KI-Agenten übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben eigenständig. Sie planen, entscheiden und handeln ohne konstante menschliche Anleitung. Im Gegensatz zu Chatbots, die nur auf Anfragen reagieren, können sie Workflows verstehen, mehrere Systeme miteinander verbinden und über längere Zeit Kontext bewahren. AI Agent Builder sind Plattformen, mit denen Unternehmen solche Agenten erstellen, konfigurieren und in bestehende Prozesse einbinden können, ohne zwingend tiefes Programmierkenntnisse vorauszusetzen.
Unsere Favoriten für AI Agent Builders
Die Auswahl berücksichtigt folgende Kriterien: Marktverbreitung, redaktionelle Prüfung, unabhängige Testergebnisse, Nutzererfahrungen, sowie rechtliche Anforderungen für den Einsatz in der EU.
CrewAI
CrewAI ist ein spezialisiertes Framework, mit dem Nutzer über eine visuelle Oberfläche ganze Teams aus eigenständigen KI-Agenten entwerfen und steuern können. Im Vergleich zu klassischen Automatisierungen überzeugt das Tool bei komplexen Aufgaben, da sich die Agenten gegenseitig Feedback geben und Abläufe autonom anpassen. Dieser konzeptionelle Ansatz erfordert jedoch ein tieferes Verständnis für KI-Architekturen.
flowise
Mit Flowise können Teams eigene KI-Agenten, Chatbots und Wissensdatenbanken über einen visuellen Baukasten entwickeln. Der große Vorteil gegenüber reinen Cloud-Plattformen liegt in der technischen Offenheit: Anwender können das System selbst hosten.Das erhöht die Kontrolle über die Daten und spart bei starker Nutzung Kosten. Obwohl keine klassische Programmierung nötig ist, setzt die Logik der Anwendung voraus, dass Nutzer grundlegende KI-Konzepte verstehen.
Typewise
Typewise ist eine KI-Lösung für den Kundenservice, die anpassbare KI-Agenten und Echtzeit-Assistenz für Mitarbeitende in bestehende Support-Systeme einfügt. Im direkten Vergleich zu allgemeinen Plattformen wie Zapier liegt der Fokus hier stark auf Textvorhersagen, Übersetzungen und der Einhaltung einer einheitlichen Unternehmenssprache. Der Anbieter punktet mit einem hohen Datenschutz nach europäischen Vorgaben
Gemini
Google stellt mit den Gems eine Lösung bereit, bei der Agenten durch das Definieren einer Expertenrolle und die Verknüpfung mit dem Google-Ökosystem erstellt werden. Diese Agenten greifen auf Live-Daten aus Gmail, Google Drive und Docs zu. Die Architektur ist besonders darauf ausgelegt, administrative Routineaufgaben innerhalb der gewohnten Google-Arbeitsumgebung ohne technischen Programmieraufwand zu automatisieren.
relevance AI
Relevance AI bietet ein flexibles System zum Bauen von KI-Workflows und Multi-Agent-Automationen mit Fokus auf geschäftliche Anwendungsfälle wie Lead-Qualifizierung oder Ticket-Bearbeitung. Die Plattform besticht durch ihre umfangreichen Integrationsmöglichkeiten und strukturierte Output-Optionen (JSON-Schemas), die eine Weiterverarbeitung in Zielsystemen erleichtern. Im direkten Vergleich zu Lindy (einfacher in der Bedienung) und CrewAI (mehr Agent-Orchestrierung) positioniert sich Relevance AI als universelle Mittlösung: komplexer als Lindy, aber geschäftsorientierter als reine Entwickler-Frameworks. Die Nachteile liegen bei wachsenden Agenten-Portfolios in sinkender Übersichtlichkeit sowie in höherer Einstiegshürde für technisch weniger versierte Teams.
Lindy
Lindy automatisiert Büroaufgaben wie E-Mail-, Kalender- und CRM-Verwaltung durch vorkonfigurierte KI-Agenten und Workflows. Das Tool wendet sich explizit an Unternehmen, die schnell produktiv werden wollen, ohne tiefe KI-Kenntnisse aufbauen zu müssen. Die umfangreiche Template-Bibliothek und der fokussierte Funktionsumfang machen Lindy dem Zapier ähnlich, mit dem wesentlichen Unterschied, dass Agenten hier eigenständiger und dialogischer arbeiten. Im Vergleich zu offeneren Plattformen wie Relevance AI oder n8n zahlt sich Lindy durch schnellere Einrichtung aus, beschränkt sich dafür aber auf eher standardisierte Prozesse und wird bei individuellen oder sehr komplexen Workflows schnell limitierend.
Leaping AI
Leaping AI ist eine spezialisierte Lösung für Voice- und Chat-Assistenten im Kundenservice und internen Betrieb, die sich selbst optimiert, indem sie Gesprächsmuster analysiert und Verbesserungen vorschlägt. Das System sticht durch seine Kombination aus benutzerfreundlichem No-Code-Editor und automatischer Gesprächsverbesserung hervor. Es „lernt“ quasi von seinen eigenen Einsätzen. Allerdings ist Leaping AI deutlich spezifischer ausgerichtet als generische Agenten-Builder: Wer primär Sprach- oder Chat-Automationen für den Support braucht, findet hier ein durchdachtes Werkzeug. Für andere Anwendungsfälle wie Datenverarbeitung oder Workflow-Orchestrierung ist die Plattform hingegen nicht gedacht.
Make
In der Automatisierungsplattform Make eröffnet die Agenten-Funktion die Möglichkeit, KI-gestützte „Mitarbeiter“ in Workflows einzubetten, die eigenständig Informationen einholen, bewerten und Aktionen quer durch angebundene Dienste anstoßen. Damit lassen sich Recherchaufgaben, redaktionelle Routinen, Kundenkommunikation oder Datenpflege so abbilden, dass ein Agent kontinuierlich auf Ereignisse reagiert, Zwischenschritte dokumentiert und Entscheidungen transparent macht, statt nur auf einzelne Prompts zu antworten.
Zapier
Zapier verbindet als etablierte Schnittstellen-Software Apps miteinander und automatisiert so den täglichen Datenaustausch. Mit neuen Funktionen lassen sich zwar einfache Agenten in natürlicher Sprache erstellen Die Plattform bleibt jedoch primär ein Türöffner für einfache Automatisierung und weniger ein Werkzeug für völlig autonome KI-Prozesse.
n8n
n8n ist eine Automations- und Workflow-Plattform, mit der sich Geschäftsprozesse über einen visuellen Editor verknüpfen lassen. Es bietet eigene AI-Agent-Funktionen beziehungsweise entsprechende Nodes, mit denen sich KI-Agenten direkt in Workflows aufbauen lassen. Auf Basis großer Sprachmodelle wie etwa von OpenAI können diese Systeme mehrstufige Aufgaben eigenständig strukturieren, externe Tools einbinden und Prozesse über mehrere Schritte hinweg ausführen. Dazu zählen etwa Anbindungen an Datenbanken, Websuche, E-Mail oder Kalender.
ChatGPT
OpenAI ermöglicht den Bau von KI-Agenten über die Custom GPTs, die durch eine Kombination aus präzisen Verhaltensanweisungen und dem Hochladen interner Wissensdokumente individuell konfiguriert werden. Für den produktiven Einsatz werden diese Agenten über API-Schnittstellen (Actions) mit externen Tools wie CRM-Systemen oder Datenbanken verbunden.
Welche Auswahlkriterien entscheidend sind
Bevor ein Unternehmen ein Tool zur Agent-Erstellung evaluiert, sollten grundlegende Fragen geklärt sein: Welche Prozesse sollen automatisiert werden? Welche Datenquellen und Systeme muss der Agent anzapfen können? Wie wichtig sind Datenschutz für den Usecase? Die folgende Checkliste hilft bei der strukturierten Bewertung verschiedener Anbieter.
Checkliste
- No-Code / Low-Code: Die Frage, ob Nicht-Techniker eigenständig Agenten konfigurieren können, ist entscheidend. Eine intuitive grafische Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionalität reduziert die Abhängigkeit von Entwicklern und beschleunigt die Prototypisierung. Allerdings sollte auch überprüft werden, ob das System gleichzeitig erweiterte Konfigurationsoptionen für technische Teams bietet.
- Integration mit LLMs und APIs: Das Tool muss flexibel verschiedene Large Language Models (ChatGPT, Gemini, etc) unterstützen. Gleichzeitig sollte es eine breite Palette von APIs und Schnittstellen anbinden können, um den Agent mit CRM-, ERP- und Datenbank-Systemen zu verbinden. Ohne flexible Integrationen bleibt der Agent isoliert und kann seinen Nutzen nicht entfalten. Ein offenes Ökosystem mit Standard-Protokollen wie dem Model Context Protocol (MCP) ist zukunftssicherer als proprietäre Schnittstellenlösungen.
- Automatische Erkennung von Werkzeugen: Fortgeschrittene Systeme können APIs automatisch analysieren und daraus verfügbare Funktionen für den Agenten ableiten. Dies erspart manuelle Konfigurationsarbeit und reduziert Fehler.
- Transparenz: Entscheidungen eines Agenten müssen nachvollziehbar bleiben. Wichtig ist, ob das Tool Quellen, Zwischenschritte, Tool-Aufrufe, Eingabekontexte und Versionen dokumentiert. Diese Transparenz erleichtert die Fehlersuche.
- Human-in-the-Loop: Nicht jede Entscheidung sollte der Agent allein treffen. Das Tool muss ermöglichen, dass kritische Fälle an Menschen eskaliert werden, kombiniert mit dem notwendigen Kontext für schnelle Entscheidungen.
- Knowledge Management: Agenten arbeiten in vielen Fällen besser, wenn sie auf strukturierte Information zugreifen können. Die Plattform sollte Retrieval-Augmented Generation (RAG) unterstützen, um Wissen aus Dokumenten, Datenbanken oder Knowledge Bases zu nutzen. Dies verhindert, dass Agenten Fakten halluzinieren oder veraltete Information verwenden.
- Datenschutz: Insbesondere für Unternehmen in der DACH-Region ist es wichtig zu wissen, wo Daten gespeichert werden und ob eine lokale oder europäische Infrastruktur zur Verfügung steht. Viele Agenten verarbeiten interne Dokumente, personenbezogene Daten oder vertrauliche Geschäftsinhalte.
- Fallback-Strategien: Ein Agent wird nicht jeden Fall perfekt lösen. Die Plattform sollte konfigurierbare Strategien für Fehlerszenarien unterstützen, einschließlich Eskalation an Menschen, Neuversuch mit anderen Ansätzen oder Rückgriff auf vordefinierte Standardlösungen.
- Orchestrierung: Komplexere Anwendungsfälle erfordern, dass mehrere Agenten miteinander kommunizieren und Aufgaben koordinieren. Die Fähigkeit einer Plattform, solche Multi-Agent-Workflows zu verwalten, ist ein technisch anspruchsvolles Merkmal.
- Speicher: Agenten arbeiten oft über mehrere Schritte oder Sitzungen hinweg. Dafür braucht es ein kontrolliertes Gedächtnis, das Kontext, Nutzerpräferenzen, Prozessstände oder frühere Entscheidungen sinnvoll speichert.
Usecases für AI Agent Builder
- Automatisierung wiederkehrender Kundenservice-Prozesse: Unternehmen setzen KI-Agenten ein, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Ticketanfragen zu kategorisieren und Kundenanliegen automatisch an die richtige Abteilung weiterzuleiten. Dies reduziert die manuelle Bearbeitung und ermöglicht dem Support-Team, sich auf komplexere Anfragen zu konzentrieren.
- Web-Scraping: KI-Agenten crawlen Websites, extrahieren relevante Informationen und strukturieren diese automatisch in verwaltbare Formate. Unternehmen nutzen diese Fähigkeit, um Marktdaten zu sammeln, Wettbewerber zu beobachten oder Informationen aus unstrukturierten Quellen zu gewinnen.
- Vertriebsassistenz: Ein Agent bereitet Kundengespräche vor, fasst Informationen aus CRM, E-Mails und Notizen zusammen und erstellt strukturierte Briefings. In einem nächsten Schritt kann er Leads klassifizieren oder Folgeaufgaben anstoßen, sofern die Freigaben klar geregelt sind.
- Integration von Systemen in durchgängigen Workflows: Die Agenten verbinden verschiedene Geschäftsanwendungen miteinander und automatisieren komplexe, mehrstufige Prozesse ohne manuelle Eingriffe. Ein typisches Szenario ist die automatische Datenübertragung von der CRM in das Buchhaltungssystem oder die Erzeugung von Berichten aus Daten mehrerer Quellen.
- IT-Support: Ein Agent empfängt Fehlermeldungen aus Monitoring-Systemen, führt erste Diagnoseschritte durch und versucht bekannte Probleme nach vordefinierten Lösungspfaden zu beheben. Kann das Problem nicht automatisch gelöst werden, erstellt er ein priorisiertes Ticket und informiert das zuständige Team.
Häufige Fragen
Tools zum Erstellen von KI Agenten eignen sich vor allem für klar abgegrenzte, wiederkehrende Aufgaben. Dazu zählen interne Wissensabfragen, Supportprozesse, einfache Fallklassifikation, Rechercheaufgaben, Terminvorbereitung oder die Verarbeitung standardisierter Anfragen.
Ein klassischer Chatbot führt meist vordefinierte Dialoge oder beantwortet Fragen auf Basis fester Regeln. Ein KI Agenten Tool geht weiter. Es kann Aufgaben planen, mehrere Schritte ausführen, externe Systeme ansprechen und Ergebnisse kontextbezogen verarbeiten. Eine Automatisierungsplattform arbeitet dagegen oft regelbasiert und deterministisch. Sie eignet sich für feste Abläufe mit klaren Wenn Dann Bedingungen.
Häufig beginnt der Einsatz in Bereichen mit hohem Anfragevolumen und klaren Mustern. Dazu zählen Kundenservice, IT Helpdesk, HR Service, Vertriebssupport, Einkauf und Wissensmanagement. Auch in der internen Dokumentensuche oder bei der Vorqualifizierung von Leads kann ein solcher Ansatz sinnvoll sein.
Diese Punkte gehören früh auf die Prüfliste. KI Agenten arbeiten oft mit internen Informationen, Kundendaten, Vertragsinhalten oder Supportfällen. Deshalb muss vor der Auswahl geklärt werden, wo Daten verarbeitet werden, welche Modelle genutzt werden und ob Inhalte zum Training externer Systeme verwendet werden.
Das hängt vom Anspruch ab. Einfache Prototypen lassen sich heute oft ohne tiefes Entwicklerwissen aufsetzen. Viele Plattformen bieten visuelle Oberflächen, Vorlagen und fertige Konnektoren. Für erste Tests reicht das häufig aus. Sobald jedoch interne Systeme angebunden, Rollenmodelle umgesetzt oder Ergebnisse verlässlich abgesichert werden sollen, steigt der technische Aufwand. Dann braucht es meist Fachleute.
Am sinnvollsten ist ein strukturierter Pilot mit klaren Testfällen. Dazu gehören typische Anfragen, Grenzfälle, fehlerhafte Eingaben und Situationen mit unvollständigen Daten. Nur so zeigt sich, wie verlässlich der Agent unter realen Bedingungen arbeitet.
Ein zentrales Risiko liegt in fachlich plausibel klingenden, aber falschen Antworten. Sprachmodelle können Unsicherheit überzeugend formulieren. Das ist besonders problematisch in rechtlichen, finanziellen oder technischen Kontexten. Auch unvollständige Datenzugriffe oder schlecht gepflegte Wissensquellen führen schnell zu Fehlern. Hinzu kommt der organisatorische Teil. Ein KI Agenten Tool löst keine unklaren Prozesse, keine schlechte Datenqualität und keine fehlenden Zuständigkeiten.
Integrationen sind oft wichtiger als die eigentliche Dialogoberfläche. Der Nutzen eines KI Agenten entsteht meist erst dann, wenn das System auf Daten zugreifen, Aktionen auslösen und Ergebnisse in bestehende Arbeitsabläufe zurückspielen kann. Ohne diese Anbindung bleibt der Agent oft ein isoliertes Auskunftswerkzeug. Bei der Auswahl sollte deshalb geprüft werden, welche Standards unterstützt werden. APIs, Webhooks, Datenbankzugriffe, Identity Management und eventbasierte Prozesse sind dabei zentrale Punkte.
