10 beste KI-Agentenplattformen im Jahr 2026

Eine KI-Agentenplattform ist eine Software, die Sie dabei unterstützt, Teams aus KI-gestützten Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, um komplexe Geschäftsprozesse in großem Umfang zu automatisieren und zu koordinieren. Wenn Sie die besten KI-Agentenplattformen vergleichen, stehen Sie wahrscheinlich vor der Herausforderung, alles von der Kundenerfahrung bis zum IT-Betrieb zu orchestrieren – ohne Übersicht, Flexibilität oder Compliance einzubüßen. In diesem Leitfaden erläutere ich, wie führende Lösungen Multi-Agenten-Workflows, Governance und Automatisierung unterstützen, damit Sie eine Plattform finden, die sowohl zu Ihrer technischen Landschaft als auch zu Ihren betrieblichen Anforderungen passt.

Vergleichstabelle der KI-Agentenplattformen

Diese Vergleichstabelle fasst die Preisangaben für meine Auswahl der besten KI-Agentenplattformen zusammen:

	Tool	Best For	Trial Info	Price
1	UiPath	Am besten geeignet für agentenbasierte Automatisierung mit RPA in Unternehmen	60-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar	Ab $25/Monat	Website
2	n8n	Am besten für selbst gehostete Automatisierung mit mehreren Agenten geeignet	Kostenlose Testversion verfügbar	Ab 20 € pro Monat (jährliche Abrechnung)	Website
3	Kore.ai	Am besten für die IT-Automatisierung mit mehreren Agenten in Unternehmen	Kostenlose Demo verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
4	LangChain LangSmith	Am besten für die Beobachtbarkeit von Agenten und Bewertungs-Workflows geeignet	Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar	Ab 39 $/Benutzer/Monat	Website
5	NiCE Cognigy.AI	Am besten für CX-Agentenbereitstellungen für Großunternehmen in großem Maßstab geeignet	Kostenlose Demo verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
6	LangChain LangGraph	Am besten für die graphbasierte Orchestrierung mehrerer Agenten geeignet	Kostenloser Tarif + kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar	Ab $39/Nutzer/Monat	Website
7	Relevance AI	Am besten geeignet für die Entwicklung von Arbeitskräften aus mehreren Agenten ohne Programmierung	Kostenlose Demo verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
8	CrewAI	Am besten für die Python-basierte Zusammenarbeit mehrerer Agenten geeignet	Kostenloser Tarif und kostenlose Testversion verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
9	Microsoft Foundry	Am besten für native Multi-Agenten-Bereitstellungen in Microsoft-Umgebungen geeignet	Kostenlose 30-Tage-Testversion + kostenlose Demo verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
10	Agent Development Kit (ADK)	Am besten für die Orchestrierung mehrerer Agenten in der Google Cloud geeignet	Kostenlose Demo verfügbar	Preis auf Anfrage	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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Bewertungen von KI-Agentenplattformen

Nachfolgend finden Sie meine ausführlichen Zusammenfassungen der besten KI-Agentenplattformen, die es in meine Auswahlliste geschafft haben. Meine Bewertungen bieten einen detaillierten Überblick über die Funktionen, besten Anwendungsfälle und Möglichkeiten jeder Plattform, damit Sie die beste Lösung für Ihre Anforderungen finden.

1

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: 4.6/5

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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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2

n8n

Am besten für selbst gehostete Automatisierung mit mehreren Agenten geeignet

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

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Customer Rating: 4.7/5

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n8n ist eine quelloffene KI-Agentenplattform, die eine visuelle Arbeitsablauffläche mit integrierter Unterstützung für JavaScript und Python kombiniert, um Automatisierungspipelines für einzelne Agenten und mehrere Agenten zu erstellen, zu orchestrieren und bereitzustellen.

Für wen ist n8n am besten geeignet?

n8n eignet sich besonders für DevOps- und IT-Entwicklungsteams, die vollständige Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen und KI-Agenten-Arbeitsabläufe 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, mit dem sich die gesamte Agentenlaufzeit auf der eigenen Infrastruktur ausführen lässt, einschließlich in vollständig isolierten Netzwerkumgebungen, sodass keine Daten das eigene Netzwerk verlassen. Besonders gut gefällt mir die Architektur aus übergeordnetem Agenten und Arbeitsagenten für mehrere Agenten, mit der sich hierarchische Pipelines 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 Differenzierungsfaktor, da sich manuelle Kontrollpunkte einbauen lassen, bevor eine risikoreiche Aktion des Agenten ausgeführt wird.

Die wichtigsten Funktionen von n8n

• Weiterleitung von LLMs unabhängig vom Modellanbieter: Mehrere LLM-Anbieter – OpenAI, Anthropic, Gemini und selbst gehostete Modelle – innerhalb eines einzigen Arbeitsablaufs verbinden und Aufgaben anhand der festgelegten Logik an unterschiedliche Modelle weiterleiten.
• Rahmenwerk für KI-Evaluierungen: Regressionstests vor der Bereitstellung für Agenten-Arbeitsabläufe mit echten Daten ausführen, um Korrektheit, Token-Nutzung und Antwortqualität zu verfolgen, bevor Änderungen in die Produktionsumgebung übertragen werden.
• Git-basierte Versionskontrolle: Arbeitsablaufdefinitionen als Code mit vollständigem Versionsverlauf, Trennung von Staging- und Produktionsumgebung sowie direkten Arbeitsablaufvergleichen zur nachvollziehbaren Änderungsverwaltung verwalten.
• Integration von Vektordatenbanken: Nativ mit Pinecone, Qdrant, Weaviate und anderen Vektorspeichern verbinden, um RAG-Datenverarbeitungsketten zu erstellen, über die 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 gehostet in vollständig isolierten Netzwerkumgebungen
• Überträgt Arbeitsablaufversionen direkt in das Repository
• Verwaltet Abfragen an Vektordatenbanken

Cons:

• Die visuelle Arbeitsfläche wird bei großen Arbeitsabläufen unübersichtlich
• Der Arbeitsablaufeditor verfügt nicht über eine automatische Speicherfunktion

LEARN MORE ABOUT N8N:

• Check out n8n on their website

3

Kore.ai

Am besten für die IT-Automatisierung mit mehreren Agenten in Unternehmen

• Kostenlose Demo verfügbar
• Preise auf Anfrage

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Customer Rating: 4.6/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Kore.ai ist eine Plattform für Unternehmens-KI-Agenten, mit der Sie mithilfe eines visuellen Studios, einer kompilierten deklarativen Agentensprache und eines KI-generierten Agentenarchitekten Systeme mit mehreren Agenten erstellen, orchestrieren und verwalten können.

Für wen eignet sich Kore.ai am besten?

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

Warum ich Kore.ai ausgewählt habe

Ich habe Kore.ai als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die Plattform speziell für die Art der IT-Automatisierung mit mehreren Agenten entwickelt wurde, die große Unternehmen tatsächlich benötigen – etwa zur Koordinierung der Bearbeitung von ServiceNow-Tickets, BMC-Helix-Warnungen und Jira-Aktualisierungen innerhalb eines einzigen Workflows, ohne manuelle Übergaben. Besonders beeindruckt bin ich von den sechs nativ kompilierten Orchestrierungsmustern, mit denen sich Supervisor-, Fan-out- und Delegationslogik als grundlegende Konstrukte statt als Behelfslösungen ausführen lässt. Die durch die Engine erzwungenen Schutzmechanismen und die FedRAMP-Moderate-Autorisierung machen die Plattform zur richtigen Wahl für regulierte Umgebungen, in denen Governance nicht optional ist.

Wichtige Funktionen von Kore.ai

• Agenten-Blueprint-Sprache (ABL): Eine kompilierte, deklarative DSL, mit der sich Ziele, Tools, Speicher und Schutzlogik von Agenten als Git-native YAML-Artefakte mit vollständiger Unterstützung für CI/CD-Pipelines definieren lassen.
• 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 die Ergebnisse von Agenten in der Produktion überwacht und Prompts, Tools sowie Workflows automatisch optimiert, ohne manuelle Zyklen zur technischen Neuentwicklung.
• Agenten-Evaluierungen: Ein automatisiertes Test-Framework, das Qualitäts- und Sicherheitsbewertungen für mehrere Szenarien mit Regressionsverfolgung durchführt, die 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 individuelle Integrationen ist eine API verfügbar.

Pros and Cons

Pros:

• Orchestrierungsmuster für Agenten sind nativ kompiliert
• Kompiliert Ausführungspfade automatisch neu
• Native CI/CD-Versionierung von Agenten mit vollständigen Prüfprotokollen

Cons:

• Hohe Anforderungen an die Plattformentwicklung bei fortgeschrittener Nutzung
• Die Aktualisierung der Wissensdatenbank erfolgt nicht vollständig automatisch

LEARN MORE ABOUT KORE.AI:

• Check out Kore.ai on their website

4

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: 4.4/5

This 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

LEARN MORE ABOUT LANGCHAIN LANGSMITH:

• Check out LangChain LangSmith on their website

5

NiCE Cognigy.AI

Am besten für CX-Agentenbereitstellungen für Großunternehmen in großem Maßstab geeignet

• Kostenlose Demo verfügbar
• Preise auf Anfrage

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Customer Rating: 4.6/5

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NiCE Cognigy.AI ist eine für Einsätze in Kontaktcentern entwickelte KI-Agentenplattform für Großunternehmen, die einen visuellen Builder für Agenten mit wenig Programmieraufwand, die Orchestrierung mehrerer LLMs, natives RAG und 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 Großunternehmen in regulierten Branchen entwickelt, die KI-Agenten in Kundendienst- und Kontaktcenterprozessen mit hohem Volumen einsetzen müssen.

Warum ich mich für NiCE Cognigy.AI entschieden habe

NiCE Cognigy.AI gehört zu meinen Favoriten, weil keine andere von mir getestete Plattform Bereitstellungen von CX-Agenten für Großunternehmen in dem Maßstab bewältigt, den Cognigy ermöglicht – Lufthansa wickelt darüber jährlich 16 Millionen KI-Interaktionen ab, und DHL hat mehr als 30 Millionen Kundenservice-Interaktionen automatisiert. Besonders gefällt mir die Architektur der kombinierten KI, die autonomes Schlussfolgern durch LLMs mit deterministischen regelbasierten Abläufen innerhalb eines einzigen Agentengesprächs verbindet, sodass compliancekritische Schritte niemals an unkontrolliertes agentisches Verhalten übergeben werden. Das KI-Betriebszentrum sorgt für Echtzeit-Transparenz bei LLM-Latenz, NLU-Bewertung und der Abfrageleistung der Wissens-KI und führt automatisch eine Umschaltung auf sekundäre Modelle durch, wenn primäre Modelle ausfallen oder Ratenbegrenzungen erreichen.

Die wichtigsten Funktionen von NiCE Cognigy.AI

• Weiterleitung mehrerer LLMs: Weisen Sie verschiedenen LLMs einzelne Agentenaufgaben zu, wechseln Sie Modelle mit einem Klick und führen Sie bei Ausfällen oder Ereignissen mit Ratenbegrenzung automatisch eine Umschaltung auf sekundäre Modelle durch.
• Wissens-KI (natives RAG): Nehmen Sie PDFs, FAQs, interne Wikis und Webinhalte über die Vektorsuche auf, um generative Antworten bereitzustellen, die auf verifizierten Wissensquellen des Unternehmens basieren.
• Unterstützung für MCP-Clients und -Server: Stellen Sie als Client eine Verbindung zu externen, über MCP bereitgestellten Tools her und stellen Sie Cognigy-Workflows als MCP-Tools für externe KI-Systeme wie Claude und ChatGPT bereit.
• Agentenassistent: Bieten Sie menschlichen Agenten in Sprach- und Chatkanälen Live-Unterstützung durch KI, einschließlich Echtzeit-Coaching, automatisierter Gesprächsabschlüsse und sofortigem Wissensabruf während laufender Interaktionen.

Integrationen von NiCE Cognigy.AI

NiCE Cognigy.AI bietet native Integrationen mit OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Mistral AI, Genesys, Confluence und Salesforce. Für benutzerdefinierte Integrationen steht eine API zur Verfügung.

Pros and Cons

Pros:

• Weiterleitung von Aufgaben zwischen spezialisierten Instanzen
• Sichere Authentifizierung von Benutzern in Unternehmen
• Echtzeit-KI-Betriebszentrum für Transparenz

Cons:

• Keine eigenständig nutzbare Testversion und kein Einstiegspunkt für kleine und mittlere Unternehmen
• Primär für die Automatisierung von Kontaktcentern entwickelt

LEARN MORE ABOUT NICE COGNIGY.AI:

• Check out NiCE Cognigy.AI on their website

6

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: 4.4/5

This 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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• Check out LangChain LangGraph on their website

7

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: 4.3/5

This 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

LEARN MORE ABOUT RELEVANCE AI:

• Check out Relevance AI on their website

8

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: 4.2/5

This 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

LEARN MORE ABOUT CREWAI:

• Check out CrewAI on their website

9

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

LEARN MORE ABOUT MICROSOFT FOUNDRY:

• Check out Microsoft Foundry on their website

10

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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Weitere KI-Agentenplattformen

Hier finden Sie einige weitere Optionen für KI-Agentenplattformen, die es nicht in meine Auswahlliste geschafft haben, aber dennoch einen Blick wert sind:

1. Amazon Bedrock AgentCore

   Am besten für native AWS-Bereitstellungen mit mehreren Agenten geeignet

2. Dataiku

   Am besten für die unternehmensweite Steuerung von Agenten geeignet

3. Rasa

   Am besten für selbst gehostete dialogorientierte Agenten

4. Writer

   Am besten für die Governance von Wissensarbeitsagenten in Unternehmen

5. Agentforce

   Am besten für die native Bereitstellung von Unternehmensagenten in Salesforce

6. Microsoft Copilot Studio

   Am besten geeignet für native Mehragenten-Workflows in Microsoft 365

7. Botpress Studio

   Am besten für visuelle und codebasierte Multi-Agenten-Entwicklungen

8. Vellum

   Am besten für die versionierte Bewertung von Agenten

9. Sema4.ai

   Am besten geeignet für Backoffice-Agenten mit Snowflake-Daten

10. Mastra

    Am besten für native TypeScript-Multi-Agenten-Workflows

So wählen Sie eine KI-Agentenplattform aus

Bei der Auswahl einer KI-Agentenplattform sollten Sie sich auf Ihre betrieblichen Prioritäten konzentrieren und darauf, wo die Automatisierung durch Agenten den größten Nutzen für Ihr Unternehmen bringen kann:

So prüfen Sie Ihre Auswahlliste

1. Testen Sie die Agentenverfolgung in Echtzeit: Starten Sie einen Workflow und prüfen Sie Prüf- und Nachverfolgungsartefakte auf vollständige Protokolle zu den Schlussfolgerungen und Aktionen der Agenten.
2. Fordern Sie ein Sicherheits-Whitepaper an: Bitten Sie um die aktuellste Dokumentation, einschließlich Datenresidenz, Unterauftragsverarbeitern und des Verkehrsflusses von LLMs.
3. Testen Sie Funktionen zur Bewertung von Agenten: Führen Sie eine Testsuite mit Ihren eigenen Beispielkonversationen oder Workflows aus und prüfen Sie die Möglichkeiten der Bewertungsumgebung.
4. Prüfen Sie die Bereitstellungsoptionen: Fordern Sie eine Kopie der Anleitungen zur Einrichtung des Selbst-Hostings oder der VPC an oder vereinbaren Sie innerhalb von zwei Wochen eine Präsentation.
5. Abwägung – native Integration in den bestehenden Stack gegenüber einem offenen Ökosystem: Entscheiden Sie, ob eine enge Kompatibilität mit vorhandenen Cloud-/RPA-Systemen wertvoller ist als umfangreiche SDKs und flexible Möglichkeiten für benutzerdefinierte Erweiterungen.

Was sind KI-Agentenplattformen?

KI-Agentenplattformen sind Softwaresysteme, mit denen Sie Teams autonomer KI-Agenten für die Automatisierung und Koordination komplexer Geschäftsprozesse entwerfen, bereitstellen und verwalten können. Diese Plattformen bieten Frameworks zum Erstellen von Multi-Agenten-Workflows, zur Anbindung an APIs sowie zur Verwaltung von Speicher, Kontext und Beobachtbarkeit. Teams nutzen sie, um die Übersicht zu behalten, Governance durchzusetzen und KI-gestützte Automatisierung sicher über ihre Infrastruktur und Betriebsabläufe hinweg zu skalieren.

Funktionen von KI-Agentenplattformen

Achten Sie bei der Auswahl einer Plattform für KI-Agenten auf die folgenden wichtigen Funktionen:

• Framework zur Erstellung von Agenten: Ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Agenten durch die Definition ihrer Rollen, Verhaltensweisen und Interaktionslogik. Unterstützt SDKs, visuelle Entwicklungsumgebungen oder hybride Ansätze, sodass Sie einfache bis komplexe Agententeams entwerfen können, die Ihren Anforderungen entsprechen.
• Orchestrierung von LLMs: Bietet Werkzeuge für die Weiterleitung von Abfragen über verschiedene große Sprachmodelle hinweg, einschließlich der Unterstützung für den Austausch von Modellen zur Laufzeit. Dadurch können Sie Kosten und Genauigkeit optimieren und sicherstellen, dass Ihre Agenten für jedes Szenario das beste Sprachmodell verwenden.
• API- und Tool-Integration: Bietet integrierte Konnektoren und sichere Integrationsframeworks, um Agenten mit Datenbanken, SaaS-Plattformen und internen Systemen zu verbinden. Ermöglicht es Ihren Agenten, tatsächlich zu handeln, auf Geschäftsdaten zuzugreifen und Automatisierungen in Ihrem gesamten Systembestand auszulösen.
• Speicher- und Kontextverwaltung: Unterstützt sowohl die kurzfristige als auch die langfristige Speicherung von Kontext mithilfe von Vektordatenbanken, retrieval-gestützter Generierung (RAG) oder benutzerdefinierten Speichersystemen. Dadurch können Agenten laufende Gespräche führen, auf vergangene Daten verweisen und ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit verbessern.
• Orchestrierung von Multi-Agenten-Workflows: Ermöglicht die Koordination von Agentengruppen zur Bearbeitung mehrstufiger Aufgaben, zur Delegation von Arbeit und zum Austausch von Informationen. Nützlich für die Bereitstellung von Agenten, die komplexe Geschäftsprozesse verwalten oder an größeren Projekten zusammenarbeiten müssen.
• Beobachtbarkeit und Governance: Umfasst Funktionen wie Ablaufprotokolle, Prüfpfade, Evaluierungswerkzeuge und Zugriffskontrollen. Verschafft Ihnen Einblick in die Aktionen der Agenten, ermöglicht die Einhaltung von Vorschriften und hilft Ihnen, die KI-Leistung in Produktivumgebungen zu überwachen.
• Autonome Aufgabenplanung: Statten Agenten mit Planungs-, Selbstkorrektur- und iterativen Schlussfolgerungsfähigkeiten aus. Unterstützt Agenten bei der Bearbeitung lang andauernder oder komplexer Aufgaben ohne ständige Eingaben durch Menschen.
• Versionierung und Rollback: Ermöglicht die Nachverfolgung, Prüfung und Rückgängigmachung von Änderungen an Prompts, Logik oder Workflows von Agenten – unverzichtbar für sichere Aktualisierungen, A/B-Tests und Compliance-Anforderungen.
• Flexible Bereitstellung: Bietet Optionen für Bereitstellungen in der Cloud, auf eigener Infrastruktur oder in einer VPC. Dies ist entscheidend für Teams mit Anforderungen an Datenresidenz, Sicherheit oder Regulierung, die vollständige Kontrolle über Infrastruktur und Datenverkehr der Agenten benötigen.
• Evaluierungs- und Testumgebung: Bietet Simulationstools, Wiedergabefunktionen oder Evaluierungen anhand von Referenzdatensätzen, um Agenten vor der Veröffentlichung Belastungstests zu unterziehen. Hilft Ihnen, logische Fehler zu erkennen und die Zuverlässigkeit sicherzustellen, bevor Agenten mit Live-Daten oder Benutzern interagieren.

Vorteile von Plattformen für KI-Agenten

Die Implementierung von Plattformen für KI-Agenten bietet Ihrem Team und Ihrem Unternehmen mehrere Vorteile. Hier sind einige, auf die Sie sich freuen können:

• Erweiterte Automatisierung in Workflows: Koordinieren Sie Multi-Agenten-Systeme, um komplexe Geschäfts- und IT-Prozesse zu automatisieren und manuelle Aufgaben sowie menschliche Fehler zu reduzieren.
• Verbesserte Beobachtbarkeit und Governance: Greifen Sie auf Funktionen wie Prüfpfade, Ablaufprotokolle und Evaluierungswerkzeuge zu, um die Aktionen der Agenten zu überwachen und die Einhaltung interner Richtlinien sicherzustellen.
• Direkte Integration in Unternehmenssysteme: Verbinden Sie Agenten mithilfe integrierter Konnektoren und sicherer Authentifizierung mit APIs, Datenbanken und SaaS-Plattformen, sodass Ihre Agenten mit echten Geschäftsdaten arbeiten können.
• Flexible Bereitstellung und Datenresidenz: Wählen Sie zwischen Bereitstellungen in der Cloud, auf eigener Infrastruktur oder in einer virtuellen privaten Cloud, um die Sicherheits- und regulatorischen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.
• Versionskontrolle und Rollback-Funktionen: Arbeiten Sie dank der integrierten Versionierung von Prompts und Workflows sicher iterativ, sodass Sie Änderungen testen, genehmigen und bei Bedarf rückgängig machen können.
• Kontrolle durch Menschen im Prozess: Fügen Sie vor risikoreichen Aktionen Genehmigungsschritte, Eskalationen oder Eingriffspunkte ein und stellen Sie so eine angemessene Kontrolle sicher, wenn sie besonders wichtig ist.
• Erweiterte Speicher- und Kontextverwaltung: Ermöglichen Sie Agenten, mithilfe von Vektorspeichern oder retrieval-gestützter Generierung kurz- und langfristige Erinnerungen zu speichern, sodass Interaktionen im Laufe der Zeit relevanter werden und den Kontext besser berücksichtigen.

Kosten und Preise von Plattformen für KI-Agenten

Bei der Auswahl von Plattformen für KI-Agenten ist ein Verständnis der verschiedenen verfügbaren Preismodelle und Tarife erforderlich. Die Kosten variieren je nach Funktionen, Teamgröße, Zusatzoptionen und weiteren Faktoren. Die folgende Tabelle fasst gängige Tarife, ihre durchschnittlichen Preise und typische enthaltene Funktionen von Lösungen für Plattformen für KI-Agenten zusammen:

Vergleichstabelle der Tarife für Plattformen für KI-Agenten