Claude Agent Teams im Praxistest:
10 KI-Agenten erledigen deine Kundenakquise parallel

20 Visitenkarten von der Messe, eine Excel-Liste mit 35 potenziellen Kunden – und null Lust, jeden einzeln zu recherchieren und anzuschreiben? Genau dieses Szenario kennt jeder Geschäftsführer. Manuell wären das locker zwei Arbeitstage: Visitenkarten abtippen, Unternehmen recherchieren, Ansprechpartner finden, individuelle Nachrichten formulieren. Victor testet in diesem Video die neue Agent Team Funktion von Claude und lässt zehn KI-Agenten diese Arbeit parallel erledigen – in nur vier Minuten.

Das Ausgangsszenario: 35 Unternehmen, zwei Arbeitstage Aufwand

Victor kommt von einer Netzwerkveranstaltung mit fünf neuen Visitenkarten. Dazu hat er eine Excel-Liste mit 30 Hausverwaltungen aus Deutschland und Österreich, die als potenzielle Kunden für mitarbyte in Frage kommen. Ohne KI würde der Prozess so ablaufen: Visitenkarten abtippen, ins CRM übertragen, jedes Unternehmen einzeln recherchieren, Ansprechpartner identifizieren und individuelle Follow-up-Nachrichten schreiben. Bei 20–30 Minuten pro Unternehmen sind das rund 15 Stunden – also zwei volle Arbeitstage.

Skills, Subagenten und Agent Teams: Die drei Stufen erklärt

Bevor es an die Praxis geht, erklärt Victor drei zentrale Konzepte, die aufeinander aufbauen:

• Skills: Wiederverwendbare Fähigkeiten mit detaillierten Anweisungen und optionalem Programmcode – wie ein Handbuch, das der Agent Schritt für Schritt abarbeitet.
• Subagenten: Untergeordnete Agenten innerhalb einer Chat-Session, die Teilaufgaben erledigen und das Ergebnis zurückliefern – vergleichbar mit einem Werkstudenten, dem du eine Aufgabe delegierst.
• Agent Teams: Eigenständige Claude-Instanzen, die parallel laufen, unabhängig arbeiten und miteinander kommunizieren können – wie wenn du mehrere Terminals öffnest und in jedem eine eigene Claude-Session startest.

Der Praxistest: So lief die parallele Kundenakquise ab

Victor aktiviert Agent Teams über die experimentelle Einstellung in der .claude/settings.json und gibt einen detaillierten Prompt: Für jedes Unternehmen soll ein eigener Agent gestartet werden, der den Kontakt recherchiert, das Unternehmen bewertet, Ansprechpartner identifiziert und eine individuelle Akquise-Strategie mit Nachricht erstellt.

Claude liest zunächst die Visitenkartenfotos ein und erkennt eigenständig, dass diese Netzwerkkontakte keine potenziellen Kunden sind – und sortiert sie aus. Dann wählt der Hauptagent die zehn vielversprechendsten Unternehmen aus der Excel-Liste und startet zehn parallele Agenten. Nach nur vier Minuten liegen die Ergebnisse vor: Unternehmensrecherche inklusive Stellenanzeigen-Analyse, Bewertung des Kundenpotenzials, identifizierte Ansprechpartner (sogar mit Gatekeepern wie der Assistenz der Geschäftsführung) und ausgearbeitete Akquise-Strategien mit Nachrichtenentwürfen.

Was gut funktioniert – und was noch nicht

Die Recherche und Bewertung waren beeindruckend gründlich. Die formulierten Nachrichten waren jedoch nicht so, wie Victor sie selbst schreiben würde. Die Lösung: Einen eigenen Skill für die E-Mail-Formulierung anlegen und den Agenten explizit anweisen, diesen Skill zu nutzen. So wird die Ausgabe deterministisch und entspricht dem eigenen Stil. Außerdem wurde bei Agent Nummer 8 das Token-Limit erreicht – ein aktuelles Limit, das sich mit der Weiterentwicklung der Funktion verbessern dürfte.

Fazit: KI-Agenten als Durchsatz-Beschleuniger

Victor bringt es auf den Punkt: KI-Agenten sind kein Ersatz für eigenes Nachdenken, aber sie können das, was du tust, massiv skalieren. Die eigentliche Kraft liegt darin, dass Visitenkarten nicht wochenlang auf dem Schreibtisch liegen, sondern sofort abgearbeitet werden. Du wechselst von der umsetzenden Rolle in die des Orchestrierers und Validierers – und genau darin liegt der größte Hebel für Geschäftsführer und Vertriebsteams.