Die besten KI-Agenten-Bauer in 2026: 8 No-Code- und Low-Code-Plattformen im Vergleich

McKinseys neuester State-of-AI-Bericht enthüllte, dass 62 % der Organisationen begonnen haben, in irgendeiner Form mit KI-Agenten zu experimentieren. Gartner erwartet jedoch, dass über 40 % dieser Projekte bis 2027 gestrichen werden. Dies liegt hauptsächlich daran, dass unter den Tausenden von Anbietern, die versprechen, ‚agentic AI‘ bereitzustellen, Gartner schätzt, dass nur 130 von ihnen echte agentic Funktionalitäten bieten, während der Rest „Agent Washing“ betreibt.

Beide Zahlen sind trotz scheinbarem Widerspruch wahr. Die tatsächliche Adoption von Agenten wächst, da operative Teams beginnen, sie zur Vorabprüfung von E-Mails, Anreicherung von Leads oder Weiterleitung von Tickets zu nutzen – und das alles ohne Code zu schreiben. Gleichzeitig treffen die übertriebenen Erwartungen rund um agentic AI schnell auf die Realität, und die Diskrepanz ist am deutlichsten an einem Ort sichtbar, der jedes Unternehmen betrifft – dem Preis.

KI-Agenten lösen einige der komplexesten Zeitpläne mit nur einem Klick. Anstatt einen Menschen einzustellen, der ein wiederholbares Verfahren ausführt, kann man einfach den Agenten verbinden, der ihn sofort ausführt, sobald der Trigger ausgelöst wird. Er bereichert den Lead, bevor der Vertriebsmitarbeiter überhaupt mit der Arbeit beginnt, sortiert Tickets nach Priorität in der Warteschlange bis 7 Uhr morgens, ohne das Team zu erweitern.

Leider gilt der Begriff „AI Agent Builder“ für ein so breites Spektrum an tatsächlicher Zuverlässigkeit. Während einige Plattformen wirklich unordentliche und komplexe Workflows bewältigen können, brechen andere bereits nach nur drei Triggern zusammen oder funktionieren perfekt, bis sie in einer Schleife stecken bleiben und leise eine Gebühr berechnen, die Sie nicht genehmigt haben. 

Allerdings macht die Preisgestaltung es ziemlich kompliziert, ein Produkt vor der Nutzung zu bewerten. Credits, Aktivitäten, Ausführungen, Gespräche – wie auch immer es auf einer Plattform genannt wird – kann auf einer anderen etwas anderes bedeuten. Die auf der Startseite der Plattform angezeigten Kosten geben Ihnen normalerweise wenig Aufschluss darüber, was eine monatliche Gebühr in der Praxis kosten wird.

Deshalb haben wir die acht besten Plattformen für Sie herausgearbeitet.

Schnellvergleich

Wie man einen AI Agent Builder auswählt

Hier kommt der Teil, der in solchen Vergleichen selten diskutiert wird, aber für jeden, der Agenten aufbauen möchte, die repetitive operative Aufgaben ausführen, von größter Bedeutung ist.

Der Abrechnungs-Decoder: Credits vs. Aktivitäten vs. Ausführungen vs. Konversationen

• Credits (Gumloop, Lindy, Dust): Die meisten Plattformen, die es Ihnen ermöglichen, Agenten aufzubauen, verwenden Credits als Maßeinheit. Jede Aktion, die der Agent ausführt, kostet eine bestimmte Anzahl von Credits, abhängig von der Komplexität. Es kann ein einfacher API-Aufruf für einen LLM-Prompt, eine „tiefe“ Anfrage unter Verwendung der größeren Modelle, Web-Scraping und Datenanreicherungsschritte sein. Je komplexer die Aufgabe ist, die der Agent ausführen muss, desto höher ist die Anzahl der Credits für diesen Schritt.
• Aktivitäten (Zapier): Ähnlich wie Credits, aber spezifisch für Agenten; jeder Schritt, den der Agent unternimmt (Trigger, Wissensdatenbank-Frage, Websuche oder Tool), wird zum Aktivitäten-Zähler addiert.
• Ausführungen (n8n): Als Gegenstück zur ausführungsbasierten Abrechnung (mehr dazu unten) ist die Ausführung von n8n ein abgeschlossener Workflow-Lauf. Selbst wenn Ihr Agent 10.000 Operationen auf einmal auf einer anderen Plattform ausführen muss, zählt dies in n8n als 1 Ausführung.
• Konversationen (Botpress): Botpress berechnet die Kosten basierend auf Konversationen, also jedem Nachrichtenaustausch zwischen dem Benutzer und dem Agenten, der mindestens 2 Nachrichten enthält.
• Kostenbasierte Tokens (MindStudio): Eine interessante, tokenbasierte Option ohne zusätzliche Gebühren, die basierend auf der genauen Anzahl der mit Drittanbieter-Modellen verwendeten Tokens abrechnet.
• Keine dieser Optionen ist besser oder schlechter als die anderen, aber bedenken Sie, dass je schneller Sie Ihren Agenten ausführen möchten, desto mehr von diesen Einheiten abgerechnet werden.

Agenten vs. klassische Automatisierungsplattformen

Der Unterschied zwischen Agenten und Zapier, n8n oder Microsoft Power Automate liegt darin, dass bei letzteren jede Automatisierung streng deterministisch ist. Wenn eine E-Mail eingeht, löst sie eine bestimmte Reihe von Aktionen aus, die bei der Einrichtung der Automatisierung fest codiert sind.

Ein Agent hat jedoch eine LLM im Spiel, die es ihm ermöglicht, Entscheidungen während seiner Ausführung basierend auf dem zu treffen, was er sieht – welchen Lead er priorisieren soll, welche E-Mail er beantworten soll und ob ein eingehendes Ticket menschliche Eingabe erfordert.

Zapier selbst schlägt vor, dass der effizienteste Weg zur Nutzung seiner Agenten darin besteht, sie mit „deterministischen“ Aktionen zu kombinieren und die Verwendung von LLMs für die Punkte zu reservieren, an denen menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.

Die Debatte zwischen n8n’s Ausführungen und Zapier’s Aktivitäten ist daher nicht anders als die Anwendungsfälle und die Preisgestaltung von Agenten – n8n’s deterministische, No-Code-Automatisierungen ermöglichen es Unternehmen, vollwertige, wiederholbare Prozesse aufzubauen, während Zapier’s komplexere Abrechnung die Nutzung von Agenten besser widerspiegelt.

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

Jedes Unternehmen, das Agenten-Building-Tools anbietet, wird ganz zu Recht behaupten, dass sein Produkt intuitiv ist und keine Programmierkenntnisse erfordert. Allerdings sind nur zwei der acht von uns überprüften Plattformen (Zapier Agents und MindStudio) in ihrem aktuellen Zustand wirklich No-Code und bereit, am ersten Tag von einer durchschnittlichen Operations-Person genutzt zu werden.

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

Sicherheit und Compliance

Wenn Ihr Agent Zugriff auf Ihren Posteingang, Ihr CRM oder andere operative Systeme hat, ist er aufgrund dieses Zugriffs ein Sicherheitsrisiko. Jede Agenten-Plattform, die etwas auf sich hält, wird über eine SOC 2 Type II-Zertifizierung verfügen, und es ist immer eine gute Idee zu fragen, ob Sie Ihre eigenen Verschlüsselungsschlüssel (BYOK) bei der Einrichtung von Agenten verwenden können.

Weniger offensichtlich, aber ebenso wichtig – prüfen Sie, ob es eine Funktion oder Richtlinie gibt, die eine menschliche Genehmigung für jede vom Agenten initiierte Aktion erfordert. Eine solche Sicherheitsvorkehrung ist aus Sicherheitsgründen besonders wichtig, wie das Repello AI-Team letztes Jahr gezeigt hat – indem sie die fehlenden Genehmigungsschutzschranken in Zapier-verbundenen Agenten ausnutzten, konnten die Forscher E-Mail-Inhalte, einschließlich Passwörtern, von Benutzerkonten über unverschlüsselte Kanäle abfließen lassen.

Die 8 besten AI Agent Builder in 2026

1. Gumloop – Die visuelle Agenten-Zeichenfläche

YC-unterstützter visueller Workflow-Builder, manchmal mit „Zapier auf Steroiden“ verglichen, der sich auf zwei Innovationen konzentriert: Subflows (gesamte Workflows als einzelner Knoten) und Subagents (Agenten-Erzeugung für parallele Arbeit). Es sicherte sich im Januar 2025 eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 17 Mio. USD, gefolgt von einer Series-B-Runde in Höhe von 50 Mio. USD, angeführt von Benchmark im März 2026.

Zu seinen Kunden gehören Shopify, Ramp, Instacart und Gusto, laut seiner Website.

Ein typischer Aufruf an einen KI-Assistenten kostet 2 Credits, ein Aufruf an ein schwereres Modell (GPT-4.1, Claude Sonnet) kostet 20 Credits, und ein Schritt der Anreicherung kostet 60 Credits pro Kontakt. Gumloops eigene Dokumentation enthält ein Beispiel für einen Workflow, der 100 Kontakte anreichert und 6.000 Credits kostet, was mehr als das lebenslange Budget eines kostenlosen Tarifs in einem einzigen Workflow ausmacht.

Bei unserer letzten Überprüfung hatte Gumloops Preisseite keinen dauerhaften kostenlosen Tarif mehr. Die 14-tägige kostenlose Testversion ist die nächstbeste Alternative. Pro beginnt bei 37 USD/Monat für 20.000+ Credits mit unbegrenzten Sitzplätzen und skaliert über einen Schieberegler bis zu etwa 1.840 USD/Monat für 1.000.000 Credits; Enterprise wird auf Anfrage mit SCIM/SAML, VPC-Bereitstellung und Audit-Logs erstellt.

Wenn Sie einen Artikel gesehen haben, der einen kostenlosen Tarif mit 5.000 Credits erwähnt, ist dieser möglicherweise bereits veraltet. Gumloop ist in seiner Preisgestaltung eine der dynamischsten. BYOK-Nutzer erhalten einen 50% Rabatt auf KI-Modell-Credits für Pro und höher.

Das Gumloop-Community-Forum hat ein paar Threads, die erwähnen, dass ein Produktions-Workflow versehentlich auf einer CSV-Datei mit 759 Zeilen anstelle einer mit 5 Zeilen ausgeführt wurde, was in Sekundenschnelle etwa 17.000 Credits kostete, und ein anderer Benutzer zitierte einen 1.200-Credit-Scrape ohne Ergebnisse. 

Auf der Sicherheitsseite ist es SOC 2 Type II, SAML/SCIM, VPC-Bereitstellung, keine Datenspeicherung bei Modellanbietern und keine HIPAA-Konformität.

2. n8n – Der selbst hostbare Kraftakt (Low-Code)

Die in Berlin ansässige Workflow-Automatisierungsplattform hat ein interessantes Lizenzmodell: „Fair-Code“ oder Sustainable Use License. Dies macht es nicht wirklich Open Source und verbietet den Weiterverkauf als gehosteter Dienst (obwohl der Code auf GitHub verfügbar ist und fast 199.000 Sterne hat).

Sein AI Agent Node ist auf LangChain aufgebaut, und sein Live-Integrationsverzeichnis listet über 1.900 Apps auf.

n8n sammelte im Oktober 2025 eine Series-C-Finanzierung in Höhe von 180 Mio. USD bei einer Bewertung von 2,5 Mrd. USD, wobei Accel einer der Teilnehmer war.

n8n’s Preisgestaltung ist die direkteste unter ähnlichen Tools: Eine einzelne Ausführung eines gesamten Workflows (unabhängig von seiner internen Verzweigung und dem Datenvolumen) wird als 1 Ausführung gezählt. Dies wird in der eigenen Dokumentation explizit mit anderen Tools verglichen, die eine schrittweise Abrechnung verwenden. Dieselbe Fairness gilt für seine AI-Credits: 1 Agenten-Aufruf = 1 verbrauchter Credit.

Starter ist 20 EUR/Monat (jährlich bezahlt) für 2.500 Ausführungen und 2.300 AI Assistant-Credits; Pro ist 50 EUR/Monat für 10.000 Ausführungen und 13.700 Credits; Business ist 667 EUR/Monat für 40.000 Ausführungen mit SSO, SAML und Versionskontrolle; und Enterprise ist benutzerdefiniert. Für den selbst gehosteten Business-Plan beträgt die Überbuchungspreisgestaltung 4.000 EUR für zusätzliche 300.000 Ausführungen. Die Community Edition, die selbst gehostete Open-Source-Version, ist kostenlos.

OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Groq, Mistral, lokale Modelle mit Ollama – nennen Sie es. Sie zahlen Modellanbieter direkt für die Nutzung, nicht n8n.

n8n positioniert sich als Low-Code-Plattform, was es tatsächlich ist – aber der AI Assistant ist nur ein Knoten in einem komplexen visuellen Builder. Das eigentliche Codieren ist erforderlich, um einen mäßig komplexen parallelen Workflow zu entwerfen, und wenn Sie sich für die Selbsthosting-Option entscheiden, müssen Sie einen Docker-Container warten. Dies ist kein Tool für eine nicht-technische Person, sondern eher für einen Ingenieur, der volle Full-Stack-Kontrolle möchte.

3. Zapier Agents – Die einfachste Einstiegsmöglichkeit

Eine Agenten-Schicht, die auf Zapiers Ökosystem von über 9.000 verbundenen Apps aufgebaut ist, die entwickelt wurde, um mit natürlicher Sprache und visueller Hilfe von Zapiers Copilot erstellt zu werden. Es ist ein unabhängiges Unternehmen, und obwohl es ein hervorragendes Produkt hat, ist es nicht genau „Big Tech“. Es ist seit 2014 profitabel und hat in seiner gesamten Geschichte nur 1,2 Millionen USD eingesammelt.

Aktivitäten, die Aktionen auf anderen Plattformen ähneln, aber mit dem kritischen Unterschied, dass sie nicht an einen Zapier Zap gebunden sind. Jede Agenten-Aktion (Trigger, Wissensdatenbank-Abfrage, Tool-Aufruf, Websuche) wird als 1 Aktivität gezählt. Der kostenlose Tarif umfasst 400 Aktivitäten/Monat; bezahlte Pläne beginnen angeblich bei etwa 33 USD/Monat für 1.500 Aktivitäten. Allerdings hat Zapiers Website eine JavaScript-obfuskierte Agenten-Preisseite, was es schwierig macht, ein genaues Angebot zu machen.

Erstens hat Zapiers eigene Wissensdatenbank einen Artikel über Aktivitäten, die unerwartet von einem Agenten und einem Zap verbraucht werden, die sich gegenseitig in einer Schleife auslösen. Zweitens nutzte die Repello AI-Sicherheitsdemo im Juli 2025 einen Zapier Gmail-Agenten als Proof-of-Concept-Automatisierung, und die Forscher bemerken, dass ein menschlicher Genehmigungsschritt hinzugefügt werden sollte, bevor ein Agent sensible Daten berührt.

Es ist bei weitem der größte Katalog von Drittanbieter-Tools, und es ist extrem einfach, mit einem Zapier Agenten zu beginnen, wenn Sie mit der Plattform bereits vertraut sind. Der kostenlose Tarif ist großzügig genug, um einen agentenunterstützten Workflow zu testen.

Die aktivitätsbasierte Abrechnung auf der Grundlage der aufgabenbasierten Zap-Preisgestaltung kann zu Budgetüberraschungen führen, wenn Sie die beiden zusammen verwenden; die Transparenz der Agenten-Preisgestaltung ist geringer als bei anderen Tools. Ein etablierter Zapier-Nutzer, der agentenunterstützte Automatisierung zu seinen bestehenden Zaps hinzufügen möchte.

4. Lindy – Der KI-Mitarbeiter-Ansatz

Eine Konversationsschicht-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Aufgaben an einzelne „Lindys“ zu delegieren – Agenten mit festen Rollen (Antworten auf E-Mails, Meetings usw.), die sich unterhalten können, um komplexere Aktionen auszuführen.

Es hat Credits, aber mit einer Wendung. Lindy veröffentlicht keine genauen Credit-Werte für jeden Tarif. Stattdessen zeigt seine Preisseite nur relative Werte an (höherer Tarif = mehr Nutzung). Es ist schwer zu überschätzen, wie wichtig dies ist: Gumloop und Dust, zwei ähnliche Tools, veröffentlichen ihre Credit-Werte, und Benutzer können die Kosten darauf basierend berechnen.

Lindys Ansatz ist wohl weniger transparent. Einfache Aktionen kosten zwischen 1-3 Credits auf kleineren Modellen und etwa 10 auf größeren. Credits werden nicht zwischen Agenten gesammelt, und Agenten werden ausgesetzt, wenn ein Tarif erschöpft ist.

Eine unabhängige Bewertung schätzt, dass ein Lead-Generierungs-Workflow 3 Credits zum Durchsuchen einer Wissensdatenbank, 7 Credits zum Senden einer E-Mail und 265 Credits zum Tätigen eines Telefonats kosten würde, oder 275 Credits pro Lead.

Lindy bietet keinen kostenlosen Tarif mehr an; neue Benutzer können das Produkt mit einer 7-tägigen Testversion ausprobieren. Die bezahlten Pläne beginnen bei Plus (49,99 USD/Monat), gehen zu Pro (berichtet zwischen etwa 60 und 100 USD/Monat je nach Quelle, was eine kürzlich durchgeführte Neugestaltung der Preisseite widerspiegelt), und enden bei Max (199,99 USD/Monat), bevor Enterprise kommt, das benutzerdefiniert preist und eine zusätzliche Onboarding-Gebühr hat. Der Modizzugriff ist hinter einem bezahlten Tarif gesperrt, und BYOK wird nicht unterstützt.

Die meisten Compliance-Zertifizierungen jeder Agenten-Plattform. Es unterhält SOC 2 Type II, GDPR, HIPAA und PIPEDA.

Lindys häufigste Beschwerden betreffen den Wert der Credits. Ein Agent ist teurer als ein traditioneller Zapier Zap, und das Produkt ist nicht so breit anwendbar wie einige Wettbewerber.

Es könnte am besten für einen unabhängigen Arbeiter oder ein kleines Team sein, das schmale Aufgaben (E-Mail-Verwaltung, Meetings) an einzelne Agenten delegieren möchte.

5. Dust – Interne Agenten auf Unternehmensdaten

Eine in Paris ansässige Agenten-Plattform, die den Aufbau interner Agenten (für Kundensupport, Produktentwicklung usw.) ermöglicht, die interne Daten (Notion, Slack, Drive, GitHub) durchsuchen und zitieren können. Zu seinen Kunden gehören Qonto, Alan, Datadog und 1Password.

Es sicherte sich eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 16 Mio. USD, gefolgt von einer Series-B-Runde in Höhe von 40 Mio. USD im Mai 2026, angeführt von Sequoia und Abstract mit Beteiligung von Datadog, Snowflake und anderen (laut Sifted). Dusts wiederkehrende Einnahmen werden auf 20 Mio. USD über 3.000+ Unternehmen geschätzt.

Credits pro Sitzplatz ist eines der vier Tools in dieser Liste, das seine Preisgestaltung kürzlich geändert hat, und Artikel, die sich auf einen flachen pro-Sitzplatz-Euro-Wert beziehen, sind jetzt veraltet.

Bei unserer letzten Überprüfung bietet ein Free Tier eine einmalige 500-Credit-Zuteilung pro Sitzplatz, Pro ist 30 USD/Monat (24 USD/Monat jährlich bezahlt) mit 8.000 Credits pro Monat, und ein neues Max-Tier ist 150 USD/Monat (120 USD/jährlich für 40.000 Credits pro Monat. Enterprise ist benutzerdefiniert preist, und programmatische/Hochvolumen-Nutzung wird separat mit 0,01 USD pro Credit abgerechnet.

Es bietet mehr als 20 Modelle über alle Tarife hinweg, wobei kein Modell hinter einem bestimmten Tarif gesperrt ist. Man kann ein Modell für einen Agenten auswählen, anstatt einen Tarif, der ein Modell für einen auswählt.

Es unterhält SOC 2 Type II, GDPR-Konformität und HIPAA-konforme Datenverarbeitung, ohne Datenspeicherung durch Modellanbieter und regionale Datenresidenz (EU/US).

6. Relevance AI – Die Multi-Agenten-Arbeitskraft für GTM-Teams

Ein in SF/Sydney ansässiges Unternehmen, das es Ihnen ermöglicht, GTM-fokussierte „Workforces“ zu erstellen: Sätze von Agenten, die über KI oder feste Logik verbunden werden können, um eine größere Aufgabe auszuführen (z. B. Vertriebserreichung).

Sein GTM-Fokus ist ähnlich wie n8n’s Prozess-Mining und Zapier’s Zaps, aber er ist speziell auf GTM-Teams ausgerichtet und hat einen einzigartigen Ansatz zur Abrechnung. Es sicherte sich im Mai 2025 eine Series-B-Finanzierung in Höhe von 24 Mio. USD, angeführt von Bessemer.

Es bietet zwei separate Zähler, was für eine Agentenplattform selten ist. Aktionen werden jedes Mal gezählt, wenn ein Agent handelt (Tool-Aufruf, Websuche usw.) innerhalb eines Workflows, und separate Vendor Credits werden für das zugrunde liegende Modell ausgegeben, zu einem als „ohne Aufschlag“ beschriebenen Satz.

Im Gegensatz zu anderen Plattformen, die nur Credits für Modellaufrufe zählen, scheint der Actions-Zähler von Relevance AI für die Ausführung jedes Schritts in einem Workflow abzurechnen, unabhängig davon, ob es sich um einen Modellaufruf oder eine Datenbankabfrage handelt. Im Gegensatz zu den meisten anderen Tools sind die Vendor Credits von Relevance AI jedoch persistent: Sie gehen am Ende eines Abrechnungszeitraums nicht verloren.

Mehrere Wettbewerbsanalysen deuteten darauf hin, dass die Self-Serve-Tarife von Relevance AI zugunsten eines reinen Enterprise-Verkaufs abgeschafft werden. Bei unserer letzten Überprüfung scheint dies nicht der Fall zu sein: Die Self-Serve-Preise sind verfügbar und umfassen einen Free-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) bis hin zum Team-Tarif (ca. 234–349 $/Monat für 7.000 Aktionen und 70 $/Monat an Vendor Credits) sowie einen benutzerdefinierten Enterprise-Tarif.

BYOK (Bring Your Own Key) wird unterstützt, wodurch Sie die Vendor Credits von Relevance AI vollständig vermeiden können.

Die gemeldete Überbuchungspreisgestaltung für Aktionen liegt bei etwa 40–80 $ pro zusätzliches 1.000er-Paket, was höher ist als bei aufgabenbasierten Alternativen, und das Zwei-Stufen-Preismodell ist schwieriger zu budgetieren als ein einzelner Actions-Credit. Die Self-Serve-Tarife haben einen begrenzten Funktionsumfang, und die Bewertungsgrundlage ist kleiner als bei einigen Wettbewerbern.

7. MindStudio – Die Budget-Wahl ohne Aufschlag

Ein No-Code-Visual-Agent-Builder, der nur für die Plattformnutzung abrechnet und keine Modell-Aufschläge oder Credits. Was Sie für ein Modell bezahlen, bezahlen Sie in MindStudio, ohne zusätzliche Kosten.

MindStudio hat keine Aufschläge für Modelle. Es gibt eine pauschale Plattformgebühr und reicht die Modellkosten für den Service Router (der auf 200+ Modelle ohne zusätzliche API-Schlüssel zugreifen kann) oder Ihre eigenen Schlüssel für OpenAI, Anthropic und Google weiter.

Ein dauerhafter Free-Tarif (kein zeitlich begrenztes Angebot) umfasst 1 Agent und 1.000 Läufe pro Monat. Individual kostet 20 $/Monat (16 $/Monat bei jährlicher Zahlung) und hat keine Limits, während Business individuell preisgestaffelt ist und Team-Arbeitsbereiche, SSO, Audit-Logs und Self-Hosting umfasst.

Es könnte eine steilere Lernkurve für komplexe Multi-Model-Workflows bedeuten, mit der Möglichkeit, dass die Kosten explodieren, wenn ein Workflow nicht optimiert ist (kein Aufschlag = kein Schutz vor höheren Modellraten), und es ist eines der wenigen Tools mit begrenzter externer Überprüfung seiner Zahlen.

Es wäre geeignet für eine No-Code-Agentur oder ein budgetbewusstes Unternehmen, das die Modellkosten minimieren und volle Kontrolle über seine Agenten-Ausgaben haben möchte.

8. Botpress – Kundenorientierte Agenten

Ein Unternehmen aus Montreal, das sich von einer Allzweck-Chatbot-Plattform zu einer Kundenunterstützungs- und Helpdesk-Lösung mit Schwerpunkt auf KI gewandelt hat. Es verfügt über ein visuelles Agent Studio, eine Code-Ebene namens Autonomous Engine und eine menschliche Übergabe.

Die Abrechnung erfolgt pro Konversation, nicht pro Nachricht. Es ist das vierte Tool in dieser Liste, das seine Preise kürzlich geändert hat. Stand Mai 2026 hat Botpress auf konversationsbasierte Preise umgestellt, die niedriger erscheinen als die pro-Nachricht-Sätze. Eine Konversation ist jeder Nachrichtenaustausch zwischen einem Bot, einem Menschen oder einer Kombination aus beiden.

Die Preisgestaltung deutet darauf hin, dass ein kostenloser (Pay-as-you-go)-Plan für neue Arbeitsbereiche etwa 100 Konversationen/Monat umfasst. Plus kostet etwa 150 $/Monat, und Team kostet etwa 750 $/Monat. Enterprise ist individuell preisgestaffelt und beginnt angeblich bei mehreren tausend Dollar pro Monat bei mehrjährigen Verpflichtungen.

Es gibt ein wichtiges Detail: Die automatische Verlängerung für Überbuchungskonversationen kann nicht deaktiviert werden.

Es hält SOC 2 Type II, HIPAA und GDPR-Konformität mit externer Penetrationstests aufrecht.

Die Open-Source-Version von Botpress ist real, aber es handelt sich um die v12-Codebasis. Die in diesem Artikel beschriebene Self-Hosted-Version ist nicht verfügbar. Wenn Sie selbst hosten möchten, ist dies nicht das richtige Unternehmen.

Die Komplexität von Flows kann die Ausgaben im großen Maßstab explodieren lassen; mehrere Konversationen können zu erhöhter Latenz führen, wenn sie sequenzielle LLM-Aufrufe tätigen müssen; Bring-Your-Own-LLM ist verfügbar, jedoch nur auf Enterprise-Ebene.

Relay.App schließt – Was das über diesen Markt aussagt

Relay.app, eine wettbewerbsfähige Alternative zu Zapier, die von einem Google-Produktmanager hinter Gmail und Calendar gegründet wurde, kündigte am Dienstag, dem 16. Juli 2026, ohne Erklärung seinen bevorstehenden Shutdown an. Kostenlose Konten werden am 15. August 2026 geschlossen, und bezahlte Abonnements werden am 14. September 2026 gekündigt. Die Erstellung neuer Benutzerkonten und Upgrades von Free auf Paid wurden sofort nach der Ankündigung deaktiviert. Insgesamt hat das Unternehmen 8,1 Mio. $ in zwei Finanzierungsrounds eingesammelt.

Erstens ist zu beachten, dass viele „Beste Agenten-Bauer“-Listen aus der ersten Hälfte von 2026 Relay noch als Option enthalten. Überprüfen Sie immer die Daten von Artikeln oder Listen, die Agenten-Erstellungsplattformen vergleichen – die Technologielandschaft hat sich in den letzten 18 Monaten dramatisch verändert.

Zweitens ist das Phänomen, dass Plattformen in diesem Bereich sterben, ein extrem greifbares Risiko, und man sollte die Auswahl mit offenen Augen angehen. Wenn Sie eine Plattform für ernsthafte Produktionszwecke auswählen, sollten Sie Self-Hosting-Optionen (n8n), eine einfache Überprüfung von Datenflüssen (n8n) und eine etablierte Finanzierungslaufbahn neben Ihrer bevorzugten Benutzeroberfläche und verfügbaren Funktionen in Betracht ziehen, da sich die Kombination von Funktionen allein als unzureichende Grundlage für langfristige Lebensfähigkeit in diesem Bereich erwiesen hat.

Was in der Produktion immer noch fehlschlägt

Zwar sehen die Demos oft beeindruckend aus, aber es ist wichtig zu bedenken, dass die Produktionsfähigkeiten den Marketingansprüchen weit hinterherhinken. Gemäß den Ergebnissen des CMU-Benchmarks „TheAgentCompany“ (hier verfügbar), der Modelle in ihrer Fähigkeit bewertet, realistische Aufgaben im Kontext der Büroproduktivität auszuführen, schloss das am besten abschneidende Modell nur 30,3 % der Aufgaben ab (Gemini 2.5 Pro; GPT-4o schaffte 8,6 %). Die Beispiele für fehlgeschlagene Aufgaben reichten von ziemlich einfach („Benutzerkonto umbenennen, um den Abschluss anzuzeigen“) bis hin zu mäßig komplex.

Gartners Bericht Bericht zu agentic AI bestätigt diese Einschätzung und stellt fest, dass über 40 % der agentic AI-Initiativen bis Ende 2027 voraussichtlich gestrichen werden, während die Analysten auch das Phänomen des „Agent Washing“ diskutieren, d. h. Anbieter, die die Definition eines „Agents“ dehnen, um nahezu jedes Produkt einzuschließen. Ihr Bericht stellt fest, dass von den Tausenden von Anbietern, die „agentic“ Angebote preisen, nur etwa 130 Produkte haben, die die Definition nachweislich erfüllen.

Inzwischen ist auch die Nuance, die vom MIT NANDA Forschung bereitgestellt wird, wichtig zu bedenken – während die Forscher feststellten, dass nur etwa 13 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen irgendeine positive finanzielle Wirkung zeigten, hatten diejenigen, die gekaufte Vendor-Tools nutzten, eine Erfolgsquote von 67 % im Vergleich zu 33 % für intern entwickelte Lösungen, eine Erkenntnis, die auch auf die hier bewerteten Tools angewendet werden könnte (und ein weiterer Grund, warum das selbst gehostete n8n für einige eine vernünftige Option ist).

Das Muster des Credit-Blowups ist ebenfalls zu bedenken, da mehrere Plattformen (Gumloop, Zapier, Botpress – jeweils auf unterschiedliche Weise) eine Kombination aus Loop + Credits/Aktivitäten + automatischer Aufladung aufweisen, wobei die Foren von Gumloop einen besonders detaillierten Thread über einen 5-Zeilen-Test enthalten, der versehentlich 759 Zeilen verwendete und dabei 17.000 Credits verbrauchte. Zapiers Dokumentation enthält sogar einen Eintrag zu Agent-bezogenen Aktivitätsnutzungs-Blowups. 

Die Dokumentation von Botpress zeigt, dass die automatische Aufladung nicht deaktiviert werden kann, und die Dokumentation von Lindy erwähnt Credits überhaupt nicht, was Teil des Musters ist, das bei der Risikobewertung untersucht werden sollte. Dies dient als wichtigste Lektion für jede Plattform mit visuellem No-Code-Agentenbau: Testen Sie es in kleinem Maßstab und ermitteln Sie die Kosten für einen größeren Lauf, bevor Sie die „Go“-Taste drücken.

Schließlich sollten auch die Sicherheitsimplikationen überprüft werden – der Repello AI-Beitrag über einen mit Zapier verbundenen Gmail-Agenten ist eine weitere Erinnerung daran, dass jeder Agent, der Zugriff auf E-Mail oder CRM hat, jederzeit von einer menschlichen Person überprüft werden sollte. Ein Agent, der im Namen Ihres E-Mail-Kontos lesen und schreiben kann, ist in dem Moment, in dem er existiert, eine Sicherheitslücke, unabhängig von der Plattform, auf der er gehostet wird.

Die Big-Tech-Bauer

Wenn Ihr Team bereits intensiv innerhalb eines einzelnen Stacks arbeitet, besteht eine gute Chance, dass seine großen Akteure bereits Agenten-Erstellungsfunktionen entweder als Add-on oder als Teil ihrer breiteren Angebote bereitstellen.

Google’s Gemini Enterprise, OpenAI’s neues AgentKit (angekündigt auf ihrer Devday im Oktober 2025) und Microsoft’s Copilot Studio bieten jeweils Möglichkeiten, Agenten unter Verwendung großer Sprachmodelle zu erstellen, typischerweise mit erheblichen Preisen (pro Sitzplatz) und als Teil eines größeren Workspace- oder Copilot-Angebots. 

Diese sind weniger flexible Optionen im Vergleich zu den oben genannten Tools, aber wenn Ihr Team bereits eines der Enterprise-Angebote von Big Tech nutzt, lohnt es sich zu untersuchen, welche zusätzlichen Funktionen sie bieten, bevor Sie sich für eine unabhängige Option entscheiden.

Sollten Sie stattdessen ein KI-Agenten-Entwicklungsunternehmen einstellen?

Für viele eng umrissene interne Prozesse, die wenig bis keine Anpassung erfordern, ist ein No-Code- oder Low-Code-Agenten-Bauer aus der obigen Liste wahrscheinlich die schnellste und kosteneffektivste verfügbare Option. Die Gleichung ändert sich, wenn komplexe benutzerdefinierte Logik, umfangreiche interne Softwareintegrationen oder regulatorische Anforderungen involviert sind, in welchem Fall eine Agentur oder ein dediziertes Inhouse-Team, das mit Rohmodellen und APIs arbeitet, langfristig einen besseren Wert bieten kann, da die Lösung speziell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden kann.

Wenn Sie unsicher sind, in welche Kategorie Ihr Anwendungsfall fällt, ist ein einfacher Test, zu versuchen, Ihr gewünschtes Ergebnis in einem einzigen Absatz zu beschreiben, ohne auf „… und wenn das fehlschlägt, dann…“-Aussagen zurückzugreifen – wenn Sie feststellen, dass Sie dies nicht können, kann dies ein Zeichen dafür sein, dass Ihre Lösung einen maßgeschneiderten Ansatz erfordert.

Endgültiges Urteil: Passen Sie die Plattform an die Decke Ihres Teams an

Es gibt keine richtigen oder falschen Antworten, wenn es darum geht, zwischen den Optionen zu wählen, aber es ist wichtig zu verstehen, was jede bieten kann. Wenn Ihr Team mit No-Code-Plattformen nicht vertraut ist, macht es Sinn, Ihre Erkundung mit Zapier Agents oder MindStudio zu beginnen.

Wenn Ihr Team über Ingenieure verfügt, die den möglichst komplexen Agenten bauen möchten, sind Gumloop, Lindy oder Relevance AI bessere Optionen. Wenn Sie einen vollständigen selbst gehosteten Stack mit garantierten SLAs benötigen, um geschäftskritische Operationen zu unterstützen, ist n8n die einzige viable Option. Wenn Ihr Anwendungsfall das Beantworten von Fragen basierend auf der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens beinhaltet, ist Dust die beste verfügbare Option.

Schließlich, wenn Ihr Anwendungsfall kundenorientiert ist (Support, Vertrieb, Tickets), ist Botpress die richtige Wahl. Führen Sie in allen Fällen einen Test in kleinem Maßstab durch, bevor Sie in die Produktion gehen – die Demos sehen immer beeindruckend aus, aber es ist die 759-Zeilen-Version, die Sie für 17.000 Credits in Rechnung stellen wird.