Zum Inhalt
Ich will ehrlich sein: Als ich mit den Recherchen für diesen Artikel begann, dachte ich, es gäbe vielleicht fünf oder sechs KI-Agenten-Generatoren, die es wert wären, erwähnt zu werden. Es gibt Dutzende. Möglicherweise sogar Hunderte. Jedes Automatisierungstool, jede Cloud-Plattform und jeder App-Generator hat in den letzten achtzehn Monaten das Wort „Agent“ irgendwo angehängt, und alle behaupten, Ihr nächster digitaler Mitarbeiter zu sein.
Anstatt also die Produktseiten zu durchforsten (die alle auf wunderschöne Weise dasselbe versprechen), habe ich mich dort umgesehen, wo sich die Entwickler tatsächlich beschweren: in Reddit-Threads, Community-Foren und Bewertungen von Agenturen, die diese Tools bereits im Echtbetrieb einsetzen. Ich habe die führenden Anbieter hinsichtlich Preisgestaltung, Benutzerfreundlichkeit, Integrationsmöglichkeiten und dem tatsächlichen Programmieraufwand verglichen. Spoiler: Manchmal bedeutet „No-Code“ in Wirklichkeit „No-Code, bis es nicht mehr funktioniert“.
Hier ist die Kurzfassung. Ausführliche Analysen, ehrliche Eindrücke und was echte Nutzer dazu sagen, finden Sie weiter unten.
Kurz gesagt: Die 10 besten Tools zur Erstellung von KI-Agenten im Jahr 2026
- n8n – am besten geeignet für technische Teams, die volle Kontrolle (und Eigenhosting) wünschen
- Zapier AI Builder – ideal, um Ihre Agenten mit allen Tools zu verbinden, die Sie bereits nutzen
- Ideal – ideal für komplexe visuelle Arbeitsabläufe
- Microsoft Copilot Studio – ideal für Unternehmen, die im Microsoft-Ökosystem tätig sind
- Relay.app – ideal für kleine Teams, die auf Sicherheit durch menschliche Einbindung setzen
- Relevance AI – ideal für den Aufbau einer kompletten KI-Belegschaft
- OutSystems Agent Workbench – ideal für den kontrollierten Einsatz in Unternehmen
- Google AI Studio – der beste kostenlose Einstieg für Anfänger
- Gemini Agent Platform – ideal für Entwickler, die auf Google Cloud arbeiten
- Bubble AI – ideal für die Entwicklung von Agenten innerhalb Ihrer eigenen App
Möchten Sie wissen, was ein KI-Agent eigentlich ist oder ob Sie No-Code, Low-Code oder Full-Code benötigen? Darauf gehe ich weiter unten ein. Wenn Sie einfach nur die Tools suchen, lesen Sie einfach weiter.
Was ist ein AI Agent Builder?
Ein KI-Agenten-Builder ist eine Plattform, mit der Sie KI-Agenten erstellen, anpassen und bereitstellen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur selbst aufbauen zu müssen. Anstatt LLM-APIs, Speicher, Integrationen und Fehlerbehandlung von Grund auf neu zu verknüpfen (ein Wochenende, das ich niemandem wünschen würde), erhalten Sie eine visuelle Arbeitsfläche oder ein Eingabefeld, in dem Sie festlegen, was Ihr Agent tun soll, welche Tools er nutzen kann und wann ein Mensch eingreifen muss.
Die guten Lösungen kümmern sich um die weniger glamourösen Aspekte: die Anbindung an Ihre Apps, die sichere Speicherung Ihrer Daten dort, wo sie hingehören, und die Protokollierung der Aktionen des Agenten sowie der Gründe dafür. Die Unterschiede zwischen den Plattformen lassen sich im Wesentlichen auf eine Frage zurückführen: Wie viel Kontrolle möchten Sie haben, und wie viel Komplexität sind Sie bereit in Kauf zu nehmen, um diese zu erhalten?
Auf diese Frage gibt es drei Antworten, und die falsche zu wählen, kommt teuer zu stehen.
No-Code vs. Low-Code vs. Full-Code AI Agent Builders
Mit No-Code-Baukästen können Sie Agents über visuelle Oberflächen und Anweisungen in einfacher Sprache erstellen. Am schnellsten einsatzbereit, erreichen aber auch am schnellsten ihre Grenzen. Am besten geeignet für nicht-technische Teams, die klar definierte Aufgaben automatisieren möchten. Auf dieser Liste: Relay.app, Google AI Studio, Bubble.
Low-Code-Plattformen bieten Ihnen einen visuellen Builder und gleichzeitig die Möglichkeit, bei Bedarf auf echten Code zurückzugreifen, wenn Sie benutzerdefinierte Logik benötigen. Dies ist die ideale Lösung für die meisten Teams, in denen mindestens ein technischer Mitarbeiter beschäftigt ist. Auf dieser Liste stehen: n8n, Make, Copilot Studio, OutSystems.
Full-Code-Frameworks wie LangChain und CrewAI bieten Entwicklern vollständige Kontrolle und keinerlei Stützräder. Maximale Anpassbarkeit, maximaler Aufwand. Die einzige praktikable Option für wirklich einzigartige Anforderungen – und für alles andere völlig überdimensioniert.
Die 10 besten Entwickler von KI-Agenten im Jahr 2026
1. n8n
n8n ist das Tool, auf das die Tech-Community schwört, und man versteht schnell, warum. Es handelt sich um eine Plattform zur Workflow-Automatisierung mit offenem Quellcode, auf der man Agenten auf einer visuellen Arbeitsfläche erstellt und dann auf JavaScript oder Python zurückgreift, sobald die Drag-and-Drop-Funktionen an ihre Grenzen stoßen. Das 2019 in Berlin gegründete Unternehmen hat mittlerweile über 230.000 aktive Nutzer und mehr als 3.000 Unternehmenskunden, darunter Vodafone und SoftBank. Das ist kein Nebenprojekt von irgendjemandem.
Zwei Dinge heben es von allem anderen hier ab. Erstens: Selbsthosting – Sie betreiben die kostenlose Community Edition auf Ihren eigenen Servern, und jedes Byte an Daten bleibt bei Ihnen. Eine Agentur, auf die ich gestoßen bin, betreibt ein vollständiges E-Mail-Triage-System für ein 22-köpfiges Beratungsunternehmen auf einem Server für 12 Euro pro Monat, erreicht dabei eine Klassifizierungsgenauigkeit von 94 % und spart dem Team 11 Stunden pro Woche ein. Elf Stunden. Für den Preis von drei Tassen Kaffee. Zweitens die leistungsabhängige Preisgestaltung: Ein Workflow mit 30 Schritten kostet pro Durchlauf genauso viel wie einer mit 3 Schritten. Dadurch bleiben die Kosten auch bei immer anspruchsvolleren Workflows vorhersehbar – und das ist ein wichtiger Grund, warum Teams mit hohem Arbeitsaufkommen sich für diese Lösung entscheiden.
Auch der KI-Bereich wurde nicht vernachlässigt: native Knoten für OpenAI, Anthropic und andere Anbieter, RAG- Pipelines, Vektordatenbanken sowie eine Evaluierungsfunktion, mit der Sie KI-Workflows anhand realer Daten testen können, bevor Sie sie in Betrieb nehmen.
Eine Portion Realismus, bevor Sie loslegen: Das Modell, das in der Produktion tatsächlich funktioniert, ist ein LLM, das zwischen einem deterministischen Auslöser und einem Schritt der menschlichen Überprüfung eingebettet ist. Rein autonome Agenten-Schleifen sind nach wie vor zu unvorhersehbar für Betriebsabläufe, bei denen eine Fehlerquote von 5 % echtes Geld kostet. n8n ist zufällig genau bei dieser „Sandwich“-Konstellation brillant.
Am besten geeignet für: Technische Teams, die komplexe, hochvolumige oder datenschutzrelevante Agenten entwickeln.
Das Positive:
- Die auf der Ausführung basierende Preisgestaltung wird mit zunehmender Komplexität der Arbeitsabläufe deutlich günstiger als die auf einzelnen Aufgaben basierenden Alternativen.
- Kostenloses Selbsthosting mit unbegrenzter Anzahl an Ausführungen und vollständiger Kontrolle über die Daten
- Beim visuellen Debugging werden die Ein- und Ausgänge jedes Knotens angezeigt, sodass Sie genau erkennen können, wo der Fehler aufgetreten ist.
- Über 9.000 Community-Vorlagen, und die Workflow-Beschränkungen wurden 2026 für alle Tarife aufgehoben
Der Haken: Die Lernkurve ist das Thema Nummer eins. Das meistgesehene n8n-Video auf YouTube trägt buchstäblich den Titel „Im Ernst, bitte schaut euch das an, bevor ihr anfangt, n8n zu lernen.“ Eine Viertelmillion Menschen haben es sich angesehen. Das ist kein Zufall. Rechnet mit 4 bis 10 Stunden, bis ihr euren ersten echten Workflow erstellt habt – im Vergleich zu weniger als einer Stunde bei Zapier. Die Ausführung von Workflows kann zudem Sekunden bis Minuten dauern, was Echtzeitanwendungen wie Live-Chats ausschließt. Und achte auf die Cloud-Tarife: Ein Polling-Trigger, der alle fünf Minuten abfragt, verbraucht allein schon etwa 8.640 Ausführungen pro Monat, und es gibt einen erheblichen Preissprung vom Pro-Tarif (60 $/Monat) zum Business-Tarif (800 $/Monat). Plane also deinen Wachstumspfad, bevor du dich festlegst.
Preise: Kostenlose, selbst gehostete Community Edition. Cloud ab 24 $/Monat; Pro 60 $/Monat; Business 800 $/Monat.
2. Zapier AI Builder
Zapier ist der Pionier der Automatisierung, und sein Versprechen für das Zeitalter der Agenten ist bestechend einfach: Ihre Agenten können bereits mit über 9.000 Apps kommunizieren, denn Zapier hat fünfzehn Jahre lang daran gearbeitet, diese Verbindungen aufzubauen, noch bevor KI-Agenten überhaupt ein Thema waren. Sie beschreiben den gewünschten Agenten, Zapiers Copilot beginnt mit dessen Zusammenstellung, und integrierte Sicherheitsvorkehrungen prüfen auf sensible Daten und fordern zur Eingabe auf, bevor irgendetwas eine nachgelagerte App erreicht.
Die Stärken von Zapier liegen klar auf der Hand. Es ist unschlagbar, wenn es um schnelle Einrichtung und gängige Integrationen geht, es spricht nicht-technische Nutzer auf eine Weise an, wie es andere nicht tun, und sobald ein Zap richtig eingerichtet ist, läuft er einfach still im Hintergrund, ohne Ihre Aufmerksamkeit zu erfordern. Fragt man, warum man Zapier einem günstigeren Konkurrenten vorziehen sollte, lautet die Antwort meist: Integrationen. Der Nachteil: Bei höheren Nutzungsvolumina summieren sich die Kosten schnell, und wenn Sie komplexe benutzerdefinierte Logik benötigen, sollten Sie sich für eine der weiter unten aufgeführten Low-Code-Lösungen entscheiden.
Die treffendste Beschreibung, die ich gefunden habe: Zapier ist die „Verrohrung“ zwischen Apps – und zwar die beste, die es gibt. Als „Agentenhirn“ stößt es jedoch an seine Grenzen. Lang andauernde Kontexte, dauerhafte Zustände und komplexe Verzweigungen sind nicht sein natürliches Element, und die Abrechnung pro Aufgabe bestraft genau jene Autonomie bei hohem Durchsatz, die Agenten eigentlich bieten sollen. In einem Thread wurde das einmal durchgerechnet: 100 Leads pro Tag können 24.000 Aufgaben pro Monat bedeuten, bevor man überhaupt etwas Sinnvolles damit anfangen kann.
Am besten geeignet für: Teams, die Agenten benötigen, die mit allem verbunden sind – einschließlich jenem uralten Tool, das sonst niemand mehr unterstützt.
Das Positive:
- Über 9.000 Integrationen, die aktiv gepflegt werden, anstatt sie verfallen zu lassen
- Wirklich der einfachste Einstieg für Teams ohne technischen Hintergrund
- KI-Sicherheitsvorkehrungen, Schritte zur Freigabe durch Menschen und SOC-2-Typ-II-Konformität
- Mit Zapier MCP können Tools wie Claude und ChatGPT direkt auf diese Integrationen zugreifen
Der Haken: Die aufgabenbasierte Preisgestaltung steigt mit Ihrem Erfolg – allerdings in die falsche Richtung. Die Funktionen des Agenten sind neuer als das Kernprodukt und befinden sich noch in der Entwicklungsphase. Hervorragend geeignet für vorhersehbare, regelbasierte Arbeitsabläufe mit klaren Eingaben; bei komplexeren Abläufen sollten Sie etwas Geduld einplanen.
Preise: Kostenloser Tarif verfügbar. Kostenpflichtige Tarife ab 19,99 $/Monat bei jährlicher Abrechnung; die Nutzung des KI-Agenten wird separat abgerechnet.
3. Erstellen
Make (ehemals Integromat) ist das visuelle Kraftpaket dieser Liste. Man erstellt auf einer Arbeitsfläche durch das Verknüpfen von Modulen und kann genau sehen, wie die Daten durch jeden Zweig, jeden Filter, jeden Router und jeden Iterator fließen. Die KI-Agenten sind direkt in den Szenario-Generator integriert und verfügen über ein Erklärungsfenster, das Schritt für Schritt aufzeigt, warum der Agent eine bestimmte Aktion ausgeführt hat. Diese Transparenz würde ich mir ehrlich gesagt von jedem KI-Tool wünschen. Und auch von einigen Kollegen.
Und die Bedienung ist wirklich angenehm. Die Lego-Block-Oberfläche wird unterschätzt, sie lässt sich problemlos in die alltägliche Anwendungsumgebung integrieren, und für MVPs oder eine Handvoll Automatisierungen pro Jahr ist sie mehr als ausreichend – und das zu einem Preis, der bei fast schon Kleingeld beginnt.
Die Tücken zeigen sich erst im großen Maßstab. In einem Tutorial sieht jedes Szenario einfach aus – bis reale Daten und die Fehlerbehandlung ins Spiel kommen. Kosten, die bei geringem Datenvolumen noch trivial erschienen, steigen mit Ihren Ambitionen. Und hier ist die Kernaussage in einem Satz: Make richtig zu lernen ist wie das Erlernen einer Programmiersprache. Die Blasen sind freundlich. Die Arrays dahinter sind es nicht.
Am besten geeignet für: visuelle Denker, die komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe erstellen und sich die Logik dahinter wie auf einem U-Bahn-Plan dargestellt wünschen.
Das Positive:
- Über 3.000 App-Integrationen sowie über 400 KI-App-Anbindungen
- Erweiterte Verzweigungsmöglichkeiten, Fehlerbehandlung und Array-Verarbeitung, an die einfachere Tools nicht heranreichen
- Bei großem Auftragsvolumen mehr Vorgänge pro Dollar als bei Zapier, und nicht genutzte Guthaben werden übertragen
- Das „Agent Reasoning“-Panel macht KI-Entscheidungen nachvollziehbar statt undurchsichtig
Der Haken: Es ist trügerisch komplex. Rechnen Sie mit 10 bis 20 Stunden, bis Router und Iteratoren für Sie kein Fremdwort mehr sind, und trauen Sie keinem Tutorial, das die Fehlerbehandlung auslässt. Es ist ausschließlich cloudbasiert, es gibt keine Selbsthosting-Möglichkeit, und die auf Credits basierende Preisgestaltung lässt sich nur mit einer Tabellenkalkulation prognostizieren. Außerdem handelt es sich um ein Integrationswerkzeug und nicht um einen App-Builder; wenn Sie ein Frontend benötigen, müssen Sie es mit einer anderen Lösung kombinieren.
Preise: Kostenloser Tarif mit 1.000 Vorgängen pro Monat. Der „Core“-Tarif kostet bei jährlicher Abrechnung etwa 9–12 US-Dollar pro Monat.
4. Microsoft Copilot Studio
Wenn Ihr Unternehmen mit Teams, SharePoint und Dynamics arbeitet, ist Copilot Studio der Weg des geringsten Widerstands. Es handelt sich um den Low-Code-Agent-Builder von Microsoft, dessen größte Stärke der native Zugriff auf Ihre Microsoft-Graph-Daten ist: E-Mails, Dateien, Chats, Kalender – einfach alles. Wenn Sie intensiv im M365-Ökosystem arbeiten, ist die Integration deutlich einfacher, und die Agenten übernehmen Ihre bestehenden Berechtigungen, sodass Sie die Sicherheitsmaßnahmen nicht von Grund auf neu aufbauen müssen.
Diese Verankerung ist das eigentliche Verkaufsargument für Unternehmen: Das LLM wertet Daten aus, die bereits in Ihrer Umgebung vorhanden sind, wodurch Fehlinterpretationen reduziert werden und gleichzeitig die Zugriffsrechte berücksichtigt werden. Die versierteren Implementierungen nutzen Copilot Studio als Orchestrierungsschicht, die Power-Automate-Abläufe und andere Tools auslöst, anstatt als eigenständigen Chatbot. Es war zudem ein wirklich gutes Jahr: Dank der Funktionen für tiefgreifende Schlussfolgerungen, die im März 2026 aus der Vorschau-Phase entlassen wurden, können Mitarbeiter nun mehrstufige Probleme lösen, anstatt bereits beim zweiten Schritt ins Straucheln zu geraten.
Ein paar Dinge, die Sie vorab wissen sollten: Um ein konsistentes Verhalten der Agenten zu erreichen, sind eine sorgfältige Anpassung der Prompts und Themen erforderlich – mehr, als der Begriff „Low-Code“ vermuten lässt. Eingesetzte Agenten können bei ähnlichen Aufgaben zudem langsamer wirken als M365 Copilot. Angesichts der sich weiterentwickelnden Benutzeroberfläche, der Sicherheitsoptionen und der Lizenzstruktur von Microsoft sollten Sie ausreichend Zeit für die Einarbeitungsphase einplanen. Dies ist ein Werkzeug für Entwickler, kein Spielzeug.
Am besten geeignet für: Unternehmen, die bereits auf Microsoft standardisiert sind und über die nötigen IT-Ressourcen verfügen, um das System im Auge zu behalten.
Das Positive:
- Möglichst umfassende Integration mit Teams, SharePoint, Dynamics 365 und Power Platform
- Governance und Datenverankerung auf Unternehmensniveau – sofort einsatzbereit
- Multi-Agenten-Koordination sowie wesentliche Verbesserungen im Bereich des logischen Schlussfolgerns im Jahr 2026
Der Haken: Eine steilere Lernkurve, als der Begriff „Low-Code“ vermuten lässt, ein Verhalten der Agenten, das eine sorgfältige Feinabstimmung erfordert, und weniger Glanz außerhalb des Microsoft-Ökosystems. Die nach Nachrichten basierende Abrechnung zusätzlich zur Lizenzierung pro Arbeitsplatz macht zudem die Kostenprognose zu einem eigenen kleinen Projekt.
Preise: Im Lieferumfang der Microsoft 365 Copilot-Tarife enthalten (~21 $ pro Benutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung für die Business-Stufe); separate, nach Nachrichtenzahl gestaffelte Preise für bereitgestellte Agenten. Bitte überprüfen Sie die aktuellen Stufen. Microsoft aktualisiert diese regelmäßig.
5. Relay.app
Relay.app entstand, als ein ehemaliger Produktleiter bei Gmail und Google Kalender zu dem Schluss kam, dass Automatisierungstools zu kompliziert zu bedienen sind. Es handelt sich um einen KI-Agenten-Generator, der nur ein Ziel verfolgt: die einfachste Möglichkeit zu bieten, einen Agenten zu erstellen, dem Sie vertrauen können. Sie beschreiben in einfachem Englisch, was Sie möchten, Relay erstellt den visuellen Workflow, und schon sind Sie in wenigen Minuten startklar – statt erst nach einem ganzen Wochenende.
Das wirklich einzigartige Merkmal ist die „Human-in-the-Loop“-Steuerung. Jeder Schritt kann eine menschliche Genehmigung, Überprüfung oder Dateneingabe erfordern, bevor der Agent fortfährt – wodurch aus „Ich hoffe, die KI schickt keine E-Mail an den falschen Kunden“ ein „Die KI entwirft die E-Mail, ich klicke auf ‚Genehmigen‘“ wird. Eine Wettbewerbsanalyse fasste die gesamte Strategie von Relay treffend zusammen: Das Unternehmen konkurriert nicht über die Anzahl der Integrationen, sondern darüber, dass sich KI-Agenten so sicher anfühlen, dass sie auch von einem nicht-technischen Betriebsteam tatsächlich eingesetzt werden können. Eine Bewertung von 4,9 bei über 85 G2-Bewertungen deutet darauf hin, dass diese Strategie aufgeht.
Am besten geeignet für: kleine Teams und nicht-technisch versierte Anwender, die noch heute Nachmittag einen funktionierenden Agenten benötigen – mit einer menschlichen Hand an der Bremse.
Das Positive:
- Das reibungsloseste Onboarding in dieser Kategorie: Geben Sie den Namen des Mitarbeiters an, beschreiben Sie die Stelle – fertig!
- Erstklassige Schritte zur manuellen Freigabe für alles, was Sie der KI noch nicht vollständig anvertrauen möchten
- Universelle KI-Credits für Modelle von OpenAI, Anthropic und Google – keine API-Schlüssel erforderlich
- Ein kostenloser Tarif, der alle Funktionen umfasst, damit Sie das Angebot vor dem Kauf gründlich testen können
Der Haken: Rund 200 native Integrationen gegenüber über 9.000 bei Zapier – bei Nischen-Tools muss man also die Ärmel hochkrempeln und eigene API-Aufrufe programmieren. Außerdem fehlen leistungsstarke Funktionen wie Filter auf Schritt-Ebene und eine erweiterte Fehlerbehandlung, und die Governance für Unternehmen ist eher dürftig. Behalten Sie auch die Schritt- und Guthabenanzeigen im Auge; man übersieht sie leicht, bis man an ihre Grenzen stößt. Ein großartiger Einstieg, aus dem wachsende Teams jedoch irgendwann herauswachsen könnten.
Preise: Kostenloser Tarif (200 Schritte/Monat). „Professional“ ab 19 $/Monat bei jährlicher Abrechnung; „Team“ ab 59 $/Monat.
6. Relevanz-KI
Relevance AI möchte, dass Sie nicht mehr einzelne Agenten entwickeln, sondern eine KI-Belegschaft aufbauen: Teams aus spezialisierten Agenten, in denen einer recherchiert, ein anderer überprüft und ein dritter die Ergebnisse verfasst. Die Lösung richtet sich gezielt an Vertriebs- und GTM-Teams und bietet vorgefertigte Vorlagen für die BDR-Akquise, die Lead-Qualifizierung und die Bearbeitung von Inbound-Anfragen. Mit dem „Invent“-Builder können Sie einen Agenten in einfachem Englisch beschreiben und zusehen, wie er Gestalt annimmt – was genauso befriedigend ist, wie es klingt.
Und dafür verdient es hier echte Anerkennung: Relevance ist eine der wenigen Plattformen, die tatsächlich Multi-Agent-Übergaben mit gemeinsamem Kontext ermöglicht – etwas, das die meisten Tools zwar versprechen, dann aber stillschweigend nicht umsetzen. Es eignet sich auch hervorragend für praktische Einmal-Agenten, wie zum Beispiel das Scraping und die Aggregation von Bewertungen der Konkurrenz, wenn man einfach nur möchte, dass bis zur Mittagspause etwas läuft. Derselbe Ansatz kann genutzt werden, um die Sichtbarkeit einer Marke in KI-generierten Antworten zu überwachen und zu überprüfen, wie oft und wie genau eine Marke darin erscheint.
Ein paar Vorbehalte: Sobald Sie sich von den Vorlagen lösen, sollten Sie damit rechnen, dass Sie etwas mehr technisches Know-how benötigen, als die Marketingbotschaft vermuten lässt, und dass Integrationsprobleme, wenn sie auftreten, etwas Debugging erfordern können. Auch die Preisgestaltung ist zweigeteilt: Seit Ende 2025 berechnet Relevance „Actions“ (die Aktionen der Agenten) und „Vendor Credits“ (Kosten für KI-Modelle) separat. Das ist zwar fair, stellt aber eine Herausforderung bei der Kostenplanung dar, insbesondere wenn Sie mehrere Kundenumgebungen betreiben.
Am besten geeignet für: Vertriebs- und Markteinführungsteams, die ganze Funktionsbereiche statt einzelner Aufgaben automatisieren.
Das Positive:
- Teams aus mehreren Akteuren, die Aufgaben unter Berücksichtigung des gemeinsamen Kontexts weitergeben – und es auch wirklich so meinen
- Über 1.000 native Integrationen, darunter HubSpot, Salesforce, Slack und Gmail
- Modell-Routing über Anthropic, OpenAI und andere Anbieter hinweg, mit Genehmigungsstufen für Situationen mit geringer Zuverlässigkeit
- Unternehmens-Governance: rollenbasierter Zugriff, SSO, Prüfprotokolle, automatische Maskierung personenbezogener Daten
Der Haken: „No-Code“ ist mit Einschränkungen verbunden, sobald die Dinge komplexer werden, der Kreditverbrauch bei größerer Skalierung steigt und die wichtigsten Funktionen nur im Rahmen von Unternehmenspreismodellen verfügbar sind.
Preise: Kostenlose Basisversion (200 Aktionen/Monat). Pro ab 19 $/Monat bei jährlicher Abrechnung; Team ca. 234 $/Monat; Enterprise-Tarif nach Maß.
7. OutSystems Agent Workbench
OutSystems ist bereits seit 2018 im KI-Bereich aktiv – damals, als der Begriff „Agent“ noch hauptsächlich jemanden bezeichnete, der Schauspieler vermittelt. Agent Workbench ist die spezielle Umgebung des Unternehmens für die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von KI-Agenten im Unternehmensumfeld. Im G2-Ranking „AI Agent Builders“ vom Frühjahr 2026 wurde OutSystems als „Leader“ eingestuft und erzielte eine Kundenzufriedenheit von 95 % im Bereich Kontextbewusstsein sowie 91 % im Bereich Datenschutz. Die Unternehmenswelt ist offensichtlich von dem Angebot überzeugt.
Das Besondere daran ist die Verankerung in der Realität: Mit „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) entwickelte Agenten antworten auf der Grundlage der firmeneigenen Daten, anstatt selbstbewusst Dinge zu erfinden – mit integrierten Sicherheitsvorkehrungen, Unterstützung für gängige KI-Modelle und MCP-Unterstützung für die Anbindung der Agenten an externe Tools. Echte Kunden nutzen das System für unspektakuläre, aber wertschöpfende Aufgaben wie die Analyse von Fehlerprotokollen und die Automatisierung der Dateneingabe aus Dokumenten. Das wird zwar in keiner Keynote erwähnt, aber genau hier liegt das Geld.
Bevor Sie sich zum Kauf entschließen, sollten Sie sich mit der Philosophie des Unternehmens vertraut machen: Agente-basierte Programmierwerkzeuge helfen Ihnen dabei, Code schnell zu schreiben, während OutSystems Ihnen dabei hilft, Unternehmensanwendungen schnell in die Produktion zu bringen. Governance, Sicherheit und Bereitstellung sind das eigentliche Produkt. Gut zu wissen: Die Plattform ist eher auf diesen geregelten Weg als auf reine Geschwindigkeit optimiert. Entwickler, die an frei handhabbare KI-Programmierwerkzeuge gewöhnt sind, sollten sich daher auf ein gemächlicheres Tempo einstellen, und die Mentor-KI-Funktionen entfalten ihre volle Leistungsfähigkeit am besten bei klar definierten Aufgaben.
Am besten geeignet für: Unternehmen, die kontrollierte, sichere Agenten in der Produktion einsetzen möchten und dafür gerne Abstriche bei der reinen Geschwindigkeit in Kauf nehmen.
Das Positive:
- Multi-Agenten-Koordination mit der Governance-Ebene, die große Unternehmen tatsächlich benötigen
- RAG-basierte Agenten sowie eine Bibliothek mit generativen KI-Apps für den schnellen Einstieg
- Lässt sich nahtlos in die bestehende Unternehmensinfrastruktur und in Systeme von Drittanbietern integrieren
Der Haken: Unternehmenssoftware zu Unternehmenspreisen, verkauft auf die Art und Weise, wie es in Unternehmen üblich ist (Gespräch mit dem Vertrieb, einen Kollegen mitbringen, einen Nachmittag einplanen). Dabei wird Wert auf eine kontrollierte Bereitstellung gelegt, statt auf reine Entwicklungsgeschwindigkeit – genau der richtige Kompromiss für die Zielgruppe, für alle anderen jedoch völlig ungeeignet. Wenn Sie ein Zwei-Personen-Start-up sind, ist das so, als würde man eine Reißzwecke mit einem Vorschlaghammer einschlagen.
Preise: individuelle Angebote. Planen Sie Ausgaben auf Enterprise-Niveau ein.
8. Google AI Studio
Google AI Studio ist der benutzerfreundlichste und kostengünstigste Einstieg auf dieser Liste: eine kostenlose Webplattform für die Entwicklung mit Googles Gemini , für die keine Kreditkarte erforderlich ist. Und in diesem Jahr hat sie richtig an Leistung zugelegt. Der im Mai 2026 auf der Google I/O vorgestellte „Build Mode“ generiert funktionierende Apps aus Beschreibungen in einfachem Englisch, und mit der „Agents“-Funktion lassen sich einfache agentenbasierte Workflows ohne Programmiercode zusammenstellen.
Die Erfolgsgeschichten sind wirklich bezaubernd: Menschen ohne Programmiererfahrung entwickeln an einem Nachmittag funktionsfähige MVPs oder bringen vollwertige Apps zur Buchverfolgung auf den Markt, die man auf dem Handy installieren kann. Für Anfänger ist das einfach ein großartiger Einstieg. Als jemand, dessen größte technische Errungenschaft nach wie vor eine individuell gestaltete Myspace-Seite ist, habe ich dafür großen Respekt.
Man sollte sich jedoch über die Grenzen im Klaren sein. AI Studio ist eher für die Prototypenentwicklung als für den täglichen Produktionseinsatz gedacht, und Apps sollten mit zunehmendem Wachstum aus der Plattform herausgewachsen werden. Agent-Workflows sind auf 10 Schritte begrenzt, der Webzugriff erfolgt über Suchausschnitte statt über vollständiges Browsen, und Kontingentgrenzen können ressourcenintensive Sitzungen unterbrechen. Die Bedingungen der kostenlosen Stufe haben sich zudem bereits einige Male geändert, daher sollten die aktuellen Grenzen nur als Momentaufnahme betrachtet werden.
Am besten geeignet für: Anfänger, Prototypenentwickler und alle, die eine Idee testen möchten, bevor sie echtes Geld investieren.
Das Positive:
- Kostenloser Einstieg mit der niedrigsten Einstiegshürde in dieser Kategorie: Beschreiben Sie es, und schon funktioniert es
- Im „Build“-Modus lassen sich Eingabeaufforderungen an einem Nachmittag in funktionierende Apps verwandeln
- Dank des riesigen Kontextfensters ideal für Brainstorming, Dokumente und schnelle Experimente
Der Haken: Es handelt sich um eine bewusst als Sandbox konzipierte Umgebung. Die Begrenzung auf 10 Agenten sowie die Regel, dass der Webzugriff nur auf Snippets beschränkt ist, schließen Produktionsagenten aus, und man ist an Gemini gebunden. Hier prototypisieren, anderswo weiterentwickeln.
Preise: Kostenlos mit Nutzungsbeschränkungen. Bei steigendem Bedarf fallen die üblichen Gemini Gebühren an.
9. Gemini Agent Platform (ehemals Vertex AI Agent Builder)
Hier kommt die größte Umwälzung auf dieser Liste: Auf der Google Cloud Next 2026 hat Google die Marke „Vertex AI“ eingestellt und sie als Gemini Agent Platform“ neu auf den Markt gebracht, wobei „Agentspace“ integriert und alles rund um die Bereiche „Build“, „Scale“, „Govern“ und „Optimize“ neu strukturiert wurde. Bestehende Vertex-Workloads werden übernommen, aber das Produkt, das Sie heute evaluieren, ist dieses hier. Falls Sie eine Zeit lang beide Bezeichnungen im Umlauf sehen, ist das der Grund dafür.
Abgesehen vom Namen handelt es sich hierbei um die ernstzunehmende, produktionsreife Agentenplattform von Google Cloud, die offener ist, als man vermuten würde: Sie bietet Zugriff auf über 200 Modelle, darunter Gemini, Gemma und Optionen von Drittanbietern wie „Claude“ Anthropic, sodass Sie jedes beliebige LLM einbinden können. Der neue „Agent Designer“ bietet Ihnen eine Low-Code-Arbeitsfläche zur Orchestrierung von Agenten und Unteragenten und exportiert die Logik anschließend direkt in das „Agent Development Kit“, um sie auf Code-Ebene weiter zu verfeinern. Fügen Sie ein voll funktionsfähiges RAG-System hinter einem einzigen API-Aufruf hinzu, und Sie werden verstehen, warum Unternehmen mit Teams von 150 Mitarbeitern sich dafür entscheiden, um ihre GCP-Sicherheitslage aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Funktionen von Spitzenmodellen zu nutzen.
Am besten geeignet für: Unternehmen und Entwicklerteams, die kontrollierte, leistungsstarke Agenten auf Google Cloud entwickeln.
Das Positive:
- Über 200 Modelle, darunter auch LLMs von Drittanbietern, sodass auf der Modellebene keine Bindung an einen einzigen Anbieter besteht
- Agent Designer-Arbeitsfläche für Low-Code-Orchestrierung mit einem übersichtlichen Exportpfad zum vollständigen Code
- Integriertes RAG, Unternehmens-Governance und die Compliance-Anforderungen regulierter Branchen
- Einsatz in der Praxis: E-Mail-Auswertung und -Erstellung, Recherche nach potenziellen Kunden, Berichterstattung über Agenten in großem Maßstab
Der Haken: Die Lizenzierung ist eine erhebliche Investition, die sich vor allem bei großem Umfang lohnt; die Implementierung erfordert echten Aufwand, insbesondere bei der Anbindung bestehender SaaS-Daten, und die Lernkurve für GCP ist nach wie vor steil. Und wie immer bei LLM-Agenten gilt: Überprüfen Sie die Ergebnisse. Immer. Nicht-Techniker sollten mit AI Studio beginnen und sich dann schrittweise hocharbeiten.
Preise: Zugriff auf die Plattform über Google Cloud; Sie zahlen für die Modellnutzung, den Speicherplatz und die Rechenleistung zu den GCP-Tarifen sowie für die Unternehmenslizenz. Holen Sie sich ein Angebot ein, bevor Sie Ihrem Finanzvorstand irgendwelche Zusagen machen.
10. Bubble AI
Bubble hat sich einen Namen damit gemacht, dass auch Nutzer ohne Programmierkenntnisse vollwertige Web-Apps erstellen können, und Ende 2025 hat das Unternehmen mit dem „Bubble AI Agent“ seine KI-Fähigkeiten auf ein neues Niveau gehoben: Man beschreibt einfach, was man möchte, und der Agent erstellt den Grundgerüst für die App, die Arbeitsabläufe und die Logik – und das innerhalb einer Plattform, die sich bereits um die Datenbank, das Design und das Hosting kümmert.
Um es ganz offen zu sagen: Bubble ist eher ein KI-gestützter App-Builder als ein reiner Agent-Builder. Sein Vorteil liegt im Kontext. Da Ihr Agent in einem von Ihnen entwickelten Produkt integriert ist, hat er nativen Zugriff auf die Daten und Arbeitsabläufe dieser App – etwas, das kein anderes Tool auf dieser Liste bieten kann. Wenn Ihr Traum „ein KI-Agent in meinem eigenen SaaS“ lautet, ist dies der kürzeste Weg, ohne dass Sie Entwickler einstellen oder selbst zum Entwickler werden müssen.
Am besten geeignet für: Gründer und Entwickler, die KI-gesteuerte Arbeitsabläufe in ihre eigene App integrieren möchten.
Das Positive:
- Echtes No-Code-Konzept – vom App-Gerüst bis zur Workflow-Logik, wobei der KI-Agent die Hauptarbeit übernimmt
- Eine einzige Plattform für die App und die Automatisierung, anstatt zwei Tools notdürftig miteinander zu verbinden
- Ein ausgereiftes Ökosystem: Vorlagen, Plugins, Agenturen und eine große Community, die dir hilft, wenn du nicht weiterkommst
Der Haken: Der KI-Agent funktioniert derzeit nur mit Apps, die ursprünglich mit Bubble AI erstellt wurden – Ihre App, die Sie 2023 liebevoll von Hand entwickelt haben, lässt sich also nicht nachrüsten. Er verarbeitet nur eine Änderung pro Befehl, es gibt keinen Export des Quellcodes, und die Preise pro Workload-Einheit skalieren mit der Nutzung, was automatisierungsintensive Apps bei zunehmendem Wachstum teuer zu stehen kommen kann. Wenn Sie keine App rund um Ihren Agenten benötigen, ist Bubble der Umweg.
Preise: Kostenloser Tarif zum Kennenlernen. Kostenpflichtige Tarife ab ca. 29–32 $/Monat bei jährlicher Abrechnung, zuzüglich Workload-Einheiten je nach Umfang.
Vergleichstabelle
| Tool | Code-Ebene | Am besten für | Freier Plan | Startpreis* |
|---|---|---|---|---|
|
n8n |
Low-Code |
Technische Teams, Eigenhosting |
Ja (selbst gehostet) |
24 $/Monat Cloud |
|
Zapier AI Builder |
No-Code/Low-Code |
Maximale Integrationen |
Ja |
19,99 $/Monat |
|
Erstellen |
Low-Code |
Komplexe visuelle Arbeitsabläufe |
Ja |
9 $/Monat |
|
Copilot Studio |
Low-Code |
Unternehmen, die Microsoft den Vorrang geben |
Prozess |
21 $ pro Benutzer und Monat |
|
Relay.app |
No-Code |
„Human-in-the-Loop“-Sicherheit |
Ja |
19 $/Monat |
|
Relevanz AI |
No-Code |
KI-Mitarbeiter für GTM-Teams |
Ja |
19 $/Monat |
|
OutSystems Agent Workbench |
Low-Code |
Verwaltete Unternehmensagenten |
Nein |
Benutzerdefiniert |
|
Google AI Studio |
No-Code |
Kostenlose Prototypenerstellung |
Ja |
Kostenlos (API-Tarife bei hohem Nutzeraufkommen) |
|
Gemini Agent Platform |
Von Low-Code bis Full-Code |
Google Cloud-Unternehmen |
Nein |
Nutzungsabhängig |
|
Blase AI |
No-Code |
Agenten innerhalb Ihrer eigenen App |
Ja |
29 $/Monat |
*Jährliche Abrechnung. Die Preise der Maklerplattform ändern sich ungefähr so oft wie das Wetter – erkundigen Sie sich daher, bevor Sie sich festlegen.
Sie möchten einen Agenten für Besprechungen erstellen? Vielleicht brauchen Sie gar keinen Builder. Wenn der Workflow, den Sie automatisieren möchten, mit einer Besprechung beginnt (Notizen, Nachfassaktionen, CRM-Aktualisierungen, Coaching), dann gibt es diesen Agenten bereits – und auch wenn ich vielleicht voreingenommen bin: Er ist ziemlich gut. tl;dv Ihre Zoom, Google Meet und Microsoft Teams tl;dv , entwirft die Nachfassaktionen, synchronisiert sie mit Ihrem CRM und bereitet Sie vor der nächsten Besprechung vor. Erstellen Sie Agenten für die Workflows, die für Ihr Unternehmen einzigartig sind; kaufen Sie den, der bereits gelöst ist. Mehr zu Besprechungsagenten weiter unten.
Weitere nennenswerte Entwickler von KI-Agenten
Obwohl bereits zehn aufgeführt sind, gibt es noch viele weitere. Einige sind Wrapper um die großen LLM-Anbieter; andere sind eigenständige, ernstzunehmende Plattformen:
- Microsoft Foundry. Die Agent-Plattform von Microsoft für Entwickler, die sich durch umfangreichen Arbeitsspeicher, sofort einsatzbereite Integrationen und eine flexible Modellauswahl auszeichnet, die über OpenAI hinausgeht.
- OpenAI Agents SDK. Das Toolkit von OpenAI zur Entwicklung benutzerdefinierter Agenten auf Basis der neuesten GPT-Modelle, mit integrierter Unterstützung für Tools, Übergaben und Sicherheitsvorkehrungen.
- IBM Watsonx Orchestrate. Der Nachfolger von Watson Assistant, entwickelt zur Automatisierung von Geschäftsabläufen mit vorgefertigten Skills und Governance auf Unternehmensniveau.
- LangChain und CrewAI. Die Open-Source-Frameworks, bei denen der Code im Vordergrund steht und auf die Entwickler zurückgreifen, wenn sie volle Kontrolle wünschen. Maximale Flexibilität, maximale Lernkurve.
Eine Realitätsprüfung, bevor Sie mit dem Bau beginnen
Ein Muster tauchte überall in meinen Recherchen immer wieder auf, und es ist wertvoller als jede einzelne Tool-Bewertung. Die KI-Agenten, die tatsächlich in kleinen und mittelständischen Unternehmen im Einsatz sind, sind keine autonomen Roboter, die eigenständige Entscheidungen treffen. Es handelt sich um Workflows, bei denen ein LLM als besonders intelligenter Knotenpunkt fungiert, eingebettet zwischen einem deterministischen Auslöser und einem Schritt zur Überprüfung durch einen Menschen. E-Mail-Triage mit einer Konfidenzschwelle. Rechnungsauszug mit einer menschlichen Überprüfung der unsicheren Felder. Entwürfe für Kaltakquise-E-Mails werden vor dem Versand für eine 25-sekündige Überprüfung durch einen Menschen angehalten.
Dieses „Sandwich“-Modell ist die Lösung, die funktioniert. Vollständig autonome Agenten-Schleifen sind nach wie vor zu unvorhersehbar für Anwendungen, bei denen eine Fehlerquote von 5 % echte finanzielle Verluste verursacht. Egal, für welchen Anbieter Sie sich entscheiden: Planen Sie daher zunächst mit menschlicher Einbindung und erst in zweiter Linie mit Autonomie. Ihre Fehlerquote wird es Ihnen danken. Und Ihre Kunden ebenfalls.
Was ist ein KI-Agent?
KI-Agenten sind intelligente Softwaresysteme, die Aufgaben autonom auf der Grundlage ihrer Ziele, ihrer Umgebung und von Benutzereingaben ausführen. Stellen Sie sich diese als eine hochspezialisierte Version von ChatGPT vor, die selbstständig auf längerfristige Ziele hin agieren kann: Ein Agent beantwortet nicht nur Ihre Frage, sondern bucht auch das Meeting, aktualisiert das CRM und verfasst den Folgebrief, während Sie sich einen Kaffee kochen. Wenn Sie sehen möchten, wie ein vollständig autonomer Allzweck-Agent in der Praxis aussieht – mit all seinen Schwächen –, habe ich hier Manus AI auf Herz und Nieren geprüft. Leistungsstark, chaotisch und ein nützlicher Vorgeschmack darauf, wohin die Reise geht.
Arten von AI-Agenten
Im Hintergrund reichen die Agenten von einfachen bis hin zu wirklich cleveren. Die klassische Taxonomie umfasst fünf Ebenen:
- Einfache Reflex-Agenten reagieren auf das, was vor ihnen liegt, nach dem Prinzip „Wenn-dann“. Im Grunde genommen also ein Spamfilter.
- Modellbasierte Reflexagenten verfügen über ein internes Weltbild, sodass sie auch mit Situationen umgehen können, die sie nicht vollständig überblicken können.
- Zielorientierte Agenten planen Handlungsabläufe, um ein definiertes Ergebnis zu erreichen, und wägen dabei vor dem Handeln verschiedene Wege ab.
- Nutzwertbasierte Agenten gehen noch einen Schritt weiter und wählen den besten Weg aus, indem sie die Optionen anhand von Kriterien wie Geschwindigkeit, Kosten oder Genauigkeit bewerten.
- Lernende Agenten verbessern sich mit der Erfahrung und passen ihr Verhalten auf der Grundlage dessen an, was beim letzten Mal funktioniert hat.
Die meisten Geschäftsagenten, die Sie mit den oben genannten Plattformen erstellen, sind ziel- oder nutzenorientiert und verfügen über eine Lernschicht. Sie sind durch Sicherheitsvorkehrungen geschützt, damit sie nicht eigenmächtig mit Ihren Kundendaten umgehen.
AI Agent Anwendungsfälle in der Wirtschaft
KI-Agenten entwickeln sich vom Hype hin zu echten Arbeitsabläufen, doch die Verbreitung verläuft nach wie vor uneinheitlich. Laut der McKinsey -Umfrage „State of AI 2025“ setzen mittlerweile 88 % der Unternehmen KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein, während 62 % zumindest mit KI-Agenten experimentieren. Allerdings geben nur 23 % an, dass sie agentenbasierte KI-Systeme tatsächlich in großem Maßstab einsetzen. Mit anderen Worten: Unternehmen zeigen Interesse, doch erfolgreich sind diejenigen, die ihre Arbeitsabläufe neu gestalten, anstatt einfach nur einen Chatbot auf einen alten Prozess aufzusetzen.
Werfen wir einen Blick auf verschiedene Geschäftsbereiche, um zu sehen, wo KI-Agenten bereits Wirkung zeigen.
KI-Agenten für Meetings
KI-Agenten für Besprechungen können die Erstellung von Notizen automatisieren, Diskussionen zusammenfassen und Aufgaben wie Nachfassaktionen planen. Sie neigen dazu, Online-Meetings aufzuzeichnen, zu transkribieren und zusammenzufassen, um Erkenntnisse in leicht überfliegbaren Zusammenfassungen zu verdichten, die Zeit bei der Nachbereitung von Meetings sparen.
Die besten KI-Agenten für Meetings heben diese Automatisierung jedoch auf die nächste Stufe. Stellen Sie sich vor, Sie könnten alle Besprechungen Ihres Teams durchsuchen, um jede Erwähnung eines Wettbewerbers zu finden. In Verkaufsgesprächen können Sie damit wiederkehrende Einwände hervorheben. In Gesprächen customer success können Sie damit häufige Beschwerden identifizieren und proaktiv beheben.
Darüber hinaus rationalisiert tl;dv Ihre Arbeitsabläufe nach einem Anruf. Müssen Sie Ihr CRM nach einem Verkaufsgespräch aktualisieren? Das ist kein Problem. Sie möchten, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind, indem Sie die Zusammenfassung und die Gesprächsnotizen weitergeben? Das wird automatisch erledigt.
KI-Agenten für den Vertrieb
Die Einbindung von KI-Agenten in den Vertrieb wird die Effizienz Ihres Teams erheblich verbessern. Sie können die Lead-Qualifizierung, die Automatisierung der Kontaktaufnahme und die Nachfassaktionen automatisieren und verbessern.
Um noch einmal das Beispiel von tl;dv zu verwenden: Stellen Sie sich vor, wie viel zusätzliche Zeit Ihre Vertriebsmitarbeiter hätten, wenn sie ihre Besprechungsnotizen automatisch mit CRM-Systemen synchronisieren könnten, anstatt dies manuell tun zu müssen. All diese zusätzliche Zeit kann für die Stärken Ihrer Vertriebsmitarbeiter verwendet werden: Verkaufen!
Darüber hinaus können Manager mit dem tl;dvzur Sprecheranalyse die Leistung des Vertriebsteams verfolgen und sicherstellen, dass Ihre Mitarbeiter ihre Verkaufsskripte befolgen. Es kann auch playbooks überwachen, von den beliebten wie BANT, SPIN und MEDDIC bis hin zu Ihren eigenen einzigartigen Erfindungen durch anpassbare Notizvorlagen.
Und schließlich ermöglicht die Funktion der wiederkehrenden Berichte den Vertriebsleitern, regelmäßig Berichte über alle Verkaufsgespräche Ihrer Mitarbeiter zu erhalten. Sie können die Berichte so planen, dass sie jeden Montagmorgen in Ihrem Posteingang landen. Sie werden mit Zeitstempeln versehen, so dass Sie bei Interesse schnell die wichtigen Teile durchgehen können. Noch wichtiger ist, dass diese Berichte auf Ihre speziellen Bedürfnisse zugeschnitten werden können. Möchten Sie erfahren, wie Ihre Mitarbeiter mit Einwänden in Bezug auf den Preis umgehen? Erhalten Sie einen Bericht darüber.
KI-Agenten für den Customer Success
Customer success einer der offensichtlichsten Anwendungsfälle für KI-Agenten. Support-Teams haben es mit einer hohen Anzahl sich wiederholender Fragen, umfangreichem unternehmensspezifischem Wissen und Kunden zu tun, die zu jeder Uhrzeit schnelle Antworten erwarten. Ein KI-Agent, der anhand von Hilfe-Dokumenten, Produktdaten, der Kundenhistorie und früheren Support-Interaktionen trainiert wurde, kann einfache Anfragen schnell klären und die komplexeren Fälle an den richtigen Mitarbeiter weiterleiten.
Klarna ist das naheliegende Beispiel, doch es lohnt sich, dies sorgfältig einzuordnen. Das schwedische Zahlungsunternehmen berichtete, dass sein KI-Assistent die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Probleme von 11 Minuten auf unter 2 Minuten verkürzt und laut Reuters das Arbeitsvolumen von 700 Vollzeitmitarbeitern bewältigt habe. Das klingt dramatisch, doch die wichtigere Erkenntnis ist nicht, dass „KI customer success ersetzt“. Vielmehr ist es die Erkenntnis, dass KI riesige Mengen an sich wiederholenden Supportanfragen übernehmen kann, während Menschen für komplexe, emotionale oder besonders wichtige Kundenangelegenheiten unverzichtbar bleiben.
Richtig eingesetzt bieten KI-Agenten für customer success einen effizienten Support rund um die Uhr und personalisieren dabei die Interaktionen auf der Grundlage früherer Erfahrungen, Nutzerpräferenzen, des Kontexts des Kundenkontos und sogar der Stimmung des Nutzers. Das macht sie zu einem wirkungsvollen Instrument zur Steigerung der Kundenzufriedenheit – vorausgesetzt, es gibt klare Eskalationswege für den Fall, dass der Kunde einen menschlichen Ansprechpartner benötigt.
Zendesk AI ist ein hervorragendes Beispiel für eine customer success , die auf der Grundlage von Milliarden echter Serviceinteraktionen trainiert wurde. Sie hilft Teams dabei, vom ersten Tag an personalisierten Support anzubieten, die Nachfrage mithilfe von KI-Agenten zu bewältigen und Anfragen schneller zu lösen, ohne dass Kunden in Automatisierungsschleifen hängen bleiben.
AI-Agenten für das Projektmanagement
Durch den Einsatz von KI-Agenten für das Projektmanagement können Sie die Aufgabenzuweisung automatisieren, den Fortschritt schnell verfolgen und komplexe Arbeitsabläufe rationalisieren. Diese KI-Agenten können auch proaktiv Risiken bewerten und Aufgaben auf die effizienteste Weise neu priorisieren.
Die KI von ClickUp ermöglicht es Ihnen, das gesamte Wissen aus Ihren Arbeitsanwendungen in einem zentralen KI-Agenten zusammenzuführen. ClickUp Brain gibt Ihnen sofortige, präzise Antworten auf jede Frage zu Ihrer Arbeit, indem es Informationen aus all Ihren verbundenen Arbeitsquellen abruft. Es automatisiert auch Projektzusammenfassungen und -aktualisierungen und erstellt sogar Texte für Webseiten, E-Mails oder Aufgabenvorlagen.
Wie kann ich meinen eigenen Agenten erstellen?
Die Erstellung eines eigenen KI-Agenten ist einfacher denn je – dank KI-Agenten-Baukästen, mit denen sowohl Entwickler als auch Nutzer ohne technische Vorkenntnisse maßgeschneiderte Lösungen erstellen können. Der Prozess kann je nach Ihren Anforderungen und Ihrem Kenntnisstand von einfach bis komplex reichen. Wenn Sie noch keine Erfahrung mit der Erstellung von Agenten haben, ist ein Kurs „KI-Agenten“ kann Ihnen helfen, die Kernkonzepte zu verstehen und die richtigen Werkzeuge auszuwählen, bevor Sie loslegen. Im Allgemeinen sollten Sie Folgendes tun:- Legen Sie den Zweck fest. Entscheiden Sie zunächst, welche Aufgaben Ihr KI-Agent übernehmen soll. Das kann alles Mögliche sein, von der Automatisierung des Kundensupports bis hin zur Verwaltung von Projektabläufen. Eine klare Definition der Aufgabe dient als Leitfaden für den Entwicklungsprozess.
- Wählen Sie eine Plattform oder ein Framework aus. Es gibt mehrere Plattformen, die die Erstellung von KI-Agenten vereinfachen. Einige KI-Agenten-Entwicklungsumgebungen bieten No-Code-Lösungen an, während andere leistungsfähigere Plattformen bereitstellen, die Programmierkenntnisse erfordern. Zu den beliebten Plattformen zählen Google AI Studio, OutSystems Agent Workbench und Gemini Agent Platform (ehemals Vertex AI Agent Builder).
- Trainieren Sie Ihren KI-Agenten. Sobald Sie sich für eine Plattform entschieden haben, müssen Sie dem Agenten die für seine Aufgabe relevanten Daten zuführen. Handelt es sich beispielsweise um einen Kundenservice-Bot, würden Sie frühere Kundenanfragen und Antworten eingeben. Einige Plattformen bieten vortrainierte Modelle an, um diesen Schritt zu vereinfachen.
- Tools integrieren. Die meisten KI-Agenten arbeiten am besten, wenn sie Zugriff auf mehrere Tools oder APIs haben. Durch die Integration eines Zahlungsgateways, einer Datenbank oder eines Kommunikationstools kann der Agent beispielsweise komplexere Aufgaben ausführen.
- Testen und verbessern. Sobald Ihr Agent erstellt ist, ist das Testen entscheidend. Überwachen Sie seine Leistung, identifizieren Sie etwaige Lücken in seiner Funktionalität und verbessern Sie sein Lernmodell kontinuierlich, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Egal, für welchen Weg Sie sich entscheiden: Übernehmen Sie das Modell, das den Einsatz in der Produktion tatsächlich übersteht: einen klaren Auslöser, ein LLM, das eine Aufgabe gut erfüllt, und eine menschliche Kontrollinstanz, bevor etwas Unumkehrbares geschieht.
FAQ: Häufige Fragen zu AI-Agenten
Wie viel kostet die Entwicklung eines KI-Agenten? Die Kosten reichen von kostenlos bis hin zu „Wenden Sie sich an den Vertrieb“. Mit Google AI Studio oder dem selbst gehosteten n8n können Sie kostenlos Prototypen erstellen. Produktionsagenten auf No-Code-Plattformen kosten in der Regel zwischen 19 und 100 US-Dollar pro Monat, je nach Umfang. Für Unternehmensplattformen wie OutSystems und Gemini werden individuelle Angebote erstellt. Die versteckten Kosten bei allen diesen Lösungen sind die Nutzung von KI-Modellen, deren Kosten davon abhängen, wie viel Ihre Agenten tatsächlich leisten.
Was ist der beste kostenlose Tool zum Erstellen von KI-Agenten? Google AI Studio für die Prototypenentwicklung (kostenlos, keine Kreditkarte erforderlich, begrenzt auf Workflows mit maximal 10 Schritten) oder das selbst gehostete n8n, wenn Sie technisch versiert sind (freie Software, unbegrenzte Ausführungen, Sie stellen den Server bereit). Sowohl Relay.app als auch Zapier bieten kostenlose Tarife, die großzügig genug sind, um etwas Konkretes zu entwickeln, bevor Sie einen Cent bezahlen müssen.
Kann ich einen KI-Agenten entwickeln, ohne zu programmieren? Ja, wirklich. Mit Relay.app, Relevance AI und Google AI Studio können Sie einen Agenten in einfachem Englisch beschreiben und ein funktionierendes Ergebnis erzielen. Der ehrliche Vorbehalt: Mit „No-Code“ schaffen Sie die ersten 80 %. Komplexe Logik, unübersichtliche Daten und benutzerdefinierte Integrationen erfordern für den letzten Schritt meist doch noch technische Unterstützung.
Ersetzen KI-Agenten menschliche Mitarbeiter? Die Antwort aus dem Jahr 2026, gestützt auf einige sehr kostspielige Experimente: Sie ersetzen Aufgaben, nicht Rollen. Selbst Klarna, das Aushängeschild für einen „AI-first“-Support, hat nach einer zu starken Umstellung letztendlich wieder Menschen eingestellt. Das bewährte Modell sieht vor, dass Agenten das Volumen bewältigen und Menschen die Entscheidungen treffen.
Finden Sie den richtigen AI Agent Builder für Sie
Nach all diesen Recherchen hängt die Entscheidung letztlich von drei Fragen ab.
Wie technisch versiert sind Sie? Kein Entwickler in Sicht: Beginnen Sie mit Relay.app oder Google AI Studio. Ein technischer Mitarbeiter: n8n oder Make werden sich trotz der anfänglichen Lernkurve um ein Vielfaches auszahlen. Eine komplette IT-Abteilung: Copilot Studio, OutSystems oder Gemini – je nachdem, in welcher Cloud Sie bereits arbeiten.
Was automatisieren Sie? Einzelne Aufgaben zwischen Apps: Zapier oder Make. Ganze Funktionen wie den Outbound-Vertrieb: Relevance AI. Einen Agenten innerhalb Ihres eigenen Produkts: Bubble.
Wie groß darf der Fehler sein? Das ist die Frage, die oft übersehen wird, und doch ist sie entscheidend. Wenn Ihnen ein Fehler einen Kunden kostet, sollten Sie sich für eine Plattform mit strengen „Human-in-the-Loop“-Kontrollen entscheiden (Relay.app und n8n zeichnen sich hier besonders aus) und die entsprechenden Kontrollpunkte von Anfang an einplanen.
Und wenn es bei den Aufgaben, die Sie automatisieren möchten, um Besprechungen geht, müssen Sie vielleicht gar nichts selbst entwickeln. tl;dv ein KI-Besprechungsassistent, der bereits die „Sandwich-Methode“ anwendet: Er zeichnet Ihre Anrufe auf und transkribiert sie, entwirft die Folge-E-Mails, aktualisiert Ihr CRM und bereitet Sie vor der nächsten Besprechung vor, wobei Sie nur noch die wichtigen Punkte genehmigen müssen. Er funktioniert mit Zoom, Google Meet und Microsoft Teams, und mit dem kostenlosen Tarif können Sie ihn bei Ihrem nächsten Anruf testen. Manchmal ist der beste Assistent der, den man nicht selbst entwickeln muss.
