Die besten KI-Agenten im Jahr 2026: Tools, Frameworks und Plattformen im Vergleich

2. AutoGen

AutoGen ist das Multi-Agenten-Konversationsframework von Microsoft, das eine ereignisgesteuerte Architektur für komplexe kollaborative Aufgaben nutzt. Seit der Veröffentlichung im September 2023 hat es über 45.000 GitHub-Stars bekommen und ist bei GAIA-Benchmarks besser als Single-Agent-Lösungen. Firmen wie Novo Nordisk nutzen es für ihre Data-Science-Workflows.

• Multi-Agenten-Gespräche : Koordiniert mehrere KI-Agenten für die gemeinsame Problemlösung.
• Ereignisgesteuerte Architektur: Kümmert sich um komplizierte Interaktionen zwischen Agenten.
• Umfangreiche Dokumentation: Umfassende Tutorials und Migrationsanleitungen.
• LLM-Integration: Funktioniert mit verschiedenen großen Sprachmodellen.
• Skalierbare Workflows: Für knifflige Aufgaben in Unternehmen gemacht.
• Lernmaterialien: Beliebt in akademischen und Ausbildungsumgebungen.

Schau dir zuerst unser AutoGen-Tutorial an , das dir zeigt, wie du Multi-Agenten-KI-Anwendungen entwickelst. 

3. CrewAI

CrewAI koordiniert KI-Agenten für Rollenspiele bei gemeinsamen Aufgaben und setzt dabei auf Einfachheit und minimale Einrichtungsanforderungen. Seit dem Start Anfang 2024 hat es über 32.000 GitHub-Sterne und fast 1 Million Downloads pro Monat bekommen, was es super beliebt für Kundenservice und Marketing-Automatisierung macht.

• Rollenbasierte Agenten: Weist jedem Teammitglied bestimmte Aufgaben zu.
• Einfache Implementierung: Nur wenig Code nötig, um den Agenten einzurichten.
• LangChain-Unabhängigkeit: Läuft ohne komplizierte Rahmenbedingungen. Abhängigkeiten.
• Zusammenarbeit-Workflows: Die Agenten arbeiten gemeinsam an gemeinsamen Zielen.
• Beliebte Anwendungs: Wird oft im Kundenservice und Marketing eingesetzt.
• Schnelle Bereitstellung: Schnelle Einrichtung für Multi-Agenten-Systeme.

Für praktische Tipps zur Umsetzung check unsere CrewAI-Anleitung „ “: Ein Leitfaden mit Beispielen für Multi-KI-Agentensysteme Tutorial zu „ “.

4. SmolAgents

SmolAgents ist die minimalistische Bibliothek von Hugging Face, die auf Effizienz und Einfachheit setzt. Es kam im Dezember 2024 raus und hat schnell bei Entwicklern, die einen „Code-First”-Ansatz mögen, an Beliebtheit gewonnen. Anstatt LLMs zu zwingen, komplizierte JSON-Strukturen zu erzeugen, nutzt SmolAgents eine CodeAgent-Architektur, bei der das Modell Standard-Python-Code schreibt und ausführt, um Aufgaben zu lösen.

• Code-First-Architektur: Agenten schreiben und führen normalen Python-Code aus, anstatt starre JSON-Aktionen zu machen.
• Leichtbauweise: Die ganze Bibliothek hat ungefähr 1.000 Zeilen Code, was sie leicht verständlich und erweiterbar macht.
• Hugging Face-Integration: Direkter Zugriff auf den Hugging Face Hub, um Tools und Modelle einfach zu laden.
• Sandbox-Ausführung: Führt generierten Code in einer sicheren Umgebung aus, um unsichere Vorgänge zu verhindern.
• Modellunabhängig: Optimiert für Open-Source-Modelle (wie Llama oder DeepSeek), funktioniert aber mit jedem LLM.
• Bereit für den Retriever: Einfache Abstraktionen zum Verbinden von Agenten mit Suchwerkzeugen und lokalen Dokumenten.

Leg los mit unserem SmolAgents-Tutorial, das dir in weniger als 10 Minuten zeigt, wie du deinen ersten schlanken Agenten erstellst. Wenn du dich noch mehr reinhängen willst, kannst du mit dem Hugging Face Fundamentals Skill Track alles lernen, was du brauchst, um mit SmolAgents loszulegen.

5. OpenAI Agents SDK

Das OpenAI Agents SDK ist ein leichtes Python-Framework, das im März 2025 rausgekommen ist und sich auf die Erstellung von Multi-Agent-Workflows mit umfassender Nachverfolgung und Sicherheitsvorkehrungen konzentriert. Mit über 11.000 GitHub-Stars bietet es eine anbieterunabhängige Kompatibilität mit mehr als 100 verschiedenen LLMs.

• Leichtbau-Design: Minimaler Aufwand für Multi-Agent-Workflows.
• Provider-agnostic : Funktioniert mit über 100 verschiedenen Sprachmodellen.
• Umfassende Nachverfolgungs: Detaillierte Überwachungs- und Debugging-Funktionen.
• Eingebaute Leitplanken: Sicherheitsmechanismen und Verhaltenskontrollen.
• Einfach zu lernen: Für Python-Entwickler zugänglich.
• OpenAI-Integration: Einfach mit den OpenAI-Diensten verbinden.

Leg los mit unserem OpenAI Agents SDK-Tutorial für eine schrittweise Implementierung.

6. Google Agent Development Kit (ADK)

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

• Integration in das Google-Ökosystem: Native Verbindung mit Gemini und Vertex AI.
• Modulare Architektur: Flexibler, komponentenbasierter Entwicklungsansatz.
• Hierarchische Kompositionen: Unterstützt komplizierte Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Agenten.
• Entwicklung von benutzerdefinierten Tools: Entwickle spezielle Tools für bestimmte Anwendungsfälle.
• Minimale Codeanforderungen: Effiziente Entwicklung mit weniger als 100 Zeilen Code.
• Agentenraum-Plattform: Wird in Googles eigener Plattform für den Einsatz von Agenten genutzt.

Lerne die Details zur Implementierung in unserem Tutorial zum Agent Development Kit (ADK) kennen.

Vergleich von KI-Agent-Frameworks 

Die Tabelle unten zeigt die besten Frameworks und Tools zum Erstellen von KI-Agenten und hebt ihre wichtigsten Funktionen, idealen Anwendungsfälle und die praktische Nutzung hervor, damit du das für deine Bedürfnisse passende Tool auswählen kannst.

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

Für Teams, die nicht so viel Ahnung vom Programmieren haben oder schnell vorankommen wollen, bieten diese No-Code- und Open-Source-KI-Agent-Tools coole Funktionen mit minimalem Einrichtungsaufwand.

1. n8n

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

• Drag-and-Drop-Oberfläche: Visuelle Workflow-Erstellung ohne Programmierung.
• Unterstützung bei der KI-Integration: Lässt sich mit verschiedenen KI-Diensten und -Modellen verbinden.
• Workflow-Automatisierung: Automatisiert komplizierte Geschäftsprozesse und Datenflüsse.
• Open-Source-Plattform „ “: Entwicklung durch die Community mit Optionen zum Selbsthosting.
• Umfangreiche Anschluss: Unterstützt hunderte verschiedene Dienste und APIs.
• Visuelles Debugging-: Einfache Tools zur Fehlerbehebung und Überwachung des Arbeitsablaufs.

Schau dir unser n8n-KI-Tutorial an, um Beispiele für die Automatisierung von Arbeitsabläufen zu sehen.

2. Dify

Dify ist eine Low-Code-Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit über 93.000 GitHub-Stars, die die Entwicklung von Agenten auch für Leute ohne technische Kenntnisse zugänglich macht. Die Benutzeroberfläche unterstützt hunderte verschiedene LLMs und hat integrierte RAG-, Function Calling- und ReAct-Strategien für umfassende Agentenfunktionen.

• Visuelle Schnittstelle: Drag-and-Drop-Komponenten für die Agentenentwicklung.
• Unterstützung für mehrere LLM-Modelle: Funktioniert mit hunderten von verschiedenen Sprachmodellen.
• Integrierte Strategien: Beinhaltet RAG-, Funktionsaufruf- und ReAct-Ansätze.
• TiDB-Vektorsuche: Integration einer skalierbaren Vektordatenbank.
• Funktionen für Unternehmen: Erstellung von Dokumenten und Analyse von Finanzberichten.
• Schnelle Prototypenentwicklung: Schnelle Entwicklung für Start-ups und Unternehmen.

Du kannst noch heute mit Dify loslegen – schau dir einfach unseren Artikel „ “ zu Dify AI an: Ein Leitfaden mit Demo-Projekt „ “.

3. AutoGPT

AutoGPT hat den Open-Source-Bereich für KI-Agenten aufgemacht, indem es komplizierte Ziele in überschaubare Teilaufgaben zerlegt hat, die es selbstständig erledigen kann. 

Es basiert auf den GPT-Modellen von OpenAI und kann ins Internet gehen, mit verschiedenen APIs interagieren und den Speicher über mehrere Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Die Plattform ist super anpassungsfähig und damit echt nützlich für Forschung, Datenerfassung und die Automatisierung von sich wiederholenden Prozessen. 

Wie ich aber in unserem AutoGPT-Leitfaden erkläre, braucht man für die Einrichtung und Wartung ein bisschen technisches Wissen.

Die Open-Source-Natur und das modulare Design bieten einzigartige Vorteile für technische Teams:

• Aufgabenteilung: Teilt komplizierte Ziele automatisch in kleinere Aufgaben auf, die man erledigen kann.
• Internetzugang: Sucht und interagiert selbstständig mit Webdiensten.
• Speicherverwaltungs: Hält den Kontext über längere Aufgabenabläufe hinweg aufrecht.
• API-Integration: Der modulare Aufbau unterstützt viele Tools von Drittanbietern.
• Open-Source-Freiheits: Vollständige Anpassungs- und Änderungsrechte.
• Kostenstruktur: Kostenlose Plattform mit OpenAI-API-Kosten (0,03 bis 0,06 US-Dollar pro 1.000 Token).

4. Rasa

Rasa bietet ein Open-Source-Framework zum Erstellen von hochentwickelter dialogorientierter KI mit umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten. Unternehmen wie American Express vertrauen darauf. Die CALM-Architektur trennt das Sprachverständnis von der Geschäftslogik, sodass jede LLM-Integration möglich ist, ohne die Arbeitsabläufe zu stören.

• Volle Kontrolle über die Anpassung: Ändere alles am Gesprächssystem.
• CALM-Architektur: Klare Trennung zwischen Sprachverständnis und Geschäftslogik.
• Lokale Bereitstellung v: Sorgt für volle Datenkontrolle bei sensiblen Anwendungen.
• Unterstützung für Unternehmen: Professionelle Services und Support für Produktionsbereitstellungen.
• Mehrsprachige Unterstützung: Kommt mit verschiedenen sprachlichen Anforderungen klar.
• Community-Entwicklungs: Ein aktives Ökosystem von Mitwirkenden mit regelmäßigen Updates.

5. BotPress

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

• Visueller Flow Builder: GUI-basiertes Konversationsdesign ohne Programmierkenntnisse.
• Code-Hooks: Individuelle Programmierintegration für erweiterte Funktionen.
• Analytics-Dashboard-: Umfassende Nachverfolgung der Leistung der Agenten und der Interaktionen mit den Nutzern.
• Multi-Plattform-Bereitstellungs: Unterstützt verschiedene Messaging-Kanäle und Plattformen.
• Flexibilität durch Open Source: Entwicklung durch die Community mit einer erweiterbaren Architektur.
• Individuelle Integrationen: Verbindet sich mit externen APIs und Geschäftssystemen.

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

Die folgende Tabelle zeigt die besten No-Code- und Open-Source-Tools für KI-Agenten und vergleicht ihre wichtigsten Funktionen, Stärken und idealen Anwendungsfälle. So kannst du leichter die richtige Lösung für die technischen Anforderungen und Ziele deines Teams finden.

Die besten vorgefertigten KI-Agenten für Unternehmen

Die folgenden Tools sind die führenden vorgefertigten KI-Agenten für Unternehmen – entwickelt für skalierbare Einsätze in der Produktion. Diese Plattformen bieten sofort einsatzbereite, robuste Funktionen und lassen sich super in bestehende Systeme einbinden.

1. Devin AI (Cognition Labs)

Devin AI ist der erste richtig fähige KI-Softwareentwickler, der komplette Entwicklungsprojekte von der Planung bis zur Bereitstellung abwickelt. Diese Plattform wurde von Programmierern mit 10 IOI-Goldmedaillen entwickelt und kombiniert große Sprachmodelle mit verstärktem Lernen in einer Sandbox-Umgebung. 

Firmen wie Nubank haben gesagt, dass sie bei der Migration von Code-Basen mit mehreren Millionen Zeilen ihre Effizienz um das Zwölffache steigern und ihre Kosten um das Zwanzigfache senken konnten. Die Plattform ist super bei der Migration von Legacy-Code, der Fehlerbehebung und der Feinabstimmung von KI-Modellen.

Die Funktionen und Preise der Plattform zeigen, dass sie auf Entwicklung ausgerichtet ist:

• Unabhängige Codierungs: Schreibt, debuggt und stellt komplette Anwendungen selbstständig bereit.
• Echtzeit-Zusammenarbeit: Lässt Entwickler mit dem KI-Agenten zusammenarbeiten.
• Legacy-Code-Migrations: Spezialisiert auf die Modernisierung von komplizierten, veralteten Codebasen.
• API-Integration: Lässt sich mit VSCode und anderen Entwicklertools verbinden.
• Flexible Preis: Basisplan für 20 $/Monat, Team für 500 $/Monat, individuelle Preise für Unternehmen.
• Lernfähigkeit: Verbessert die Leistung durch Feedback und Coaching.

2. ChatGPT Agent (OpenAI)

chatGPT Agent ist die Zusammenführung des „Operator”-Projekts von OpenAI zu einer einheitlichen, verbraucherfreundlichen Erfahrung. Das alte Operator-Tool ist jetzt veraltet, weil alle autonomen Funktionen direkt in chatGPT über den neuen Agent-Modus integriert wurden.

Anders als normale Chatbots, die nur auf Text antworten, hat chatGPT Agent einen virtuellen Browser und kann am Computer rumspielen. Damit kann er selbstständig im Internet surfen, auf Schaltflächen klicken, Formulare ausfüllen und komplizierte Aufgaben mit mehreren Schritten erledigen, wie zum Beispiel „einen Flug suchen und buchen“ oder „einen 20-seitigen Marktbericht recherchieren und zusammenstellen“. Es ist die wichtigste KI, die für Pro- und Team-Nutzer Aufgaben übernimmt.

• Tiefgehende Forschung: Kann ohne menschliche Aufsicht Dutzende von Websites durchsuchen, Quellen überprüfen und umfassende Berichte erstellen (Dauer: 5–30 Minuten).
• Computernutzung (CUA): Kann mit Web-Benutzeroberflächen interagieren, um Sachen wie Tickets buchen, Essen bestellen oder Software-Tools verwalten zu machen.
• Einheitliche Schnittstelle: Wechselt ganz einfach zwischen den Modi „Chat“, „Reasoning“ und „Agent“ in einem einzigen Fenster.
• Unternehmensverbinder: Lässt sich mit Google Drive, Microsoft 365 und anderen Business-Apps verbinden, um Aufgaben mit deinen echten Arbeitsdaten zu erledigen.
• Preise: Verfügbar bei chatGPT Plus (20 $/Monat) mit Einschränkungen oder unbegrenzt beim Pro-Tarif (200 $/Monat).

Um das Tool in Aktion zu sehen, schau dir unser chatGPT-Agent-Tutorial an.

3. Agentforce 360 (Salesforce)

Agentforce 360 bringt Salesforce's CRM-Führungsrolle auch in den Bereich der KI-Agenten und bietet fertige Lösungen für Vertrieb, Service, Marketing und Handel. 

Die Plattform läuft mit der Atlas Reasoning Engine, einem Hybridsystem, das zwischen strengen Compliance-Regeln und flexibler LLM-Argumentation wechselt, um komplexe Arbeitsabläufe sicher zu bewältigen. Es verbindet generative KI mit agentenbasiertem Denken und nutzt die Data Cloud von Salesforce für kontextbezogene Automatisierung.

Große Kunden wie die 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 Fokus auf Unternehmen mit „ “ bietet umfassende Funktionen zur Geschäftsautomatisierung:

• CRM-Integration: Verbindet sich direkt mit den vorhandenen Salesforce-Daten und -Workflows.
• Vorkonfigurierte Agenten: Fertige Lösungen für gängige Geschäftsfunktionen.
• Low-Code-Builder-: Agent Builder Tool zum Erstellen von benutzerdefinierten Automatisierungen ohne Programmierung.
• Mehrkanal-Bereitstellungs: Funktioniert auf Web, Mobilgeräten, Slack und anderen Plattformen.
• Zugriff auf die Daten-Cloud: Nutzt die einheitlichen Kundendaten von Salesforce für personalisierte Interaktionen.
• Abo-Preise: In die bestehenden Salesforce-Pläne eingebaut (genaue Kosten nicht bekannt).

4. Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio bietet eine umfassende Plattform zum Erstellen von KI-Assistenten, die sich in Microsoft 365-Anwendungen einbinden lassen. 

Mit dem Low-Code-Ansatz können Geschäftsanwender eigene Agenten erstellen, ohne dass sie dafür viel Programmierwissen brauchen. Firmen wie ICG haben gesagt, dass sie durch die Einführung von Copilot 500.000 Dollar gespart und ihre Margen um 20 % verbessert haben. 

Die enge Integration der Plattform mit Microsoft 365 ist ein echter Gewinn für Unternehmen, die diese Tools schon nutzen. Du kannst dich in unserem Kurs „Einführung in Copilot“ mit Copilot vertraut machen. 

Der Fokus auf Produktivität der Plattform bringt den Nutzern des Microsoft-Ökosystems sofortige Vorteile:

• Microsoft 365-Integration: Native Automatisierung in Word, Excel, Outlook und Teams.
• Low-Code-Entwicklungs: Visuelle Tools zum Erstellen von Agenten ohne Programmierung.
• Multi-Agenten-Orchestrierungs: Koordiniert mehrere KI-Agenten für komplizierte Arbeitsabläufe.
• Azure AI-Integration: Zugang zu über 1.800 Azure AI Foundry-Modellen.
• Computerkenntnisse: Mit den neuesten Updates können Agenten jetzt mit Desktop-Anwendungen interagieren.
• Abonnementmodell: Im Preis für das Microsoft 365 Copilot-Add-on enthalten.

5. IBM Watsonx-Assistent

IBM Watsonx Assistant bringt jahrzehntelange Erfahrung in der KI-Forschung in die Entwicklung von Konversationsschnittstellen ein und legt dabei den Fokus auf Sicherheits- und Compliance-Anforderungen auf Unternehmensebene. 

Die Plattform verbindet natürliches Sprachverständnis mit maschinellem Lernen und einem einfachen Dialog-Editor. Es passt super zu Branchen mit strengen Compliance-Anforderungen, wie zum Beispiel dem Bankwesen und dem Gesundheitswesen, wo IBMs Ruf in Sachen Unternehmenssicherheit Vertrauen schafft. Allerdings kann die Plattform im Vergleich zu neueren Anbietern höhere Kosten und eine komplexere Einrichtung mit sich bringen.

Die Plattform hat echt gute KI-Fähigkeiten für Gespräche, weil sie aus der Unternehmenswelt kommt:

• Unternehmenssicherheit: Erfüllt strenge Compliance-Anforderungen für regulierte Branchen.
• Mehrkanal-Support: Verarbeitet Text- und Sprachinteraktionen auf verschiedenen Plattformen.
• No-Code-Dialog-Editor: Visuelle Oberfläche zum Erstellen von Gesprächsabläufen.
• Integration von Geschäftssystemen: Lässt sich mit den vorhandenen Unternehmensanwendungen und Datenbanken verbinden.
• Verbesserung der generativen KI: Nutzt watsonx LLMs für eine bessere Antwortqualität.
• Cloud-basierte Preis: Abonnementpläne über IBM Cloud (die genauen Kosten hängen von der Nutzung ab).

Andere erwähnenswerte Punkte

Ein paar spezielle Plattformen kümmern sich mit coolen Ideen um bestimmte Geschäftsanforderungen. 

• OpenAI’s Codex: Codex ist der Cloud-basierte Software-Engineering-Agent von OpenAI, der dafür gemacht ist, Programmieraufgaben wie das Schreiben von Funktionen, das Beheben von Fehlern, das Ausführen von Tests und das Vorschlagen von Pull-Anfragen zu automatisieren. Jede Aufgabe läuft in ihrer eigenen sicheren Cloud-Sandbox, die schon mit dem Repository des Benutzers geladen ist. Mehr dazu erfährst du in diesem Tutorial auf Codex.
• Roo Code: Roo Code ist ein Open-Source-Coding-Assistent, der über API-Aufrufe mit dem LLM deiner Wahl läuft. Es läuft als Visual Studio Code-Erweiterung mit verschiedenen „Modi“ (Orchestrieren, Entwerfen, Codieren, Debuggen, Fragen) und kann mit hoher Autonomie direkt auf das lokale Dateisystem zugreifen.
• Google Jules: Jules ist Googles asynchroner KI-Coding-Assistent, der direkt in die Repositorys der Entwickler eingebaut ist. Es klont den Code in eine sichere virtuelle Maschine von Google Cloud, versteht den ganzen Kontext des Projekts und erledigt Aufgaben wie das Schreiben von Tests, das Entwickeln neuer Funktionen, das Beheben von Fehlern und das Aktualisieren von Abhängigkeiten. Mehr dazu erfährst du in diesem Tutorial auf Google Jules.
• Hashbrown ist ein Browser-natives Agent-Framework. Im Gegensatz zu den meisten Agenten, die auf einem Server (Backend) laufen, läuft Hashbrown komplett im Browser des Benutzers.
• Das Projekt Astra zeigt Googles Idee von einem universellen KI-Assistenten, der verschiedene Arten der Kommunikation versteht und damit interagieren kann. Dieser Prototyp bringt moderne Sprachmodelle mit Computer Vision und Echtzeit-Verarbeitungsfunktionen zusammen und macht so natürliche Interaktionen über Text, Sprache, Bilder und Videos möglich. 
• Yellow.ai ist auf die Automatisierung von Gesprächen spezialisiert, unterstützt über 135 Sprachen und arbeitet mit globalen Unternehmen wie Domino's und Hyundai zusammen. 
• Moveworks macht sich stark für die Automatisierung der Mitarbeiterunterstützung und hilft Unternehmen wie CVS Health dabei, die Anzahl der Live-Agent-Chats um 50 % zu senken.
• AWS Q Dev: Amazon hat den Amazon Q Developer Chat mit agentenbasiertem, mehrstufigem Denken aufgemotzt, sodass der Assistent jetzt selbstständig über 200 AWS-APIs aufrufen, Probleme mit Ressourcen erkennen und ohne menschliche Hilfe in der Konsole oder in Slack Lösungen anwenden kann. 
• SAP Joule: Mit Joule Studio können SAP-Kunden No-Code-Agenten („Skills“) erstellen, die Live-ERP-Daten abrufen, die besten nächsten Schritte vorschlagen und Genehmigungen automatisieren – so bleibt die Governance erhalten und Entscheidungen werden schneller getroffen. GA für benutzerdefinierte Fähigkeiten im Juni; benutzerdefinierte Agenten kommen später in diesem Jahr. 

Vergleichsanalyse

Entwicklerteams sollten KI-Codierungsassistenten auch als zusätzliche Tools zu kompletten Agentenplattformen sehen. Unser Leitfaden zu den 12 besten KI-Codierungsassistenten im Jahr 2026 zeigt dir spezielle Tools, die mit Agentensystemen zusammenarbeiten.

Die Entscheidung für eine Plattform hängt oft mehr von den bisherigen Investitionen in Technologie und den organisatorischen Möglichkeiten ab als von einem reinen Vergleich der Funktionen. 

Entwicklungsorientierte Plattformen wie Devin AI sind super bei Programmieraufgaben, während Unternehmenslösungen wie Agentforce und Watsonx Assistant sich mehr auf die Integration von Geschäftssystemen konzentrieren. 

Open-Source-Optionen sind flexibel, aber man braucht technisches Know-how, während Plattformen mit Abonnement umfassenden Support bieten, aber man ist von dem Ökosystem abhängig.

Implementierungsstrategien und bewährte Verfahren

Um von der Bewertung der Agenten zu einer erfolgreichen Implementierung zu kommen, braucht man einen strukturierten Ansatz, der sowohl die technischen Anforderungen als auch die organisatorische Bereitschaft berücksichtigt.

Los geht's

Wenn du gerade erst anfängst, können dir diese Tipps helfen, schnell auf den neuesten Stand zu kommen. 

1. Fang mit der Bewertung und Planung an

Eine erfolgreiche Implementierung von KI-Agenten fängt mit einer gründlichen Bewertung deiner aktuellen Arbeitsabläufe und technischen Infrastruktur an. Such dir Prozesse raus, bei denen man immer wieder die gleichen Entscheidungen treffen oder Daten analysieren muss, weil die sind super geeignet für die Automatisierung durch Agenten. Dokumentiere die aktuellen Probleme, schau dir die aktuellen Leistungskennzahlen an und leg Basiswerte fest, um später die Effektivität der Agenten zu checken.

2. Such dir die richtige Plattform für dein Team aus

Die Auswahl sollte sich nach den Fähigkeiten des Agenten und deinen konkreten Anwendungsfällen richten, statt nur nach der Beliebtheit. Technische Teams nutzen Frameworks wie, , LangGraph oder AutoGen für die individuelle Entwicklung, während Geschäftsanwender oft mehr Wert auf Low-Code-Plattformen wie Dify oder etablierte Unternehmenslösungen legen. Denk mal über die Programmierkenntnisse deines Teams, die vorhandenen Technologien und die langfristigen Wartungsmöglichkeiten nach.

3. Mach gezielte Pilotversuche

Fang mit einem einzigen, klar definierten Anwendungsfall an, der einen messbaren geschäftlichen Nutzen bringt, aber den Betrieb nicht stört, wenn Probleme auftauchen. Die meisten Unternehmen finden, dass zwei bis drei Monate Pilotphase genug Zeit sind, um die Effektivität zu checken und anfängliche technische Probleme zu lösen.

Technische Teams können sich mit unserem Lernpfad „Associate AI Engineer for Developers“ strukturiert weiterbilden, während Data-Science-Teams vom Lernpfad „Associate AI Engineer for Data Scientists“ profitieren.

Bewährte Verfahren

Wenn du das richtige Tool ausgewählt hast und mit der Entwicklung deiner KI-Agenten anfängst, solltest du diese bewährten Vorgehensweisen beachten. 

1. Agentensysteme entwickeln, keine isolierten Tools

Anstatt einzelne Agenten einzusetzen, solltest du Agentensysteme aufbauen, in denen spezialisierte Komponenten zusammenarbeiten – ein Agent kümmert sich um die Datenerfassung, ein anderer führt die Analyse durch und ein dritter ergreift auf Grundlage der Ergebnisse Maßnahmen. Dieser Ansatz passt zu den kollaborativen Arbeitsabläufen, die führende Unternehmen wie OpenAI und Anthropic empfehlen.

2. Mach einfach den bewährten vierstufigen Arbeitsablauf

Mach den vierstufigen Agent-Workflow: Aufgabenverteilung an Benutzer, Planung und Arbeitszuweisung, iterative Verbesserung der Ergebnisse und Ausführung von Aktionen. Schaff Feedback-Schleifen, in denen die Mitarbeiter ihre Arbeit vor der endgültigen Lieferung überprüfen und verbessern können, um die Qualität der Ergebnisse im Laufe der Zeit zu steigern.

3. Vermeide häufige Fehler bei der Umsetzung

Agenten funktionieren am besten in unvorhersehbaren Situationen, in denen regelbasierte Systeme versagen würden, und nicht bei der einfachen Automatisierung von Arbeitsabläufen. Vermeide es, alles sofort zu automatisieren; konzentriere dich stattdessen auf hochwertige Prozesse, die von intelligenten Entscheidungen profitieren.

4. Mess, was wichtig ist

Lerne sowohl quantitative Kennzahlen wie die Lösungsrate von Problemen als auch qualitative Messgrößen wie die Zufriedenheit der Nutzer. Legt klare Leistungsvorgaben fest und macht regelmäßige Überprüfungen, um Möglichkeiten zur Optimierung zu finden.

5. Von Anfang an auf Wachstum setzen

Denk daran, dass die Kosten für die API-Nutzung, die Anforderungen an die Infrastruktur und der Supportbedarf steigen, wenn die Nutzung durch Agenten zunimmt. Baut internes Know-how durch Schulungsprogramme auf, um weniger auf externe Anbieter angewiesen zu sein. Erfolgreiche Implementierungen von Agenten führen oft dazu, dass Prozesse neu gedacht werden und umfassendere Initiativen zur digitalen Transformation gestartet werden.

Abschließende Gedanken 

KI-Agenten entwickeln sich schnell weiter, von einfachen Chatbots bis hin zu Systemen, die mit minimalem Aufwand planen, handeln und zusammenarbeiten. Sie werden immer leistungsfähiger, multimodaler und besser in echte Geschäftsabläufe eingebunden.

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

Willst du wissen, wie man mit modernen KI-Agenten arbeitet? Schau dir unseren Kurs „Dynamische LangChain-Agenten erstellen ” an, um dich mit den Tools vertraut zu machen, die diese neue Ära prägen.