Die 10 besten KI-Agenten-Ersteller im Jahr 2026
Auswahlliste der besten Builder für KI-Agenten
Ein Builder für KI-Agenten ist ein Tool, mit dem du KI-gestützte Agenten entwerfen, verwalten und bereitstellen kannst, um Aufgaben, Arbeitsabläufe oder Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Wenn du zuverlässige KI-Agenten für den Kundenservice, die IT-Automatisierung, die Datenverarbeitung oder Unternehmensumgebungen entwickeln möchtest, ist die Wahl der richtigen Plattform entscheidend. Achte auf Plattformen, die flexible API-Aufrufe für Integrationen und integrierte Schutzmechanismen unterstützen, damit die Agenten sicher und innerhalb festgelegter Richtlinien arbeiten. Bei so vielen Optionen mit unterschiedlichen Funktionen und Anpassungsmöglichkeiten kann es schwierig sein, zu wissen, wo man anfangen soll. Diese Liste stellt die besten Builder für KI-Agenten vor, damit du die führenden Optionen vergleichen und diejenige finden kannst, die den Anforderungen deines Teams entspricht – ohne endlose Recherche oder Versuch und Irrtum.
Warum Sie unseren Software-Bewertungen vertrauen können
Wir testen und bewerten seit 2023 Software. Als Technologie-Führungskräfte wissen wir, wie kritisch und herausfordernd es ist, die richtige Entscheidung bei der Softwareauswahl zu treffen.
Wir investieren viel in gründliche Recherche, um unserer Zielgruppe zu helfen, bessere Kaufentscheidungen zu treffen. Wir haben über 2.000 Tools für verschiedene Technikanwendungsfälle getestet und mehr als 1.000 umfassende Softwarebewertungen geschrieben. Erfahren Sie wie wir transparent bleiben und unsere Methodik der Softwarebewertung.
Vergleichstabelle für Builder von KI-Agenten
Diese Vergleichstabelle fasst die Preisinformationen für meine Auswahl der besten Builder für KI-Agenten zusammen:
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Am flexibelsten für Automatisierung mit eingebauter Unterstützung | 14-tägige kostenlose Testversion | Ab $20/Monat (jährliche Abrechnung) | Website | |
| 2 | Am besten geeignet für die visuelle Erstellung von Agenten mit Vektordaten | Kostenlose Testversion + Demo verfügbar | Preis auf Anfrage | Website | |
| 3 | Am besten für die Bereitstellung von Enterprise-Agenten geeignet | Kostenloser Plan verfügbar | Ab $59/Workspace/Monat | Website | |
| 4 | Am besten für fortgeschrittene Retrieval-Augmentation-Fähigkeiten geeignet | Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar | Ab $50/Monat | Website | |
| 5 | Am besten für die Integration von Google-Unternehmensdatenquellen | Kostenloser Plan verfügbar | Ab $0,085/vCPU-Stunde | Website | |
| 6 | Am besten für hierarchische Multi-Agenten-Orchestrierung | Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar | Ab $39/Nutzer/Monat | Website | |
| 7 | Am besten geeignet für kollaborative, autonome Agententeams | Kostenloser Plan + kostenlose Demo + kostenlose Testversion verfügbar | Preis auf Anfrage | Website | |
| 8 | Am besten geeignet für anpassbares Multi-Agent-Scripting | Kostenfreie Nutzung | Kostenlos, Open-Source | Website | |
| 9 | Am besten für visuelles Agenten-Workflow-Design | Kostenlos nutzbar | Kostenlos, Open-Source | Website | |
| 10 | Am besten für No-Code-LLM-Tool und API-Integration | Kostenloser Tarif verfügbar | Ab $35/Monat | Website |
Bewertungen der besten Builder für KI-Agenten
Im Folgenden findest du meine ausführlichen Zusammenfassungen der besten Builder für KI-Agenten, die es auf meine Auswahlliste geschafft haben. Meine Bewertungen bieten einen detaillierten Einblick in die Funktionen, Anwendungsfälle und Integrationen jeder Plattform und helfen dir dabei, die beste Lösung für dich zu finden.
n8n
Am flexibelsten für Automatisierung mit eingebauter Unterstützung
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
Am besten geeignet für die visuelle Erstellung von Agenten mit Vektordaten
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
Dify ist eine Open-Source-LLMOps-Plattform, mit der Sie KI-Agenten über eine visuelle Workflow-Oberfläche, eine integrierte RAG-Pipeline, Multi-LLM-Unterstützung und einen Plugin-Marktplatz erstellen, orchestrieren und bereitstellen können.
Für wen ist Dify am besten geeignet?
Dify eignet sich für Enterprise-Engineering- und DevOps-Teams, die die volle Kontrolle über ihre KI-Agenten-Infrastruktur durch selbst gehostete oder VPC-basierte Bereitstellung benötigen.
Warum ich Dify ausgewählt habe
Dify verdient seinen Platz auf meiner Bestenliste, weil es das Thema Enterprise-Bereitstellung sehr ernst nimmt. Ich kann Agenten in einer Kunden-VPC auf AWS, GCP oder Azure mit Helm-Charts und Terraform-Modulen bereitstellen oder vollständig getrennt in hochregulierten Branchen wie Life Sciences und Finanzdienstleistungen arbeiten. Darüber hinaus bietet Dify SSO/SAML, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) auf Workflow-Ebene, SCIM-Provisionierung und Audit-Logs, die direkt an ein SIEM weitergeleitet werden – Kontrollen, die tatsächlich relevant sind, wenn Sie Agenten produktiv einsetzen.
Dify Hauptfunktionen
- Visual Workflow Studio: Entwerfen Sie die Logik von KI-Agenten über eine Drag-and-Drop-Knotenoberfläche, die LLMs, Retrieval und Tools kombiniert.
- Plugin-Marktplatz: Erweitern Sie Agentenfunktionen mit einem wachsenden Katalog von vorgefertigten Integrationen, Modellen und Konnektoren.
- Multi-Source-RAG-Pipeline: Importieren, unterteilen und indexieren Sie Daten aus Dokumenten, URLs und Laufwerken, um Agenten auf individuelle Wissensdatenbanken zu stützen.
- Native Observability-Integration: Überwachen und debuggen Sie Agentenläufe mit integriertem Trace-Logging und Langfuse-Anbindung.
Dify-Integrationen
Dify bietet native Integrationen mit OpenAI, Hugging Face, Mistral, DeepSeek, Minio, Qdrant und Milvus, darüber hinaus einen Plugin-Marktplatz und eine API für benutzerdefinierte Integrationen.
Pros and Cons
Pros:
- Open-Source-Codebasis mit aktiven Community-Beiträgen
- Unterstützt mehr als 100 LLMs einschließlich selbst gehosteter Modelle
- Unterstützt MCP-Protokoll für die Tool-Konnektivität
Cons:
- Self-Hosting erfordert erhebliches DevOps-Know-how
- Debugging von Multi-Agent-Workflows kann komplex sein
Am besten für fortgeschrittene Retrieval-Augmentation-Fähigkeiten geeignet
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
Am besten für die Integration von Google-Unternehmensdatenquellen
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
Am besten für hierarchische Multi-Agenten-Orchestrierung
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
CrewAI
Am besten geeignet für kollaborative, autonome Agententeams
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
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
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
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
Weitere Builder für KI-Agenten
Hier findest du einige zusätzliche Optionen für Builder für KI-Agenten, die es nicht auf meine Auswahlliste geschafft haben, aber dennoch einen Blick wert sind:
- Amazon Bedrock AgentCore
Ideal für sichere Bereitstellung innerhalb von AWS-Umgebungen
- Microsoft Foundry
Am besten für die Integration in das Microsoft-Ökosystem
- Microsoft Copilot Studio
Am besten für die Integration von Microsoft 365-Agenten geeignet
- Vellum
Am besten für verwaltete Prompt-Operationen
- Lyzr
Am besten geeignet für die Überwachung von KI-Agenten
- Sema4.ai
Am besten für sichere Automatisierung in regulierten Branchen geeignet
- Microsoft Semantic Kernel
Am besten geeignet zum Einbetten benutzerdefinierter Logik in Workflows
- AgentKit
Am besten geeignet für die native Erstellung von Agenten auf OpenAI
- Claude Agent SDK
Am besten für die Nutzung von Anthropic-Modellen geeignet
- IBM watsonx Orchestrate
Am besten geeignet zur Automatisierung wiederkehrender Unternehmensaufgaben
How I Evaluate AI Agent Builders
To make this list, each platform needs to go beyond basic chatbot building and deliver agents that can reason, use tools, and handle multi-step tasks autonomously. I split my evaluation into core functionality every builder must cover and differentiating factors that separate one platform from another.
Core Functionality (Table Stakes for This List)
When I'm selecting tools for my list, I rank each one on a scale from 0 (does not offer the functionality) to 5 (excels in this area) for each core functionality listed below. Then, I calculate the tool's total score into a percentage. Each tool needs to achieve a minimum total score of 65% to be considered for inclusion.
- Agent Orchestration Framework: I evaluate whether you can define agent roles, chain multi-step workflows, and coordinate multiple agents—not just script a single bot.
- LLM Integration: The platform should support multiple models. I check for easy swapping between providers like OpenAI, Anthropic, and self-hosted options.
- Tool & API Connectivity: Agents need to do things—call APIs, query databases, trigger webhooks. I look for both prebuilt connectors and custom function calling.
- Memory & Context Management: I check how agents retain context across tasks, from basic session memory to persistent vector-based recall for longer workflows.
- Knowledge Base & RAG Support: Grounding agents in your own data matters. I look for vector store integration, chunking controls, and enterprise data connectors.
- Deployment & Monitoring: I evaluate how each platform handles going live—API endpoints, embedded options, logging, tracing, and run-level observability.
Once I have a list of tools that meet the criteria, I consider what sets each platform apart.
Differentiating Factors (What Sets Vendors Apart)
Here's how I compare and contrast different vendors:
Standout Features
Human-in-the-loop controls matter a lot—I look for configurable approval gates that let you pause an agent before it executes high-risk actions like updating a production database. Model flexibility is another area I evaluate closely, especially intelligent routing that selects the right LLM per task based on cost or latency. I also check for built-in observability and eval frameworks, since tracing agent decisions and catching performance drift in production is how you keep agents reliable over time.
Beyond Features
Deployment flexibility is a big factor—I check whether you can self-host or run agents in a VPC, since many teams handle sensitive data that can't leave their environment. Security certifications like SOC 2 and HIPAA also weigh heavily, especially for regulated industries where audit logs and PII redaction are expected. Pricing transparency matters too. I evaluate whether costs stay predictable at scale once you factor in token usage, per-run fees, and infrastructure overhead.
So wählst du einen Builder für KI-Agenten aus
Es ist leicht, sich in langen Funktionslisten und komplexen Preisstrukturen zu verlieren. Damit du dich bei der individuellen Auswahl deiner Software auf das Wesentliche konzentrieren kannst, findest du hier eine Checkliste mit Faktoren, die du berücksichtigen solltest:
| Faktor | Was du berücksichtigen solltest |
|---|---|
| Skalierbarkeit | Kann die Plattform ein höheres Agentenaufkommen, neue Arbeitsabläufe oder sich weiterentwickelnde Geschäftslogik ohne kostspielige Überarbeitung unterstützen? Achte auf Optionen zur automatischen Skalierung und Ressourcenverwaltung. |
| Integrationen | Verbindet sich die Plattform nativ mit deinen wichtigen Tools, APIs und Datenbanken? Prüfe, ob die Konnektoren aktuelle und absehbare Anwendungsfälle abdecken und nicht nur das unterstützen, was standardmäßig verfügbar ist. |
| Anpassbarkeit | Wie umfassend kannst du die Logik, das Gedächtnis und das Verhalten der Agenten an deine Umgebung anpassen? Bewerte Code-, SDK- oder Low-Code-Optionen im Hinblick auf die technischen Fähigkeiten deines Teams und die erforderliche Flexibilität. |
| Benutzerfreundlichkeit | Ist der Workflow-Builder für die täglichen Nutzer in deinem Team intuitiv bedienbar? Bitte um Demos oder Testversionen, um herauszufinden, ob Personen ohne Entwicklerkenntnisse Abläufe ohne ständige Unterstützung durch die IT- oder Entwicklungsabteilung erstellen und pflegen können. |
| Implementierung und Einarbeitung | Welche Ressourcen, Lernmaterialien und Partnerunterstützung stehen zur Verfügung, damit du deinen ersten Agenten einführen kannst? Vergleiche die Lernkurve mit den internen Zeitplänen und Qualifikationslücken. |
| Kosten | Sind nutzungsabhängige, monatliche und skalierungsbezogene Gebühren für deine Arbeitslasten vorhersehbar? Prüfe versteckte Gebühren für die Weitergabe von Token, Beschränkungen pro Agent und die Abrechnung der Datennutzung bei dem erwarteten Volumen genau. |
| Sicherheitsvorkehrungen | Entspricht die Plattform deinen Anforderungen an den Datenschutz? Frage nach rollenbasierten Zugriffsrechten, Prüfprotokollen und Verschlüsselung. Untersuche die bisherige Bilanz im Hinblick auf Datenschutzverletzungen oder Sicherheitsvorfälle. |
| Verfügbarkeit des Supports | Wie schnell kannst du den Support des Anbieters bei der Fehlerbehebung oder bei Fragen zur Implementierung erreichen? Berücksichtige Service-Level-Agreements, die Abdeckung verschiedener Zeitzonen sowie die Ressourcen des Kundenerfolgsteams während und nach der Einführung. |
Was sind Builder für KI-Agenten?
Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten ermöglichen es Ihnen, intelligente Agenten zu entwerfen, bereitzustellen und zu verwalten, die mithilfe großer Sprachmodelle und APIs komplexe, mehrstufige Aufgaben bewältigen können. Diese Tools unterstützen Ihr Team dabei, Workflows mit intelligenter Automatisierung zu automatisieren, in bestehende Systeme zu integrieren und das Verhalten von Agenten mithilfe von Techniken wie Prompt Engineering an sich wandelnde Geschäftsanforderungen anzupassen – und das alles, ohne jede Komponente von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Viele Plattformen basieren auf einem Open-Source-Framework oder unterstützen Open-Source-Modelle, wodurch sie für eine Vielzahl von Bereitstellungsszenarien flexibel einsetzbar sind. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören die Qualifizierung von Leads, der Kundensupport und die Automatisierung interner Workflows. Viele Plattformen bieten außerdem Sicherheit auf Unternehmensniveau für Organisationen, die sensible Daten verwalten.
Funktionen einer Plattform zur Erstellung von KI-Agenten
Achten Sie bei der Auswahl einer Plattform zur Erstellung von KI-Agenten auf die folgenden wichtigen Funktionen:
- Orchestrierungsframework für Agenten: Eine visuelle oder codebasierte Umgebung zum Entwerfen, Zuweisen und Verketten von Agenten für komplexe Workflows mit festgelegten Zielen und Rollen.
- Integration großer Sprachmodelle: Nahtlose Verbindung von Agenten mit beliebten großen Sprachmodellen sowie Wechsel zwischen proprietären, Open-Source- oder selbst gehosteten Optionen für optimale Schlussfolgerungen.
- Anbindung von Tools und APIs: Agenten können mit externen APIs interagieren, Funktionen auslösen und tatsächliche Aktionen ausführen, die über die Textgenerierung hinausgehen, und so systemübergreifende Automatisierung unterstützen.
- Verwaltung von Speicher und Kontext: Agenten werden mit Mechanismen für das Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis ausgestattet, sodass sie den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg beibehalten und ihr Verhalten anpassen können.
- Wissensdatenbank und RAG-Unterstützung: Agenten können Informationen aus benutzerdefinierten Datenquellen aufnehmen, indizieren und effizient abrufen, sodass ihre Antworten auf relevantem und aktuellem Wissen basieren.
- Bereitstellungsoptionen: Flexibilität bei der Bereitstellung von Agenten über APIs, der Einbettung in Apps oder der Auswahl von Cloud-, VPC- und On-Premises-Hosting, um Anforderungen an Unternehmensinfrastruktur und Sicherheit zu erfüllen.
- Überwachung und Beobachtbarkeit: Integrierte Protokollierung, Ablaufverfolgung und Leistungsüberwachung, damit Sie Entscheidungen der Agenten nachverfolgen, Logik debuggen und Aktivitäten in Produktionsumgebungen prüfen können.
- Kontrollen mit menschlicher Beteiligung: Festlegen von Genehmigungsschritten, Eskalationspunkten oder manuellen Prüfschleusen, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten, wenn Agenten mit sensiblen Workflows interagieren.
- Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit: Unterstützung für Anpassungen ohne Code, mit wenig Code oder über SDKs, sodass Ihr Team Logik, Tool-Integrationen und das Verhalten von Agenten einfach anpassen kann.
- Sicherheit und Compliance: Integrierte Schutzmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Prüfprotokolle zur Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen in verschiedenen Branchen.
Vorteile einer Plattform zur Erstellung von KI-Agenten
Die Implementierung einer Plattform zur Erstellung von KI-Agenten bietet Ihrem Team und Ihrem Unternehmen mehrere Vorteile. Hier sind einige, auf die Sie sich freuen können:
- Beschleunigte Workflow-Automatisierung: Erstellen Sie Agenten, die sich wiederholende, mehrstufige Aufgaben über interne Systeme hinweg übernehmen und dadurch manuellen Aufwand sowie Verzögerungen reduzieren.
- Individuell passende Agentenlogik: Nutzen Sie flexible Gestaltungsmöglichkeiten, um Verhalten, Speicher und Integrationen der Agenten an spezielle Geschäftsanforderungen anzupassen.
- Verbesserter Wissenszugriff: Agenten können proprietäre Daten über RAG- und Wissensdatenbankintegrationen abrufen und verwenden, um genauere Antworten zu liefern.
- Verbesserte Compliance und Governance: Nutzen Sie integrierte Sicherheitsfunktionen, Prüfpfade und rollenbasierte Zugriffskontrollen, um Branchenanforderungen zu erfüllen und Risiken zu reduzieren.
- Höhere Zuverlässigkeit der Agenten: Nutzen Sie Überwachungs-, Protokollierungs- und Ablaufverfolgungsfunktionen, um Entscheidungen zu prüfen, Workflows zu debuggen und eine vorhersehbare Leistung der Agenten in der Produktion sicherzustellen.
- Nahtlose Zusammenarbeit im Team: Stellen Sie Workflows mit Funktionen zur menschlichen Beteiligung bereit, damit Ihr Team bei Bedarf Genehmigungen erteilen, Korrekturen vornehmen oder eingreifen kann.
- Zukunftssichere Skalierbarkeit: Passen Sie sich mit Plattformen, die gemeinsam mit Ihrer Organisation wachsen und sich weiterentwickeln, schnell an ein höheres Aufgabenvolumen oder neue Geschäftsanforderungen an.
Kosten und Preise von Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten
Die Auswahl einer Plattform zur Erstellung von KI-Agenten erfordert ein Verständnis der verschiedenen verfügbaren Preismodelle und Tarife. Die Kosten variieren abhängig von Funktionen, Teamgröße, Zusatzoptionen und weiteren Faktoren. Die folgende Tabelle fasst gängige Tarife, ihre durchschnittlichen Preise und typische enthaltene Funktionen von Lösungen zur Erstellung von KI-Agenten zusammen:
Tarifvergleichstabelle für Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten
| Plantyp | Durchschnittlicher Preis | Übliche Funktionen |
|---|---|---|
| Kostenloser Plan | $0 | Grundlegende Workflow-Erstellung, begrenzte Agenten-Ausführungen, Zugriff auf zentrale Integrationen und Community-Support. |
| Persönlicher Plan | $10-$25/Benutzer/Monat | Erweiterte Workflow-Kapazität, mehr Agenten-Ausführungen, zusätzliche Tool-Integrationen und grundlegende Überwachung. |
| Geschäftsplan | $40-$85/Benutzer/Monat | Orchestrierung mehrerer Agenten, RAG-Unterstützung, umfassender API-Zugriff, Teamzusammenarbeit und verbesserte Sicherheit. |
| Unternehmensplan | $100+/Benutzer/Monat | Selbsthosting oder VPC-Bereitstellung, erweiterte Beobachtbarkeit, Compliance-Tools, dedizierter Support und SLAs. |
Häufige Fragen zu Erstellern für KI-Agenten
Hier finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu Erstellern für KI-Agenten:
Wie unterscheiden sich Ersteller für KI-Agenten von herkömmlichen Tools zur Workflow-Automatisierung?
Ersteller für KI-Agenten gehen über starre regelbasierte Abläufe hinaus und können dynamisch schlussfolgern, sich anpassen und Sprachmodelle für komplexe Entscheidungsprozesse nutzen. Dadurch können sie Aufgaben bewältigen, die kontextbezogenes Verständnis und Gespräche erfordern, statt nur auf Triggern basierende Automatisierung bereitzustellen.
Kann ich meine eigenen Daten oder internen Wissensquellen mit diesen Plattformen nutzen?
Ja, die meisten Lösungen bieten Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Integrationen mit Wissensdatenbanken. Dadurch lassen sich Antworten von Agenten auf unternehmenseigenen Dokumenten, Datenbanken oder Wikis aufbauen, was für höhere Genauigkeit und Relevanz sorgt.
Welche technischen Kenntnisse sind für die Implementierung eines Erstellers für KI-Agenten erforderlich?
Die Anforderungen variieren. Viele Plattformen bieten visuelle Werkzeuge mit wenig oder ohne Code für geschäftliche Anwender, während andere für erweiterte Anpassungen, Integrationen oder einzigartige Agentenverhaltensweisen Erfahrung mit SDKs und Python voraussetzen.
Wie stelle ich sicher, dass Agentenaktionen in sensiblen Umgebungen sicher und regelkonform sind?
Achten Sie auf Plattformen mit Kontrollen zur Einbindung von Menschen, robusten Audit-Protokollen, Berechtigungsverwaltung und Sicherheitszertifizierungen. Diese helfen Teams dabei, risikoreiche Aktionen zu überwachen und die Einhaltung von Branchenvorschriften nachzuweisen.
Welche häufigen Herausforderungen gibt es bei der Skalierung auf mehr Agenten oder komplexe Workflows?
Zu den häufigen Problemen gehören unerwartete Kostensteigerungen, Einschränkungen bei der Orchestrierungslogik oder Leistungsengpässe. Vor einer umfassenden Einführung sollten die Skalierbarkeitsgarantien, Überwachungsmöglichkeiten und Kostenstrukturen der Plattform geprüft werden.