Die 10 besten KI-Agenten-Builder im Jahr 2026

Ein KI-Agenten-Builder ist ein Tool, mit dem Sie KI-gesteuerte Agenten entwerfen, verwalten und bereitstellen können, um Aufgaben, Arbeitsabläufe oder Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Wenn Sie zuverlässige KI-Agenten für den Kundenservice, die IT-Automatisierung, Datenverarbeitung oder den Unternehmenseinsatz erstellen möchten, ist die Wahl der richtigen Plattform entscheidend. Achten Sie auf Plattformen, die flexible API-Aufrufe für Integrationen sowie eingebaute Leitplanken bieten, um den sicheren Betrieb der Agenten innerhalb definierter Richtlinien zu gewährleisten. Da es so viele Optionen mit unterschiedlichen Funktionen oder Anpassungsstufen gibt, ist es gar nicht so einfach, den Einstieg zu finden. Diese Liste stellt die besten KI-Agenten-Builder gegenüber, sodass Sie die Top-Anbieter vergleichen und den passenden für Ihr Team finden können – ganz ohne endlose Recherche oder Trial-and-Error.

Beste KI-Agenten-Builder Zusammenfassung

Diese Vergleichstabelle fasst die Preisinformationen meiner Top-KI-Agenten-Builder zusammen, damit Sie das passende Tool für Ihr Budget und Ihre geschäftlichen Anforderungen finden.

	Tool	Best For	Trial Info	Price
1	n8n	Am flexibelsten für Automatisierung mit eingebauter Unterstützung	14-tägige kostenlose Testversion	Ab $20/Monat (jährliche Abrechnung)	Website
2	Relevance AI	Am besten geeignet für die visuelle Erstellung von Agenten mit Vektordaten	Kostenlose Testversion + Demo verfügbar	Preis auf Anfrage	Website
3	Dify	Am besten für die Bereitstellung von Enterprise-Grade-Agenten	Kostenloser Plan verfügbar	Ab $59/Workspace/Monat	Website
4	LlamaIndex	Am besten für fortgeschrittene Retrieval-Augmentation-Fähigkeiten geeignet	Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar	Ab $50/Monat	Website
5	Gemini Enterprise Agent Platform	Am besten für die Integration von Google-Unternehmensdatenquellen	Kostenloser Plan verfügbar	Ab $0,085/vCPU-Stunde	Website
6	CrewAI	Am besten geeignet für kollaborative, autonome Agententeams	Kostenloser Plan + kostenlose Demo + kostenlose Testversion verfügbar	Preis auf Anfrage	Website
7	LangGraph	Am besten für hierarchische Multi-Agenten-Orchestrierung	Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar	Ab $39/Nutzer/Monat	Website
8	AutoGen	Am besten geeignet für anpassbares Multi-Agent-Scripting	Kostenfreie Nutzung	Kostenlos, Open-Source	Website
9	Langflow	Am besten für visuelles Agenten-Workflow-Design	Kostenlos nutzbar	Kostenlos, Open-Source	Website
10	Flowise	Am besten für No-Code-LLM-Tool und API-Integration	Kostenloser Tarif verfügbar	Ab $35/Monat	Website

Featured Tools

1. 

   TestDevLab

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2. 

   Site24x7

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   4.7

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3. 

   GitHub Actions

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   4.8

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Beste KI-Agenten-Builder Reviews

Nachfolgend finden Sie meine ausführlichen Zusammenfassungen der besten KI-Agenten-Builder, die es auf meine Shortlist geschafft haben. Meine Reviews bieten einen detaillierten Blick auf die Funktionen, Anwendungsfälle und Integrationen jeder Plattform, damit Sie die beste Wahl für sich treffen können.

1

n8n

Am flexibelsten für Automatisierung mit eingebauter Unterstützung

• 14-tägige kostenlose Testversion
• Ab $20/Monat (jährliche Abrechnung)

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Rating: 4.7/5

n8n ist ein Open-Source-Workflow-Automatisierungstool und KI-Agenten-Builder, mit dem Sie Multi-Agenten-Systeme entwerfen, LLMs mit über 500 Tools und APIs verbinden und agentenbasierte Workflows auf einer visuellen, node-basierten Oberfläche oder mit individuellem Code bereitstellen können.

Für wen ist n8n am besten geeignet?

n8n ist ideal für Entwickler und IT-Automatisierungsarchitekten, die Kontrolle auf Code-Ebene über agentenbasierte Workflows sowie die Möglichkeit zum Self-Hosting benötigen.

Warum ich n8n ausgewählt habe

Ich habe n8n als eines der besten Tools ausgewählt, weil kein anderes Tool in dieser Kategorie es mir ermöglicht, visuelle node-basierte Orchestrierung mit Inline-JavaScript oder Python genau an dem Schritt zu kombinieren, wo ich es brauche, ohne das Tool oder die Umgebung wechseln zu müssen. Besonders gefällt mir, dass ich mit n8ns nativer MCP-Unterstützung komplette Workflows als aufrufbare Tools für andere Agenten bereitstellen kann, was echte Multi-Agenten-Koordination ohne externe Middleware ermöglicht. Die mehr als 600 von der Community entwickelten Agenten-Vorlagen und das aktive Forum sorgen dafür, dass ich selten bei Null anfange oder beim Troubleshooting allein bin.

n8n Hauptfunktionen

• Multi-Agenten-Systeme: Koordination spezialisierter Agenten, die Recherche, Schreiben und Q&A in einem automatisierten Workflow übernehmen.
• Human-in-the-Loop-Freigaben: Fügen Sie Genehmigungsschritte und manuelle Aufgaben hinzu, sodass Nutzer die Aktionen der Agenten überprüfen oder überschreiben können.
• RAG-Agenten: Verbinden Sie Agenten mit internen Datenquellen und Dokumentenrepositorien für Retrieval-Augmented Generation.
• MCP-Protokollintegration: Stellen Sie n8n-Workflows als aufrufbare Tools bereit und verbinden Sie sich mit externen MCP-kompatiblen Agenten und Servern.

n8n Integrationen

n8n bietet native Integrationen, darunter Google Sheets, Microsoft 365, Slack, GitHub, Jira, Salesforce, Trello, Notion, Airtable und Discord. Eine API für benutzerdefinierte Integrationen ist verfügbar.

Pros and Cons

Pros:

• Self-Hosting für volle Datenhoheit
• Kombination aus visuellen Workflows und Inline-Code
• Native MCP-Unterstützung für Multi-Agenten-Koordination

Cons:

• Komplexe Fehler sind schwer zu debuggen
• Fortgeschrittene Agentenlogik erfordert Programmierkenntnisse

LEARN MORE ABOUT N8N:

• Check out n8n on their website

2

Relevance AI

Am besten geeignet für die visuelle Erstellung von Agenten mit Vektordaten

• Kostenlose Testversion + Demo verfügbar
• Preis auf Anfrage

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Relevance AI ist ein No-Code-Baukasten für KI-Agenten, mit dem Sie mehrstufige Multi-Agenten-Workflows visuell entwerfen, bereitstellen und orchestrieren können – inklusive modellunabhängiger LLM-Routing-Funktion, vektorbasierter Wissensabfrage und einer integrierten Tool-Bibliothek mit über 2.000 Integrationen.

Für wen ist Relevance AI am besten geeignet?

Es eignet sich besonders für Unternehmensbereiche und Automatisierungsteams, die Multi-Agenten-Workflows ohne dediziertes Entwicklerteam implementieren müssen.

Warum ich Relevance AI ausgewählt habe

Ich habe Relevance AI in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil der 'Invent'-Scaffolder es ermöglicht, von einer Beschreibung in Alltagssprache in wenigen Minuten zu einem einsatzbereiten, vollständig konfigurierten Agenten zu gelangen. Vektordaten sind fest in die Grundlage eingebettet: Die Context Layer übernimmt die Wissensaufnahme und -abfrage, sodass Agenten auf benutzerdefinierte Datenquellen zugreifen können, ohne dass eine separate RAG-Pipeline erforderlich ist. Der modellagnostische LLM-Router ergänzt das Ganze, indem er automatisch das günstigste Modell auswählt, das trotzdem einen vorgegebenen Bewertungs-Threshold erfüllt.

Wichtige Funktionen von Relevance AI

• Orchestrierung von Multi-Agenten-Teams: Erstellen Sie Teams aus Agenten, die komplexe Workflows koordinieren, delegieren und ausführen.
• Freigabeschranken und Human-in-the-Loop-Kontrollen: Verlangen Sie eine manuelle Überprüfung oder Einmischung, bevor Agenten kritische Aktionen ausführen.
• Exportunterstützung für OTEL und Delta Share: Exportieren Sie Agenten-Verläufe und Protokolle an externe Systeme für Beobachtbarkeit, Analysen oder Compliance.
• Über 2.000 native Integrationen: Verbinden Sie Agenten direkt mit einer breiten Palette von Unternehmensanwendungen, CRMs und Produktivitätstools.

Relevance AI Integrationen

Relevance AI bietet über 2.000 native Integrationen, darunter Salesforce, HubSpot, Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Airtable, ServiceNow, Zendesk, Notion und GitHub. Eine API für individuelle Integrationen ist verfügbar.

Pros and Cons

Pros:

• Visueller Baukasten erstellt Agenten aus Texteingaben
• Eingebaute Context Layer ermöglicht native RAG-Verarbeitung
• LLM-Router wählt Modelle nach Kostenschwelle aus

Cons:

• Konfiguration des Multi-Agenten-Speichers bietet keine feingranularen Einstellungsmöglichkeiten
• Für die Erstellung eigener Tools sind Kenntnisse in JSON-Konfiguration erforderlich

LEARN MORE ABOUT RELEVANCE AI:

• Check out Relevance AI on their website

3

Dify

Am besten für die Bereitstellung von Enterprise-Grade-Agenten

• Kostenloser Plan verfügbar
• Ab $59/Workspace/Monat

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Dify ist eine Open-Source-Plattform für LLMOps, mit der Sie KI-Agenten mithilfe einer visuellen Workflow-Oberfläche, einer integrierten RAG-Pipeline, Multi-LLM-Unterstützung und einem Plugin-Marktplatz erstellen, orchestrieren und bereitstellen können.

Für wen ist Dify am besten geeignet?

Dify eignet sich für Enterprise-Engineering- und DevOps-Teams, die volle Kontrolle über ihre KI-Agenten-Infrastruktur durch selbstgehostete oder auf VPC-basierte Bereitstellung benötigen.

Warum ich Dify ausgewählt habe

Dify verdient seinen Platz auf meiner Auswahlliste, weil es das Thema Enterprise-Deployment sehr ernst nimmt. Ich kann Agenten in einer Kunden-VPC auf AWS, GCP oder Azure mit Helm-Charts und Terraform-Modulen bereitstellen oder sogar vollständig isoliert für regulierte Branchen wie Life Sciences und Finanzdienste einsetzen. Darüber hinaus liefert Dify SSO/SAML, workflow-basiertes RBAC, SCIM-Bereitstellung und Audit-Logs, die direkt an ein SIEM gestreamt werden – Kontrollen, die beim Betrieb von Agenten im Produktionseinsatz wirklich eine Rolle spielen.

Dify Hauptfunktionen

• Visuelles Workflow-Studio: Entwerfen Sie die Logik von KI-Agenten per Drag-and-Drop auf einer Node-Canvas, die LLMs, Retrieval und Tools kombiniert.
• Plugin-Marktplatz: Erweitern Sie die Fähigkeiten Ihrer Agenten mit einem wachsenden Katalog vorgefertigter Integrationen, Modelle und Konnektoren.
• Multi-Source RAG-Pipeline: Importieren, teilen und indexieren Sie Daten aus Dokumenten, URLs und Laufwerken, um Agenten in individuelle Wissensdatenbanken einzubetten.
• Native Observability-Integration: Überwachen und debuggen Sie Agentenausführungen mit integriertem Trace-Logging und Langfuse-Integration.

Dify-Integrationen

Dify bietet native Integrationen mit OpenAI, Hugging Face, Mistral, DeepSeek, Minio, Qdrant und Milvus sowie einen Plugin-Marktplatz und eine API für eigene Integrationen.

Pros and Cons

Pros:

• Open-Source-Codebasis mit aktiven Community-Beiträgen
• Unterstützt über 100 LLMs, einschließlich selbstgehosteter Modelle
• Unterstützt das MCP-Protokoll für Tool-Konnektivität

Cons:

• Eigenes Hosting erfordert erhebliche DevOps-Expertise
• Debugging-Workflows bei mehreren Agenten können komplex sein

LEARN MORE ABOUT DIFY:

• Check out Dify on their website

4

LlamaIndex

Am besten für fortgeschrittene Retrieval-Augmentation-Fähigkeiten geeignet

• Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar
• Ab $50/Monat

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LlamaIndex ist ein Open-Source-Entwickler-Framework zur Erstellung von KI-Agenten und Wissensassistenten. Es bietet native Unterstützung für Dokumenten-Parsing, RAG-Pipelines, Multi-Agenten-Orchestrierung, Speicherverwaltung und die Integration von LLMs über Python- und TypeScript-SDKs.

Für wen ist LlamaIndex am besten geeignet?

LlamaIndex ist besonders für KI/ML-Ingenieure und Enterprise-Softwareentwickler geeignet, die dokumentenlastige Agentenanwendungen in Python oder TypeScript entwickeln.

Warum ich LlamaIndex gewählt habe

LlamaIndex verdient seinen Platz auf meiner Auswahlliste aufgrund seines Ansatzes bei der Gestaltung der Retrieval-Schicht, die von den meisten Agenten-Frameworks vernachlässigt wird. LlamaParse verarbeitet über 50 Dateitypen mit layoutsensitivem Parsing, das Tabellenstrukturen, mehrseitige Diagramme und sogar handschriftliche Notizen erhält. In Kombination mit rekursiver Suche und Unterfragenerstellung können Agenten komplexe Anfragen über Tausende von Unternehmensdokumenten hinweg beantworten, ohne den Kontext zu verlieren.

LlamaIndex Hauptfunktionen

• Agenten-Builder-Vorlagen: Bietet einsatzbereite Vorlagen zur Erstellung von Workflow-Agenten, die Sie mit einem einzigen Klick bereitstellen können.
• Human-in-the-Loop-Tools: Ermöglichen konfigurierbare Freigabeschranken und manuelle Eingriffe in automatisierte Agenten-Workflows.
• Modellunabhängige Konnektoren: Bietet SDK-Integrationen, um zwischen führenden proprietären und Open-Source-LLMs als Reasoning Engines zu wechseln.
• Enterprise-Bereitstellungsoptionen: Unterstützt SaaS-, VPC- und Marketplace-Deployments mit 99,9 % SLA sowie SOC 2-, HIPAA- und DSGVO-Konformität.

LlamaIndex-Integrationen

LlamaIndex bietet native Integrationen mit OpenAI, Google Gemini, Microsoft Azure, Pinecone, Weaviate, MongoDB, Slack und weiteren. Eine API für individuelle Integrationen ist verfügbar.

Pros and Cons

Pros:

• Erweiterte Anpassungsmöglichkeiten bei RAG-Pipelines
• LlamaParse verarbeitet über 50 komplexe Dateitypen
• Unterfragenerstellung für mehrstufige Agentenanfragen

Cons:

• Python- oder TypeScript-Kenntnisse erforderlich
• Kein visueller Workflow-Builder für Agenten

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• Check out LlamaIndex on their website

5

Gemini Enterprise Agent Platform

Am besten für die Integration von Google-Unternehmensdatenquellen

• Kostenloser Plan verfügbar
• Ab $0,085/vCPU-Stunde

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Die Gemini Enterprise Agent Platform ist der KI-Agenten-Builder von Google Cloud, der eine Low-Code-Visualisierung, ein entwicklerorientiertes Framework, Multi-Agenten-Orchestrierung und einen Marktplatz mit über 200 Modellen kombiniert, um KI-Agenten in Unternehmensqualität zu entwerfen und bereitzustellen.

Für wen ist die Gemini Enterprise Agent Platform am besten geeignet?

Sie eignet sich besonders für KI/ML-Ingenieure und Unternehmenssoftwareentwickler, die bereits Workloads auf Google Cloud ausführen und eine Full-Stack-Umgebung benötigen, um produktionsreife Agenten zu erstellen und bereitzustellen.

Warum habe ich die Gemini Enterprise Agent Platform ausgewählt?

Ich habe die Gemini Enterprise Agent Platform in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil kein anderer Agenten-Builder einen derart nativen Zugriff auf Unternehmensdatenquellen von Google bietet. Einen Agenten zu bauen, der live BigQuery-Tabellen abfragt, erfordert keine Middleware: Der Agent Retrieval Service verbindet sich direkt und unterstützt je nach QPS-Anforderungen sowohl speicheroptimierte als auch leistungsoptimierte Compute-Einheiten. Zudem ermöglicht Google Search Grounding den Agenten, in Echtzeit externe Informationen abzurufen, ohne die Plattform zu verlassen.

Hauptfunktionen der Gemini Enterprise Agent Platform

• Agent Studio visueller Builder: Entwerfen und testen Sie die Agentenlogik per Drag-and-Drop-Oberfläche – ganz ohne Programmierung.
• Agent Development Kit (ADK): Entwickeln Sie individuelle Agentenverhalten und Multi-Agenten-Systeme mit Python, Go, Java oder TypeScript.
• Model Garden-Integration: Greifen Sie auf über 200 proprietäre und Open-Source-Sprachmodelle zu, um die Fähigkeiten Ihrer Agenten zu erweitern.
• Memory Bank Service: Speichern, abrufen und verwalten Sie kurz- und langfristige Agentenerinnerungen im großen Maßstab.

Integrationen der Gemini Enterprise Agent Platform

Die Gemini Enterprise Agent Platform bietet native Integrationen mit Dataproc, Google Workspace, Google Search und mehr. Für kundenspezifische Integrationen ist eine API verfügbar.

Pros and Cons

Pros:

• Native BigQuery- und Google Search-Verknüpfung
• Model Garden bietet über 200 Foundation-Modelle
• Mehrsprachiges SDK für kundenspezifische Agententwicklung

Cons:

• Erfordert tiefgehende Kenntnisse der Google Cloud Platform
• Agenten-Tracing hinkt dedizierten Observability-Tools hinterher

LEARN MORE ABOUT GEMINI ENTERPRISE AGENT PLATFORM:

• Check out Gemini Enterprise Agent Platform on their website

6

CrewAI

Am besten geeignet für kollaborative, autonome Agententeams

• Kostenloser Plan + kostenlose Demo + kostenlose Testversion verfügbar
• Preis auf Anfrage

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CrewAI ist eine Open-Source-Plattform zur Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen, mit der Sie Teams von rollenbasierten autonomen Agenten mithilfe eines visuellen Studio-Editors, eines Python-SDKs sowie integrierter Speicher-, RAG- und Observability-Tools entwerfen, bereitstellen und steuern können.

Für wen ist CrewAI am besten geeignet?

CrewAI eignet sich besonders für AI/ML-Ingenieure und Enterprise-Entwicklungsteams, die produktionsreife Automatisierung mit mehreren Agenten in komplexen IT-Workflows entwickeln.

Warum ich CrewAI ausgewählt habe

CrewAI hat es auf meine Auswahlliste geschafft, weil das Framework die Zusammenarbeit von Agenten strukturieren lässt. Jeder Agent erhält eine definierte Rolle, ein Ziel und eine Hintergrundgeschichte. Ich kann das Team durch einen hierarchischen Prozess führen, in dem ein Manager-Agent für Delegation und die Überprüfung der Ergebnisse sorgt. Außerdem habe ich den Studio-Editor genutzt, um Multi-Agent-Workflows visuell zu prototypisieren und diese direkt als Python-Code oder MCP-Server zu exportieren, ohne dass ein manueller Neuaufbau erforderlich ist.

CrewAI Hauptfunktionen

• Modellunabhängige LLM-Unterstützung: Verbindet sich mit OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama und selbst gehosteten Modellen für die Agenten-Logik.
• Agentic RAG-Konnektoren: Verbindet Agenten mit Vektor-Datenbanken und Dokumenten-Repositories, um die Ergebnisse in Unternehmensdaten zu verankern.
• Approval Gates mit menschlicher Kontrolle: Ermöglicht Ihnen die Konfiguration manueller Prüf-Punkte für die Ausführung von Aufgaben und Agenten-Ergebnissen.
• Echtzeit-Agent-Tracking: Zeichnet jeden LLM-Aufruf, Werkzeugnutzung und jede Aufgabe zur vollständigen Nachvollziehbarkeit und Transparenz auf.

CrewAI Integrationen

CrewAI bietet native Integrationen mit ServiceNow, Jira, Salesforce, Slack, HubSpot, Notion und weiteren sowie eine API für individuelle Integrationen.

Pros and Cons

Pros:

• Hierarchische und sequenzielle Agentenprozess-Optionen
• Python SDK ermöglicht hochgradig individuelle Agenten-Logik
• Aktive Open-Source-Community und Vorlagen-Bibliothek

Cons:

• Studio-Editor befindet sich gegenüber Wettbewerbern noch in der Entwicklung
• Kein nativer No-Code-Builder für Nicht-Entwickler

LEARN MORE ABOUT CREWAI:

• Check out CrewAI on their website

7

LangGraph

Am besten für hierarchische Multi-Agenten-Orchestrierung

• Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar
• Ab $39/Nutzer/Monat

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LangGraph ist ein Open-Source-Framework zur Orchestrierung von Agenten, das es Entwicklern ermöglicht, zustandsbehaftete Multi-Agenten-Workflows mithilfe eines graphbasierten Modells mit integrierter Erinnerung, Tool-Integration und Mensch-in-der-Schleife-Steuerung zu erstellen.

Für wen ist LangGraph am besten geeignet?

LangGraph eignet sich besonders für KI/ML-Ingenieure und Plattform-Teams in mittelgroßen bis großen Unternehmen, die produktionsreife, Code-basierte Agentensysteme entwickeln.

Warum ich LangGraph ausgewählt habe

Ich habe LangGraph zu den besten gewählt, weil die graphbasierte Zustandsmaschine der präziseste Ansatz für die hierarchische Agenten-Orchestrierung ist, den ich je verwendet habe. Im Gegensatz zu reinen DAG-Frameworks unterstützt LangGraph zyklische Ausführungen, sodass ein Supervisor-Agent Aufgaben an Unteragenten zur Überarbeitung zurückgeben, neu zuweisen und Ergebnisse während der Laufzeit erneut bewerten kann. Ich nutze außerdem die Funktion für dauerhafte Ausführung, durch die der Zustand des Agenten gespeichert wird, sodass lang andauernde Aufgaben nach einem Ausfall genau dort fortgesetzt werden können, wo sie aufgehört haben.

LangGraph Hauptfunktionen

• Multi-Modell-Routing: Auswahl aus über 35 Sprachmodellen, einfaches Wechseln zwischen proprietären, Open-Source- oder selbstgehosteten Anbietern je nach Bedarf.
• Persistenter Speicher: Speicherung und Abruf von Konversations- oder Prozessverläufen über mehrere Sitzungen hinweg durch konfigurierbares Zustandsmanagement.
• Mensch-in-der-Schleife-Moderation: Einfügen von Freigabeschleifen oder manuellen Prüfschritten an beliebiger Stelle im Agenten-Workflow zur Kontrolle.
• Überwachbarkeit und Nachverfolgung: Überwachen, Debuggen und Auditieren von Agentenaktionen in der Produktivumgebung mithilfe nativer Nachverfolgungs- und Wiederholfunktionen.

LangGraph-Integrationen

LangGraph bietet native Integrationen mit OpenAI, Cohere, Hugging Face, Qdrant, Milvus, Chroma, Tavily, Docling und Amazon Bedrock AgentCore.

Pros and Cons

Pros:

• Unterstützt zyklische, zustandsbehaftete Graphausführungen nativ
• Feingranulare Kontrolle über Agenten-Zustandswechsel
• Aktive Open-Source-Community mit häufigen Updates

Cons:

• Erfordert erhebliche Programmierkenntnisse zur Konfiguration
• Kein visueller Drag-and-Drop-Workflow-Builder

LEARN MORE ABOUT LANGGRAPH:

• Check out LangGraph on their website

8

AutoGen

Am besten geeignet für anpassbares Multi-Agent-Scripting

• Kostenfreie Nutzung
• Kostenlos, Open-Source

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AutoGen ist ein Open-Source-Python-Framework von Microsoft zum Erstellen von Einzel- und Multi-Agenten-KI-Anwendungen mit Unterstützung für die Orchestrierung von Konversationsagenten, Tool-Aufrufe, Codeausführung und ereignisgesteuerte Workflows.

Für wen ist AutoGen am besten geeignet?

AutoGen richtet sich an KI/ML-Ingenieure und Unternehmenssoftwareentwickler, die komplexe Multi-Agenten-Systeme in Python skripten, orchestrieren und iterativ weiterentwickeln müssen.

Warum ich AutoGen ausgewählt habe

AutoGen hat sich seinen Platz auf meiner Empfehlungs-Liste verdient, weil kein anderes Framework dieses Maß an Kontrolle darüber bietet, wie Agenten miteinander interagieren. Besonders gefällt mir GraphFlow, mit dem sich Agenteninteraktionen als gerichteter Graph verdrahten lassen, um genau festzulegen, welcher Agent wann und unter welchen Bedingungen an welchen weitergibt. Kombiniert mit Mustern wie Swarm und Selector Group Chat habe ich Multi-Agenten-Kritikschleifen und gestufte Pipeline-Prozesse geskriptet, ohne gegen Abstraktionen des Frameworks ankämpfen zu müssen.

AutoGen Schlüsselfunktionen

• AutoGen Studio Low-Code-Builder: Erstellen und verwalten Sie Agententeams mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche sowie JSON-Export.
• Modell-unabhängige LLM-Unterstützung: Integration von OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock Modellen oder selbst gehosteten LLMs durch flexible Konfiguration.
• Eingebaute Extensions API: Fügen Sie neue Tool-, Agenten- und Workflow-Typen mit einem modularen Erweiterungssystem hinzu, das auf die Anpassung durch Entwickler ausgelegt ist.
• Ereignisgesteuerte Kern-Engine: Koordinieren Sie komplexe Agenten-Workflows, die auf Echtzeitereignisse und asynchrone Auslöser reagieren.

AutoGen Integrationen

AutoGen unterstützt native Integrationen mit ChatGPT, Azure OpenAI, Amazon Bedrock und Ollama für die LLM-Konnektivität. Eine API steht für benutzerdefinierte Integrationen zur Verfügung, und die Extensions API ermöglicht weitere Tool- und Workflow-Integrationen.

Pros and Cons

Pros:

• Sehr flexible Multi-Agenten-Gesprächsmuster verfügbar
• Unterstützt Codeausführung innerhalb von Agenten-Workflows
• Aktive, von Microsoft unterstützte Open-Source-Community

Cons:

• Python-Kenntnisse notwendig, um Agenten zu erstellen
• Kein integriertes visuelles Observability- oder Tracing-Dashboard

LEARN MORE ABOUT AUTOGEN:

• Check out AutoGen on their website

9

Langflow

Am besten für visuelles Agenten-Workflow-Design

• Kostenlos nutzbar
• Kostenlos, Open-Source

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Langflow ist ein Open-Source-Builder für KI-Agenten, der eine Drag-and-Drop-Visual-Canvas mit Python-Anpassung kombiniert und Multi-Agenten-Orchestrierung, RAG-Pipelines, LLM-Integration und MCP-Server-Bereitstellung unterstützt.

Für wen ist Langflow am besten geeignet?

Langflow ist eine ausgezeichnete Wahl für KI-/ML-Ingenieure und technische Teams, die vollständige Kontrolle über die Agentenarchitektur benötigen und die Flexibilität wünschen, selbst zu hosten.

Warum ich Langflow ausgewählt habe

Langflow verdient seinen Platz auf meiner Auswahlliste, weil die visuelle Canvas die Art und Weise, wie man Agentenlogik entwirft, wirklich verändert. Ich kann einen LLM-Knoten mit einem Vektorspeicher, einer Retrieval-Chain und einer benutzerdefinierten Python-Komponente verbinden, ohne die Orchestrierung komplett neu programmieren zu müssen. Besonders gefällt mir der Dual-Mode-Ansatz: Ich entwerfe den Workflow visuell und steige dann für alles, was das GUI nicht abdeckt, in Python ein. Dank der MCP-Server-Unterstützung wird jeder Flow, den ich baue, sofort als aufrufbares Tool verfügbar gemacht.

Langflow Hauptfunktionen

• LangChain-Komponentenunterstützung: Erstellen Sie Agenten und Workflows mit LangChain-Modulen zum Aufbau von Chains, Tools und Speichersystemen.
• Vektordatenbank-Integrationen: Anbindung an Astra DB, Chroma, Upstash, Supabase und Vectara zur Wissensaufnahme und -abfrage.
• Vorlagenbibliothek: Zugriff auf vorgefertigte Vorlagen für Anwendungsfälle wie CSV-Abfrageassistenten, Datenextraktion und Angebotserstellung im Vertrieb.
• Open-Source-Desktop-App: Ausführung des vollständigen Builders und der Ausführungsumgebung lokal auf Mac oder Windows, ganz ohne Cloud-Abhängigkeit.

Langflow Integrationen

Langflow bietet native Integrationen mit OpenAI, HuggingFace, Ollama, Astra DB, Chroma, Upstash, Vectara, Supabase, Slack, Google Drive, Notion, Wolfram und Wikipedia. Eine API steht für individuelle Integrationen zur Verfügung.

Pros and Cons

Pros:

• Visual Canvas unterstützt Multi-Agenten-Orchestrierung nativ
• Vollständig selbst hostbar mit Open-Source-Codebasis
• Erweiterbar durch Python über den visuellen Builder hinaus

Cons:

• Keine integrierte Agentenüberwachung oder Eval-Suite
• Enterprise-Supportoptionen sind begrenzt

LEARN MORE ABOUT LANGFLOW:

• Check out Langflow on their website

10

Flowise

Am besten für No-Code-LLM-Tool und API-Integration

• Kostenloser Tarif verfügbar
• Ab $35/Monat

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Flowise ist ein Open-Source-Builder für KI-Agenten mit einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche zum Entwerfen von LLM-gestützten Workflows, Multi-Agenten-Systemen und RAG-Anwendungen – kompatibel mit über 100 Modellen und Vektor-Datenbanken.

Für wen ist Flowise am besten geeignet?

Flowise ist ideal für KI-Ingenieure und Entwickler bei Startups oder internen Operationsteams, die LLM-basierte Agenten-Workflows erstellen und selbst betreiben möchten, ohne auf proprietäre SaaS-Plattformen angewiesen zu sein.

Warum ich Flowise ausgewählt habe

Ich habe Flowise zu den besten gezählt, weil der No-Code-Agentflow-Builder es mir ermöglicht, Multi-Agenten-Systeme visuell zu verbinden und den gesamten Workflow in nur einem Schritt als produktionsfähige API bereitzustellen. Besonders gefällt mir, dass das Wechseln des LLM-Anbieters – etwa von OpenAI zu einem lokal betriebenen Ollama-Modell – keine Umverdrahtung des Workflows erfordert. Dank der TypeScript- und Python-SDKs kann mein Team dieselben Agenten-Workflows direkt in bestehende Anwendungen einbetten, ohne sie von Grund auf neu aufzubauen.

Flowise Hauptfunktionen

• Human-in-the-Loop Review: Ermöglicht es Operatoren, Agentenaktionen in automatisierten Workflows zu prüfen, zu korrigieren oder zu überschreiben.
• Multi-Quellen-Wissensaufnahme: Unterstützt das Anbinden unterschiedlicher Dokumenttypen, Datenbanken und Dateien für RAG-basierte Agenten.
• Execution Trace Observability: Erfasst vollständige Workflow-Protokolle der Agenten und integriert sich mit Monitoring-Tools wie Prometheus und OpenTelemetry.
• Unterstützung für benutzerdefinierte Code-Knoten: Erlaubt Entwicklern, die Agentenlogik mit JavaScript oder Python um maßgeschneiderte Workflow-Komponenten zu erweitern.

Flowise Integrationen

Flowise bietet native Integrationen mit OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Vertex AI, Azure OpenAI, Ollama, Pinecone, Chroma, Weaviate, Postgres, Redis, Milvus, Qdrant und AstraDB und stellt eine API für individuelle Integrationen bereit.

Pros and Cons

Pros:

• Selbst-Hosting für volle Datenkontrolle
• Visueller Drag-and-Drop-Builder für Multi-Agenten-Workflows
• Open Source mit aktiven Community-Beiträgen

Cons:

• Kein integriertes Bewertungs-Framework für Agenten
• Begrenzte Enterprise-Governance und RBAC-Steuerung

LEARN MORE ABOUT FLOWISE:

• Check out Flowise on their website

Weitere KI-Agenten-Builder

Hier sind weitere KI-Agenten-Builder, die es zwar nicht auf meine Shortlist geschafft haben, die Sie sich aber dennoch anschauen sollten:

1. Amazon Bedrock AgentCore

   Ideal für sichere Bereitstellung innerhalb von AWS-Umgebungen

2. Microsoft Foundry

   Am besten für die Integration in das Microsoft-Ökosystem

3. Vellum

   Am besten für verwaltete Prompt-Operationen

4. Lyzr

   Am besten geeignet für die Überwachung von KI-Agenten

5. Sema4.ai

   Am besten geeignet für sichere Automatisierung in regulierten Branchen

6. Microsoft Copilot Studio

   Am besten für die Integration von Microsoft 365-Agenten geeignet

7. Microsoft Semantic Kernel

   Am besten geeignet, um benutzerdefinierte Logik in Workflows einzubetten

8. AgentKit

   Am besten geeignet für die native Erstellung von Agenten auf OpenAI

9. Claude Agent SDK

   Am besten geeignet für die Nutzung von Anthropic-Modellen

10. IBM watsonx Orchestrate

    Am besten geeignet zur Automatisierung wiederkehrender Unternehmensaufgaben

So wählen Sie einen KI-Agenten-Builder aus

Es ist leicht, sich in langen Feature-Listen und komplexen Preisstrukturen zu verlieren. Damit Sie während Ihres individuellen Auswahlprozesses den Fokus behalten, finden Sie hier eine Liste von Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:

Was sind KI-Agenten-Builder?

AI-Agenten-Builder sind Plattformen, mit denen Sie intelligente Agenten entwerfen, bereitstellen und verwalten können, die komplexe, mehrstufige Aufgaben mithilfe großer Sprachmodelle und APIs bewältigen. Diese Tools helfen Ihrem Team, Arbeitsabläufe durch intelligente Automatisierung zu optimieren, sich in bestehende Systeme zu integrieren und das Verhalten der Agenten durch Techniken wie Prompt-Engineering an sich wandelnde Geschäftsanforderungen anzupassen – und das, ohne jeden Bestandteil von Grund auf neu zu entwickeln. Viele Plattformen basieren auf einem Open-Source-Framework oder unterstützen Open-Source-Modelle, was sie flexibel für verschiedenste Einsatzszenarien macht. Häufige Anwendungsfälle sind Lead-Qualifizierung, Kundensupport und die Automatisierung interner Prozesse. Viele Plattformen bieten zudem Sicherheitsstandards auf Unternehmensniveau für Organisationen, die sensible Daten verwalten.

Funktionen eines AI-Agenten-Builders

Bei der Auswahl eines AI-Agenten-Builders sollten Sie insbesondere auf folgende Schlüsselfunktionen achten:

• Framework zur Agenten-Orchestrierung: Eine visuelle oder codebasierte Umgebung zum Entwerfen, Zuweisen und Verketten von Agenten für komplexe Arbeitsabläufe mit definierten Zielen und Rollen.
• LLM-Integration: Nahtlose Verknüpfung von Agenten mit gängigen großen Sprachmodellen und flexibles Wechseln zwischen proprietären, Open-Source- oder selbst gehosteten Optionen für optimale Leistungsfähigkeit.
• Werkzeug- und API-Anbindung: Ermöglicht Agenten, mit externen APIs zu interagieren, Funktionen auszulösen und echte Aktionen über die reine Textgenerierung hinaus auszuführen – zur Unterstützung systemübergreifender Automatisierung.
• Gedächtnis- und Kontextmanagement: Agenten werden mit Mechanismen für Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis ausgestattet, sodass sie Kontext behalten und ihr Verhalten über mehrere Interaktionen hinweg anpassen können.
• Wissensdatenbank- und RAG-Unterstützung: Lässt Agenten Informationen aus individuellen Datenquellen aufnehmen, indexieren und effizient abrufen, sodass Antworten stets auf relevanten, aktuellen Kenntnissen basieren.
• Bereitstellungsoptionen: Flexible Möglichkeiten zur Bereitstellung via API, Einbettung in Apps oder Auswahl zwischen Cloud-, VPC- und On-Premise-Hosting – passend zur Infrastruktur und zu den Sicherheitsanforderungen von Unternehmen.
• Überwachung und Transparenz: Eingebaute Protokollierung, Tracing und Leistungsüberwachung ermöglichen das Nachverfolgen von Agentenentscheidungen, das Debuggen von Logiken und das Auditieren von Aktivitäten in Produktionsumgebungen.
• Human-in-the-Loop-Kontrollen: Erlaubt das Einrichten von Freigabeschritten, Eskalationspunkten oder manuellen Prüftoren, um bei sensiblen Prozessen den sicheren Einsatz zu gewährleisten.
• Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit: Unterstützung für No-Code-, Low-Code- oder SDK-basierte Anpassungen, damit Ihr Team Logik, Werkzeug-Integrationen und Agentenverhalten unkompliziert individualisieren kann.
• Sicherheit und Compliance: Eingebaute Schutzmechanismen wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Audit-Logs zur Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen verschiedenster Branchen.

Vorteile eines AI-Agenten-Builders

Die Implementierung eines AI-Agenten-Builders bringt Ihrem Team und Unternehmen zahlreiche Vorteile. Auf diese dürfen Sie sich freuen:

• Beschleunigte Prozessautomatisierung: Erstellen Sie Agenten, die wiederkehrende, mehrstufige Aufgaben über interne Systeme hinweg übernehmen und so manuelle Arbeit und Verzögerungen reduzieren.
• Individuell zugeschnittene Agentenlogik: Nutzen Sie flexible Gestaltungsmöglichkeiten, um das Verhalten, Gedächtnis und die Integration von Agenten exakt auf spezielle Geschäftsanforderungen abzustimmen.
• Verbesserter Wissenszugriff: Ermöglichen Sie Agenten, proprietäre Daten über RAG und Wissensdatenbank-Integrationen abzurufen und einzusetzen – für präzisere Antworten.
• Erhöhte Compliance und Governance: Verlassen Sie sich auf integrierte Sicherheit, Audit Trails und rollenbasierte Zugriffskontrollen, um Branchenanforderungen zu erfüllen und Risiken zu minimieren.
• Bessere Agenten-Zuverlässigkeit: Nutzen Sie Monitoring-, Protokollierungs- und Tracing-Funktionen, um Entscheidungen zu prüfen, Prozesse zu debuggen und eine zuverlässige Agentenleistung im Produktivbetrieb sicherzustellen.
• Reibungslose Teamzusammenarbeit: Setzen Sie Workflows mit Human-in-the-Loop-Fähigkeiten um, sodass Ihr Team freigeben, korrigieren oder im Bedarfsfall eingreifen kann.
• Skalierbarkeit für die Zukunft: Passen Sie sich dank skalierbarer Plattformen schnell an steigendes Auftragsvolumen oder neue Geschäftsanforderungen an – und wachsen Sie gemeinsam mit Ihrer Organisation.

Kosten und Preise von AI-Agenten-Buildern

Die Wahl eines AI-Agenten-Builders setzt ein Verständnis der verschiedenen Preisstrukturen und -modelle voraus. Die Kosten variieren je nach Funktionsumfang, Teamgröße, Add-ons und weiteren Faktoren. Die folgende Tabelle fasst typische Tarife, Durchschnittspreise und übliche enthaltene Funktionen bei AI-Agenten-Builder-Lösungen zusammen:

Vergleichstabelle für AI-Agenten-Builder-Tarife