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Lokale KI-Agenten mit Claude Code - Für Anfänger einfacher als Workflows
Vorstellung im KI-Creator Stammtisch nächste Woche Mittwoch 20:30
Die große Chance von KI-Workflows sind es mehrere Aufgaben hintereinander automatisch ausführen zu lassen. Für einfache KI-Workflows ist das für Anfänger viel einfacher als mit n8n oder make.com Workflows bauen zu lassen.
Der Newsletter zeigt ein Beispiel und eine Einladung zu dem KI-Creator Stammtisch am Mittwoch Abend (Anmeldung unten bei LinkedIn oder in meinen LinkedIn Profil unter Events) und einen Abfrage ob Ihr mehr über lokale KI-Workflows und Agenten wissen möchtet.
Ein Beispiel: Jedes dieser 79 Poster in dem Artikel unten wurde mit einem lokalen KI-Agenten System mit Claude Code erstellt
Was ist ein lokales KI-Agenten System?
Ein Agenten System das Aufgaben hintereinander automatisch ausführt. In dem Beispiel des Bildes: Ein System das die Agenten alle hintereinander ausführt und am Ende eine Infografik in HTML erstellt mit Bildern und Mermaid.

Ein Beispiel eines Agenten
Dieser Agent (05-critic.md) hat die Aufgabe den Text vorher zu kritisieren. Dann geht es weiter in den nächsten Agenten.

Wie ruft man die Agenten auf?
1. In dem man in der Kommandozeile eingibt
Das ist die einfachste Form des Aufrufes und reicht für die meisten Fälle aus. Wenn es max 3-5 Agenten sind, dann passt dieser Weg
Nehme den Text “Beispiel….“ und führen den Agent 1 aus, dann Agent 2 und danach Agent 3.
2. In einem Python Script (für Techniker)
Wenn die Agenten komplex geschaltet werden sollen. Die Scripte kann man sich auch über Claude Code bauen lassen.
Im infograph_runner.py werden Agenten über die Claude CLI aufgerufen, die lokal unter ~/.claude/local/node_modules/.bin/claude installiert ist.
Der Aufruf erfolgt über subprocess.run() mit einem Command-Array wie: [claude_bin, '-p', prompt, '--output-format', 'json', '--model', model, '--permission-mode', permission_mode, '--allowedTools', tools]. Dabei wird der gesamte Agent-Prompt direkt als Parameter -p übergeben, nicht als Datei-Referenz.
Das Python-Programm lädt zuerst den Agent-Markdown-Text aus den .claude/agents/ Dateien, fügt dynamisch Kontext und Instruktionen hinzu, und übergibt dann den kompletten Prompt-String an die Claude CLI. Die Claude CLI führt den Agent aus und liefert die Antwort als JSON zurück, welches das Programm parst und weiterverarbeitet. Die Agenten arbeiten in einer Pipeline, wobei der Output eines Agenten (z.B. ein JSON-Dokument) als Input für den nächsten Agenten dient.
Das System verwendet Umgebungsvariablen wie ANTHROPIC_API_KEY für die Authentifizierung und CLAUDE_BIN für einen optionalen Override des CLI-Pfads. Durch die Kapselung der Agent-Logik in Markdown-Dateien bleiben die Agenten modular und versionierbar, während die eigentliche Ausführung über die standardisierte Claude CLI erfolgt, die mit verschiedenen Modellen (Sonnet, Haiku) und Permission-Modi arbeiten kann.
3. In einem Shell Script (für Techniker)
In einem Shell Script mit diesem Aufruf $CLAUDE_BIN -p "$PROMPT" --output-format json --permission-mode $PERMISSION_MODE --allowedTools $ALLOWED_TOOLS --model $MODEL
Wie plant man den Workflow am einfachsten?
Mein Ansatz mit einigen Prompts in Chatgpt oder Claude
1. Erster Ansatz - grobe Struktur
Ich gebe ganz grob meine Aufgabe ein und möchte eine Struktur, hier mein einfacher Prompt. Man kann auch direkt einen GPT dazu bauen, ich möchte aber erstmal grob anfangen und interaktiv so ein System zu bauen. Hier kann ich dann testen, ausprobieren, hat das System mich verstanden, was ich will, oder noch Schritte hinzufügen.
Mit Spracheingabe einfach eingeben.
ich möchte einen lokalen Workflow mit Cloud Code Agents bauen.
Ich möchte einen Text eingeben. Und zu dem Text soll dann auch dazu die passende Zielgruppe und dann soll ein Storytelling Format ausgesucht werden.
Und dann soll der Text in Szenen geschnitten werden und dann soll der Text mit Google Nano Banana zu jeder Szene soll der Text extrahiert werden.
Das heißt, welcher Text passt zur Szene, und dann soll für jede Szene ein Bild generiert werden und aus diesem Bild soll dann mit Google Vue 3 ein Video gemacht werden.
Ein Anfangsbild und ein Endbild. Jede Szene soll ungefähr fünf, sechs Sekunden sein. Und das soll am Ende vertont werden. Auch mit Musik etc.
So, jetzt überlege mir mal was du verstanden hast und gib mir mal eine Beschreibung dieser ganzen Prozesse. Die du dort siehst in einem Workflow.
Workflow 1 macht das und das, input 1, output 2, Workflow 2 oder beziehungsweise Agent macht das, bekommt das als Input, halt das als Output.
Schlag mir das mal vor, wie du sowas bauen kannst.
2. Feinere Planung - Beispiele für Agenten
Den Output von Oben nehme ich in einen zweiten Prompt
(das habe ich mit der Spracheingabe diktiert, wie oben)
Ich will hier einen Workflow bauen mit Cloud Code Agents. Das heißt, du sollst jetzt hier den Eingangstext nehmen und du sollst einen Agent beschreiben und was der Agent tun soll. Das heißt, was braucht der Agent in Cloud Code, also ein Prompt? Was braucht der Agent als Eingabe? Was braucht er als Ziel? Dann kommt der Prompt, was der Agent Tool sind. Und du musst dem Agent natürlich sagen, was das Ausgabe Format in JSON ist. Dann kommt der zweite Agent, nimmt das erste und baut wieder ein Prompt und wieder ein Ausgabe Format. Bau mir diese ganze Liste jetzt hier mal sehr detailliert auf mit dem, was die Agents dann tun sollen.
3. Nächster Schritt: Ausgabe der Agenten in Code Blocks
Jetzt gebe folgendes aus: Nimm jetzt für jeden Agenten den Input, den Prompt und das Ausgabeformat in einen Code-Block, weil den will ich dann komplett kopieren, mit der Anweisung, was zu tun ist, was der Agent tun soll, was die Inhalte sind, was der Prompt ist. Also für jeden Agenten jetzt einen Code-Block mit Input-Format, Prompt, Anweisung und Output-Format.
4. Ergebnis eines Agenten Vorschlags

Agenten Design
Letzter Schritt: Eingabe des Agenten in Claude Code
In Claude Code kann man einfach Agenten erstellen. Ich nehme den Text von den Agenten, passe die noch an und in 2 Minuten haben ich den Agenten. Bei 10 Agenten, dann ca. 20 Minuten Aufwand.
Bis jetzt wäre der Aufwand ca. 25 Minuten für so einen Workflow.
Das Vorgehen zeige ich ausführlich am Mittwoch
Jetzt wird schrittweise der Agent getestet.
Wie geht es weiter?
Wenn jemand im Live-Event dabei sein möchte am Mittwoch dann bitte hier anmelden.
Ich zeige das Beispiel von oben wie man so einen Workflow aufbaut mit Agenten.

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