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So baust du dein eigenes Copilot-System mit AnythingLLM

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So baust du dein eigenes Copilot-System mit AnythingLLM

Ein Copilot-System ist längst nicht mehr nur ein Feature großer Anbieter wie Microsoft oder GitHub – es ist ein Konzept: Künstliche Intelligenz, die nicht nur antwortet, sondern aktiv mitarbeitet. Mit AnythingLLM kannst du dein eigenes Copilot-System aufbauen – ganz ohne Cloud-Abhängigkeit, vollständig anpassbar und sogar lokal betreibbar.

In diesem Artikel erfährst du, wie du mit AnythingLLM Schritt für Schritt dein eigenes Copilot-System realisierst – von der Architektur über Eingaben und Tools bis hin zum Agenten-Design.

Was ist ein Copilot-System?

Ein Copilot ist im Kern eine KI-Assistenzschicht, die dich in Echtzeit unterstützt – beim Schreiben, Programmieren, Recherchieren oder Entscheiden. Er kombiniert drei Dinge:

  1. Wissen – Zugriff auf deine eigenen Dokumente, Projekte oder Datenquellen
  2. Kontext – Verstehen, was du gerade tust oder fragst
  3. Aktion – Fähigkeit, Aufgaben selbst auszuführen

Mit AnythingLLM kannst du all das vereinen – und den Copilot genau auf deine Bedürfnisse trainieren oder konfigurieren.

Architektur eines Copilot-Systems mit AnythingLLM

Eine typische Architektur besteht aus vier Schichten:

┌────────────────────────┐
│ Benutzeroberfläche     │ (Chat, Terminal, App, Browser)
├────────────────────────┤
│ AnythingLLM Core       │ (RAG, Agenten, Workflow Engine)
├────────────────────────┤
│ Datenquellen & Tools   │ (APIs, Dateien, DBs, Plugins)
├────────────────────────┤
│ LLM Backend            │ (Ollama, OpenAI, Anthropic etc.)
└────────────────────────┘

AnythingLLM fungiert als Mittelschicht zwischen Benutzer und Modell. Es sorgt für Kontextaufbereitung (RAG), orchestriert Aktionen (Agenten) und kann über MCP (Model Context Protocol) mit externen Tools kommunizieren.

Damit wird aus einem einfachen KI-Chat ein funktionsfähiger Copilot, der deine Workflows versteht und unterstützt.

Eingaben: Der Schlüssel zu intelligentem Verhalten

Jeder Copilot lebt von gutem Input. In AnythingLLM kannst du Eingaben auf drei Ebenen nutzen:

  1. Freitext-Prompts – klassische Chat-Eingaben
  2. System- oder Kontext-Prompts – definieren Verhalten, Tonfall und Rolle des Copiloten
  3. Automatisierte Inputs – z. B. Sensoren, Logdateien oder API-Daten

Beispiel für einen Systemprompt:

„Du bist der persönliche KI-Assistent des Entwicklungsteams. Du hilfst bei Code-Reviews, dokumentierst Änderungen und schlägst Tests vor.“

Damit gibst du deinem Copilot eine Rolle – er weiß, was seine Aufgabe ist, und verhält sich konsistent.

Tools & Aktionen: Was der Copilot tun kann

Der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem Copilot ist einfach:

Der Chatbot spricht, der Copilot handelt.

AnythingLLM bietet dafür verschiedene Möglichkeiten:

  • MCP-kompatible Tools: Anbindung externer Systeme (z. B. Jira, GitHub, Notion)
  • No-Code-Agenten: Aktionen ohne Programmierung (z. B. Datei erstellen, API aufrufen)
  • Custom Scripts: eigene Tools in Python, Bash oder Node.js

Beispiele:

  • „Lade die neuesten Commits aus GitHub und fasse sie zusammen.“
  • „Erstelle eine To-do-Liste aus den letzten Support-Tickets.“
  • „Generiere automatisch eine Wochenzusammenfassung als PDF.“

Der Copilot kann so Aufgaben selbständig ausführen – gesteuert durch logische Regeln oder Prompts.

Agenten-Design – das Gehirn deines Copiloten

Agenten sind die zentrale Intelligenz deines Systems. Sie kombinieren Logik, Werkzeuge und KI-Modelle zu einem kohärenten Arbeitsfluss.

In AnythingLLM kannst du sie über die Agent-Builder-Oberfläche konfigurieren:

  • Input: Welche Daten oder Trigger lösen den Agent aus?
  • Action: Welche Tools oder APIs werden aufgerufen?
  • Output: Wie und wohin werden Ergebnisse ausgegeben?

Beispiel-Workflow:

1️⃣ Benutzer schreibt: "Bereite Meeting-Protokoll der letzten Woche auf."
2️⃣ Agent ruft Notion-API auf → sammelt relevante Seiten.
3️⃣ RAG sucht nach Stichpunkten → generiert Zusammenfassung.
4️⃣ Agent speichert fertiges Dokument im Unternehmens-Share.

Ergebnis: Ein Copilot, der arbeitet, nicht nur redet.

Technisches Setup in der Praxis

1. AnythingLLM installieren

docker run -d \
  -p 3001:3001 \
  -v anythingllm_data:/app/data \
  mintplexlabs/anythingllm:latest

2. LLM-Backend wählen

  • OpenAI / Anthropic (Cloud)
  • Ollama (lokal, z. B. mit Llama 3 oder Mistral)

3. Datenquellen anbinden

Über die Weboberfläche oder YAML-Konfiguration:

sources:
  - type: notion
    token: <API_KEY>
  - type: github
    repo: myproject/repo
  - type: pdf
    path: /data/docs/

4. Agenten konfigurieren

Definiere Workflows im No-Code-Agent-Builder – oder erweitere sie über MCP-Schnittstellen.

Datenschutz & Kontrolle

Ein großer Vorteil gegenüber Cloud-Copiloten: AnythingLLM kann On-Premise betrieben werden – vollständig offline und DSGVO-konform.

  • Keine Datenübertragung an Dritte
  • Kontrolle über Modelle, Tools und Logs
  • Sichere Speicherung in lokaler Vektordatenbank

Damit ist dein Copilot nicht nur smart, sondern auch souverän.

Ein Copilot-System ist kein Luxus mehr, sondern ein Produktivitätsfaktor. Mit AnythingLLM kannst du dein eigenes, maßgeschneidertes Copilot-Setup entwickeln – von der Architektur über das Agenten-Design bis zur Integration deiner Datenquellen.

Ob als Entwickler-Assistent, IT-Helfer oder Wissens-Coach –

dein Copilot denkt mit, arbeitet mit und bleibt dabei komplett unter deiner Kontrolle.

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