Am 21. Mai haben Anton und André live gezeigt, wie beide Features funktionieren. Hier ist die Zusammenfassung — für alle, die dabei waren und für alle, die es verpasst haben.
Kurz gefasst
- AI Agent: Extensions vs. Wissenstools — wann dein Agent welches Werkzeug braucht
- Memberspot wird vom Kursplayer zum interaktiven Arbeits- und Wissenssystem
AI Agent — Extensions vs. Wissenstools
Dein AI Agent kann jetzt mit externen Systemen arbeiten. Aber wann braucht er eine Extension — und wann ein Wissenstool? Anton und André haben den Unterschied live erklärt.
Extensions: Einzelne Aktionen, live und direkt
Eine Extension verbindet deinen Agent per MCP, REST API oder Notion OAuth mit einem externen System. Ab dann kann er dort in Echtzeit Daten lesen und Aktionen ausführen — direkt aus dem Chat, ohne dass du das Tool selbst öffnest.
Was heißt das konkret? Dein Agent erstellt eine Seite in Notion, aktualisiert einen Status, beantwortet eine Frage aus einem externen Tool. Ein Zugriff, eine Antwort, erledigt.
Nach der Verbindung zeigt Memberspot automatisch alle verfügbaren Aktionen an — Lese-Aktionen und Schreib-Aktionen getrennt. Du entscheidest pro Aktion, ob dein Agent sie nutzen darf und ob er vorher beim Nutzer nachfragen soll. Bis zu 10 Extensions pro Account.
Extensions in der Praxis
Notion: Dein Team hat Playbooks, SOPs und FAQs in Notion. Der Agent durchsucht die Knowledge Base in Echtzeit, beantwortet Teamfragen direkt und aktualisiert Seiten — ohne Tab-Wechsel.
Slack: Dein Agent fasst wöchentlich zusammen, welche Mitglieder ins Stocken geraten sind, und postet den Report automatisch in deinen Coach-Kanal. Memberspot wird zur Präsenz in Slack — dort, wo du sowieso arbeitest.
Calendly: Dein Agent prüft verfügbare Termine und teilt Mitgliedern direkt den passenden Buchungslink — ohne dass du Calendly öffnen oder den Link manuell raussuchen musst.
WordPress: Dein Agent nimmt deine besten Kursinhalte und veröffentlicht daraus SEO-optimierte Blogartikel direkt auf WordPress. Dein eigener Content wird zur Wachstumsmaschine.
Wissenstools: Große Mengen, schnell durchsuchbar
Extensions stoßen an ihre Grenzen, wenn es nicht um eine einzelne Info geht — sondern um viele Dokumente. Eine Extension muss bei jeder Frage immer wieder alle Einträge einzeln durchgehen. Ein Wissenstool hat alle Inhalte bereits gelesen und findet direkt die passende Antwort.
Stell dir ein Bücherregal vor. Eine Extension muss bei jeder Frage jedes Buch einzeln rausziehen, aufschlagen und durchlesen. Ein Wissenstool hat alle Bücher bereits gelesen — und weiß sofort, in welchem die Antwort steht.
Du verbindest zuerst eine Datenquelle — einen Konnektor. Das kann ein direkter Datei-Upload sein, dein Memberspot-Account selbst, ein Google-Drive-Ordner oder Notion. Alles, was du dort hinterlegst, wird für deinen Agent durchsuchbar.
Aus den Konnektoren erstellst du Quellen — also konkrete Datensätze, die indexiert werden. 22 Dokumente aus Google Drive, 9 Seiten aus Notion, hochgeladene PDFs. Die Inhalte werden im Hintergrund so aufbereitet, dass dein Agent nicht nach einzelnen Wörtern sucht, sondern Zusammenhänge versteht.
Zuletzt bündelst du Quellen in Sammlungen. Eine Sammlung beschreibt, welche Quellen zusammengehören und wofür der Agent sie nutzen soll. „Kurs Dokumente", „HR-Richtlinien", „Onboarding-Material" — so weiß der Agent, wo er bei welcher Frage suchen muss.
Kursanbieter mit Support-Agent: Alle Hilfeartikel, Kurs-FAQs und Anleitungen als Quellen hinterlegen — per Datei-Upload oder direkt aus Memberspot. Deine Mitglieder fragen, der Agent antwortet rund um die Uhr.
Agentur mit Kundenwissen in Google Drive: 22 Dokumente aus einem Drive-Ordner als Quelle verbinden. Der Agent durchsucht Projektbriefings, Prozessdokumente und Vorlagen — ohne dass jemand den Ordner öffnen muss.
Wissensunternehmen mit Notion: Interne SOPs, Checklisten und Richtlinien aus Notion als Quelle. In einer Sammlung gebündelt, weiß der Agent: Bei HR-Fragen suche ich hier, bei Produktfragen dort.
Wann was — die Faustregel
Einzelne Aktionen, Live-Daten, etwas in einem Tool verändern → Extension. Große Dokumentenmengen zum Durchsuchen → Wissenstool.
Beides lässt sich kombinieren — und genau da liegt der Sweet Spot.
Ein Onboarding-Agent komplett: Er kennt das Mitarbeiterhandbuch per Wissenstool, beantwortet Fragen zu Prozessen und Richtlinien — und legt gleichzeitig per Extension den neuen Mitarbeiter im HR-System an und erstellt die erste Aufgabe in Notion. Alles aus einem Chat.
Memberspot macht dein Wissen für AI Agents nutzbar — ohne dass du eine eigene technische Infrastruktur bauen musst. Inhalte hinterlegen, Agent verbinden, fertig.
Am Beispiel Notion: Derselbe Dienst, zwei Rollen
Notion taucht in beiden Bereichen auf — und genau das verwirrt am häufigsten. Der Unterschied ist einfach:
Notion als Extension: Dein Agent greift live auf Notion zu. Er liest eine bestimmte Seite, aktualisiert einen Status, erstellt einen neuen Eintrag. Einzelne Aktionen, in Echtzeit, immer aktuell. Beispiel: „Setze den Status von Projekt X auf abgeschlossen." Der Agent macht es direkt in Notion.
Notion als Wissenstool: Dein Agent hat 9 Notion-Seiten vorab indexiert und durchsucht sie bei Fragen. Er verändert nichts — er liest nur. Dafür versteht er Zusammenhänge und findet Antworten, auch wenn die Frage anders formuliert ist als der Inhalt. Beispiel: „Wie läuft unser Onboarding-Prozess?" Der Agent findet die Antwort aus drei verschiedenen Notion-Seiten — ohne dass du sagst, welche.
Der Unterschied auf den Punkt: Extension ist wie Notion selbst öffnen und etwas tun. Wissenstool ist wie jemand, der alle deine Notion-Seiten gelesen hat und dir aus dem Kopf antwortet.
Alle Details zu Extensions findest du im WhatsNew Artikel: Dein Agent arbeitet jetzt direkt in deinen Tools
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Aufgaben und Einreichungen
Mit Lernaufgaben wird aus einem passiven Kurs ein aktiver Lernprozess. Du legst Aufgaben an, deine Mitglieder reichen ein — als Text, Datei, Video, PDF oder Word-Dokument — und du oder ein zugewiesener Tutor bewertest mit Feedback. Bei verpflichtenden Aufgaben schließt die Lektion erst ab, wenn das Mitglied die Bestehensgrenze erreicht hat.
Wie das funktioniert:
Aufgaben legst du zentral an und bindest sie als Lektion vom Typ „Aufgabe" in deinen Kurs ein. Eine Lektion kann mehrere Aufgaben bündeln — etwa ein Video plus eine schriftliche Reflexion — sodass du jede Einreichung einzeln bewertest. Pro Aufgabe wird genau eine Datei eingereicht.
Bewertung nach deinen Regeln:
Entweder über eine Prozentskala oder ein kriterienbasiertes Bewertungsraster (Rubrik) mit mehreren Kriterien. Du definierst eine Bestehensgrenze — wer drunter bleibt, kommt bei Pflichtaufgaben nicht weiter im Kurs. Du kannst mehrere Tutoren pro Aufgabe hinterlegen, die bei jeder Einreichung automatisch benachrichtigt werden.
Anwendungsfälle aus der Praxis:
- Sales-Coach: „Nimm deinen Sales Call auf und lade das Video hoch." Tutor bewertet anhand definierter Kriterien.
- Ausbilder: „Reiche deine Abschlussarbeit ein." Bewertung per Rubrik — nur wer besteht, bekommt das Zertifikat.
- Agentur-Onboarding: Brand-Assets, Logos oder Briefings strukturiert einsammeln und im geschlossenen Bereich freigeben.
Abgaben sind nicht öffentlich — nur du, deine Tutoren und das einreichende Mitglied haben Zugriff.
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