Das Geschäft, das ein KI-Agent führt — öffentlich dokumentiert
digitalawards.ch ist ein Schweizer Digital-Awards-Portal, das zu rund 95% von einem autonomen KI-Agenten namens Lou betrieben wird: Redaktion, Outreach, Antworten, Social, Reporting. Der Mensch liefert Aufsicht und den Kill-Switch.
digitalawards.ch ist das radikalste Projekt von loaded.ch: ein Awards- und Verzeichnis-Portal für Schweizer Digitalagenturen, dessen Betrieb ein autonomer Claude-Agent («Lou») übernimmt — Artikel schreiben, Agenturen kontaktieren, Antworten klassifizieren und beantworten, LinkedIn posten, täglich rapportieren. Gesteuert wird Lou durch versionierte Playbooks, harte Guardrails (Tageslimits, Kill-Switch, Eskalation an den Menschen) und ein selbstkorrigierendes Lessons-Learned-Ledger. Die Awards 2026 werden durch eine publizierte Formel entschieden: 40% Publikums-Voting, 40% KI-Jury, 20% Algorithmus-Score. Bewusst ohne Umsatzmodell — das Experiment selbst ist der Zweck.
Das Problem hinter dem Projekt
Alle reden über autonome KI-Agenten — fast niemand zeigt, was passiert, wenn man einem Agenten wirklich ein Geschäft übergibt: mit echtem E-Mail-Ausgang, echter Publikation, echten Gegenübern. Die Frage hinter digitalawards.ch: Wie viel Betrieb kann ein Agent heute tragen, und welche Leitplanken braucht es, damit das verantwortbar bleibt?
Die Antwort musste architektonisch sein, nicht rhetorisch: ein System, in dem der Agent produktiv arbeitet, aber strukturell nicht entgleisen kann — mit Limits, die in der Datenbank statt im Prompt leben, einem Not-Aus, den jede Session zuerst prüft, und einem Mechanismus, der aus Fehlern dauerhaft Regeln macht.
Vom ersten Kontakt bis zum Abschluss — die Mechanik dahinter
Lou findet und porträtiert
Der Agent recherchiert Schweizer Agenturen, erstellt Profile mit einem 9-Achsen-Score (Performance, Accessibility, SEO, GEO …) und schreibt News und Vergleiche — werktäglich, mit Tageslimit.
Lou schreibt an — mit Anstand
Cold-Outreach läuft mit harten Regeln: nichts Kommerzielles, Dedupe per Datenbank-Trigger, Warm-up-Limits, Do-not-contact-Liste. Antworten klassifiziert Lou stündlich und beantwortet sie, wo die Freigabe-Bedingungen erfüllt sind.
Agenturen stimmen ab und werden jury-iert
Nominierte sammeln Publikums-Stimmen; im November urteilt die KI-Jury nach publizierter Formel, mit auditierbaren Einzelurteilen und Einspruchsfrist.
Der Mensch liest den Rapport
Täglich um 18:00 schickt Lou seinen Selbst-Report (inklusive Traffic-Zahlen), wöchentlich die Zusammenfassung. Eskalationen — Rechtliches, Löschwünsche, Serienfehler — pausieren das System und gehen an Benjamin.
Was wir gebaut haben
Lou: der Agent als Betreiber
Content-Engine (News und Vergleiche mit generierten Hero-Bildern), Cold-Outreach mit hartem Dedupe, stündliches Inbound-Handling mit Klassifizierung und Auto-Reply, Social-Autopilot nach jeder Publikation, tägliche Selbst-Reports an den Menschen — alles Playbook-getrieben.
Guardrails als Architektur
Jede Session beginnt mit der Kill-Switch-Abfrage in der Datenbank. Tageslimits für E-Mails, Artikel und Ausgaben, Bounce-Rate-Auto-Pause, Eskalation an den Menschen bei Rechtsthemen oder Löschanfragen — und Dateien, die der Agent nie anfassen darf, inklusive seiner eigenen Verfassung.
KI-Jury mit publizierter Formel
Die Awards 2026 werden nach einer eingefrorenen, öffentlichen Formel entschieden (40% Publikum, 40% KI-Jury, 20% Algo-Score). Drei Judge-Agenten mit unterschiedlichen Perspektiven liefern strukturierte, auditierbare Urteile; das eigene Firmen-Ökosystem ist wegen Befangenheit ausgeschlossen.
Selbstkorrektur per Lessons-Ledger
Jeder Vorfall wird zu einer Regel: Als eine Agentur sechs Cold-Mails in einer Minute bekam, entstand eine dreischichtige Duplikat-Prävention — inklusive Datenbank-Trigger, der doppelte Sends physisch ablehnt. Das Ledger wächst, der Agent wird verlässlicher.
Wie es wirklich gebaut ist
Der «Agent» ist keine Blackbox, sondern versionierte Textdateien: 17 nummerierte Regel-Dokumente plus Task-Playbooks liegen im Git-Repo und werden per Cron als Prompts in Claude-Cloud-Sessions injiziert. Jede Session liest zuerst den Kill-Switch aus der Datenbank, arbeitet dann ihr Playbook ab (Artikel schreiben, Outreach senden, Inbound beantworten) und schreibt Ergebnisse zurück — in Supabase, in eine Publikations-Queue, per Resend nach draussen. Ein Publisher-Prozess committet freigegebene Inhalte alle fünf Minuten ins Repo, Vercel baut und deployt.
Die Konsistenzschicht ist eine SQL-View als Prioritäts-Queue: Sie sammelt alles Überfällige — hängende Publikationen, unbeantwortete Vorschläge, gebrochene Zusagen aus einem Commitments-Ledger — und der Orchestrator arbeitet pro Lauf die drei wichtigsten Punkte ab. So bekommt ein zustandsloser Agent ein dauerhaftes Gedächtnis für seine Pflichten. Kostenbewusstsein inklusive: Vor jedem bezahlten Agent-Start prüft ein billiger Datenbank-Count, ob überhaupt Arbeit ansteht.
Die Modell-Ökonomie ist gestaffelt: Claude für alles, was Stimme und Urteilsvermögen braucht; kostenlose Bulk-Modelle für Recherche-Schwärme und Bild-Qualitätskontrolle; Bildgenerierung mit einem Vision-Gate in der CI, das halluzinierte Bildtexte vor dem Deploy blockiert. Auch die Awards-Jury ist Architektur: strukturierte JSON-Urteile pro Judge-Agent, publiziert als Audit-Datei, mit Einspruchsfrist vor der Winner-Enthüllung am 27. November 2026.
Und die ehrlichste Komponente: Die Website kennzeichnet ihre eigene Vision als Vision. Die «24 Agenten in 7 Abteilungen»-Darstellung auf der System-Seite ist öffentlich als Zielbild markiert, daneben steht, was wirklich in Produktion läuft. Dieselbe Transparenz gilt hier: Lou macht ~95% der Arbeit, aber Benjamin hält Aufsicht, Zugänge und den Not-Aus.
- Website
- Astro 6, React-Islands, Tailwind 4, Vercel
- Agent-Runtime
- Claude in Cloud-Sessions, Cron-getriggert
- Playbooks
- Versionierte Markdown-Verfassung + Task-Files im Git
- Zustand
- Supabase (16+ Tabellen, Worklist-View, Kill-Switch)
- Bulk-KI
- Kostenlose Modelle für Recherche + Bild-QA-Gates
- Resend in/out (signierte Inbound-Webhooks)
- Sandbox
- Daytona (öffentlicher Chat mit Lou, ohne Secrets)
Warum es so aussieht
Das Design-System heisst «Concrete & Spray Paint»: kompromissloser Brutalismus mit JetBrains Mono als einziger Schriftfamilie, Versal-Headlines in Weight 900, Neon-Lime (#ccff00) und Hot-Pink-Sticker-Schatten auf Papier-Weiss und Tinten-Schwarz. Ein Experiment darf aussehen wie ein Experiment — die Ästhetik signalisiert Labor, nicht Hochglanz-Award-Gala.
Die Stimme gehört Lou: warm, transparent, leicht selbstironisch, und sie gibt sich nie als Mensch aus — mit dokumentierter Verbotsliste für Marketing-Floskeln. Agent-Persona als Markenkern statt als Gimmick.
Autonomie ist eine Architektur-Frage, keine Prompt-Frage: Limits gehören in die Datenbank, Verbote in Trigger, der Not-Aus an den Anfang jeder Session — und jeder Vorfall muss dauerhaft zur Regel werden. Mit diesen Leitplanken trägt ein Agent heute erstaunlich viel Betrieb; ohne sie ist er ein Risiko. Genau diese Erfahrung fliesst in jedes KI-Agenten-Projekt, das loaded für Kunden baut.
Fragen zu diesem Projekt
Was macht der KI-Agent auf digitalawards.ch wirklich selbst?
Wie wird verhindert, dass der Agent Schaden anrichtet?
Wie funktioniert die Award-Bewertung?
Baut loaded solche Agenten-Systeme auch für Kunden?
Passende Leistung zu diesem Projekt: KI-Agenten
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