat; awork AI ist DSGVO-konform. Weder der Agent noch das Modell lernt aus deinen Chats. Die Berechtigungen deines Kontos gelten auch für Agents und den awork MCP Server: Sie sehen nur die Inhalte, auf die dein Konto Zugriff hat.

---

9. Das solltest du beachten

Das solltest du tun

• Prüfe Ergebnisse, bevor du sie an Kunden weitergibst, und gleiche wichtige Angaben mit der Quelle ab.

• Lass jede Person eine eigene Verbindung zum Konnektor mit dem eigenen Konto einrichten.

• Wähle bei persönlichen Zugangsdaten in Skills die Einstellung Jeder User fügt eigene hinzu.

• Teile Skills und Agents mit den Teams, die sie benötigen.

Das solltest du vermeiden

• Teile persönliche Konnektoren-Logins oder API-Keys nicht mit anderen.

• Füge keine Passwörter oder Tokens in einen Chat ein.

• Behandle AI-Antworten bei Aufgaben mit hohen Auswirkungen nicht als endgültige Ergebnisse.

• Verwende nicht einen einzigen, endlosen Thread für alle Themen.

• Wechsle das Modell nicht mitten im Thread, um zusätzlichen Credit-Verbrauch zu vermeiden.

---

Das Wichtigste auf einen Blick

• Starte einfach: Nutze das Balanced-Modell für die meisten Aufgaben und wechsle nur bei Bedarf den Modus.

• Gib Kontext: Beziehe relevante Projekte, Aufgaben und Dokumente ein und hinterlege wiederkehrende Informationen in awork Docs.

• Arbeite strukturiert: Halte Threads übersichtlich und nimm bei einem Wechsel eine Zusammenfassung mit.

• Verbessere schrittweise: Bitte den Agent um Entwürfe, prüfe Fakten und formuliere konkrete Folgeanweisungen.

• Standardisiere Wiederholungen: Verwende Skills, eigene Agents und Automatisierungen, wenn die Aufgabe es rechtfertigt.

• Nutze Integrationen bewusst: Binde benötigte Tools über Konnektoren oder MCP ein und beachte Berechtigungen sowie den Umgang mit Zugangsdaten.

• Bleib aufmerksam: Prüfe wichtige Ergebnisse und teile keine vertraulichen Zugangsdaten.

So bleibt awork AI flexibel für spontane Aufgaben und unterstützt dich zugleich dabei, wiederkehrende Abläufe effizienter und verlässlicher zu gestalten.

---

FAQ

Welchen Modus sollte ich verwenden?

Nutze Fast für einfache, schnelle Aufgaben, Balanced für die meisten Aufgaben im Arbeitsalltag und Deep thinking für komplexe Planung und gründliche Analysen.

Wann lohnt sich ein eigener Agent?

Wenn du für einen bestimmten Job eine feste Rolle mit eigenen Anweisungen, einem Modell, Skills und Konnektoren benötigst. Soll der Agent ohne deinen manuellen Start arbeiten, kannst du ihn automatisieren.

Hat ein Agent Zugriff auf alle Workspace-Daten?

Nein. Agents und der awork MCP Server sehen nur die Inhalte, auf die das jeweilige awork-Konto Zugriff hat.

Lernt awork AI aus meinen Chats?

Nein. Weder der Agent noch das Modell lernen automatisch aus deinen Chats. Der awork Agent kann jedoch persönliche Präferenzen und Fakten als Memory über verschiedene Threads hinweg speichern und künftig berücksichtigen. Diese Erinnerungen sind privat und an deinen User gebunden. Eigene spezialisierte Agents haben derzeit keine automatische Memory-Funktion. Bewährte Anweisungen kannst du stattdessen in ihrem Prompt oder den verknüpften Skills hinterlegen, damit sie auch bei zukünftigen Aufgaben berücksichtigt werden.