Die besten KI-Agenten im Jahr 2025: Tools, Frameworks und Plattformen im Vergleich

Unternehmen aller Branchen stehen vor einer gemeinsamen Herausforderung: sich wiederholende Aufgaben, die Zeit kosten und Innovationen aufhalten. Während die traditionelle Automatisierung einfache Arbeitsabläufe bewältigen kann, hat sie mit Komplexität und Unvorhersehbarkeit zu kämpfen.

KI-Agenten bieten eine Lösung, die einen Schritt weiter geht. Anders als einfache Chatbots oder regelbasierte Tools können sie Informationen analysieren, Entscheidungen treffen und sich an neue Situationen anpassen - ohne ständige menschliche Eingaben. Der Markt für KI-Agenten wird 2024 ein Volumen von 5,4 Mrd. USD erreichen und bis 2030 jährlich um 45,8 % wachsen.

In diesem Leitfaden werden die besten KI-Agentenlösungen im Jahr 2025 vorgestellt - von Low-Code-Tools bis hin zu Unternehmensplattformen - wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung und Strategie liegt. Egal, ob du ein Entwickler, ein Datenwissenschaftler oder eine technische Führungskraft bist, hier findest du praktische Tipps für deinen nächsten Schritt.

Für diejenigen, die das Konzept noch nicht kennen, ist unser KI-Agenten verstehen: Das Tutorial "The Future of Autonomous Systems" liefert zusätzliche Grundlagen.

Was sind KI-Agenten?

Bevor du dich für eine Lösung entscheidest, ist es wichtig zu verstehen, was KI-Agenten sind und wie sie sich von der traditionellen Automatisierung unterscheiden.

Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das seine Umgebung wahrnehmen, Daten analysieren, Entscheidungen treffen und handeln kann, um Ziele zu erreichen - ohne ständige menschliche Eingaben. Anders als herkömmliche Software, die festen Regeln folgt, passen sich KI-Agenten auf der Grundlage der gesammelten Informationen an und lernen aus Erfahrung.

Die meisten Agenten stützen sich auf vier Schlüsselkomponenten:

• Wahrnehmung: Sammeln von Eingaben von Nutzern, Sensoren oder Datenbanken
• Entscheidungsfindung: Analysieren von Daten mit Algorithmen oder LLMs wie Claude Sonnet 4
• Aktion: Reagieren durch System-Updates, Einsatz von Tools oder Outputs
• Lernen: Verbesserung im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Feedback und Resultaten

Moderne Agenten zeichnen sich dadurch aus, dass sie multimodale Eingaben verarbeiten können - nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio und Video. Das gibt ihnen ein menschenähnlicheres Verständnis von Zusammenhängen und ermöglicht differenziertere und flexiblere Reaktionen.

Anwendungen

KI-Agenten lösen bereits echte Probleme in verschiedenen Branchen:

• Kundenbetreuung: Plattformen wie Agentforce verwalten Anfragen 24/7 und verbessern sich mit der Nutzung
• Gesundheitswesen: Agenten helfen bei der Diagnose und überwachen Patientendaten
• Finanzen: Sie passen sich an, um Betrug aufzudecken und den algorithmischen Handel zu unterstützen
• Diese Anwendungsfälle zeigen, wie KI-Agenten über die Automatisierung hinausgehen und anpassungsfähige, intelligente Entscheidungen ermöglichen.

Willst du mehr erfahren? Siehe unseren Leitfaden Agentic AI: Funktionsweise, Vorteile, Vergleich mit traditioneller KI für eine detaillierte Aufschlüsselung.

Die besten KI-Agenten: Umfassende Liste

Der Markt für KI-Agenten bietet Dutzende von Lösungen, aber um die richtige Plattform auszuwählen, muss man verstehen, wie jede einzelne die spezifischen Geschäftsanforderungen und technischen Voraussetzungen erfüllt. 

In diesem Sinne wollen wir uns einige der besten KI-Agenten in verschiedenen Formaten ansehen, von Entwicklungs-Frameworks und -Tools bis hin zu vorgefertigten Agenten für Unternehmen. 

Die besten Frameworks und Tools zur Entwicklung von KI-Agenten

Während vorgefertigte Unternehmensagenten für größere Organisationen, die es sich leisten können, gut funktionieren, ist die Erstellung eigener Agenten eine zuverlässige Option, um genau das zu bekommen, was du brauchst. In diesem Abschnitt stellen wir die besten Entwicklungsframeworks für die codebasierte Agentenentwicklung und die besten Open-Source-Lösungen ohne Code vor, die die Agentenentwicklung auch für Teams ohne umfassende Programmierkenntnisse zugänglich machen.

1. LangGraph

LangGraph ist ein spezielles Framework innerhalb des LangChain-Ökosystems, das sich auf den Aufbau von kontrollierbaren, zustandsfähigen Agenten mit Streaming-Unterstützung konzentriert. 

Mit mehr als 14.000 GitHub-Sternen und 4,2 Millionen monatlichen Downloads hat sich die Software in Unternehmen sehr gut bewährt. Unternehmen wie Klarna konnten die Lösungszeiten für den Kundensupport um 80 % reduzieren.

• Stateful Agent Orchestration: Behält den Kontext während längerer Interaktionen bei.
• Multi-Agenten-Unterstützung: Beherrscht Einzelagenten, Multiagenten, hierarchische und sequenzielle Arbeitsabläufe.
• LangSmith Integration: Integrierter Lernpfad zur Überwachung und Leistungsverfolgung.
• Human-in-the-Loop-Workflows: Enthält Genehmigungsschritte und manuelle Eingriffspunkte.
• Streaming-Funktionen: Echtzeit-Antwortgenerierung für ein besseres Nutzererlebnis.
• Langzeitgedächtnis: Beständiger Kontext über Sitzungen und Unterhaltungen hinweg.

In unserem LangGraph-Tutorial erfährst du mehr über die Plattform und bekommst eine Anleitung für den Einstieg. 

2. AutoGen

AutoGen ist das Multi-Agenten-Konversations-Framework von Microsoft, das eine ereignisgesteuerte Architektur für komplexe kollaborative Aufgaben nutzt. Seit seiner Veröffentlichung im September 2023 hat es über 45.000 GitHub-Sterne und übertrifft Single-Agent-Lösungen in GAIA-Benchmarks, so dass Unternehmen wie Novo Nordisk es für Data-Science-Workflows einsetzen.

• Multi-Agenten-Gespräche: Koordiniert mehrere KI-Agenten für kollaborative Problemlösungen.
• Ereignisgesteuerte Architektur: Bewältigt komplexe Interaktionen zwischen Agenten.
• Ausführliche Dokumentation: Umfassende Tutorials und Migrationsleitfäden.
• LLM-Integration: Arbeitet mit verschiedenen großen Sprachmodellen.
• Skalierbare Arbeitsabläufe: Entwickelt für komplexe Unternehmensaufgaben.
• Lehrmittel: Beliebt in akademischen und Ausbildungsumgebungen.

In unserem AutoGent-Tutorial erfährst du, wie du Multi-Agenten-KI-Anwendungen erstellen kannst. 

3. CrewAI

CrewAI orchestriert rollenspielende KI-Agenten für kollaborative Aufgaben mit einem Fokus auf Einfachheit und minimalen Einrichtungsanforderungen. Seit seiner Einführung Anfang 2024 hat es mehr als 32.000 GitHub-Sterne und fast 1 Million monatliche Downloads erhalten, was es zu einem beliebten Tool für Kundenservice und Marketingautomatisierung macht.

• Rollenbasierte Agenten: Weist jedem Agenten in der Crew bestimmte Aufgaben zu.
• Einfache Umsetzung: Minimaler Code für die Einrichtung des Agenten erforderlich.
• LangChain Unabhängigkeit: Funktioniert ohne komplexe Rahmenbedingungen. Abhängigkeiten.
• Kollaborative Arbeitsabläufe: Agenten arbeiten an gemeinsamen Zielen zusammen.
• Beliebte Adoption: Weit verbreitet in den Bereichen Kundenservice und Marketing.
• Schneller Einsatz: Schnelles Setup für Multiagentensysteme.

Eine praktische Anleitung zur Umsetzung findest du unter CrewAI: Ein Leitfaden mit Beispielen für Multi AI Agent Systems tutorial.

4. OpenAI Agents SDK

Das OpenAI Agents SDK ist ein leichtgewichtiges Python-Framework, das im März 2025 veröffentlicht wurde und sich auf die Erstellung von Multi-Agenten-Workflows mit umfassendem Tracing und Guardrails konzentriert. Mit über 11.000 GitHub-Sternen bietet es anbieterunabhängige Kompatibilität mit mehr als 100 verschiedenen LLMs.

• Leichtes Design: Minimaler Overhead für Multi-Agenten-Workflows.
• Anbieterunabhängig: Kompatibel mit über 100 verschiedenen Sprachmodellen.
• Umfassende Nachverfolgung: Detaillierte Überwachungs- und Fehlerbehebungsfunktionen.
• Eingebaute Leitplanken: Sicherheitsmechanismen und Verhaltenskontrollen.
• Niedrige Lernkurve: Zugänglich für Python-Entwickler.
• OpenAI Integration: Nahtlose Verbindung mit OpenAI-Diensten.

In unserem OpenAI Agents SDK Tutorial erfährst du Schritt für Schritt, wie die Implementierung funktioniert.

5. Google Agent Development Kit (ADK)

Googles ADK ist ein modulares Framework, das im April 2025 angekündigt wurde und sich in das Google-Ökosystem, einschließlich Gemini und Vertex AI, integriert. Mit rund 10.000 GitHub-Sternen unterstützt es hierarchische Agentenzusammensetzungen und benötigt weniger als 100 Zeilen Code für eine effiziente Entwicklung.

• Google Ecosystem Integration: Native Verbindung mit Gemini und Vertex AI.
• Modulare Architektur: Flexibler komponentenbasierter Entwicklungsansatz.
• Hierarchische Zusammensetzungen: Unterstützt komplexe Agentenbeziehungen und Abhängigkeiten.
• Entwicklung eigener Werkzeuge: Entwickle spezielle Tools für bestimmte Anwendungsfälle.
• Minimale Code-Anforderungen: Effiziente Entwicklung mit weniger als 100 Zeilen Code.
• Agentspace-Plattform: Wird in Googles eigener Plattform für die Bereitstellung von Agenten verwendet.

Details zur Implementierung findest du in unserem Agent Development Kit (ADK) Tutorial.

AI Agent Framework Vergleich 

Die folgende Tabelle vergleicht die wichtigsten Frameworks und Tools für die Entwicklung von KI-Agenten und hebt ihre wichtigsten Funktionen, idealen Anwendungsfälle und realen Einsatzmöglichkeiten hervor, damit du die richtige Lösung für deine Bedürfnisse auswählen kannst.

Die besten No-Code- und Open-Source-KI-Agenten

Für Teams, die keine tiefgreifenden Programmierkenntnisse haben oder schnell handeln wollen, bieten diese No-Code- und Open-Source-KI-Agenten-Tools leistungsstarke Funktionen bei minimaler Einrichtung.

1. Dify

Dify ist eine Low-Code-Plattform für die Erstellung von KI-Agenten mit über 93.000 GitHub-Sternen, die die Agentenentwicklung auch für technisch nicht versierte Nutzer zugänglich macht. Seine visuelle Schnittstelle unterstützt Hunderte von verschiedenen LLMs und enthält integrierte RAG-, Funktionsaufruf- und ReAct-Strategien für umfassende Agentenfähigkeiten.

• Visuelle Schnittstelle: Drag-and-Drop-Komponenten für die Agentenentwicklung.
• Multi-LLM-Unterstützung: Kompatibel mit Hunderten von verschiedenen Sprachmodellen.
• Eingebaute Strategien: Umfasst die Ansätze RAG, Function Calling und ReAct.
• TiDB Vektorsuche: Skalierbare Integration von Vektordatenbanken.
• Unternehmensfunktionen: Erstellung von Dokumenten und Analyse von Finanzberichten.
• Rapid Prototyping: Schnelle Entwicklung für Start-ups und Unternehmen.

Mit unserem Artikel Dify AI kannst du noch heute mit der Nutzung von Dify beginnen: Ein Leitfaden mit Demo-Projekt.

2. AutoGPT

AutoGPT hat den Bereich der Open-Source-KI-Agenten etabliert, indem es komplexe Ziele in überschaubare Teilaufgaben zerlegt, die es selbstständig ausführen kann. 

Basierend auf den GPT-Modellen von OpenAI kann es auf das Internet zugreifen, mit verschiedenen APIs interagieren und den Speicher über Sitzungen hinweg beibehalten. Die Anpassungsfähigkeit der Plattform macht sie wertvoll für Forschung, Datenerfassung und die Automatisierung sich wiederholender Prozesse. 

Wie ich in unserem AutoGPT-Leitfaden erkläre, erfordert es jedoch einige technische Kenntnisse für die Einrichtung und Wartung.

Sein Open-Source-Charakter und sein modularer Aufbau bieten einzigartige Vorteile für technische Teams:

• Aufgabenzerlegung: Zerlegt komplexe Ziele automatisch in ausführbare Teilaufgaben.
• Internetzugang: Sucht und interagiert selbstständig mit Webdiensten.
• Speicherverwaltung: Behält den Kontext über längere Aufgabensequenzen hinweg bei.
• API-Integration: Der modulare Aufbau unterstützt zahlreiche Tools von Drittanbietern.
• Open-Source-Freiheit: Vollständige Anpassungs- und Änderungsrechte.
• Kostenstruktur: Kostenlose Plattform mit OpenAI API-Kosten ($0,03-$0,06 pro 1.000 Token).

3. n8n

n8n bietet eine Plattform zur Workflow-Automatisierung, mit der Teams KI-Agenten-Workflows per Drag-and-Drop erstellen können. Dieses Open-Source-Tool unterstützt KI-Integrationen und bietet visuelle Funktionen zur Erstellung von Workflows, um komplexe Geschäftsprozesse ohne Programmierkenntnisse zu automatisieren.

• Drag-and-Drop-Schnittstelle: Visuelle Workflow-Erstellung ohne Kodierung.
• Unterstützung der KI-Integration: Verbindet sich mit verschiedenen KI-Diensten und -Modellen.
• Workflow-Automatisierung: Automatisiert komplexe Geschäftsprozesse und Datenflüsse.
• Open-Source-Plattform: Community-gesteuerte Entwicklung mit Selbst-Hosting-Optionen.
• Umfangreiche Anschlüsse: Unterstützt Hunderte von verschiedenen Diensten und APIs.
• Visuelles Debugging: Einfache Tools zur Fehlerbehebung und Workflow-Überwachung.

Beispiele für die Automatisierung von Arbeitsabläufen findest du in unserem n8n AI Tutorial.

4. Rasa

Rasa bietet ein Open-Source-Framework für den Aufbau anspruchsvoller KI mit umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten. Die CALM-Architektur, auf die sich Unternehmen wie American Express verlassen, trennt das Sprachverständnis von der Geschäftslogik und ermöglicht so jede LLM-Integration, ohne die Arbeitsabläufe zu unterbrechen.

• Vollständige Anpassungssteuerung: Ändere jeden Aspekt des Konversationssystems.
• CALM-Architektur: Saubere Trennung zwischen Sprachverständnis und Geschäftslogik.
• Bereitstellung vor Ort: Bewahrt die vollständige Datenkontrolle für sensible Anwendungen.
• Unternehmensunterstützung: Professionelle Dienstleistungen und Unterstützung für den Produktionseinsatz.
• Mehrsprachige Unterstützung: Erledigt verschiedene sprachliche Anforderungen.
• Gemeindeentwicklung: Ein aktives Ökosystem mit regelmäßigen Updates.

5. BotPress

BotPress kombiniert einen visuellen Flow Builder mit Code-Hooks, um hochgradig anpassbare Chatbots mit umfangreichen Analysefunktionen zu erstellen. Diese Open-Source-Plattform bietet einen GUI-Flow-Builder und unterstützt gleichzeitig benutzerdefinierte Integrationen und eine detaillierte Leistungsüberwachung für Agenteninteraktionen.

• Visueller Flow Builder: GUI-basiertes Gesprächsdesign ohne Programmieraufwand.
• Code-Haken: Integration benutzerdefinierter Programmierung für erweiterte Funktionen.
• Analytics Dashboard: Umfassende Nachverfolgung der Agentenleistung und der Nutzerinteraktionen.
• Multiplattform-Einsatz: Unterstützt verschiedene Messaging-Kanäle und Plattformen.
• Open-Source-Flexibilität: Community-gesteuerte Entwicklung mit erweiterbarer Architektur.
• Benutzerdefinierte Integrationen: Verbindet sich mit externen APIs und Geschäftssystemen.

Vergleich von No-Code und Open-Source-KI-Agenten 

In der folgenden Tabelle werden die wichtigsten No-Code- und Open-Source-Tools für KI-Agenten aufgeschlüsselt und ihre wichtigsten Funktionen, Stärken und idealen Anwendungsfälle verglichen, damit du die richtige Lösung für die technischen Anforderungen und Ziele deines Teams auswählen kannst.

Die besten vorgefertigten KI-Agenten für Unternehmen

Die folgenden Tools sind die führenden vorkonfigurierten KI-Agenten für Unternehmen, die für einen skalierbaren, produktionsgerechten Einsatz konzipiert sind. Diese Plattformen bieten robuste, sofort einsetzbare Funktionen und sind tief in bestehende Ökosysteme integriert

1. Devin AI (Cognition Labs)

Devin AI ist der erste wirklich fähige KI-Software-Ingenieur, der komplette Entwicklungsprojekte von der Planung bis zum Einsatz betreut. Diese Plattform, die von Programmierern mit 10 IOI-Goldmedaillen entwickelt wurde, kombiniert große Sprachmodelle mit Reinforcement Learning in einer Sandbox-Umgebung. 

Unternehmen wie Nubank haben von 12-fachen Effizienzsteigerungen und 20-fachen Kosteneinsparungen bei der Migration von Codebasen mit mehreren Millionen Zeilen berichtet. Die Plattform eignet sich hervorragend für die Migration von Legacy-Code, die Fehlerbehebung und die Feinabstimmung von KI-Modellen.

Die Fähigkeiten und die Preisstruktur der Plattform spiegeln den Fokus auf Entwicklung wider:

• Unabhängige Codierung: Schreibt, debuggt und implementiert selbstständig komplette Anwendungen.
• Zusammenarbeit in Echtzeit: Ermöglicht es Entwicklern, mit dem KI-Agenten zusammenzuarbeiten.
• Migration von Legacy-Code: Spezialisiert auf die Modernisierung von komplexen, veralteten Codebasen.
• API-Integration: Verbindet sich mit VSCode und anderen Entwicklungstools.
• Flexible Preisgestaltung: Der Basisplan kostet $20/Monat, der Teamplan $500/Monat und der Enterprise-Tarif ist individuell.
• Lernfähigkeit: Verbessert die Leistung durch Nutzerfeedback und Coaching.

2. Agentforce (Salesforce)

Agentforce erweitert die CRM-Dominanz von Salesforce auf das Gebiet der KI-Agenten und bietet vorgefertigte Lösungen für die Bereiche Vertrieb, Service, Marketing und Handel. 

Die Plattform kombiniert generative KI mit agentenbasiertem Denken und nutzt die Data Cloud von Salesforce für kontextbezogene Automatisierung. Große Kunden wie The Adecco Group, OpenTable und Saks nutzen Agentforce, um ihren Kunden schnellere und persönlichere Antworten zu geben. 

Die Stärke der Plattform liegt in ihrer tiefen CRM-Integration und den etablierten Unternehmensbeziehungen.

Der Unternehmensfokus der Plattform bietet umfassende Funktionen zur Geschäftsautomatisierung:

• CRM-Integration: Verbindet sich direkt mit bestehenden Salesforce-Daten und -Workflows.
• Vorgefertigte Agenten: Fertige Lösungen für gängige Geschäftsfunktionen.
• Low-code builder: Agent Builder Tool zum Erstellen von benutzerdefinierten Automatisierungen ohne Programmierung.
• Multi-Channel-Einsatz: Funktioniert im Web, mobil, auf Slack und anderen Plattformen.
• Daten Cloud-Zugang: Nutzt die vereinheitlichten Kundendaten von Salesforce für personalisierte Interaktionen.
• Abonnementpreise: Integriert in bestehende Salesforce-Pläne (genaue Kosten werden nicht bekannt gegeben).

3. Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio bietet eine umfassende Plattform für die Entwicklung von KI-Assistenten, die sich in Microsoft 365-Anwendungen integrieren lassen. 

Der Low-Code-Ansatz ermöglicht es Geschäftsanwendern, eigene Agenten ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen. Unternehmen wie ICG haben durch die Einführung von Copilot Kosteneinsparungen in Höhe von 500.000 USD und eine Verbesserung der Gewinnspanne um 20 % erzielt. 

Die enge Integration der Plattform mit Microsoft 365 bietet einen unmittelbaren Nutzen für Unternehmen, die diese Tools bereits nutzen. Du kannst dich mit Microsoft Copilot in unserem Kurs Einführung in Microsoft Copilot vertraut machen. 

Der Produktivitätsfokus der Plattform bietet den Nutzern des Microsoft-Ökosystems einen unmittelbaren Mehrwert:

• Microsoft 365 Integration: Native Automatisierung in Word, Excel, Outlook und Teams.
• Low-Code-Entwicklung: Visuelle Tools zur Erstellung von Agenten ohne Programmierung.
• Multi-Agenten-Orchestrierung: Koordiniert mehrere KI-Agenten für komplexe Arbeitsabläufe.
• Azure AI Integration: Zugang zu über 1.800 Azure AI Foundry Modellen.
• Fähigkeiten zur Computernutzung-: Die neuesten Updates ermöglichen es Agenten, mit Desktop-Anwendungen zu interagieren.
• Abo-Modell: Im Preis des Microsoft 365 Copilot Add-ons enthalten.

4. IBM Watsonx Assistent

IBM Watsonx Assistant bringt jahrzehntelange Erfahrung in der KI-Forschung in die Entwicklung von Konversationsschnittstellen ein und konzentriert sich dabei auf die Sicherheits- und Compliance-Anforderungen von Unternehmen. 

Die Plattform kombiniert natürliches Sprachverständnis mit maschinellem Lernen und einem intuitiven Dialog-Editor. Sie eignet sich für Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen, wie z.B. das Bank- und Gesundheitswesen, wo IBMs Ruf für Unternehmenssicherheit Vertrauen schafft. Allerdings kann die Plattform im Vergleich zu neueren Marktteilnehmern mit höheren Kosten und einer komplexeren Einrichtung verbunden sein.

Die Plattform verfügt über starke KI-Funktionen für Unternehmen:

• Unternehmenssicherheit: Erfüllt die strengen Compliance-Anforderungen für regulierte Branchen.
• Multi-Channel-Unterstützung: Verarbeitet Text- und Sprachinteraktionen auf verschiedenen Plattformen.
• No-Code-Dialog-Editor: Visuelle Schnittstelle zur Erstellung von Konversationsabläufen.
• Integration von Geschäftssystemen: Verbindet sich mit bestehenden Unternehmensanwendungen und Datenbanken.
• Generative KI-Verbesserung: Verwendet watsonx LLMs für eine bessere Antwortqualität.
• Cloud-basierte Preisgestaltung: Abonnementpläne über IBM Cloud (die Kosten variieren je nach Nutzung).

Andere bemerkenswerte Erwähnungen

Es gibt mehrere spezialisierte Plattformen, die sich mit einzigartigen Ansätzen an bestimmte Geschäftsanforderungen richten. 

• Der Codex von OpenAI: Codex ist der Cloud-basierte Software-Engineering-Agent von OpenAI, mit dem sich Programmieraufgaben wie das Schreiben von Funktionen, das Beheben von Fehlern, das Durchführen von Tests und das Vorschlagen von Pull Requests automatisieren lassen. Jede Aufgabe wird in einer eigenen sicheren Cloud-Sandbox ausgeführt, die mit dem Repository des Nutzers vorgeladen ist. Erfahre mehr in diesem Tutorial auf Codex.
• Google Jules: Jules ist Googles asynchroner KI-Codierassistent, der sich direkt in die Repositories von Entwicklern integriert. Er klont die Codebasis in eine sichere virtuelle Maschine der Google Cloud, versteht den gesamten Kontext des Projekts und führt Aufgaben wie das Schreiben von Tests, das Erstellen neuer Funktionen, das Beheben von Fehlern und das Aktualisieren von Abhängigkeiten aus. Erfahre mehr in diesem Tutorial auf Google Jules.
• OpenAI's Operator: Ein KI-Agent, der wie ein Mensch mit Websites interagieren kann, indem er auf der Grundlage visueller Eingaben klickt, tippt und durch Oberflächen navigiert. Er läuft in einer sicheren Browserumgebung und kann Reisen buchen, Essen bestellen und Formulare ausfüllen. Sensible Aktionen wie Anmeldungen oder Zahlungen erfordern die Zustimmung der Nutzer. Erfahre mehr in diesem Blog auf OpenAI's Operator.
• Projekt Astra steht für Googles Vision eines universellen KI-Assistenten, der mehrere Modalitäten verstehen und mit ihnen interagieren kann. Dieser Prototyp kombiniert fortschrittliche Sprachmodelle mit Computer Vision und Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten, die natürliche Interaktionen über Text, Sprache, Bilder und Video ermöglichen. 
• Yellow.ai hat sich auf Konversationsautomatisierung spezialisiert und unterstützt mehr als 135 Sprachen für globale Unternehmen wie Domino's und Hyundai. 
• Moveworks konzentriert sich auf die Automatisierung des Mitarbeiter-Supports und hilft Unternehmen wie CVS Health, die Anzahl der Live-Chats mit Agenten um 50% zu reduzieren.
• AWS Q Dev Amazon hat den Amazon Q Developer Chat mit agentenbasierter, mehrstufiger Argumentation aufgerüstet, sodass der Assistent selbstständig mehr als 200 AWS APIs aufrufen, Ressourcenprobleme diagnostizieren und Korrekturen in der Konsole oder in Slack anwenden kann, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. 
• SAP Joule. Mit Joule Studio können SAP-Kunden No-Code-Agenten ("Skills") erstellen, die Live-ERP-Daten abrufen, die nächstbesten Aktionen vorschlagen und Genehmigungen automatisieren - so bleibt die Governance intakt und Entscheidungen werden beschleunigt. GA für Custom Skills im Juni; Custom Agents landen später im Jahr. 

Vergleichsanalyse

Entwicklungsteams sollten auch KI-Codierassistenten als ergänzende Werkzeuge zu vollständigen Agentenplattformen in Betracht ziehen. Unser Leitfaden zu den 12 besten KI-Codierassistenten im Jahr 2025 umfasst spezialisierte Tools, die mit Agentensystemen zusammenarbeiten.

Die Wahl zwischen verschiedenen Plattformen hängt oft mehr von den bestehenden Technologieinvestitionen und den organisatorischen Möglichkeiten ab als von reinen Funktionsvergleichen. 

Entwicklungsorientierte Plattformen wie Devin AI eignen sich hervorragend für Programmieraufgaben, während sich Unternehmenslösungen wie Agentforce und Watsonx Assistant auf die Integration von Geschäftssystemen konzentrieren. 

Open-Source-Optionen bieten Anpassungsfähigkeit, erfordern aber technisches Know-how, während abonnementbasierte Plattformen umfassenden Support mit Ökosystem-Abhängigkeiten bieten.

Umsetzungsstrategien und bewährte Praktiken

Der Übergang von der Agentenbewertung zum erfolgreichen Einsatz erfordert einen strukturierten Ansatz, der sowohl die technischen Anforderungen als auch die organisatorische Bereitschaft berücksichtigt.

Erste Schritte

Wenn du gerade erst anfängst, können dir diese Tipps helfen, in kürzester Zeit auf Touren zu kommen. 

1. Beginne mit Bewertung und Planung

Die erfolgreiche Implementierung von KI-Agenten beginnt mit einer gründlichen Bewertung deiner aktuellen Arbeitsabläufe und technischen Infrastruktur. Identifiziere Prozesse, die sich wiederholende Entscheidungsfindungen oder Datenanalysen beinhalten, denn diese sind die besten Kandidaten für die Automatisierung durch Agenten. Dokumentiere die bestehenden Probleme, messe die aktuellen Leistungskennzahlen und lege Basiswerte fest, um die Effektivität der Agenten später zu bewerten.

2. Wähle die richtige Plattform für dein Team

Bei der Auswahl solltest du die Fähigkeiten der Agenten auf deine spezifischen Anwendungsfälle abstimmen und nicht nur nach ihrer Beliebtheit auswählen. Technische Teams profitieren von Frameworks wie LangGraph oder AutoGen für die benutzerdefinierte Entwicklung, während Geschäftsanwender oft mehr Wert in Low-Code-Plattformen wie Dify oder etablierten Unternehmenslösungen finden. Berücksichtige die Programmierkenntnisse deines Teams, den vorhandenen Technologie-Stack und die langfristigen Wartungsmöglichkeiten.

3. Gezielte Pilotversuche durchführen

Beginne mit einem einzigen, klar definierten Anwendungsfall, der einen messbaren Geschäftswert bietet, aber den Betrieb nicht unterbricht, wenn Probleme auftreten. Die meisten Organisationen sind der Meinung, dass eine Pilotphase von 2-3 Monaten ausreicht, um die Effektivität zu bewerten und anfängliche technische Hürden zu überwinden.

Technische Teams können ihr Fachwissen durch strukturiertes Lernen mit unserem Lernpfad Associate AI Engineer for Developers aufbauen, während Data-Science-Teams vom Lernpfad Associate AI Engineer for Data Scientists profitieren.

Bewährte Praktiken

Wenn du dich für das richtige Tool entschieden hast und mit der Entwicklung deiner KI-Agenten beginnst, gibt es einige Best Practices, die du beachten solltest. 

1. Baue Agentensysteme, keine isolierten Tools

Anstatt isolierte Agenten einzusetzen, solltest du Agentensysteme aufbauen, in denen spezialisierte Komponenten zusammenarbeiten - ein Agent kümmert sich um die Datenerfassung, ein anderer um die Analyse und ein dritter ergreift Maßnahmen auf der Grundlage der Ergebnisse. Dieser Ansatz spiegelt die kollaborativen Workflows wider, die führende Unternehmen wie OpenAI und Anthropic empfehlen.

2. Befolge den bewährten vierstufigen Arbeitsablauf

Implementiere den vierstufigen Agenten-Workflow: Zuweisung von Benutzeraufgaben, Planung und Arbeitsverteilung, iterative Verbesserung des Outputs und Ausführung von Aktionen. Baue Feedbackschleifen auf, in denen die Agenten ihre Arbeit vor der endgültigen Lieferung überprüfen und verfeinern können, um die Qualität des Outputs mit der Zeit zu verbessern.

3. Vermeide häufige Fehler bei der Umsetzung

Agenten eignen sich am besten für unvorhersehbare Situationen, in denen regelbasierte Systeme versagen würden, und nicht für die einfache Automatisierung von Arbeitsabläufen. Vermeide es, sofort alles zu automatisieren; konzentriere dich stattdessen auf hochwertige Prozesse, die von intelligenten Entscheidungen profitieren.

4. Messen, was zählt

Verfolge sowohl quantitative Messgrößen wie die Problemlösungsrate als auch qualitative Messgrößen wie die Zufriedenheit der Nutzer/innen. Lege klare Leistungsgrundlagen fest und führe regelmäßige Überprüfungszyklen ein, um Optimierungsmöglichkeiten zu ermitteln.

5. Vom ersten Tag an für Wachstum planen

Berücksichtige die steigenden Kosten für die API-Nutzung, die Infrastrukturanforderungen und den Supportbedarf, wenn die Nutzung der Agenten zunimmt. Entwickle internes Fachwissen durch Schulungsprogramme, um die Abhängigkeit von externen Anbietern zu verringern. Erfolgreiche Agent-Implementierungen führen oft zu einer Neugestaltung von Prozessen und umfassenderen Initiativen zur digitalen Transformation.

Schlussgedanken 

KI-Agenten entwickeln sich schnell weiter, von einfachen Chatbots zu Systemen, die mit minimalen Eingaben planen, handeln und zusammenarbeiten. Sie werden immer leistungsfähiger, multimodaler und stärker in echte Geschäftsabläufe integriert.

Abermit dieser Macht kommt auch Verantwortung. Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz bedeuten, dass Organisationen von Anfang an auf Aufsicht, Transparenz und Compliance achten müssen.

Willst du lernen, wie man mit modernen KI-Agenten arbeitet? In unserem Kurs "Build dynamic LangChain agents" lernst du die Werkzeuge kennen, die diese neue Ära prägen.