AI Agents vs. Chatbots: Unterschied, Kosten und wann ein einfacher Bot reicht

Kurz gesagt: Ein Chatbot beantwortet Nachrichten. Ein AI Agent verfolgt ein Ziel: Er entscheidet selbst, welche Schritte nötig sind, nutzt dafür Werkzeuge wie Kalender, CRM oder Ticketsystem und prüft nach jedem Schritt das Ergebnis. Was ihn vom Chatbot trennt, ist also nicht die Qualität der Sprache, sondern die Fähigkeit zu handeln. Für eine Handvoll fester Fragen mit festen Antworten reicht ein regelbasierter Bot. Sobald Kunden in eigenen Worten fragen oder etwas erledigt werden soll, ist der Agent die bessere Wahl, im Chat wie am Telefon.

Was ist der Unterschied zwischen AI Agents und Chatbots?

Ein Chatbot reagiert. Auf eine Eingabe folgt eine Ausgabe. Beim klassischen, regelbasierten Bot ist diese Ausgabe vorher geschrieben und wird über einen Entscheidungsbaum oder ein Schlüsselwort ausgelöst [5]. Typisch sind Knöpfe wie "Öffnungszeiten", "Versand" und "Rückgabe". Fragt ein Besucher "Kann ich die Jacke auch in der Filiale in Köln umtauschen?", sucht der Bot nach einem Stichwort. Findet er keins, kommt der bekannte Satz "Das habe ich leider nicht verstanden". Ein KI-Chatbot formuliert die Antwort mit einem Sprachmodell selbst und versteht auch Tippfehler und Umschreibungen. Das klingt natürlicher, ändert aber am Prinzip nichts: Er antwortet, er handelt nicht.

Ein AI Agent arbeitet anders. OpenAI beschreibt Agenten als Systeme, die Aufgaben selbstständig im Auftrag eines Nutzers erledigen [1]. Der Leitfaden nennt zwei Kernmerkmale. Erstens steuert das Sprachmodell den Ablauf: Es erkennt, wann eine Aufgabe erledigt ist, und kann bei Fehlern abbrechen und an den Nutzer zurückgeben. Zweitens hat der Agent Zugriff auf Werkzeuge, mit denen er Informationen holt und Aktionen auslöst, und zwar innerhalb festgelegter Leitplanken. Anwendungen, die ein Sprachmodell einbinden, es aber nicht den Ablauf steuern lassen, sind nach dieser Definition keine Agenten. Ausdrücklich genannt werden einfache Chatbots [1].

Anthropic formuliert es noch nüchterner: Agenten sind in der Regel Sprachmodelle, die in einer Schleife Werkzeuge nutzen und dabei auf Rückmeldungen aus ihrer Umgebung reagieren [2]. IBM ergänzt, dass Chatbots ohne Agentenfähigkeiten keine Werkzeuge, kein Gedächtnis und kein Schlussfolgern haben und für jeden Schritt eine neue Eingabe brauchen [3].

Im Website-Chat heißt das: Der Agent beantwortet die Frage zum Umtausch aus Ihren Rückgabebedingungen, schlägt auf Wunsch die Bestellung im Shop nach und gibt an einen Menschen ab, wenn der Fall heikel wird. Der Unterschied liegt also nicht darin, wie gut ein System formuliert. Er liegt darin, wer den nächsten Schritt bestimmt.

Was ist ein KI-Agent? Die Kurzdefinition

Eine verbindliche Definition gibt es nicht. Bei OpenAI, Anthropic und IBM tauchen aber drei Merkmale immer wieder auf [1] [2] [3]. Ein KI-Agent hat ein Ziel, nämlich die Aufgabe, die ihm jemand gibt. Er hat Werkzeuge, mit denen er Informationen holt und Aktionen auslöst. Und er steuert selbst, welcher Schritt als Nächstes kommt.

Die KI-Verordnung der EU kennt den Begriff KI-Agent nicht. Sie definiert in Art. 3 Nr. 1 das KI-System. Sinngemäß ist das ein maschinengestütztes System, das mit unterschiedlichem Grad an Autonomie arbeitet, sich nach der Inbetriebnahme anpassen kann und aus seinen Eingaben ableitet, wie es Ausgaben erzeugt, etwa Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen [6]. Ein KI-Agent im Kundenservice fällt nach unserem Verständnis unter diesen Begriff. Deshalb gilt für ihn auch die Hinweispflicht aus Art. 50, dazu unten mehr.

AI Agent vs. Chatbot: der Vergleich in einer Tabelle

Die wichtigste Zeile ist der typische Fehler. Ein regelbasierter Bot scheitert sichtbar: Der Besucher merkt sofort, dass er nicht weiterkommt. Ein Agent scheitert leise: Er antwortet flüssig, auch wenn die Antwort nicht stimmt. Beide Fehler lassen sich beherrschen, aber mit unterschiedlichen Mitteln. Dazu weiter unten mehr.

Die vier Bausteine eines AI Agents

OpenAI zerlegt einen Agenten in drei Kernkomponenten: das Modell, die Werkzeuge und die Anweisungen [1]. Für den Kundenservice kommt ein vierter Baustein hinzu, der Weg zum Menschen.

1. Modell und Anweisungen. Das Sprachmodell versteht die Anfrage und entscheidet. Die Anweisungen legen fest, wofür der Agent zuständig ist, welchen Ton er anschlägt und was er nicht tun darf.

2. Werkzeuge. OpenAI unterscheidet drei Arten [1]. Datenwerkzeuge holen Informationen, etwa den Bestellstatus oder freie Termine. Aktionswerkzeuge verändern etwas, etwa einen Termin eintragen oder ein Kundenservice-Ticket an einen Menschen übergeben. Orchestrierungswerkzeuge verbinden mehrere Agenten miteinander.

3. Die Schleife aus Denken und Handeln. Yao und Kollegen haben 2022 unter dem Namen ReAct einen Ansatz beschrieben, bei dem ein Sprachmodell Überlegungen und Aktionen abwechselnd erzeugt [4]. Genau diese Schleife macht den Agenten aus. Ein Beispiel: Ein Kunde schreibt "Kann ich meinen Termin am Donnerstag auf nächste Woche verschieben?". Der Agent sucht den bestehenden Termin, prüft freie Zeiten in der nächsten Woche, schlägt zwei vor, bucht nach der Bestätigung um und meldet das Ergebnis. Jeder Schritt hängt vom Ergebnis des vorigen ab.

4. Leitplanken und Übergabe. OpenAI rät ausdrücklich, das Eingreifen von Menschen einzuplanen. Typische Auslöser sind wiederholtes Scheitern und Aktionen mit hohem Risiko, etwa das Stornieren von Bestellungen oder Zahlungen [1].

Workflow oder Agent: Wer bestimmt den nächsten Schritt?

Nicht alles, was als AI Agent verkauft wird, ist im strengen Sinn einer. Anthropic trennt zwei Bauarten [2]. Workflows sind Systeme, in denen Sprachmodelle und Werkzeuge über vorher festgelegte Codepfade gesteuert werden. Agenten sind Systeme, in denen das Sprachmodell seine Abläufe und die Nutzung von Werkzeugen selbst lenkt.

Beides hat seinen Platz. Ein Workflow ist berechenbarer und leichter zu testen. Ein Agent lohnt sich laut Anthropic dort, wo sich die Zahl der nötigen Schritte schwer oder gar nicht vorhersagen lässt [2]. Im Kundenservice ist das oft der Fall: Die eine Anruferin will nur die Öffnungszeiten, der nächste will einen Termin verschieben, eine Rechnung erklärt bekommen und eine neue Lieferadresse hinterlegen.

Für die Praxis heißt das: Fragen Sie bei jedem Anbieter, wer den nächsten Schritt bestimmt. Ist es ein fest verdrahteter Ablauf, mit dem ein Sprachmodell nur die Texte schöner formuliert, ist das ein KI-Chatbot mit gutem Ton. Das kann völlig reichen. Es ist nur kein Agent.

AI Agent, KI-Assistent, Chatbot: drei Begriffe sortiert

Die Begriffe sind nicht genormt. Wir verwenden sie so:

Ein KI-Assistent arbeitet einem Menschen zu, der das Ergebnis prüft und weiterverwendet. Ein AI Agent arbeitet selbst ab, was ein Kunde will, und meldet sich bei Ihnen nur, wenn er an eine Grenze stößt.

Wann reicht ein regelbasierter Chatbot?

Nicht jede Website braucht einen Agenten. OpenAI rät in seinem Leitfaden ausdrücklich, vor dem Bau eines Agenten zu prüfen, ob der Anwendungsfall die Kriterien klar erfüllt. Andernfalls genüge eine deterministische Lösung [1]. Anthropic empfiehlt, die einfachste mögliche Lösung zu suchen und die Komplexität nur zu erhöhen, wenn es nötig ist [2].

Ein Klick-Bot reicht in der Regel, wenn

• Ihre Besucher immer wieder dieselben fünf bis zehn Fragen stellen,
• sich die Antworten selten ändern,
• der Bot vor allem auf die richtige Seite oder ein Formular führen soll,
• jede Antwort wortgleich freigegeben sein muss, etwa bei streng geregelten Formulierungen,
• außerhalb der Geschäftszeiten niemand eine echte Auskunft erwartet.

Ein AI Agent lohnt sich, wenn

• Besucher in eigenen Worten fragen und die Varianten nicht mehr in einen Baum passen,
• die Antwort von Daten abhängt, zum Beispiel vom Bestellstatus oder von freien Terminen,
• Ihre Inhalte schon in Dokumenten und auf der Website stehen und nicht ein zweites Mal als Dialogbaum gepflegt werden sollen,
• Sie Besucher in mehreren Sprachen bedienen,
• abends und am Wochenende Anfragen kommen, die sonst bis Montag liegen bleiben.

Für beide Varianten gilt dieselbe Grundregel: Es muss einen Ausweg zu einem Menschen geben. Die US-Verbraucherschutzbehörde CFPB beschreibt sogenannte Doom Loops. Kunden landen dabei in Endlosschleifen automatischer Antworten, ohne Abzweig zu einem Mitarbeiter. Das passiert oft, wenn das Anliegen außerhalb der begrenzten Fähigkeiten des Bots liegt [5]. Ein Bot ohne Übergabe ärgert genau die Kunden, die am dringendsten Hilfe brauchen.

Die Risiken eines AI Agents und wie Sie sie begrenzen

Ein Sprachmodell rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Die Taskforce der europäischen Datenschutzbehörden hat das 2024 am Beispiel ChatGPT beschrieben: Wegen der probabilistischen Natur des Systems könne das Modell auch verzerrte oder erfundene Ausgaben erzeugen. Endnutzer hielten die Ausgaben zugleich wahrscheinlich für sachlich richtig [9].

Wie teuer eine falsche Bot-Auskunft werden kann, zeigt ein Fall aus Kanada. Der Chatbot von Air Canada erklärte einem Kunden, er könne zum vollen Preis buchen und die Differenz zu einem ermäßigten Tarif innerhalb von 90 Tagen nachträglich zurückfordern. Das stimmte nicht. Das Civil Resolution Tribunal von British Columbia verurteilte die Airline am 14. Februar 2024 zur Zahlung der Preisdifferenz von 812 kanadischen Dollar, dazu kamen Kosten und Zinsen. Air Canada hatte argumentiert, der Chatbot sei eine eigene juristische Person, die für ihr Handeln selbst verantwortlich sei. Das Tribunal nannte das bemerkenswert und wies es zurück. Die Airline hafte für die Informationen auf ihrer Website [10].

Die Lehre gilt für jeden Bot, ob regelbasiert oder KI: Sie haften für das, was er sagt. Vier Maßnahmen begrenzen das Risiko.

1. Eine saubere Wissensbasis. Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, verbindet ein Sprachmodell mit einer durchsuchbaren Dokumentensammlung [8]. Der Agent antwortet dann aus Ihren Unterlagen statt aus allgemeinem Modellwissen. Das senkt das Risiko erfundener Antworten, schließt es aber nicht aus. Einen veralteten Preis aus einem alten PDF wiederholt der Agent genauso überzeugend wie einen aktuellen.
2. Klare Anweisungen. Legen Sie fest, was der Agent nicht zusagen darf: Preisnachlässe, Kulanz, rechtliche Einschätzungen.
3. Übergabe bei heiklen Fällen. Wiederholtes Scheitern und Aktionen mit hohem Risiko gehören an einen Menschen [1].
4. Gespräche lesen. In den ersten Wochen sollte jemand regelmäßig die Verläufe durchsehen und Lücken in der Wissensbasis schließen.

Rechtlich gilt eine weitere Grenze. Nach Art. 22 DSGVO haben Menschen grundsätzlich das Recht, keiner ausschließlich automatisierten Entscheidung unterworfen zu werden, die ihnen gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt. Die Datenschutzkonferenz weist in ihrer Orientierungshilfe zu KI ausdrücklich darauf hin [11]. Ein KI-Agent darf Termine buchen und Fragen beantworten. Über einen Antrag oder eine Kündigung sollte am Ende ein Mensch entscheiden.

Wie viel Autonomie ist sinnvoll?

Autonomie ist kein Selbstzweck. Für die meisten Unternehmen bewähren sich Stufen:

1. Auskunft. Der Agent beantwortet Fragen aus Ihrer Wissensbasis und handelt nicht.
2. Vorbereiten. Der Agent nimmt das Anliegen auf und übergibt an einen Menschen, der entscheidet.
3. Ausführen mit geringem Risiko. Der Agent bucht Termine, legt Tickets an, schlägt Bestellungen nach.
4. Ausführen mit hohem Risiko. Stornierungen, Gutschriften und Zahlungen. Hier rät OpenAI, die Entscheidung an einen Menschen zu geben [1].

OpenAI empfiehlt außerdem, klein anzufangen, mit echten Nutzern zu prüfen und die Fähigkeiten mit der Zeit auszubauen [1]. Ein Agent, der zuerst nur Termine bucht und das zuverlässig tut, ist mehr wert als einer, der alles können soll.

Unabhängig von der Stufe gilt die KI-Verordnung der EU. Nach Art. 50 Abs. 1 müssen Anbieter KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, so gestalten, dass die Menschen erfahren, dass sie es mit einer KI zu tun haben [6]. Im EchoCall Chat-Widget erscheint dieser Hinweis automatisch, auf Deutsch, Englisch und Französisch. Bei Telefon-Agenten schreiben Sie ihn selbst in die erste Nachricht, der Editor weist Sie mit einer Infobox darauf hin.

Was kostet ein AI Agent im Vergleich zu einem Chatbot?

Bei regelbasierten Bots stecken die Kosten vor allem in Aufbau und Pflege der Dialogbäume. Jede neue Frage, jede Preisänderung und jede weitere Sprache bedeutet Handarbeit. Die Preise am Markt gehen weit auseinander, eine seriöse Durchschnittszahl kennen wir nicht.

KI-Chat-Agenten werden meist nach Nutzung abgerechnet. Bei EchoCall buchen Sie ein monatliches Paket mit Chat-Gesprächen [7]:

Zum Ausprobieren gibt es eine Testphase: 30 Voice-Minuten und 30 Chat-Gespräche für 14 Tage, ohne Kreditkarte.

Seit Oktober 2026 können Besucher im EchoCall-Widget auch sprechen statt tippen. Vor dem Start des Mikrofons erscheint eine Hinweiskarte. Die Minuten dafür kommen aus dem Voice-Kontingent, das bei 75 Euro für 250 Minuten beginnt, also 0,30 Euro pro Minute.

Rechenbeispiel: Ab wann sich der Agent rechnet

Die folgenden Werte sind Annahmen, keine Messwerte. Setzen Sie Ihre eigenen Zahlen ein.

• Ihre Website hat 300 Chat-Gespräche im Monat, also das Paket für 120 Euro.
• Der Agent schließt die Hälfte davon allein ab. Die andere Hälfte übernimmt Ihr Team in der Live Inbox.
• Ein Mitarbeiter bräuchte für ein solches Gespräch im Schnitt vier Minuten.

Liegen Ihre internen Kosten für eine Arbeitsstunde über 12 Euro, deckt die eingesparte Zeit in diesem Beispiel den Paketpreis. Schließt der Agent nur 20 Prozent der Gespräche ab, sind es bei sonst gleichen Annahmen 4 Stunden, und die Schwelle steigt auf 30 Euro pro Stunde. Nicht eingerechnet sind Ihre Zeit für Einrichtung und Pflege und der Wert von Anfragen, die abends beantwortet werden statt am nächsten Werktag.

Am Telefon: Sprachmenü gegen Voice-Agent

Derselbe Unterschied gilt für das Telefon. Das klassische Sprachmenü mit "Drücken Sie die 1" ist der Chatbot des Telefons: feste Wege, feste Ansagen. Ein Voice-Agent wandelt Sprache in Text, lässt ein Sprachmodell entscheiden, antwortet mit synthetischer Stimme und nutzt dieselben Werkzeuge wie ein Chat-Agent.

Bei EchoCall hat ein KI Voice Agent dafür eigene Systemwerkzeuge: Gespräch beenden, Mailbox erkennen, Tastentöne senden, die Sprache des Anrufers erkennen und an eine Telefonnummer weiterleiten. Dazu kommen Aktionen wie ein Termin in Google Calendar oder Cal.com oder ein Eintrag in HubSpot. Der Voice-Agent kostet ab 75 Euro im Monat für 250 Minuten, also 0,30 Euro pro Minute [7]. Telefonnummern und Telefoniekosten sind darin nicht enthalten.

Wie das im Alltag aussieht, steht im Ratgeber zum KI-Telefonagenten. Den Chat-Agenten finden Sie unter KI Chat Agent.

Checkliste: Agent oder Chatbot?

1. Ändern sich Wortlaut und Thema der Anfragen stark? Dann spricht das für einen Agenten.
2. Soll etwas erledigt werden, etwa ein Termin, eine Statusabfrage oder ein Ticket? Dann braucht der Agent dafür ein Werkzeug.
3. Hängt die Zahl der Schritte vom Einzelfall ab? Dann ist ein Agent sinnvoller als ein starrer Ablauf.
4. Kommen viele Anfragen per Telefon? Dann gehört ein Voice-Agent auf die Liste, nicht nur ein Chat.
5. Gibt es nur wenige feste Fragen, keine angebundenen Systeme und eine Sprache? Dann genügt ein einfacher Chatbot.
6. Gibt es Aktionen mit hohem Risiko? Dann planen Sie die Übergabe an einen Menschen von Anfang an ein.

Wer mehrere Fragen mit Ja beantwortet, sollte einen Agenten mit einem einzigen Werkzeug ausprobieren, bevor er mehr baut.

So wechseln Sie vom Chatbot zum AI Agent

1. Fragen sammeln. Exportieren Sie, was Ihr alter Bot nicht verstanden hat, und lesen Sie E-Mails und Chat-Verläufe der letzten Wochen. Die 20 häufigsten Anliegen sind Ihre Startliste.
2. Wissensbasis füllen. Bei EchoCall laden Sie PDF, TXT, Markdown oder CSV hoch, hinterlegen einzelne URLs mit einem Intervall zum Wiedereinlesen, lassen die ganze Website mit Aktualisierungsintervall einlesen oder schreiben Freitext. Jeder Agent hat seine eigene Wissensbasis.
3. Mit einer Aktion anfangen. Laut OpenAI sind Kunden mit einem schrittweisen Vorgehen meist erfolgreicher. Der Leitfaden empfiehlt, mit einem einzelnen Agenten zu starten und Werkzeuge nach und nach hinzuzufügen [1]. Typische erste Aktionen sind ein Termin in Google Calendar, Outlook oder Cal.com, ein Ticket in Zendesk oder Freshdesk oder der Blick auf eine Bestellung in Shopify oder Shopware 6.
4. Übergabe festlegen. Gespräche, die der Agent nicht lösen soll, übernimmt Ihr Team in der Live Inbox.
5. Einbauen. Das Widget kommt per Script-Snippet auf jede Website, für WordPress gibt es ein Plugin. Eine Domain-Whitelist legt fest, auf welchen Domains es laufen darf.
6. KI-Hinweis prüfen. Im Chat-Widget erscheint er automatisch, beim Telefon-Agenten gehört er in die erste Nachricht [6].
7. Testen. Auf der Demo-Seite entsteht aus Ihrer Website-Adresse in etwa 20 Sekunden ein Agent aus Ihren öffentlichen Seiten, den Sie im Browser anschreiben oder anrufen können, ohne Anmeldung. Wer danach weitermachen will: Die Testphase umfasst 30 Voice-Minuten und 30 Chat-Gespräche für 14 Tage, ohne Kreditkarte. Fragen beantwortet unser Team über das Kontaktformular.

Häufige Fragen

Was ist ein KI-Agent, einfach erklärt?

Ein KI-Agent ist ein Programm, das eine Aufgabe für Sie erledigt, statt nur Fragen zu beantworten. Er versteht, was jemand will, entscheidet selbst über die nötigen Schritte und nutzt dafür andere Systeme, zum Beispiel einen Kalender. Kommt er nicht weiter, gibt er an einen Menschen ab.

Was ist der Unterschied zwischen AI Agents und Chatbots?

Ein Chatbot beantwortet Nachrichten, entweder mit vorgeschriebenen Texten oder mit Hilfe eines Sprachmodells. Ein AI Agent verfolgt ein Ziel, entscheidet selbst über die nächsten Schritte und nutzt Werkzeuge wie Kalender, CRM oder Ticketsystem, um eine Aufgabe zu erledigen. Er gibt an einen Menschen ab, wenn er nicht weiterkommt oder eine Aktion zu riskant ist.

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Chatbot?

Ein KI-Chatbot nutzt ein Sprachmodell und formuliert seine Antworten selbst, statt fertige Texte abzuspielen. Er versteht deshalb Umschreibungen und Tippfehler. Zum Agenten wird er erst, wenn er auch handeln kann, also Werkzeuge hat und den Ablauf eines Gesprächs selbst steuert.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem KI-Assistenten?

Ein KI-Assistent unterstützt einen Menschen, der entscheidet und das Ergebnis weiterverwendet, etwa beim Entwurf einer E-Mail. Ein KI-Agent erledigt eine Aufgabe selbst, zum Beispiel einen Termin für einen Kunden verschieben, und bleibt dabei in festgelegten Grenzen. Die Begriffe sind nicht genormt, Anbieter verwenden sie unterschiedlich.

Wann reicht ein regelbasierter Chatbot?

Wenn Ihre Besucher wenige, immer gleiche Fragen stellen, die Antworten sich selten ändern und der Bot vor allem auf Seiten oder Formulare verweisen soll. Auch wo jede Formulierung vorab freigegeben sein muss, ist ein Entscheidungsbaum die sicherere Wahl. Wichtig ist in jedem Fall ein Ausweg zu einem Menschen.

Was kostet ein KI-Agent im Vergleich zu einem Chatbot?

Regelbasierte Bots kosten vor allem Arbeitszeit für Aufbau und Pflege. KI-Chat-Agenten werden meist pro Gespräch abgerechnet. Bei EchoCall kosten 100 Chat-Gespräche im Monat 40 Euro, 300 kosten 120 Euro, 1.000 kosten 400 Euro und 5.000 oder mehr 1.000 Euro, jeweils netto. Zum Ausprobieren gibt es 30 Voice-Minuten und 30 Chat-Gespräche für 14 Tage, ohne Kreditkarte.

Kann ein AI Agent falsche Antworten geben?

Ja. Sprachmodelle können plausible, aber falsche Antworten erzeugen. Eine gepflegte Wissensbasis, klare Grenzen in den Anweisungen und die Übergabe an Ihr Team bei heiklen Themen senken das Risiko. Ganz ausschließen lässt es sich nicht. Preise, Fristen und Zusagen sollten deshalb nur aus aktuellen Unterlagen kommen.

Kann ich von meinem bestehenden Chatbot umsteigen?

Ja. Die Antworten aus Ihrem alten Bot und Ihre FAQ-Seiten werden zur Wissensbasis des Agenten. Bei EchoCall laden Sie dafür Dateien wie PDF, TXT, Markdown oder CSV hoch, hinterlegen einzelne URLs, lassen die Website einlesen oder schreiben Freitext. Der Aufwand verschiebt sich dabei: Statt jeden Pfad von Hand zu bauen, pflegen Sie die Wissensbasis, schreiben klare Anweisungen und testen jedes Werkzeug, das Sie einzeln hinzufügen.

Braucht man Programmierkenntnisse, um einen KI-Agenten einzusetzen?

Bei EchoCall nicht. Wissensbasis, Werkzeuge und Übergabe richten Sie im EchoHub ein. Auf die Website kommt der Chat-Agent per Script-Snippet oder mit dem WordPress-Plugin. Wer eigene Software anbinden will, nutzt die REST-API.

Muss sich ein KI-Agent als KI zu erkennen geben?

Ja. Nach Art. 50 Abs. 1 der KI-Verordnung müssen Menschen erfahren, dass sie mit einer KI interagieren, es sei denn, das ist offensichtlich [6]. Im EchoCall Chat-Widget erscheint der Hinweis automatisch. Bei Telefon-Agenten schreiben Sie ihn selbst in die erste Nachricht. Der Editor zeigt dazu eine Infobox, das Help-Center hat Beispielsätze.

Wo liegen die Daten bei EchoCall?

EchoCall betreibt die Plattform in Rechenzentren von IONOS in Frankfurt und Karlsruhe. Im EchoHub gibt es außerdem einen Zero-PII-Modus. Prüfen Sie für Ihren Einsatz trotzdem, welche personenbezogenen Daten Ihr Agent überhaupt braucht.

Quellen

Die Quellen sind englischsprachig, sofern nicht anders angegeben.

1. OpenAI, A practical guide to building agents: cdn.openai.com
2. Anthropic, Building effective agents (19. Dezember 2024): anthropic.com
3. IBM, What Are AI Agents?: ibm.com
4. Yao u. a., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (2022): arxiv.org
5. Consumer Financial Protection Bureau, Chatbots in consumer finance (6. Juni 2023): consumerfinance.gov
6. Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Art. 3 Nr. 1 und Art. 50, deutsch: eur-lex.europa.eu
7. EchoCall, Preise, deutsch: echocall.de/pricing
8. Lewis u. a., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (2020): arxiv.org
9. Europäischer Datenschutzausschuss (EDPB), Report of the work undertaken by the ChatGPT Taskforce (Mai 2024): edpb.europa.eu
10. Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149, Zusammenfassung des Falls: wikipedia.org
11. Datenschutzkonferenz, Orientierungshilfe Künstliche Intelligenz und Datenschutz, Version 1.0 (6. Mai 2024), deutsch: datenschutzkonferenz-online.de

Alle Links wurden am 6. Oktober 2026 geprüft, die Quelle 11 am 21. Oktober 2026. Dieser Beitrag ist keine Rechtsberatung.

Überarbeitet im Oktober 2026: Angaben ohne Quelle haben wir entfernt und unsere früheren Beiträge "KI-Chat-Agents vs. klassische Chatbots" und "Was ist ein KI-Agent?" in diesen Beitrag eingearbeitet.

Weiterlesen

• KI-Chat-Agent Use Cases 2026
• KI-Telefonagent 2026: Was er kostet, wie er arbeitet und wie Sie ihn einführen
• EU AI Act 2026: Was die KI-Hinweispflicht für Voice- und Chat-Systeme bedeutet
• KI-Chatbot in 5 Minuten auf WordPress