Die 10 besten KI-Agentenplattformen im Jahr 2026

Bewertungen von KI-Agentenplattformen

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   UiPath

   Am besten geeignet für agentenbasierte Automatisierung mit RPA in Unternehmen

   • 60-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $25/Monat

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   UiPath ist eine agentische Automatisierungsplattform, die RPA-Roboter, die Orchestrierung mehrerer Agenten, LLM-Integration und Kontrollmechanismen mit menschlicher Beteiligung kombiniert, um komplexe, mehrstufige Unternehmensabläufe zu automatisieren.

   Für wen ist UiPath am besten geeignet?

   UiPath eignet sich hervorragend für IT- und Automatisierungsteams in Unternehmen, die komplexe Workflows über mehrere Systeme hinweg verwalten und dabei ältere Infrastrukturen mit modernen KI-Agenten kombinieren.

   Warum ich UiPath ausgewählt habe

   UiPath steht auf meiner Auswahlliste, weil keine andere Plattform in dieser Kategorie RPA-Roboter und KI-Agenten auf diese Weise zusammenführt. Besonders gefällt mir, dass Maestro Agenten, Roboter und menschliche Genehmigungen in einem einzigen BPMN-Workflow orchestriert, sodass Ihr Team sowohl moderne APIs als auch ältere Systeme ohne APIs automatisieren kann. Mit Agent Builder lässt sich die Logik mehrerer Agenten visuell oder per Code konfigurieren, während die AI Trust Layer jeden LLM-Aufruf über Anbieter wie Azure OpenAI, Anthropic und AWS Bedrock hinweg über eine zentrale Richtlinienebene steuert.

   Wichtige Funktionen von UiPath

   • Kontextverankerung: Ruft Informationen aus wissensbasierten Datenbanken mit Berechtigungs- und Zugriffskontrollen ab und verwendet dafür Vektordatenbanken wie FAISS und Pinecone für RAG-ähnliche Workflows.
   • HITL-Steuerungen im Action Center: Hält die Ausführung von Agenten an festgelegten Kontrollpunkten an, damit menschliche Prüfer Entscheidungen genehmigen, ablehnen oder umleiten können, bevor risikoreiche Aktionen fortgesetzt werden.
   • MCP-basierte Werkzeug-Integration: Verbindet Agenten über vier MCP-Integrationstypen in Orchestrator mit externen Systemen und unterstützt vorgefertigte, codierte, befehlsbasierte und Remote-Server-Optionen.
   • Maestro-Fallverwaltung: Modelliert komplexe, adaptive Workflows mit Phasen, SLA-Überwachung, Eskalationsregeln und Ausnahmebehandlung für Agenten, Roboter und menschliche Beteiligte.

   UiPath-Integrationen

   UiPath bietet native Integrationen mit Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Snowflake, Databricks, Salesforce und CyberArk. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Orchestriert Agenten, Roboter und Menschen gemeinsam
   • Erweiterte Prüfprotokolle und Governance-Funktionen
   • Verbindet agentenbasierte Automatisierung mit älteren Systemen

   Cons:

   • Benötigt erhebliche Hardwareressourcen
   • Begrenzte eigenständige Bereitstellung in Containern
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   n8n

   Am besten für selbst betriebene Mehragenten-Automatisierung

   • Kostenlose Testversion verfügbar
   • Ab 20 €/Monat (jährliche Abrechnung)

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   Customer Rating:4.7/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   n8n ist eine Open-Source-Plattform für KI-Agenten, die eine visuelle Arbeitsfläche für Arbeitsabläufe mit integrierter Unterstützung für JavaScript und Python kombiniert, um Automatisierungsprozesse für einzelne Agenten und Agentengruppen zu erstellen, zu koordinieren und bereitzustellen.

   Für wen eignet sich n8n am besten?

   n8n eignet sich besonders für DevOps- und IT-Entwicklungsteams, die vollständige Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen und Arbeitsabläufe für KI-Agenten auf ihren eigenen Servern ausführen möchten.

   Warum ich n8n ausgewählt habe

   Ich habe n8n in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil es das einzige Tool auf dieser Liste ist, bei dem die gesamte Agentenlaufzeit auf der eigenen Infrastruktur ausgeführt werden kann, einschließlich vollständig abgeschotteter Umgebungen, ohne dass Daten das Netzwerk verlassen. Besonders gefällt mir die Mehragentenarchitektur mit übergeordneten und ausführenden Agenten, mit der sich hierarchische Prozessketten erstellen lassen, in denen ein koordinierender Agent Aufgaben an spezialisierte Unteragenten für Recherche, Qualitätssicherung oder Ausführung delegiert. Die integrierten Genehmigungsschritte mit menschlicher Beteiligung sind ebenfalls ein echter Vorteil, da sich manuelle Kontrollpunkte einbauen lassen, bevor eine risikoreiche Aktion des Agenten ausgeführt wird.

   Die wichtigsten Funktionen von n8n

   • Modellunabhängige Weiterleitung von LLMs: Verbinden Sie mehrere LLM-Anbieter – OpenAI, Anthropic, Gemini und selbst gehostete Modelle – innerhalb eines einzigen Arbeitsablaufs und leiten Sie Aufgaben anhand der von Ihnen definierten Logik an unterschiedliche Modelle weiter.
   • Rahmenwerk zur KI-Evaluierung: Führen Sie Regressionstests vor der Bereitstellung in Arbeitsabläufen mit Agenten und echten Daten aus, um Korrektheit, Token-Nutzung und Antwortqualität zu verfolgen, bevor Änderungen in die Produktion übernommen werden.
   • Git-basierte Versionskontrolle: Verwalten Sie Definitionen von Arbeitsabläufen als Code mit vollständiger Versionshistorie, getrennter Test- und Produktionsumgebung sowie nebeneinander angezeigten Unterschieden zwischen Arbeitsabläufen für eine revisionssichere Änderungsverwaltung.
   • Integration von Vektordatenbanken: Verbinden Sie sich nativ mit Pinecone, Qdrant, Weaviate und anderen Vektorspeichern, um RAG-Prozessketten zu erstellen, mit denen Agenten interne Wissensdatenbanken, Dokumente und Wikis abfragen können.

   n8n-Integrationen

   n8n bietet mehr als 500 native Integrationsknoten, darunter OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Salesforce, HubSpot, Slack und GitHub. Für benutzerdefinierte Integrationen steht eine API zur Verfügung.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Vollständig selbst betrieben in vollständig abgeschotteten Umgebungen
   • Übernimmt Versionen von Arbeitsabläufen direkt in Commits
   • Verwaltet Abfragen an Vektordatenbanken

   Cons:

   • Die visuelle Arbeitsfläche wird bei großen Arbeitsabläufen unübersichtlich
   • Dem Editor für Arbeitsabläufe fehlt eine Funktion zum automatischen Speichern
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   Kore.ai

   Am besten für die Multi-Agenten-IT-Automatisierung in Unternehmen geeignet

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Kore.ai ist eine KI-Agentenplattform für Unternehmen, mit der sich mithilfe einer visuellen Entwicklungsumgebung, einer kompilierten deklarativen Agentensprache und eines von KI generierten Agentenarchitekten Multi-Agenten-Systeme erstellen, orchestrieren und verwalten lassen.

   Für wen ist Kore.ai am besten geeignet?

   Kore.ai eignet sich besonders für große Unternehmen in regulierten Branchen – Banken, Gesundheitswesen, Versicherungen und Behörden –, die eine Multi-Agenten-IT-Automatisierung mit strengen Compliance- und Governance-Anforderungen bereitstellen müssen.

   Warum ich Kore.ai ausgewählt habe

   Ich habe Kore.ai als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die Plattform speziell für die Art von Multi-Agenten-IT-Automatisierung entwickelt wurde, die große Unternehmen tatsächlich benötigen – etwa zur Koordination der Lösung von ServiceNow-Tickets, von BMC-Helix-Warnungen und von Jira-Aktualisierungen innerhalb eines einzigen Workflows ohne manuelle Übergaben. Besonders beeindruckend finde ich die sechs nativ kompilierten Orchestrierungsmuster, mit denen sich die Logik für übergeordnete Agenten, parallele Verteilung und Delegation als vollwertige Konstrukte statt als Behelfslösungen ausführen lässt. Die von der Engine erzwungenen Schutzmechanismen und die FedRAMP-Moderate-Autorisierung machen die Plattform zur richtigen Wahl für regulierte Umgebungen, in denen Governance keine Option, sondern Pflicht ist.

   Wichtige Funktionen von Kore.ai

   • Agenten-Bauplansprache (ABL): Eine kompilierte, deklarative DSL, mit der sich Agentenziele, Tools, Speicher und Schutzlogik als Git-native YAML-Artefakte definieren lassen – mit vollständiger Unterstützung für CI/CD-Pipelines.
   • Modell-Hub: Eine modellunabhängige Routing-Schicht, die OpenAI, Anthropic, Cohere, NVIDIA, Meta LLaMA 2, Open-Source-Modelle von Hugging Face sowie Konfigurationen für eigene Modelle unterstützt.
   • Auto Loop™: Eine Engine zur kontinuierlichen Optimierung, die Ergebnisse von Agenten in der Produktion überwacht und Prompts, Tools sowie Workflows automatisch optimiert, ohne manuelle Zyklen zur Neuentwicklung zu erfordern.
   • Agentenbewertungen: Ein automatisiertes Test-Framework, das Qualitäts- und Sicherheitsbewertungen für mehrere Szenarien mit Regressionserfassung durchführt und direkt in Bereitstellungspipelines integriert ist.

   Integrationen von Kore.ai

   Kore.ai bietet native Integrationen mit ServiceNow, BMC Helix, Jira, Ivanti, Salesforce, SAP, Workday, ADP, Slack und Microsoft Teams. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Orchestrierungsmuster für Agenten werden nativ kompiliert
   • Kompiliert Ausführungspfade automatisch neu
   • CI/CD-native Agentenversionierung mit vollständigen Prüfpfaden

   Cons:

   • Hohe Anforderungen an das Plattform-Engineering bei fortgeschrittener Nutzung
   • Die Aktualisierung der Wissensdatenbank erfolgt nicht vollständig automatisch
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4. 

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   LangChain LangSmith

   Am besten für die Beobachtbarkeit von Agenten und Bewertungs-Workflows geeignet

   • Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab 39 $/Benutzer/Monat

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   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   LangChain LangSmith ist eine Plattform für KI-Agenten, die die Erstellung von Agenten, die Orchestrierung großer Sprachmodelle, die Bereitstellung in der Produktion und umfassende Beobachtbarkeit – einschließlich vollständiger Visualisierung von Ablaufverfolgungen, Online- und Offline-Bewertungen sowie automatisierter Problemerkennung – in einer einzigen, auf technische Teams ausgerichteten Umgebung vereint.

   Für wen eignet sich LangChain LangSmith am besten?

   LangChain LangSmith eignet sich für KI-Entwicklungsteams, die während des gesamten Entwicklungszyklus – von lokalen Tests bis zur Überwachung in der Produktion – umfassende Einblicke in das Verhalten von Agenten benötigen.

   Warum ich mich für LangChain LangSmith entschieden habe

   LangChain LangSmith hat sich einen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil keine andere Plattform für KI-Agenten eine vergleichbare Tiefe bei Beobachtbarkeit und Bewertungswerkzeugen bietet. Besonders gut gefällt mir, dass SmithDB eine vollständige Visualisierung der Ablaufverfolgung in einzelnen Schritten für jeden Werkzeugaufruf und jede Entscheidung des großen Sprachmodells liefert. Außerdem gruppiert LangSmith Engine Produktionsfehler automatisch alle sechs Stunden, ermittelt die Grundursachen und kann einen GitHub-PR mit einem vorgeschlagenen Fix eröffnen. Zusammen mit den Offline- und Online-Bewertungspipelines kann mein Team Regressionen vor der Bereitstellung erkennen und das Verhalten aktiver Agenten in der Produktion bewerten.

   Wichtige Funktionen von LangChain LangSmith

   • LangSmith-Sandbox-Umgebungen: Führen von Agenten generierten Code in kurzlebigen MicroVMs mit vollständigem Root-Zugriff, Docker-Unterstützung und Kaltstarts in unter einer Sekunde aus, um isolierte Ausführung in großem Maßstab zu ermöglichen.
   • LangSmith-Flotte: Ein Agenten-Editor ohne Programmieraufwand, mit dem nichttechnische Benutzer Agenten mithilfe vorgefertigter Vorlagen erstellen, konfigurieren und in Slack, Teams oder Gmail bereitstellen können.
   • LLM-Gateway: Leitet den Datenverkehr großer Sprachmodelle über eine zentralisierte LangSmith-Schicht zwischen verschiedenen Anbietern weiter und bietet agentenspezifisches Modell-Routing sowie Kostentransparenz an einem Ort.
   • Langzeitspeicher: Bietet Agenten über mehrere Sitzungen hinweg einen dauerhaften, semantisch durchsuchbaren Langzeitspeicher. APIs für Kurzzeit- und Langzeitspeicher sind bereits in die Laufzeitumgebung für Bereitstellungen integriert.

   Integrationen von LangChain LangSmith

   LangChain LangSmith bietet native Integrationen mit OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Slack, Microsoft Teams, Gmail, Google Calendar, GitHub, Linear und Tavily sowie native Unterstützung für offene Standards wie MCP, A2A, Agent Protocol und OpenTelemetry. Die Plattform stellt ein SDK und eine API für benutzerdefinierte Integrationen bereit, verbindet sich mit jedem entfernten MCP-Server und unterstützt BYOC-Bereitstellungen auf AWS, GCP und Azure.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Umfassendste Visualisierung von Agenten-Ablaufverfolgungen und Dashboards
   • Integrierte automatische Erkennung von Grundursachen von Problemen
   • Optionen zur Erstellung von Agenten mit und ohne Programmierung

   Cons:

   • Der vollständige Funktionsumfang ist eng an den LangChain-Stack gekoppelt
   • Für die Integration ist ein Python- oder JS/TS-SDK erforderlich
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   NiCE Cognigy.AI

   Am besten für umfangreiche Einsätze von CX-Agenten in Unternehmen geeignet

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   NiCE Cognigy.AI ist eine Plattform für KI-Agenten in Unternehmen, die für Einsätze in Kundenkontaktzentren entwickelt wurde und einen visuellen Agenten-Editor mit geringem Programmieraufwand, die Orchestrierung mehrerer LLMs, integrierte RAG-Funktionen sowie die Koordination mehrerer Agenten über Sprach- und digitale Kanäle hinweg kombiniert.

   Für wen ist NiCE Cognigy.AI am besten geeignet?

   NiCE Cognigy.AI wurde für große Unternehmen in regulierten Branchen entwickelt, die KI-Agenten in umfangreichen Kundenservice- und Kundenkontaktzentrumsprozessen einsetzen müssen.

   Warum ich mich für NiCE Cognigy.AI entschieden habe

   NiCE Cognigy.AI hat sich einen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil keine andere von mir getestete Plattform Einsätze von CX-Agenten in Unternehmen in dem Umfang bewältigt wie Cognigy – Lufthansa verarbeitet damit jährlich 16 Millionen KI-Interaktionen, und DHL hat mehr als 30 Millionen Service-Interaktionen automatisiert. Besonders gefällt mir die Verbund-KI-Architektur, die Schlussfolgerungen durch LLMs mit deterministischen regelbasierten Abläufen innerhalb eines einzigen Agentengesprächs verbindet, sodass für die Compliance kritische Schritte niemals an unkontrolliertes agentenbasiertes Verhalten übergeben werden. Das KI-Betriebszentrum bietet Echtzeit-Transparenz über die LLM-Latenz, NLU-Bewertungen und die Abfrageleistung der Wissens-KI, mit automatischer Umschaltung auf sekundäre Modelle, wenn primäre Modelle ausfallen oder Ratenlimits erreichen.

   Die wichtigsten Funktionen von NiCE Cognigy.AI

   • Verteilung auf mehrere LLMs: Weisen Sie verschiedenen Agentenaufgaben unterschiedliche LLMs zu, mit einem Wechsel des Modells per Mausklick und automatischer Umschaltung auf sekundäre Modelle bei Ausfällen oder Ereignissen mit Ratenlimits.
   • Wissens-KI (integrierte RAG-Funktion): Binden Sie PDFs, FAQs, interne Wikis und Webinhalte über eine Vektorsuche ein, um generative Antworten zu liefern, die auf verifizierten Wissensquellen des Unternehmens basieren.
   • Unterstützung für MCP-Clients und -Server: Stellen Sie als Client eine Verbindung zu externen, über MCP bereitgestellten Werkzeugen her und stellen Sie Cognigy-Arbeitsabläufe als MCP-Werkzeuge für externe KI-Systeme wie Claude und ChatGPT bereit.
   • KI-Assistent für Agenten: Bieten Sie menschlichen Agenten in Sprach- und Chat-Kanälen Echtzeitunterstützung durch KI, einschließlich Echtzeit-Coaching, automatisierten Gesprächsabschlüssen und sofortigem Wissensabruf während laufender Interaktionen.

   Integrationen von NiCE Cognigy.AI

   NiCE Cognigy.AI bietet integrierte Anbindungen an OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Mistral AI, Genesys, Confluence und Salesforce. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Leitet Aufgaben zwischen spezialisierten Instanzen weiter
   • Authentifiziert Benutzer in Unternehmen sicher
   • Echtzeit-KI-Betriebszentrum für Transparenz

   Cons:

   • Kein autonomer Pilotbetrieb oder Einstiegspunkt für kleine und mittlere Unternehmen
   • Primär für die Automatisierung von Kundenkontaktzentren entwickelt
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   LangChain LangGraph

   Am besten für die graphbasierte Orchestrierung mehrerer Agenten geeignet

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

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   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   LangChain LangGraph ist ein graphbasiertes Framework für KI-Agenten, das zustandsbehaftete, mehrstufige Agenten-Workflows, die Orchestrierung mehrerer Agenten, Steuerungen mit menschlicher Beteiligung und die Verwaltung eines Langzeitgedächtnisses in Python- und JavaScript/TypeScript-Umgebungen unterstützt.

   Für wen eignet sich LangChain LangGraph am besten?

   LangChain LangGraph eignet sich besonders für Entwicklungsteams, die komplexe, zustandsbehaftete KI-Agenten erstellen und eine detaillierte Kontrolle über mehrstufige Workflows sowie die Koordination mehrerer Agenten benötigen.

   Warum ich LangChain LangGraph ausgewählt habe

   LangChain LangGraph steht auf meiner engeren Auswahlliste, weil das Modell StateGraph eine explizite Kontrolle auf Knotenebene darüber ermöglicht, wie Agenten denken, Verzweigungen ausführen, Wiederholungen durchführen und Schleifen durchlaufen – etwas, das lineare, kettenbasierte Frameworks einfach nicht nachbilden können. Besonders gut gefällt mir die Architektur aus übergeordnetem Agenten und Arbeitsagenten für die Orchestrierung mehrerer Agenten: Ein übergeordneter Agent zerlegt Aufgaben und delegiert sie an spezialisierte Unteragenten, die parallel ausgeführt werden. Die integrierte Checkpoint-Funktion an jedem Graphknoten bedeutet, dass lang laufende Agenten für eine menschliche Genehmigung pausieren, nach einem Fehler fortgesetzt oder zur Fehlerbehebung auf einen beliebigen vorherigen Zustand zurückgesetzt werden können.

   Wichtige Funktionen von LangChain LangGraph

   • LangSmith-Nachverfolgung: Erfasst verteilte Ablaufverfolgungen jedes Agentenschritts, jedes Aufrufs eines großen Sprachmodells und jeder Tool-Ausführung, sodass Sie genau prüfen können, was innerhalb eines laufenden Agenten passiert ist.
   • Unterbrechungspunkte mit menschlicher Beteiligung: Pausiert die Agentenausführung an festgelegten Graphknoten, um vor dem Fortfahren mit dem nächsten Schritt eine menschliche Genehmigung oder Eingabe anzufordern.
   • Speicher für Langzeitgedächtnis: Speichert den Agentenzustand und den Gesprächskontext sitzungsübergreifend mithilfe eines integrierten Speichers mit Unterstützung für die semantische Suche.
   • LangGraph Studio: Eine visuelle integrierte Entwicklungsumgebung zum Untersuchen, Debuggen und Überarbeiten von Agentenausführungsgraphen in Echtzeit während der Entwicklung.

   Integrationen von LangChain LangGraph

   LangChain LangGraph bietet native Integrationen mit OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, PostgreSQL und Redis. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Detaillierte Kontrolle über Agenten-Workflows
   • Speichert semantische historische Interaktionen
   • Unterbrechungspunkte mit menschlicher Beteiligung auf höchstem Niveau

   Cons:

   • Ein vordefiniertes, statisches Design des Graphzustands ist erforderlich
   • Starke Skalierung kann Speicherprobleme auslösen
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7. 

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   Relevance AI

   Am besten geeignet für die Entwicklung von Arbeitskräften aus mehreren Agenten ohne Programmierung

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Relevance AI ist eine KI-Agentenplattform mit einer visuellen Canvas für mehrere Agenten. Sie ermöglicht die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung autonomer Arbeitskräfte aus Agenten mit integrierter LLM-Orchestrierung, einer Integrationsbibliothek mit mehr als 2.700 Integrationen, hybridem RAG-Speicher sowie einem nativen Evaluierungs- und Beobachtungssystem.

   Für wen ist Relevance AI am besten geeignet?

   Relevance AI eignet sich besonders für Betriebs- und Automatisierungsteams, die Workflows mit mehreren Agenten bereitstellen müssen, ohne die Infrastruktur von Grund auf programmieren zu müssen.

   Warum ich Relevance AI ausgewählt habe

   Ich habe Relevance AI als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil Sie mit der visuellen Workflow-Canvas komplette Pipelines mit mehreren Agenten zusammenstellen können, ohne eine einzige Zeile Infrastrukturcode zu schreiben. Sie können spezialisierte Agenten mit definierten Übergaben, parallelen Ausführungsströmen und integrierten Genehmigungssperren über eine Ziehen-und-Ablegen-Oberfläche verbinden. Außerdem gefällt mir, dass jeder Agent mit einer automatisch erstellten Evaluierungssuite ausgeliefert wird, die Live-Ausführungen in der Produktion bewertet und verhindert, dass fehlerhafte Versionen bereitgestellt werden.

   Wichtige Funktionen von Relevance AI

   • Hybrider RAG-Speicher: Verbinden Sie Agenten mit internen Wissensdatenbanken über semantische Suche, die automatisch mit Google Drive, SharePoint, Notion und Confluence synchronisiert wird.
   • Codeausführung in einer Sandbox: Führen Sie Python und JavaScript nativ innerhalb von Agenten-Werkzeugschritten in einer isolierten Sandbox-Umgebung aus.
   • LLM-Weiterleitung: Leiten Sie Aufgaben über mehrere Anbieter hinweg weiter – darunter Anthropic, OpenAI und Google – mit Ausweichmodellen und einer auf die Kosten pro Aufgabe optimierten Modellauswahl.
   • Genehmigungssperren mit menschlicher Beteiligung: Pausieren Sie die Agentenausführung an konfigurierbaren Kontrollpunkten, damit ein Mensch seine Zustimmung erteilen kann, bevor risikoreiche Aktionen fortgesetzt werden.

   Relevance AI-Integrationen

   Relevance AI bietet native Integrationen mit Salesforce, HubSpot, Slack, Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, GitHub, Snowflake und DataDog. Für individuelle Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Visuelle Canvas für Arbeitskräfte aus mehreren Agenten und deren Workflows
   • Integrierte Evaluierungssperren und Agentenversionierung
   • Integriert sichere Bereiche für die Skriptausführung

   Cons:

   • GTM- und Vertriebsvorlagen dominieren die Anwendungsfälle
   • Keine Option für selbst gehostete oder lokale Bereitstellung
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   CrewAI

   Am besten für die Python-basierte Zusammenarbeit mehrerer Agenten geeignet

   • Kostenloser Tarif und kostenlose Testversion verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.2/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   CrewAI ist eine Python-basierte KI-Agentenplattform, mit der Sie Mehragentensysteme mithilfe eines codeorientierten SDKs, eines visuellen Editors und einer Reihe von Tools für Speichermanagement, LLM-Weiterleitung und Arbeitsablaufautomatisierung erstellen, orchestrieren und bereitstellen können.

   Für wen eignet sich CrewAI am besten?

   CrewAI eignet sich besonders für Entwicklungsteams, die KI-Systeme mit mehreren Agenten in Python erstellen und verwalten müssen, insbesondere in Organisationen mit Compliance- oder Sicherheitsanforderungen.

   Warum ich mich für CrewAI entschieden habe

   Ich habe CrewAI als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die Plattform auf Python ausgerichtet ist. Das bedeutet, dass Agentendefinitionen, Werkzeugbindungen und Orchestrierungslogik vollständig in Code vorliegen, den Ihr Team bereits versioniert und überprüft. Besonders gut gefällt mir, dass Agententeams (autonome, rollenbasierte Agenten, die Aufgaben untereinander delegieren) von Abläufen (deterministischen, ereignisgesteuerten Pipelines mit bedingten Verzweigungen und typisiertem Zustand) getrennt werden. Dadurch können Sie beide Muster abhängig vom erforderlichen Autonomiegrad eines Arbeitsablaufs in einer einzigen Laufzeitumgebung kombinieren.

   Die wichtigsten Funktionen von CrewAI

   • LLM-Weiterleitung pro Agent: Weisen Sie jedem Agenten in einem Agententeam ein anderes LLM zu, einschließlich eines separaten Modells, das speziell für Werkzeug- und Funktionsaufrufe vorgesehen ist.
   • Kontrollpunkte mit menschlicher Beteiligung: Der Dekorator @human_feedback hält die Ausführung des Ablaufs an festgelegten Kontrollpunkten an, damit ein Mensch den nächsten Schritt überprüfen, überschreiben oder genehmigen kann, bevor er ausgeführt wird.
   • Unternehmensverzeichnis für Konnektoren: Vorgefertigte Konnektoren für Salesforce, Jira, Snowflake, Microsoft 365, Google Workspace, Slack und Zendesk leiten Daten aus realen Systemen direkt in Agenten-Arbeitsabläufe.
   • PII-Redaktion zur Laufzeit: Eine Governance-Schnittstelle entfernt automatisch personenbezogene Informationen bei jedem LLM- und Werkzeugaufruf, bevor Daten Ihre Umgebung verlassen.

   Integrationen von CrewAI

   CrewAI bietet native Integrationen mit Salesforce, HubSpot, Snowflake, Jira, Zendesk, Slack, Gmail, Microsoft 365, Teams und Google Workspace. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Python-SDK mit codebasiertem und visuellem Editor
   • Hierarchische Speicherstruktur mit zusammengesetzter Bewertung
   • LLM-Zuweisung pro Agent für fortschrittliche Orchestrierung

   Cons:

   • Verbraucht viel lokalen Speicher
   • Die Einrichtung komplexer Automatisierungen erfordert ausgeprägte Python-Kenntnisse
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   Microsoft Foundry

   Am besten für native Multi-Agenten-Bereitstellungen in Microsoft-Umgebungen geeignet

   • Kostenlose 30-Tage-Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Microsoft Foundry ist eine auf Azure basierende KI-Agentenplattform, mit der Sie mithilfe eines Katalogs mit mehr als 10.000 Modellen, Multi-Agenten-Workflows und nativen Integrationen im gesamten Microsoft-Ökosystem Agenten erstellen, bereitstellen und orchestrieren können.

   Für wen eignet sich Microsoft Foundry am besten?

   Microsoft Foundry eignet sich für IT- und Engineering-Teams in Unternehmen, die bereits Azure verwenden und Multi-Agenten-KI-Workflows im gesamten Microsoft-Ökosystem erstellen und orchestrieren müssen.

   Warum ich Microsoft Foundry ausgewählt habe

   Microsoft Foundry hat es auf meine engere Auswahl geschafft, weil die Plattform für Multi-Agenten-Bereitstellungen so tief in das Azure-Ökosystem integriert ist. Besonders gut gefällt mir, dass „Verbundene Agenten“ es einem Agenten ermöglichen, einen anderen als spezialisierten Unteragenten aufzurufen. So lässt sich beispielsweise ein Workflow zur Reaktion auf IT-Vorfälle in einzelne Agenten aufteilen, die parallel Erkennung, Diagnose und Behebung übernehmen. Der Agentenrahmen ergänzt dies um Planung und Aufgabenverfolgung und sorgt dafür, dass lang laufende autonome Ausführungen ohne ständige menschliche Intervention auf Kurs bleiben.

   Wichtige Funktionen von Microsoft Foundry

   • Rangliste für Modell-Benchmarks: Vergleichen Sie mehr als 10.000 Modelle nebeneinander hinsichtlich Qualität, Latenz, Durchsatz und Kosten, bevor Sie sich für eine Bereitstellung entscheiden.
   • Sicherheitsprüfungen mit PyRIT: Führen Sie automatisierte gegnerische Simulationen gegen Ihre Agenten aus, um Sicherheits- und Schutzlücken aufzudecken, bevor Sie in die Produktion gehen.
   • Bereitgestellte Durchsatzeinheiten (PTUs): Reservieren Sie monatlich oder jährlich dedizierte Modellverarbeitungskapazität für vorhersehbare Latenzen bei Workloads mit hohem Volumen.
   • Entra-Identität pro Agent: Jeder gehostete Agent erhält automatisch eine eigene Microsoft-Entra-Identität, wodurch Sie eine granular abgestufte Zugriffskontrolle auf Ebene des einzelnen Agenten erhalten.

   Integrationen von Microsoft Foundry

   Microsoft Foundry bietet native Integrationen mit Microsoft 365, Teams, SharePoint, Fabric, Entra, Cosmos DB, Key Vault, Azure Functions und GitHub. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Integrierte Multi-Agenten-Orchestrierung mit A2A-Protokoll
   • Integrierte Rangliste für MSC/LLM-Modell-Benchmarks
   • Die Entra-Identität pro Agent ermöglicht eine granular abgestufte Zugriffskontrolle

   Cons:

   • Keine integrierte Notfallwiederherstellung für den Agentenstatus
   • Proprietäre Cloud-Infrastruktur erforderlich
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10. 

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    Agent Development Kit (ADK)

    Am besten für die Orchestrierung mehrerer Agenten in der Google Cloud geeignet

    • Kostenlose Demo verfügbar
    • Preis auf Anfrage

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    Google ADK ist ein quelloffenes, codeorientiertes KI-Agenten-Framework mit mehrsprachigen SDKs (Python, TypeScript, Go, Java und Kotlin) zum Erstellen, Bewerten und Bereitstellen einzelner Agenten, Multi-Agenten-Pipelines und graphbasierter Workflows mit integrierter Unterstützung für MCP, das A2A-Protokoll und die Ausführung von Code in einer Sandbox.

    Für wen eignet sich das Agentenentwicklungs-Kit (ADK) am besten?

    ADK eignet sich hervorragend für Entwicklungsteams, die ihre Infrastruktur bereits in der Google Cloud betreiben und produktionsreife Multi-Agenten-Systeme in großem Maßstab erstellen und orchestrieren müssen.

    Warum ich mich für das Agentenentwicklungs-Kit (ADK) entschieden habe

    ADK hat sich seinen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil es die Orchestrierung mehrerer Agenten auf der Google-Cloud-Infrastruktur so natürlich handhabt. Besonders gut gefällt mir, dass ADK 2.0 graphbasierte und kollaborative Workflow-Muster eingeführt hat, bei denen ein Koordinator-Agent Aufgaben dynamisch an spezialisierte Unteragenten delegiert. Dadurch können Teams komplexe IT- und DevOps-Pipelines auf zweckgebundene Agenten aufteilen. Die modellbezogene Zuweisung pro Agent stellt sicher, dass jeder Unteragent das passende Modell für seine Aufgabe verwendet, und die native Unterstützung des A2A-Protokolls ermöglicht es diesen Agenten, frameworkübergreifend ohne individuelle Integrationslogik zu kommunizieren.

    Wichtige Funktionen des Agentenentwicklungs-Kits (ADK)

    • Unterstützung mehrsprachiger SDKs: Erstellen Sie Agenten in Python, TypeScript, Go, Java oder Kotlin mit einheitlichen APIs in allen fünf Sprachen.
    • ADK-Evaluierungs-Framework: Führen Sie Testdateien, Evaluierungssätze und Konformitätsprüfungen mit einer Bewertung durch ein LLM als Beurteiler, Halluzinationserkennung und automatisierter Benutzersimulation zur Zuverlässigkeitsprüfung von Produktionsagenten aus.
    • Kontrollen mit menschlicher Beteiligung: Pausieren Sie die Agentenausführung mitten im Workflow und setzen Sie sie fort, indem Sie RequestedInput-Ereignisse und Bestätigungsabläufe für Tools verwenden, bevor Aktionen mit hohem Risiko ausgeführt werden.
    • Codeausführung in einer Sandbox: Führen Sie von Agenten generierten Code und Shell-Befehle in isolierten serverseitigen Sandboxes über das Codeausführungstool, die Daytona-Integration oder das Bash-Tool aus.

    Integrationen des Agentenentwicklungs-Kits (ADK)

    Das Agentenentwicklungs-Kit bietet native Integrationen mit Gemini, Claude, BigQuery, Firestore, Datadog, Jira, Confluence, Cloud Run und GKE. Für individuelle Integrationen ist eine API verfügbar.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Mehrsprachige SDKs für Python, Go, Java und TypeScript sowie Kotlin
    • Interpretiert lokale Shell-Befehle sicher
    • Native Unterstützung für offene Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten

    Cons:

    • Die Zustandsverwaltung bei Agenten mit mehreren Gesprächsrunden ist komplex
    • Die meisten Produktionsbereitstellungen bleiben auf die Google Cloud beschränkt
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