Das Problem
Eine Beratung wollte jedem ihrer Kunden einen persönlichen KI-Assistenten anbieten. Jeder brauchte einen eigenen System-Prompt, eine eigene Wissensbasis, einen eigenen Gesprächsstil und ein eigenes Branding.
Für mehr als 30 Konfigurationen jeweils eine eigene Installation zu betreiben und zu pflegen, wäre zu teuer und zu aufwendig gewesen.
Konfiguration statt Code
Jeder Assistent ist durch eine einzige JSON-Datei beschrieben: System-Prompt, bevorzugtes Modell, Temperatur und Fähigkeiten. Eine einzige Node.js-Laufzeit bedient alle und ordnet jede Anfrage über die Kennung in einem teilbaren Link zu.
assistant.json System-Prompt Modell + Temperatur Fähigkeiten Wissensbasis
Wer einen Assistenten ändern will, ändert seine Datei. Keine Codeänderung, kein neues Deployment.
Was jeder Assistent konnte
- Aus seiner eigenen Wissensbasis antworten (Dokumente in Abschnitte zerlegt und pro Assistent als Embeddings abgelegt).
- Antworten in Echtzeit streamen.
- Den Gesprächsverlauf je Sitzung behalten.
Eine Weboberfläche lieferte den Chat, ein Admin-Dashboard zeigte Nutzung, Gesprächstiefe und Engagement über alle Assistenten hinweg.
Was daraus wurde
Das waren Chat-Assistenten, noch keine eigenständigen Agenten. Der Grundsatz ist geblieben: Was zwei Kunden unterscheidet, gehört in Konfiguration und Wissensdateien, nicht in abgezweigten Code.
Nach demselben Prinzip läuft heute meine Agenten-Flotte: Jeder Kunden-Agent hat eine eigene CLAUDE.md und eigene Wissensdateien, und ein neuer ist per Skript in Minuten eingerichtet.