Die besten KI-Agenten-Builder im Jahr 2026: Vergleich von 8 No-Code- und Low-Code-Plattformen

Der jüngste McKinsey-Bericht zum Stand der KI zeigt, dass 62 % der Unternehmen bereits mit KI-Agenten experimentieren. Gartner geht jedoch davon aus, dass über 40 % dieser Projekte bis 2027 eingestellt werden. Dies liegt vor allem daran, dass von Tausenden Anbietern, die „agentische KI“ versprechen, laut Gartner nur 130 tatsächlich echte agentische Funktionen bieten, während die übrigen lediglich „Agenten-Washing“ betreiben.

Beide Zahlen, so widersprüchlich sie auch scheinen mögen, sind korrekt. Die tatsächliche Nutzung von Agenten nimmt zu, da operative Teams sie zunehmend zur E-Mail-Priorisierung, Lead-Anreicherung und Ticketweiterleitung einsetzen – und das ganz ohne Programmierung. Gleichzeitig werden die überzogenen Erwartungen an KI-gestützte Prozesse schnell von der Realität eingeholt, und die Diskrepanz zeigt sich besondersdent an einem Punkt, der für jedes Unternehmen von Bedeutung ist: dem Preis.

KI-Agenten lösen selbst komplexeste Aufgaben mit nur einem Klick. Anstatt einen Mitarbeiter für wiederkehrende Prozesse einzustellen, kann man einfach einen Agenten einbinden, der die Aufgabe nach Auslösung des entsprechenden Befehls sofort erledigt. So werden Leads angereichert, noch bevor der Vertriebsmitarbeiter mit der Arbeit beginnt, und Tickets werden bis 7 Uhr morgens nach Priorität sortiert – ganz ohne zusätzliches Team.

Leider umfasst der Begriff „KI-Agenten-Builder“ ein sehr breites Spektrum an tatsächlicher Zuverlässigkeit. Während manche Plattformen selbst komplexe und unübersichtliche Arbeitsabläufe bewältigen, versagen andere bereits nach drei Auslösern oder funktionieren einwandfrei, bis sie sich in einer Endlosschleife verfangen und Ihnen unbemerkt eine unerwünschte Gebühr berechnen. 

Die Preisgestaltung macht es jedoch recht schwierig, ein Produkt vor der Nutzung zu bewerten. Guthaben, Aktivitäten, Ausführungen, Konversationen – wie auch immer es auf einer Plattform genannt wird – können auf einer anderen etwas anderes bedeuten. Die auf der Startseite der Plattform angezeigten Kosten geben in der Regel wenig Aufschluss darüber, wie hoch die monatlichen Gebühren tatsächlich ausfallen werden.

Deshalb haben wir für Sie die acht besten Plattformen herausgesucht.

Schnellvergleich

Wie man einen KI-Agenten-Builder auswählt

Hier kommt der Aspekt ins Spiel, der bei solchen Vergleichen selten Erwähnung findet, aber für jeden, der Agenten entwickeln möchte, die wiederkehrende operative Aufgaben ausführen, von größter Bedeutung ist.

Der Messdecoder: Guthaben vs. Aktivitäten vs. Ausführungen vs. Gespräche

• Credits (Gumloop, Lindy, Dust): Die meisten Plattformen zur Erstellung von Agenten verwenden Credits als Maßeinheit. Jede Aktion des Agenten kostet je nach Komplexität eine bestimmte Anzahl an Credits. Dies kann ein einfacher API-Aufruf für eine LLM-Abfrage, eine komplexe Anfrage mit größeren Modellen, Web-Scraping oder Datenanreicherung sein. Je komplexer die Aufgabe des Agenten, desto höher die Anzahl der benötigten Credits.
• Aktivitäten (Zapier): Ähnlich wie Credits, aber speziell für Agenten; jeder Schritt, den der Agent unternimmt (Trigger, Wissensdatenbankfrage, Websuche oder Tool), wird zum Aktivitätenzähler addiert.
• Ausführungen (n8n): Im Gegensatz zur ausführungsbasierten Abrechnung (mehr dazu weiter unten) entspricht eine Ausführung bei n8n einem abgeschlossenen Workflow-Lauf. Selbst wenn Ihr Agent auf einer anderen Plattform 10.000 Operationen gleichzeitig ausführen muss, zählt dies bei n8n nur als eine einzige Ausführung.
• Konversationen (Botpress): Botpress rechnet auf Basis von Konversationen ab, also jeglichem Nachrichtenaustausch zwischen dem Benutzer und dem Agenten, der mindestens 2 Nachrichten umfasst.
• At-Cost-Tokens (MindStudio): Eine interessante tokenisierungsbasierte Option ohne zusätzliche Gebühren, bei der die Abrechnung auf der Grundlage der genauen Anzahl der verwendeten Tokens mit Drittanbietermodellen erfolgt.
• Keine dieser Optionen ist besser oder schlechter als die anderen, aber bedenken Sie, dass je schneller Sie Ihren Agenten einsetzen möchten, desto mehr Einheiten davon in Rechnung gestellt werden.

Agenten vs. classic Automatisierungsplattformen

Der Unterschied zwischen Agenten und Zapier, n8n oder Microsoft Power Automate liegt darin, dass bei Letzteren jede Automatisierung streng deterministisch ist. Beim Eingang einer E-Mail wird eine bestimmte Abfolge von Aktionen ausgelöst, die bei der Einrichtung der Automatisierung fest codiert sind.

Ein Agent verfügt jedoch über ein LLM, das es ihm ermöglicht, während der Ausführung Entscheidungen auf der Grundlage dessen zu treffen, was er sieht – welche Leads priorisiert werden sollen, auf welche E-Mails geantwortet werden soll und ob ein eingehendes Ticket menschliches Eingreifen erfordert.

Zapier selbst legt nahe, dass die effizienteste Art, seine Agenten einzusetzen, darin besteht, sie mit „deterministischen“ Aktionen zu kombinieren und den Einsatz von LLMs für die Punkte vorzubehalten, an denen menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.

Die Debatte zwischen den Ausführungen von n8n und den Aktivitäten von Zapier ähnelt daher den Anwendungsfällen und der Preisgestaltung von Agenten – die deterministischen, codefreien Automatisierungen von n8n ermöglichen es Unternehmen, vollständig ausgereifte, wiederholbare Prozesse zu erstellen, während die komplexere Abrechnung von Zapier den Einsatz von Agenten besser widerspiegelt.

No-Code-Agenten, Low-Code-Agenten und Agenten für Entwickler

Jedes Unternehmen, das Tools zur Agentenerstellung anbietet, behauptet – und das völlig zu Recht –, dass sein Produkt intuitiv bedienbar ist und keine Programmierkenntnisse erfordert. Allerdings sind nur zwei der acht von uns getesteten Plattformen (Zapier Agents und MindStudio) in ihrer aktuellen Form tatsächlich ohne Programmierung nutzbar und können von einem durchschnittlichen Mitarbeiter im operativen Bereich direkt am ersten Tag eingesetzt werden.

n8n positioniert sich als „Low-Code“-Automatisierungsplattform – was sie auch ist – und erfordert gewisse technische Kenntnisse, um einzelne API-Aufrufe zu verknüpfen (oder sie auf einer selbstgehosteten Instanz hinter der Firewall des Unternehmens auszuführen). 

Sicherheit und Compliance

Wenn Ihr Agent Zugriff auf Ihren Posteingang, Ihr CRM-System oder andere operative Systeme hat, stellt dies automatisch ein Sicherheitsrisiko dar. Jede seriöse Agentenplattform erfüllt die Anforderungen von SOC 2 Typ II. Es empfiehlt sich, bei der Einrichtung von Agenten stets zu erfragen, ob Sie Ihre eigenen Verschlüsselungsschlüssel verwenden können (BYOK).

Weniger offensichtlich, aber ebenso wichtig: Prüfen Sie, ob es Funktionen oder Richtlinien gibt, die für jede vom Agenten initiierte Aktion eine menschliche Genehmigung erfordern. Eine solche Sicherheitsvorkehrung ist besonders wichtig, wie das Repello-KI-Team letztes Jahr demonstrierte: Durch Ausnutzung fehlender Genehmigungsmechanismen bei mit Zapier verbundenen Agenten konnten die Forscher E-Mail-Inhalte, einschließlich Passwörter, über unverschlüsselte Kanäle von Benutzerkonten abgreifen.

Die 8 besten KI-Agenten-Entwickler im Jahr 2026

1. Gumloop – Die visuelle Agenten-Leinwand

Der von YC unterstützte visuelle Workflow-Builder, der mitunter als „Zapier auf Steroiden“ bezeichnet wird, konzentriert sich auf zwei Innovationen: Subflows (komplette Workflows als einzelner Knoten) und Subagenten (Erzeugung von Agenten für parallele Arbeit). Im Januar 2025 sicherte er sich eine Series-A-Finanzierungsrunde über 17 Millionen US-Dollar, gefolgt von einer Series-B-Runde über 50 Millionen US-Dollar unter der Führung von Benchmark im März 2026.

Laut ihrer Website gehören Shopify, Ramp, Instacart und Gusto zu ihren Kunden.

Ein typischer Aufruf eines KI-Assistenten kostet 2 Credits, ein Aufruf eines komplexeren Modells (GPT-4.1, Claude Sonnet) 20 Credits und ein Anreicherungsschritt 60 Credits pro Kontakt. Die Dokumentation von Gumloop enthält ein Beispiel für einen Workflow, der 100 Kontakte anreichert und dafür 6.000 Credits kostet – mehr als das Gesamtbudget eines kostenlosen Tarifs.

Bei unserer letzten Überprüfung gab es auf der Preisseite von Gumloop keine dauerhafte Gratisversion mehr. Die 14-tägige Testphase ist die nächstliegende Alternative. Die Pro-Version startet bei 37 US-Dollar pro Monat für über 20.000 Credits mit unbegrenzter Nutzerzahl und lässt sich per Schieberegler bis zu etwa 1.840 US-Dollar pro Monat für 1.000.000 Credits skalieren. Die Enterprise-Version wird bedarfsgerecht mit SCIM/SAML, VPC-Bereitstellung und Audit-Logs erstellt.

Falls Sie einen Artikel mit der Angabe von 5.000 kostenlosen Credits gesehen haben, ist dieser möglicherweise bereits veraltet. Gumloop zeichnet sich durch eine sehr dynamische Preisgestaltung aus. BYOK-Nutzer erhalten 50 % Rabatt auf KI-Modell-Credits für Pro und höher.

Im Gumloop-Community-Forum gibt es ein paar Threads, in denen von einem Produktionsworkflow berichtet wird, der versehentlich auf einer 759-zeiligen CSV-Datei anstatt einer 5-zeiligen ausgeführt wurde und innerhalb weniger Sekunden Kosten von rund 17.000 Credits verursachte. Ein anderer Benutzer berichtet außerdem von einem Scrape im Wert von 1.200 Credits, der zu keinem Ergebnis führte. 

Im Bereich Sicherheit handelt es sich um SOC 2 Typ II, SAML/SCIM, VPC-Bereitstellung, keine Datenaufbewahrung bei Modellanbietern und keine HIPAA-Konformität.

2. n8n – Das selbsthostbare Kraftpaket (Low-Code)

Die Berliner Workflow-Automatisierungsplattform verfolgt ein interessantes Lizenzmodell: die „Fair-Code“- oder Sustainable-Use-Lizenz. Dadurch wird die Software nicht Open Source und darf nicht als gehosteter Dienst weiterverkauft werden (obwohl der Code auf GitHub verfügbar ist und fast 199.000 Sterne hat).

Der KI-Agent-Knoten basiert auf LangChain, und sein Live-Integrationsverzeichnis listet über 1.900 Apps auf.

n8n hat im Oktober 2025 eine Serie-C-Finanzierungsrunde über 180 Millionen US-Dollar bei einer Unternehmensbewertung von 2,5 Milliarden US-Dollar abgeschlossen; Accel war einer der Teilnehmer.

Die Preisgestaltung von n8n ist im Vergleich zu ähnlichen Tools am transparentesten: Die Ausführung eines kompletten Workflows (unabhängig von internen Verzweigungen und Datenvolumen) zählt als eine Ausführung. Dies wird in der Dokumentation explizit mit anderen Tools verglichen, die pro Schritt abrechnen. Dieselbe Fairness gilt auch für die KI-Credits: Ein Agentenaufruf entspricht einem verbrauchten Credit.

Starter kostet 20 €/Monat (jährliche Zahlung) für 2.500 Ausführungen und 2.300 KI-Assistenten-Credits; Pro kostet 50 €/Monat für 10.000 Ausführungen und 13.700 Credits; Business kostet 667 €/Monat für 40.000 Ausführungen mit SSO, SAML und Versionskontrolle; Enterprise ist individuell anpassbar. Beim selbstgehosteten Business-Tarif kostet jede weitere Ausführung (300.000) 4.000 €. Die Community Edition, die selbstgehostete Open-Source-Version, ist kostenlos.

OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Groq, Mistral, lokale Modelle mit Ollama – die Liste ist lang. Sie bezahlen die Modellanbieter direkt für die Nutzung, nicht über n8n.

n8n positioniert sich als Low-Code-Plattform, was es auch ist – doch der KI-Assistent ist nur ein Baustein eines komplexen visuellen Editors. Um einen etwas anspruchsvolleren parallelen Workflow zu entwerfen, ist eigentliche Programmierung erforderlich. Bei einer selbstgehosteten Lösung muss zudem ein Docker-Container verwaltet werden. Dieses Tool ist nicht für Laien geeignet, sondern für Entwickler, die die volle Kontrolle über den gesamten Stack wünschen.

3. Zapier-Agenten – Der einfachste Einstieg

Eine Agentenschicht, die auf dem Zapier-Ökosystem mit über 9.000 verbundenen Apps aufbaut und mithilfe von natürlicher Sprache und visueller Unterstützung durch Zapiers Copilot entwickelt wurde. Das Unternehmen istdent und bietet zwar ein hervorragendes Produkt, zählt aber nicht zu den großen Technologiekonzernen. Es ist seit 2014 profitabel und hat in seiner gesamten Geschichte lediglich 1,2 Millionen US-Dollar an Kapital aufgenommen.

Aktivitäten ähneln Aktionen auf anderen Plattformen, unterscheiden sich aber entscheidend davon, dass sie nicht an einen Zapier-Zap gebunden sind. Jede Agentenaktion (Trigger, Wissensdatenbankabfrage, Tool-Aufruf, Websuche) wird als eine Aktivität gezählt. Die kostenlose Version umfasst 400 Aktivitäten pro Monat; kostenpflichtige Tarife beginnen angeblich bei etwa 33 US-Dollar pro Monat für 1.500 Aktivitäten. Allerdings ist die Preisseite für Agenten auf der Zapier-Website durch JavaScript verschleiert, was die Angabe eines genauen Preises erschwert.

Erstens enthält die Wissensdatenbank von Zapier einen Artikel über Aktivitäten, die unerwartet von einem Agenten verbraucht werden und bei denen sich Zaps gegenseitig in einer Endlosschleife auslösen. Zweitens nutzte die Repello-KI-Sicherheitsdemonstration vom Juli 2025 einen Zapier-Gmail-Agenten als Proof-of-Concept-Automatisierung. Die Forscher weisen darauf hin, dass vor dem Zugriff eines Agenten auf sensible Daten ein menschlicher Genehmigungsschritt erforderlich ist.

Es ist mit Abstand der größte Katalog an Drittanbieter-Tools, und der Einstieg in die Zapier-Agenten-Plattform ist extrem einfach, wenn man die Plattform bereits kennt. Das kostenlose Angebot ist großzügig bemessen und ermöglicht es, einen agentengestützten Workflow zu testen.

Die Kombination von aktivitätsbasierter Abrechnung und aufgabenbasierter Zap-Preisgestaltung kann zu unerwartet hohen Kosten führen; die Preistransparenz für Agenten ist geringer als bei anderen Tools. Ein etablierter Zapier-Nutzer möchte seine bestehenden Zaps um agentengestützte Automatisierung erweitern.

4. Lindy – Der KI-Mitarbeiter-Ansatz

Eine Plattform für die Konversationsebene, die es Ihnen ermöglicht, Aufgaben an einzelne „Lindies“ zu delegieren – Agenten mit festen Rollen (Beantwortung von E-Mails, Teilnahme an Besprechungen usw.), die miteinander kommunizieren können, um komplexere Aktionen durchzuführen.

Es gibt zwar Guthaben, aber mit einer Besonderheit. Lindy veröffentlicht keine genauen Guthabenwerte für die einzelnen Tarife. Stattdessen werden auf der Preisseite nur relative Werte angezeigt (höherer Tarif = mehr Nutzung). Die Bedeutung dieses Aspekts kann kaum überschätzt werden: Gumloop und Dust, zwei ähnliche Tools, veröffentlichen ihre Guthabenwerte, sodass Nutzer die Kosten anhand dieser Werte berechnen können.

Lindys Ansatz ist wohl weniger transparent. Einfache Aktionen kosten bei kleineren Modellen 1–3 Credits und bei größeren etwa 10. Credits werden nicht zwischen Agenten übertragen, und Agenten werden gesperrt, sobald ein Plan aufgebraucht ist.

Einedent Studie schätzt, dass ein Lead-Generierungsprozess 3 Credits für die Suche in einer Wissensdatenbank, 7 Credits für das Versenden einer E-Mail und 265 Credits für einen Telefonanruf benötigt, also 275 Credits pro Lead.

Lindy bietet keine kostenlose Version mehr an; Neukunden können das Produkt 7 Tage lang kostenlos testen. Die kostenpflichtigen Tarife beginnen mit Plus (49,99 $/Monat), gehen über zu Pro (je nach Quelle zwischen ca. 60 und 100 $/Monat, was auf eine kürzliche Überarbeitung der Preisseite zurückzuführen ist) und reichen bis zu Max (199,99 $/Monat). Enterprise ist ein individuell kalkulierter Tarif mit zusätzlicher Einrichtungsgebühr. Der Zugriff auf Models ist an einen kostenpflichtigen Tarif gebunden, und BYOK wird nicht unterstützt.

Die Plattform verfügt über die meisten Compliance-Zertifizierungen aller Agentenplattformen. Sie erfüllt die Anforderungen von SOC 2 Typ II, DSGVO, HIPAA und PIPEDA.

Lindys häufigste Beschwerden beziehen sich auf den Wert der Credits. Ein Agent ist teurer als ein herkömmlicher Zapier Zap, und das Produkt ist nicht so breit anwendbar wie einige Konkurrenzprodukte.

Am besten eignet es sich möglicherweise für einendent Mitarbeiter oder ein kleines Team, das eng umrissene Aufgaben (E-Mail-Verwaltung, Besprechungen) an einzelne Mitarbeiter delegieren möchte.

5. Staub – Interne Agenten haben Zugriff auf Unternehmensdaten

Eine in Paris ansässige Agentenplattform, die es ermöglicht, interne Agenten (für Kundensupport, Produktentwicklung usw.) zu erstellen, die interne Daten (Notion, Slack, Drive, GitHub) mit Zitaten durchsuchen und referenzieren können. Zu ihren Kunden gehören Qonto, Alan, Datadog und 1Password.

Dust sicherte sich eine Series-A-Finanzierungsrunde über 16 Millionen US-Dollar, gefolgt von einer Series-B-Runde über 40 Millionen US-Dollar im Mai 2026 unter der Führung von Sequoia undtracmit Beteiligung von Datadog, Snowflake und weiteren Investoren (laut Sifted). Dusts wiederkehrende Einnahmen werden auf 20 Millionen US-Dollar bei über 3.000 Unternehmen geschätzt.

Die Angabe „Credits pro Sitzplatz“ ist eines der vier Instrumente in dieser Liste, dessen Preisgestaltung sich kürzlich geändert hat; Artikel, die sich auf einen einheitlichen Euro-Wert pro Sitzplatz beziehen, sind daher überholt.

Zum Zeitpunkt unserer letzten Überprüfung bietet die kostenlose Version einmalig 500 Credits pro Benutzer. Die Pro-Version kostet 30 $/Monat (24 $/Monat bei jährlicher Zahlung) und beinhaltet 8.000 Credits pro Monat. Die neue Max-Version kostet 150 $/Monat (120 $/Jahr für 40.000 Credits pro Monat). Die Enterprisematicwird individuell bepreist, und die Nutzung in großem Umfang wird separat mit 0,01 $ pro Credit abgerechnet.

Es bietet über 20 Modelle in allen Tarifstufen, wobei kein Modell an einen bestimmten Tarif gebunden ist. Man kann ein Modell für einen Agenten auswählen, anstatt dass ein Tarif ein Modell für einen vorgibt.

Es gewährleistet die Einhaltung von SOC 2 Typ II, der DSGVO und der HIPAA-konformen Datenverarbeitung, wobei keine Datenspeicherung durch die Modellanbieter und regionaler Datenstandort (EU/USA) vorgesehen sind.

6. Relevance AI – die Multiagenten-Belegschaft für GTM-Teams

Ein in San Francisco/Sydney ansässiges Unternehmen, das es Ihnen ermöglicht, GTM-orientierte „Workforces“ aufzubauen: Gruppen von Agenten, die über KI oder feste Logik miteinander verbunden werden können, um eine größere Aufgabe zu erfüllen (z. B. Vertriebsansprache).

Der Go-to-Market-Ansatz ähnelt dem Process Mining von n8n und den Zaps von Zapier, richtet sich aber speziell an Go-to-Market-Teams und verfolgt einen einzigartigen Abrechnungsansatz. Im Mai 2025 schloss das Unternehmen eine von Bessemer angeführte Series-B-Finanzierungsrunde über 24 Millionen US-Dollar ab.

Es bietet zwei separate Zähler, was für eine Agentenplattform ungewöhnlich ist. Aktionen werden jedes Mal gezählt, wenn ein Agent innerhalb eines Workflows agiert (Toolaufruf, Websuche usw.), und separate Anbieterguthaben werden für das zugrunde liegende Modell zu einem als „ohne Aufschlag“ bezeichneten Satz ausgegeben.

Im Gegensatz zu anderen Plattformen, die nur die für Modelle ausgegebenen Credits erfassen, scheint der Aktionszähler von Relevance AI die Ausführung jedes einzelnen Workflow-Schritts abzurechnen, unabhängig davon, ob es sich um einen Modellaufruf oder eine Datenbankabfrage handelt. Anders als bei den meisten anderen Tools bleiben die Vendor Credits von Relevance AI jedoch erhalten: Sie verfallen nicht am Ende des Abrechnungszeitraums.

Mehrere Wettbewerbsanalysen deuteten darauf hin, dass die Self-Service-Tarife von Relevance AI zugunsten des reinen Enterprise-Vertriebs eingestellt würden. Nach unserer letzten Überprüfung scheint dies jedoch nicht der Fall zu sein: Die Self-Service-Preise sind weiterhin verfügbar und umfassen einen kostenlosen Tarif (200 Aktionen/Monat plus einmalig 10 Vendor Credits), einen Pro-Tarif (ca. 19–29 $/Monat für 2.500 Aktionen und 10.000 Vendor Credits), einen Team-Tarif (ca. 234–349 $/Monat für 7.000 Aktionen und 70 $ Vendor Credits/Monat) sowie einen individuell anpassbaren Enterprise-Tarif.

BYOK wird unterstützt, wodurch Sie die Vendor Credits von Relevance AI vollständig vermeiden können.

Die gemeldeten Mehrkosten für Actions liegen bei etwa 40–80 US-Dollar pro zusätzlichen 1.000 Aktionen. Dies ist höher als bei aufgabenbasierten Alternativen, und das zweistufige Preismodell ist schwieriger zu budgetieren als ein einzelnes Actions-Guthaben. Die Self-Service-Tarife bieten einen eingeschränkten Funktionsumfang, und die Bewertungsbasis ist kleiner als bei einigen Wettbewerbern.

7. MindStudio – Die Budgetauswahl ohne Aufschlag

Ein visueller Agenten-Builder ohne Programmierkenntnisse, der nur die Plattformnutzung berechnet – ohne Modellaufschläge oder Guthaben. Sie zahlen den vollen Preis für ein Modell in MindStudio, ohne zusätzliche Kosten.

MindStudio erhebt keine Aufschläge für Modelle. Es gibt eine feste Plattformgebühr, und die Modellkosten werden für den Service Router (der Zugriff auf über 200 Modelle ohne zusätzliche API-Schlüssel bietet) oder Ihre eigenen Schlüssel für OpenAI, Anthropic und Google weitergegeben.

Ein dauerhaft kostenloses Abonnement (kein zeitlich begrenztes Angebot) umfasst einen Agenten und 1.000 Durchläufe pro Monat. Das Einzelabonnement kostet 20 $/Monat (16 $/Monat bei jährlicher Zahlung) und ist unbegrenzt. Das Business-Abonnement wird individuell kalkuliert und beinhaltet Team-Arbeitsbereiche, Single Sign-On (SSO), Audit-Logs und Self-Hosting.

Bei komplexen Multi-Modell-Workflows könnte die Lernkurve steiler sein, und es besteht die Möglichkeit, dass die Kosten sprunghaft ansteigen, wenn ein Workflow nicht optimiert wird (kein Aufschlag = kein Schutz vor höheren Modellraten). Außerdem ist es eines der wenigen Tools, bei denen die Zahlen nur begrenzt von Dritten überprüft werden.

Es eignet sich für eine Agentur, die ohne Programmierkenntnisse arbeitet, oder für ein budgetbewusstes Unternehmen, das die Kosten für Models minimieren und die volle Kontrolle über seine Agentenausgaben behalten möchte.

8. Botpress – Kundenorientierte Agenten

Ein in Montréal ansässiges Unternehmen, das sich von einer universellen Chatbot-Plattform zu einer Kundensupport- und Helpdesk-Lösung mit Schwerpunkt auf KI entwickelt hat. Es verfügt über ein visuelles Agent Studio, eine Code-Schicht namens Autonomous Engine und eine Übergabe an menschliche Mitarbeiter.

Die Abrechnung erfolgt pro Konversation, nicht pro Nachricht. Botpress ist das vierte Tool in dieser Liste, das seine Preisgestaltung kürzlich geändert hat. Seit Mai 2026 berechnet Botpress seine Preise konversationsbasiert, was günstiger zu sein scheint als die Abrechnung pro Nachricht. Eine Konversation ist jeder Nachrichtenaustausch zwischen einem Bot, einem Menschen oder einer Kombination aus beiden.

Die Preisgestaltung deutet darauf hin, dass der kostenlose (Pay-as-you-go) Tarif etwa 100 Konversationen pro Monat für neue Arbeitsbereiche umfasst. Plus kostet ca. 150 US-Dollar pro Monat, und Team ca. 750 US-Dollar pro Monat. Enterprise wird individuell bepreist und beginnt angeblich bei mehreren Tausend US-Dollar pro Monat für mehrjährige Vertragslaufzeiten.

Eine wichtige Kleinigkeit gibt es jedoch zu beachten: Die automatische Verlängerung von Gesprächen, die das Datenvolumen überschritten haben, kann nicht deaktiviert werden.

Es gewährleistet die Einhaltung von SOC 2 Typ II, HIPAA und DSGVO durch Penetrationstests von Drittanbietern.

Die Open-Source-Version von Botpress existiert, basiert aber auf Version 12. Die in diesem Artikel beschriebene Version zum Selbsthosting ist nicht verfügbar. Wenn Sie Botpress selbst hosten möchten, wenden Sie sich bitte nicht an dieses Unternehmen.

Eine hohe Prozesskomplexität kann bei großem Umfang zu erheblichen Kostensteigerungen führen; mehrere Gespräche können zu erhöhten Latenzzeiten führen, wenn sequenzielle LLM-Aufrufe erforderlich sind; die Nutzung eigener LLM-Systeme ist zwar möglich, jedoch nur auf Unternehmensebene.

Relay.App wird eingestellt – Was das über diesen Markt aussagt

Relay.app, eine Alternative zu Zapier, gegründet von einem ehemaligen Google-Produktmanager für Gmail und Kalender, kündigte am Dienstag, den 16. Juli 2026, ohne Angabe von Gründen seine bevorstehende Abschaltung an. Kostenlose Konten werden am 15. August 2026 geschlossen, kostenpflichtige Abonnements am 14. September 2026. Die Erstellung neuer Benutzerkonten und das Upgrade von der kostenlosen zur kostenpflichtigen Version wurden unmittelbar nach der Ankündigung deaktiviert. Insgesamt hat das Unternehmen in zwei Finanzierungsrunden 8,1 Millionen US-Dollar eingesammelt.

Zunächst ist anzumerken, dass Relay in vielen Listen der „besten Agenten-Builder“ aus dem ersten Halbjahr 2026 noch immer aufgeführt wird. Überprüfen Sie daher stets das Datum von Artikeln oder Listen, die Agenten-Builder-Plattformen vergleichen – die Technologielandschaft hat sich in den letzten 18 Monatenmaticverändert.

Zweitens stellt das Phänomen des Plattformsterbens in diesem Bereich ein äußerst reales Risiko dar, und die Auswahl sollte daher mit Bedacht erfolgen. Bei der Wahl einer Plattform für den produktiven Einsatz sollten neben der bevorzugten Benutzeroberfläche und den verfügbaren Funktionen auch Self-Hosting-Optionen (n8n), die einfache Überprüfung von Datenflüssen (n8n) und eine gesicherte Finanzierung berücksichtigt werden, da sich die Kombination der Funktionen allein als unzureichende Grundlage für langfristige Rentabilität in diesem Bereich erwiesen hat.

Was in der Produktion immer noch scheitert

Auch wenn die Demos oft beeindruckend wirken, sollte man bedenken, dass die tatsächliche Leistungsfähigkeit im Produktiveinsatz den Marketingversprechen deutlich hinterherhinkt. Laut den Ergebnissen des CMU-Benchmarks „TheAgentCompany“ (hier verfügbar), der Modelle anhand ihrer Fähigkeit bewertet, realistische Aufgaben im Büroalltag zu bewältigen, konnte das beste Modell nur 30,3 % der Aufgaben abschließen (Gemini 2.5 Pro; GPT-4o schaffte 8,6 %). Die Beispiele für die fehlgeschlagenen Aufgaben reichten von recht einfach („Benutzerkonto umbenennen, um die Fertigstellung anzuzeigen“) bis hin zu mittelschwer.

Der Gartner- Bericht zu agentenbasierter KI bestätigt diese Einschätzung. Er prognostiziert, dass über 40 % der entsprechenden Initiativen bis Ende 2027 eingestellt werden. Die Analysten diskutieren zudem das Phänomen des „Agent Washing“, also die Praxis von Anbietern, die Definition eines „Agenten“ so weit auszudehnen, definahezu jedes Produkt darunter fällt. Laut dem Bericht erfüllen von Tausenden Anbietern, die mit „agentenbasierten“ Angeboten werben, nur etwa 130 Produkte, die diese Definition nachweislich defi.

Gleichzeitig ist es wichtig, die Nuancen der MIT NANDA -Studie zu berücksichtigen – während die Forscher herausfanden, dass nur etwa 13 % der Pilotprojekte für generative KI in Unternehmen positive finanzielle Auswirkungen zeigten, wiesen diejenigen, die gekaufte Tools von Anbietern nutzten, eine Erfolgsquote von 67 % auf, verglichen mit 33 % bei intern entwickelten Lösungen. Diese Erkenntnis könnte auch auf die hier vorgestellten Tools angewendet werden (und ist ein weiterer Grund, warum das selbstgehostete n8n für einige eine sinnvolle Option darstellt).

Das Muster der explodierenden Guthabennutzung sollte man ebenfalls im Auge behalten, da mehrere Plattformen (Gumloop, Zapier, Botpress – jede auf unterschiedliche Weise) eine Kombination aus Schleife, Guthaben/Aktivitäten undmatic Aufladung nutzen. In den Foren von Gumloop findet sich ein besonders detaillierter Thread zu einem Test mit fünf Zeilen, bei demdent759 Zeilen verwendet und dabei 17.000 Guthaben verbraucht wurden. Auch die Dokumentation von Zapier enthält einen Eintrag zu explodierenden Nutzungen agentenbezogener Aktivitäten. 

Die Botpress-Dokumentation weist darauf hin, dass die automatische Aufladung nicht deaktiviert werden kann, und Lindys Dokumentation erwähnt Guthaben überhaupt nicht. Dies ist Teil des Musters, das bei der Risikobewertung untersucht werden sollte. Daraus lässt sich die wichtigste Lehre für jede Plattform mit visueller, codefreier Agentenerstellung ziehen: Testen Sie es zunächst in kleinem Umfang und ermitteln Sie die Kosten für einen größeren Einsatz, bevor Sie auf „Starten“ klicken.

Schließlich sollten auch die Sicherheitsrisiken geprüft werden – der Beitrag von Repello AI über einen mit Zapier verbundenen Gmail-Agenten verdeutlicht einmal mehr, dass jeder Agent, der Zugriff auf E-Mails oder CRM-Systeme hat, jederzeit von einem Menschen überprüft werden sollte. Ein Agent, der in Ihrem Namen E-Mails lesen und schreiben kann, stellt unabhängig von der verwendeten Plattform ein Sicherheitsrisiko dar.

Die großen Technologiekonzerne

Wenn Ihr Team bereits intensiv innerhalb eines einzigen Technologie-Stacks arbeitet, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die wichtigsten Anbieter bereits Funktionen zur Agentenerstellung entweder als Add-on oder als Teil ihres umfassenderen Angebots anbieten.

Googles Gemini Enterprise, OpenAIs neues AgentKit (angekündigt auf dem Entwicklertag im Oktober 2025) und Microsofts Copilot Studio bieten jeweils Möglichkeiten zum Erstellen von Agenten unter Verwendung großer Sprachmodelle, typischerweise zu einem erheblichen Preis (pro Arbeitsplatz) und als Teil eines größeren Workspace- oder Copilot-Angebots. 

Im Vergleich zu den oben genannten Tools sind diese Optionen weniger flexibel. Wenn Ihr Team jedoch bereits Enterprise-Lösungen von großen Technologiekonzernen nutzt, lohnt es sich, die zusätzlichen Funktionen dieser Anbieter zu prüfen, bevor Sie sich für eine unabhängigedent entscheiden.

Sollten Sie stattdessen ein Unternehmen für die Entwicklung von KI-Agenten beauftragen?

Für viele klar umrissene interne Prozesse, die kaum oder gar keine Anpassung erfordern, ist ein No-Code- oder Low-Code-Agentengenerator aus der obigen Liste wahrscheinlich die schnellste und kostengünstigste Option. Anders sieht es aus, wenn komplexe, kundenspezifische Logik, umfangreiche interne Softwareintegrationen oder regulatorische Anforderungen involviert sind. In diesem Fall kann eine Agentur oder ein spezialisiertes internes Team, das mit Rohmodellen und APIs arbeitet, langfristig einen größeren Mehrwert bieten, da die Lösung präzise auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden kann.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, in welche Kategorie Ihr Anwendungsfall fällt, können Sie einen einfachen Test durchführen: Versuchen Sie, Ihr gewünschtes Ergebnis in einem einzigen Absatz zu beschreiben, ohne auf Formulierungen wie „… und wenn das nicht funktioniert, dann …“ zurückzugreifen. Sollten Sie feststellen, dass Ihnen dies nicht gelingt, ist dies möglicherweise ein Hinweis darauf, dass Ihre Lösung einen individuelleren Ansatz erfordert.

Endgültiges Urteil: Wählen Sie die Plattform passend zum Leistungsniveau Ihres Teams

Bei der Wahl zwischen den verschiedenen Optionen gibt es keine richtigen oder falschen Antworten, aber es ist wichtig zu verstehen, was jede einzelne bietet. Wenn Ihr Team noch keine Erfahrung mit No-Code-Plattformen hat, empfiehlt es sich, zunächst Zapier Agents oder MindStudio zu erkunden.

Wenn Ihr Team aus Entwicklern besteht, die einen möglichst komplexen Agenten erstellen möchten, sind Gumloop, Lindy oder Relevance AI die bessere Wahl. Benötigen Sie eine vollständig selbstgehostete Lösung mit garantierten SLAs für geschäftskritische Anwendungen, ist n8n die einzig praktikable Option. Sollen Fragen anhand der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens beantwortet werden, ist Dust die beste verfügbare Lösung.

Abschließend noch ein Hinweis: Wenn Sie kundenorientierte Anwendungen nutzen (Support, Vertrieb, Ticketing), ist Botpress die richtige Wahl. Führen Sie in jedem Fall einen kleinen Test durch, bevor Sie die Anwendung produktiv einsetzen – die Demos sehen zwar immer beeindruckend aus, aber gerade die Version mit 759 Zeilen kostet Sie 17.000 Credits.