Die besten AI-Agentenplattformen 2026: 13 Plattformen für No-Code-, Enterprise- und Developer-Teams

Aktualisiert im August 2026. Sie brauchen ein Business-Team, das noch diese Woche den ersten Agent live bringt? Starten Sie mit einem No-Code-Builder wie Zapier oder Lindy. Sind Sie bereits auf Salesforce, Microsoft oder Google standardisiert? Dann schlägt die verwaltete Suite, die Sie ohnehin bezahlen, meist einen zusätzlich zugekauften Anbieter. Und wenn die Logik wirklich individuell ist oder der Einsatz so hoch, dass Sie volle Engineering-Kontrolle brauchen, ist ein Code-Framework wie LangGraph oder CrewAI die einzige der drei Klassen, die nicht an Grenzen stößt. Dieser Leitfaden stellt 13 echte Agentenplattformen aus allen drei Klassen in ein Ranking und gibt Ihnen eine Methode, zwischen ihnen zu wählen, nicht nur eine Liste.

Die Preise unten wurden im August 2026 direkt auf den Seiten der Anbieter geprüft. Wo die Seite eines Anbieters nicht erreichbar war und stattdessen eine Zahl eines Dritten berichtet wird, ist das vermerkt.

Wichtige Fakten

• Der Anteil der Unternehmen, die fertige AI-Lösungen kaufen, statt eigene zu bauen, stieg laut dem Bericht State of Generative AI in the Enterprise von Menlo Ventures von 53 % im Jahr 2024 auf 76 % im Jahr 2025.
• Nur 16 % dessen, was Unternehmen im Produktivbetrieb „AI Agent" nennen, plant, beobachtet und passt sich tatsächlich selbstständig an. Die meisten sind Workflows mit fester Abfolge, die ein Agent-Etikett tragen, laut demselben Bericht von Menlo Ventures.
• Gartner prognostiziert, dass über 40 % der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden, und nennt unklaren Geschäftswert und unzureichende Risikokontrollen als Hauptursachen.
• 57 % der Organisationen haben inzwischen AI Agents im Produktivbetrieb, bei Unternehmen mit 10.000 oder mehr Mitarbeitenden sind es 67 %, laut der Umfrage State of Agent Engineering von LangChain unter 1.340 Praktikern.
• Nur jedes fünfte Unternehmen (21 %) hat ein ausgereiftes Governance-Modell für autonome Agents, obwohl die meisten den Einsatz von Agents innerhalb von zwei Jahren ausbauen wollen, laut State of AI in the Enterprise von Deloitte.

Was ein Produkt tatsächlich zur „Agentenplattform" macht

Nicht jedes Produkt, das mit dem Wort „Agent" vermarktet wird, verdient die Bezeichnung. Gartner nennt das Agent Washing: Anbieter etikettieren Chatbots, RPA und einfache Assistenten als agentisch um, ohne die zugrunde liegende Fähigkeit zu haben. Ein AI-Tool unterstützt einen Menschen, der bei jedem Schritt eingebunden bleibt: einen Absatz entwerfen, ein Gespräch zusammenfassen. Eine AI-Agentenplattform ist anders: Sie plant eine Abfolge von Aktionen, ruft Tools oder APIs auf, um sie auszuführen, beobachtet das Ergebnis und entscheidet, was als Nächstes geschieht, wobei ein Mensch an den Grenzen eingreift statt bei jedem Klick. Für einzweckige AI-Software siehe die besten AI Agents 2026. Für die zugrunde liegende Definition erklärt was ist ein AI Agent die Plan-Act-Observe-Schleife, von der diese 13 Plattformen alle eine Variante umsetzen.

Dieser Leitfaden bleibt außerdem eine Ebene über zwei engeren Kaufentscheidungen. Sie brauchen einen Agent, der Code schreibt und ausliefert, oder einen, der Telefon- und Sprachgespräche führt? Dafür gibt es eigene Finalisten: siehe die besten AI Coding Agents und die besten AI Voice Agents.

Schnellvergleich

Nutzen Sie ihn, um nach Klasse einzugrenzen, bevor Sie die einzelnen Porträts unten lesen.

Die eigentliche Entscheidung: welche Klasse, nicht welcher Anbieter

Eine Plattform in der falschen Klasse zu wählen kostet mehr, als innerhalb der richtigen Klasse die „falsche" Plattform zu nehmen. Ein No-Code-Builder, den ein Business-Team konfiguriert, eine verwaltete Suite, deren Vertrag die IT ohnehin hält, und ein Code-Framework, das Engineers von Hand schreiben, sind drei verschiedene Wetten auf dieselbe Aufgabe. Die Kategorie sollte dazu passen, wer den Agent verantwortet und wie individuell die Logik wirklich ist, nicht dazu, welches Tool zufällig gerade auf jemandes Bildschirm offen ist. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische AI Agents enthalten werden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025.

Keine der drei ist die „seriöse" Wahl. Ein regulierter Konzern, der Copilot Studio betreibt, weil seine Daten in SharePoint liegen, trifft eine ebenso solide Entscheidung wie ein Startup, das einen LangGraph-Agent schreibt, weil der Workflow in keine Vorlage passt. Die vollständige Entscheidungs-Checkliste finden Sie unter wie Sie eine AI-Agentenplattform auswählen und No-Code vs Code bei AI Agents.

No-Code-Agenten-Builder

Mit diesen Plattformen konfiguriert ein Business-Nutzer Rolle, Tools und Regeln eines Agents über Formulare und visuelle Canvas statt über Code. Sie punkten bei der Geschwindigkeit: Die meisten Teams bringen einen ersten Agent in Tagen live, nicht in Wochen. Der Kompromiss zeigt sich bei der Konnektor-Abdeckung: Das durchschnittliche Unternehmen betreibt 897 Anwendungen, von denen nur 29 % miteinander integriert sind, laut dem Connectivity Benchmark Report von MuleSoft, sodass der App-Katalog eines Builders oft darüber entscheidet, ob ein Agent überhaupt irgendwo handeln kann.

1. Zapier Agents: der breiteste App-Katalog, den ein Agent als Tools aufrufen kann

Zapiers Wette: Der schnellste Weg zu einem funktionierenden Agent ist, ihm Zugriff auf die Automatisierungsplattform zu geben, die Teams ohnehin betreiben. Zapier Agents sitzt auf dem Kern-Zapier und lässt einen Agent über eine Aufgabe nachdenken und jede der mehr als 9.000 App-Integrationen als Tool aufrufen, statt einer festen Abfolge aus Trigger und Aktion zu folgen. Eine gute Wahl, wenn die Aufgabe nah an etwas liegt, das Sie ohnehin automatisieren würden, etwa das Vorsortieren eingehender Leads. Den direkten Vergleich, den die meisten Teams am Ende anstellen, finden Sie unter Lindy vs Zapier Agents.

Preise: Kostenlos (400 Agent-Aktivitäten/Monat). Zapier Agents Pro $400/Jahr, etwa $33/Monat (1.500 Aktivitäten/Monat). Enterprise individuell. Kern-Zapier: Kostenlos (100 Tasks/Monat), Professional ab $19,99/Monat, Team ab $69/Monat, jeweils jährlich. Quelle: zapier.com/pricing.

Am besten geeignet für: Nicht technische Ops-Teams, die bereits Zapier nutzen und eine Agent-Ebene wollen, ohne die Plattform zu wechseln.

2. Make: AI Agents direkt im visuellen Canvas

Makes Wette: Agent-Reasoning sollte im selben visuellen Scenario Builder leben, den Sie bereits nutzen, nicht in einem separaten, aufgesetzten Produkt. Make AI Agents wurde am 2. Februar 2026 zum festen Bestandteil und wechselte aus einer Beta in einen wiederverwendbaren Baustein in jedem bezahlten Tarif. Für Teams, die ohnehin in Makes Flowchart-Canvas denken, ist ein Agent-Node, der eigene Routing-Entscheidungen trifft, ein kleinerer Schritt, als ein ganz neues Tool einzuführen.

Preise: Kostenlos (1.000 Operationen/Monat). Core ab $9/Monat (10.000 Operationen, jährlich). Pro ab $16/Monat. Teams ab $29/Monat. Enterprise individuell. Quelle: make.com/en/pricing.

Am besten geeignet für: Technisch orientierte Ops-Teams, die bereits Makes Canvas nutzen und Agent-Reasoning wollen, ohne es zu verlassen.

3. n8n: selbst gehostete Kontrolle mit vollem LangChain-Zugriff

Die Philosophie von n8n: Automatisierungsinfrastruktur sollte etwas sein, das Sie besitzen, nicht mieten. Jeder Tarif, auch die kostenlose selbst gehostete Community Edition, liefert denselben AI-Agent-Node auf Basis von LangChain-Primitiven, den Sie visuell verdrahten oder mit rohem JavaScript erweitern. Diese Kombination, standardmäßig visuell mit einer Ausweichmöglichkeit per Code, ist der Grund, warum n8n auf Shortlists von Entwicklern ebenso oft auftaucht wie bei Ops-Teams.

Preise: Community Edition kostenlos, selbst gehostet, unbegrenzte Ausführungen. Cloud Starter etwa €20/Monat jährlich (rund $22 USD, 2.500 Ausführungen). Cloud Pro etwa €50/Monat (rund $54 USD, 10.000 Ausführungen). Business etwa €667/Monat (rund $720 USD), selbst gehostet mit SSO/SAML. Enterprise individuell. Quelle: n8n.io/pricing.

Am besten geeignet für: Technische Teams und regulierte Branchen, die Agent-Workflows auf Infrastruktur laufen lassen wollen, die sie kontrollieren.

4. Lindy: AI-„Mitarbeitende" statt Workflow-Schritte

Lindys Ansatz ist enger und wörtlicher als bei den meisten No-Code-Buildern: Statt einen Workflow zusammenzustecken, delegieren Sie eine ganze Berufsfunktion (Posteingang verwalten, Anrufe vorqualifizieren, Meetings planen) an einen AI-„Mitarbeitenden", der durchgehend läuft, statt bei einem einzelnen Ereignis auszulösen. Diese Rahmung macht Lindy zum schnellsten Einstieg dieser Liste für einen Gründer oder ein kleines Team, das eine ganze Funktion abgibt. Wie Sie einen AI Agent mit Lindy bauen zeigt, wie dieses Setup aussieht.

Preise: Plus $29,99/Monat pro Nutzer (3.000 Credits). Pro $99,99/Monat (15.000 Credits). Max $199,99/Monat (35.000 Credits). Enterprise individuell, ergänzt HIPAA BAA, SSO und Audit-Logs. Quelle: lindy.ai/pricing.

Am besten geeignet für: Gründer und kleine Ops-Teams, die eine ganze Berufsfunktion delegieren, statt selbst einen Workflow zusammenzustellen.

No-Code ist für die meisten ersten Agents die richtige Startklasse. Ein tieferes, eigenes Ranking nur dieser Kategorie finden Sie unter die besten No-Code-AI-Agent-Builder.

Verwaltete Enterprise-Suiten

Diese Plattformen tauschen einen Teil der Flexibilität der No-Code-Builder gegen tiefes, natives Grounding in den Daten eines bestimmten Ökosystems, plus die Governance, die eine regulierte oder große Organisation braucht. Die richtige Wahl ist selten „die beste Agentenplattform im Abstrakten". Es ist die, die auf dem Ökosystem aufbaut, das Sie bereits betreiben.

5. Salesforce Agentforce: das tiefste native CRM-Grounding

Der Vorteil von Agentforce ist strukturell: Es arbeitet direkt mit Live-Daten aus Salesforce (Accounts, Cases, Opportunities), ohne Integrationsebene dazwischen. In einem Salesforce-Haus aktualisiert ein Agent einen Case oder routet einen Lead mit demselben Datenmodell, das Ihre Vertriebsmitarbeitenden ohnehin sehen, nicht mit einer synchronisierten Kopie.

Der Haken 2026: die Komplexität der Preise. Agentforce läuft auf zwei getrennten, unvereinbaren Preismodellen, die in derselben Org nicht gleichzeitig betrieben werden können, sodass die Budgetierung schwerer ist als nötig, bis Sie sich auf eines festlegen.

Preise: Conversations-Modell, $2 pro Konversation, für kundenorientierte Agents. Flex-Credits-Modell, $500 pro 100.000 Credits (eine Aktion entspricht 20 Credits, etwa $0,10), für Mitarbeiter- und Sprach-Anwendungsfälle. Orgs mit Enterprise Edition erhalten 100.000 kostenlose Credits über Salesforce Foundations. Quelle: offizieller Hilfeartikel von Salesforce zu den Agentforce-Preisen.

Am besten geeignet für: Auf Salesforce standardisierte Vertriebs- und Service-Orgs, die Arbeit automatisieren, die ohnehin in CRM-Datensätzen liegt.

6. Microsoft Copilot Studio: Grounding in Microsoft 365 und Azure

Die zentrale Stärke von Copilot Studio ist, einen Agent auf allem zu verankern, was Ihre Organisation bereits in SharePoint, Dataverse und Microsoft Graph hat, ohne separate Datenpipeline. Für eine auf Microsoft 365 standardisierte Org, plus Bereitstellung direkt in Teams, ist das ein Vorsprung, den kein ökosystemunabhängiges Tool einholen kann.

Die Abrechnung läuft über Copilot Credits, geteilt über die AI-Produkte von Microsoft (am 1. September 2025 von „Nachrichten" umbenannt, ohne Preisänderung). Credits werden auf Tenant-Ebene gebündelt statt pro Platz: effizient im großen Maßstab, vor dem echten Traffic schwer zu schätzen.

Preise: Copilot-Studio-Nutzerlizenz kostenlos. Copilot Credits für den Tenant: Ein vorausbezahltes Paket mit 25.000 Credits kostet $200/Monat bei jährlicher Bindung, etwa $0,008 pro Credit, oder Pay-as-you-go über Azure für etwa $0,01 pro Credit ohne Bindung. Quelle: offizielle Lizenzdokumentation von Microsoft zu Copilot Studio.

Am besten geeignet für: Auf Microsoft 365 und Azure standardisierte Organisationen, die Agents auf Daten verankern wollen, die sie dort ohnehin speichern.

7. Google Gemini Enterprise: Grounding in Google Workspace und Search

Gemini Enterprise, der Nachfolger der früheren Marke Agentspace von Google, setzt darauf, dass das nützlichste Grounding das offene Web plus alles ist, was in Workspace und BigQuery liegt. Es bündelt ein Chat-Frontend mit einem Agent Development Kit für Teams, die benutzerdefinierte Agents auf Gemini-Modellen bauen, abgerechnet über ein einziges platzbasiertes Abonnement.

Preise: Business Edition berichtet mit $21 pro Platz/Monat jährlich. Standard berichtet mit $30 pro Platz/Monat jährlich. Plus höher bepreist, keine Zahl öffentlich genannt. Diese Zahlen geben die Launch-Preise von Google vom Oktober 2025 wieder, wie von TechRadar berichtet. Die aktuelle Preisdokumentation von Google lieferte bei der direkten Prüfung Fehler, behandeln Sie sie also als berichtet, nicht als frisch vom Anbieter bestätigt.

Am besten geeignet für: Auf Google Workspace und BigQuery standardisierte Organisationen, die Agents auf den eigenen Daten und dem Suchindex von Google verankern wollen.

8. AWS Bedrock AgentCore: modellunabhängige Runtime für AWS-native Teams

AWS setzt mit Bedrock AgentCore, dem aktuellen Nachfolger des früheren, einfacheren Bedrock-Agents-Builders, darauf, dass ernsthafte Agent-Infrastruktur modular und modellunabhängig sein sollte, kein einzelnes gebündeltes Produkt. AgentCore teilt die Runtime in einzeln abgerechnete Bausteine (Compute, Gateway, Memory, Identity, Policy, Code Execution, Browser, Observability), die Sie passend zum Agent zusammenstellen, auf dem Foundation Model Ihrer Wahl aus dem Katalog von Bedrock.

Preise: Verbrauchsbasiert, kein Abonnement, kein Mindestbetrag. Runtime $0,0895 pro vCPU-Stunde plus $0,00945 pro GB-Stunde. Gateway-API-Aufrufe $0,005 pro 1.000 Aufrufe. Memory: kurzfristig $0,25 pro 1.000 Ereignisse, langfristige Speicherung $0,75 pro 1.000 Datensätze/Monat. Policy-Autorisierung $0,000025 pro Anfrage. Inferenz des Foundation Models wird separat nach den Standardpreisen von Bedrock abgerechnet. Quelle: aws.amazon.com/bedrock/agentcore/pricing.

Am besten geeignet für: AWS-native Engineering-Teams, die eine modellunabhängige Runtime wollen, statt an die Foundation Models eines einzigen Anbieters gebunden zu sein.

Wenn Ihre Org bereits auf eines dieser Ökosysteme standardisiert ist, ist die verwaltete Suite meist die richtige Wahl, bevor Sie sich anderswo umsehen. Ein Ranking nur dieser Klasse finden Sie unter die besten Enterprise-AI-Agentenplattformen.

Developer-Frameworks

Das sind Bibliotheken, die ein Engineer installiert und direkt programmiert, keine Produkte mit Anmeldeprozess. Das Framework selbst ist in jedem der folgenden Fälle kostenlos. Sie zahlen für die Modell-API-Aufrufe, die der Agent macht, und optional für eine gehostete Ebene für Bereitstellung und Observability. Die Zahlen zur Produktivnutzung unter Wichtige Fakten oben spiegeln wider, welche Organisationen überhaupt die Engineering-Kapazität haben, Agent-Code zu bauen und zu pflegen.

9. LangGraph: maximale Kontrolle über State und Verzweigungen

Die Kernidee von LangGraph: Ein echter Agent ist ein Graph, kein Skript. Nodes stehen für Schritte, Edges für die Pfade dazwischen, und das Framework gibt an jedem Node explizite Kontrolle über State, Retries und Persistenz. Deshalb ist LangGraph das Framework der Wahl, wenn die Logik eines Agents sich so verzweigt, wie es eine lineare Kette nicht ausdrücken kann. Einen AI Agent mit LangGraph bauen behandelt die Kernmuster.

Preise: LangGraph als Framework ist kostenlos und Open Source. LangSmith/LangGraph Platform für die Bereitstellung: Developer $0/Platz (5.000 kostenlose Traces/Monat, danach Pay-as-you-go, maximal 1 Platz). Plus $39/Platz/Monat (10.000 kostenlose Traces/Monat, 1 kostenlose kleine Bereitstellung). Enterprise individuell, selbst gehostete und hybride Optionen. Nutzung über die enthaltenen Mengen hinaus: $1,50 pro Compute-Einheit, $1,00 pro Speichereinheit. Quelle: langchain.com/pricing.

Am besten geeignet für: Engineering-Teams, die explizite Kontrolle über verzweigte Logik, State und Retries in Agents im Produktivbetrieb brauchen.

10. OpenAI Agents SDK: native Tools auf den eigenen Modellen von OpenAI

Der Vorteil des OpenAI Agents SDK ist die Nähe: Es wird von demselben Unternehmen gebaut, das die Modelle trainiert, auf denen es läuft, sodass Tools wie Websuche, Code Interpreter und Dateisuche native, abgerechnete Funktionen sind und nichts, das Sie über Dritte verdrahten. Für ein Team, das bereits auf den Modellen von OpenAI arbeitet, entfällt damit eine echte Kategorie von Integrationsaufwand.

Preise: SDK kostenlos und Open Source. Die Kosten sind die Modellnutzung: Flaggschiff-Preise liegen bei $5,00 pro Million Input-Tokens, $30,00 pro Million Output-Tokens. Eingebaute Tools werden separat abgerechnet: Websuche $10 pro 1.000 Aufrufe plus Content-Tokens zu Modellpreisen; Code Interpreter $0,03 bis $1,92 pro 20-Minuten-Sitzung je nach Container-Größe; Dateisuche $0,10 pro GB und Tag Speicher (1 GB kostenlos) plus $2,50 pro 1.000 Tool-Aufrufe. Quelle: developers.openai.com/api/docs/pricing.

Am besten geeignet für: Teams, die auf die Modelle von OpenAI standardisiert sind und natives Tool-Calling wollen, ohne es selbst zusammenzubauen.

11. CrewAI: lesbare, rollenbasierte Multi-Agenten-Systeme

CrewAIs Ansatz ist Lesbarkeit: Statt einen Graph von Hand zu verdrahten, definieren Sie Agents nach Rolle (Researcher, Writer, Reviewer), geben jedem ein Ziel und Tools und lassen CrewAI regeln, wie sie Arbeit übergeben. Deshalb ist CrewAI oft das schnellste Framework für einen funktionierenden Prototyp eines Multi-Agenten-Systems, auch für Engineers, die noch nie eines gebaut haben.

Preise: Open-Source-Python-Framework kostenlos (MIT-Lizenz). Gehostete Plattform in der Basic-Stufe kostenlos (50 Workflow-Ausführungen/Monat, visueller Editor, AI Copilot, GitHub-Integration). Enterprise individuell, ergänzt SSO, RBAC, Workload Identity und PII-Schwärzung. Quelle: crewai.com/pricing.

Am besten geeignet für: Engineering-Teams, die ihr erstes Multi-Agenten-System bauen und eine lesbare API statt roher Graph-Kontrolle wollen.

12. Microsoft Agent Framework (früher AutoGen): einheitliches .NET- und Azure-SDK

Was sich 2026 geändert hat: Microsoft versetzte das ursprüngliche AutoGen-Projekt im Oktober 2025 in den Wartungsmodus und lieferte am 3. April 2026 Microsoft Agent Framework 1.0 aus, ein einziges Open-Source-SDK, das AutoGen und Semantic Kernel für Python und .NET vereint. AutoGen lebt als von der Community gepflegter Fork weiter, weiterhin nützlich für Forschung und Prototyping, aber Microsoft lenkt neue Produktivprojekte jetzt auf das Agent Framework, den aktuelleren Einstieg als der alte Name, nach dem noch gesucht wird.

Preise: Kostenlos und Open Source, keine Lizenzgebühr. Die Kosten sind die Modell-API-Nutzung, an die Sie es anbinden, typischerweise die Token-Preise des Azure OpenAI Service. Quelle: Projektseite von Microsoft Research zu AutoGen und Ankündigung von Microsoft zur Vereinheitlichung des Agent Framework.

Am besten geeignet für: .NET- und Azure-standardisierte Engineering-Teams, die das aktuelle, einheitliche Agent-SDK von Microsoft statt des alten AutoGen-Forks wollen.

13. Mastra: natives TypeScript für JavaScript-first-Teams

Mastra existiert, weil die meisten Agent-Frameworks Python-first sind und ein JavaScript- oder TypeScript-Team keine Python-Brücke brauchen sollte, nur um einen Agent hinzuzufügen. Mastra liefert Agents, Workflows und Memory als native TypeScript-Primitiven, sodass ein Team, das bereits eine Next.js- oder Node-App ausliefert, Agent-Logik in derselben Sprache und im selben Repository ergänzen kann.

Preise: Selbst gehostetes Framework kostenlos (Apache 2.0). Mastra Cloud Starter kostenlos (100.000 Observability-Ereignisse, 24 CPU-Stunden, 15 Tage Aufbewahrung, danach $10 pro 100.000 Ereignisse und $0,35 pro CPU-Stunde). Teams $250/Monat (1.000.000 Ereignisse, 250 CPU-Stunden, 6 Monate Aufbewahrung, SSO, SOC-2-Dokumente). Enterprise individuell, selbst gehostet mit pauschaler Jahresgebühr. Quelle: mastra.ai/pricing.

Am besten geeignet für: JavaScript- und TypeScript-Teams, die Agents in derselben Sprache und im selben Repository wie den Rest ihres Produkts bauen wollen.

Frameworks sind die richtige Klasse, sobald die Aufgabe über eine Vorlage hinauswächst. Ein Ranking nur für Open-Source-Frameworks finden Sie unter die besten Open-Source-AI-Agent-Frameworks.

So wählen Sie: Entscheidungsrahmen

Wählen Sie die Plattformklasse vor dem Anbieter: No-Code für Geschwindigkeit, eine verwaltete Suite für natives Grounding oder ein Developer-Framework für Kontrolle.

| Wenn Sie brauchen... | Wählen Sie... | Warum | |---|---|---| | Den schnellstmöglichen ersten Agent ohne Engineers | Lindy oder Zapier Agents | Gezielt für Delegation gebaut oder auf Tools aufgebaut, die Sie schon nutzen | | Einen Agent in einem visuellen Canvas, den Sie schon nutzen | Make | Die Agent-Logik lebt im selben Builder wie Ihre Automatisierungen | | Selbst gehostete Kontrolle mit einer Ausweichmöglichkeit per Code | n8n | Kostenlose, unbegrenzte selbst gehostete Durchläufe plus voller LangChain-Zugriff | | Tiefes natives Grounding in Salesforce-Daten | Salesforce Agentforce | Keine Integrationsebene zwischen Agent und CRM-Datensätzen | | Tiefes natives Grounding in Microsoft 365 | Microsoft Copilot Studio | Grounding in SharePoint, Dataverse und Teams eingebaut | | Tiefes natives Grounding in Google Workspace | Google Gemini Enterprise | Daten aus Google Search und Workspace, ein Abonnement | | Eine modellunabhängige Runtime auf AWS-Infrastruktur | AWS Bedrock AgentCore | Funktioniert mit jedem Foundation Model im Katalog von Bedrock | | Maximale Kontrolle über verzweigte Agent-Logik | LangGraph | Expliziter State, Retries und Persistenz pro Node | | Native Tools auf den eigenen Modellen von OpenAI | OpenAI Agents SDK | Websuche, Code Interpreter und Dateisuche eingebaut | | Den schnellsten Weg zu einem Multi-Agenten-Prototyp | CrewAI | Rollenbasierte API, lesbar ohne tiefe Framework-Erfahrung | | Ein einheitliches SDK für Azure- und .NET-Teams | Microsoft Agent Framework | Aktueller Nachfolger von AutoGen und Semantic Kernel | | Agents, nativ in TypeScript gebaut | Mastra | Keine Python-Brücke für einen JavaScript-first-Stack |

Wie es weitergeht: alle Leitfäden dieser Collection

Diese Seite vergleicht die drei Klassen von Plattformen. Sobald Sie die Klasse kennen, geht der Leitfaden für Ihre konkrete Aufgabe tiefer auf die Produkte, die Preisfallen und die Belege ein, die es sich lohnt, von einem Anbieter zu verlangen.

Vertiefungen zu Plattformen und Fähigkeiten

Sie setzen dort an, wo der Klassenvergleich oben aufhört, und gehen tief auf eine Art des Bauens oder eine Art von Agent ein.

• No-Code-AI-Agent-Builder
• Open-Source-AI-Agent-Frameworks
• AI-Agent-Frameworks für Entwickler
• Multi-Agenten-Frameworks
• Enterprise-AI-Agentenplattformen
• AI-Agent-Observability-Tools
• Autonome AI Agents
• AI Browser Agents
• AI Research Agents
• AI Coding Agents
• AI Voice Agents
• AI Phone Agents
• AI Agents für WhatsApp
• Kostenlose AI Agents

Nach Abteilung

Wenn Sie schon wissen, für welches Team der Agent gedacht ist, beginnen Sie mit dem Leitfaden für dessen Funktion statt mit einer Plattform.

• AI Agents für den Vertrieb
• AI Agents für das Marketing
• AI Agents für den Kundenservice
• AI Agents für Customer Success
• AI Agents für HR
• AI Agents für das Recruiting
• AI Agents für Finanzteams
• AI Agents für die Buchhaltung
• AI Agents für Operations-Teams
• AI Agents für das Projektmanagement
• AI Agents für den IT-Support
• AI Agents für Cybersecurity
• AI Agents für die Datenanalyse
• AI Agents für den Einkauf
• AI Agents für die Lieferkette
• AI Agents für Rechtsabteilungen

Nach Rolle und Workflow

Noch enger gefasst, für eine bestimmte Aufgabe statt für eine ganze Abteilung.

• AI Agents für die Lead-Generierung
• AI Agents für Cold Email
• AI Agents für Demand Generation
• AI Agents für das Account Management
• AI Agents für Revenue Operations
• AI Agents für Digital Marketing
• AI Agents für Content Marketing
• AI Agents für SEO
• AI Agents für Social Media
• AI Agents für E-Mail-Marketing
• AI Agents für Paid Ads
• AI Agents für die Marktforschung
• AI Agents für Helpdesk und Ticketing
• AI Agents für Live Chat
• AI Agents für Call Center
• AI Agents für das Candidate Sourcing
• AI Agents für das Employee Onboarding
• AI Agents für die Lohnabrechnung
• AI Agents für die Buchführung
• AI Agents für die Kreditorenbuchhaltung
• AI Agents für die Fakturierung
• AI Agents für FP&A
• AI Agents für DevOps
• AI Agents für QA und Testing
• AI Agents für Data Engineering

Nach Unternehmenstyp und Branche

Dieselben Produkte, andere Rahmenbedingungen. Teamgröße und Branche verändern, welcher Kompromiss tatsächlich zählt.

• AI Agents für kleine Unternehmen
• AI Agents für Startups
• AI Agents für Enterprise
• AI Agents für Agenturen
• AI Agents für SaaS-Unternehmen
• AI Agents für E-Commerce
• AI Agents für Immobilien
• AI Agents für das Gesundheitswesen
• AI Agents für Versicherungen

Anbieter-Alternativen und Direktvergleiche

Wenn Sie bereits eine bestimmte Plattform in die engere Wahl genommen haben, vergleichen diese sie direkt mit ihren engsten Wettbewerbern.

• Agentforce-Alternativen
• Copilot-Studio-Alternativen
• Lindy-Alternativen
• Relevance-AI-Alternativen
• Agentforce vs Copilot Studio
• Copilot Studio vs Gemini Enterprise

Wenn Sie einen Agent lieber bauen als kaufen wollen, behandeln die herstellerneutralen Baupläne in der AI-Agents-Library die Designseite: die Bausteine, die Regeln, die Sie konfigurieren, und wann ein Agent handeln, nachfragen oder an einen Menschen übergeben sollte.

Was Sie als Nächstes tun

Wählen Sie Ihre Klasse, bevor Sie Ihren Anbieter wählen. Wenn Sie nicht sicher sind, welche passt, starten Sie einen zweiwöchigen Pilot in der günstigsten Option Ihrer Klasse (Zapier oder Make für No-Code, Ihren bestehenden Microsoft- oder Salesforce-Platz für verwaltet, LangGraph oder CrewAI, wenn Sie Engineering-Zeit haben) an einer echten, abgegrenzten Aufgabe. Messen Sie, ob er die Aufgabe korrekt abschließt, ohne dass ein Mensch ihn bei jedem Schritt retten muss. Dieses Ergebnis sagt Ihnen mehr darüber, welche Klasse zu Ihrem Team passt, als jeder Funktionsvergleich.