Wenn man über KI-Agenten spricht, klingt alles zunächst visionär. Doch sobald man versucht, einen produktionsreifen KI-Agenten umzusetzen, stößt man schnell auf Probleme: unvorhersehbare LLM-Ausgaben, Integrationshürden und fehlende Struktur.
AI Agent Builder lösen genau dieses Problem, indem sie eine solide Infrastruktur, einfache Integration und Kontrollmechanismen für Unternehmen bieten. Sie helfen, weit mehr als nur Chatbots zu bauen: nämlich intelligente Systeme, die echte Geschäftsprozesse automatisiert abbilden.
Was ist ein AI Agent Builder?
Ein AI Agent Builder ist eine spezialisierte Plattform, mit der man KI-gestützte Agenten erstellen kann – ohne alles selbst entwickeln zu müssen. Sie kombinieren LLMs (Large Language Models) wie GPT mit Geschäftslogik, APIs und Workflows.
Statt einfachem If-Then-Verhalten liefern diese Tools eine smarte Orchestrierung, prüfen LLM-Ausgaben auf Struktur und stellen sicher, dass das Verhalten Ihres KI-Agenten vorhersehbar bleibt – wichtig für kritische Anwendungen.
Welche Typen von AI Agent Buildern gibt es?
1. AI-native Workflow-Builder
Diese Tools wurden von Grund auf dafür gebaut, KI-Agenten zu ermöglichen. Beispiele sind Vellum, Dify oder Langflow.
- Hohe Steuerung über Agentenverhalten
- Oft schwieriger in bestehende IT-Systeme integrierbar
- Ideal für Web- und SaaS-Fokus (z. B. Rechercheagenten)
2. Klassische Workflow-Tools mit KI-Erweiterung
Diese Tools wie n8n und Camunda bringen Erfahrung mit Integration und Prozessautomatisierung mit. Sie wurden später um KI ergänzt.
- Große Auswahl an vorgefertigten Schnittstellen
- Ideal für bestehende Business Workflows
- No- oder Low-Code-Optionen erleichtern Einstieg
3. Nicht-Workflowbasierte Agent-Frameworks
LangGraph, Restack und Autogen sind Beispiele für Frameworks, die maximale Flexibilität geben – oft ohne visuelle Oberfläche.
- Erfordert Programmiererfahrung (Python, .NET usw.)
- Geeignet für Forschungsanwendungen und interne Systeme
- Hohes Maß an Freiheit, aber auch mehr Komplexität
Warum ein AI Agent Builder unverzichtbar ist
- Schneller live gehen: Wochen statt Monate vom Prototyp zur Anwendung
- Zuverlässigkeit: Fehlerbehandlung, Testfälle und vorhersehbares Verhalten
- Kosteneffizienz: Keine eigenen APIs, Eval-Systeme oder LLM-Orchestrierung nötig
Die 7 besten AI Agent Builder im Vergleich
Basierend auf Integrationen, Steuerbarkeit, Zielgruppe und Einsatzzweck haben wir die sieben spannendsten Anbieter für 2025 herausgefiltert.
n8n
Typ: Workflow-basiert
Ideal für: Unternehmen mit Bedarf an flexibler Automatisierung
- Über 400+ Integrationen
- Kombination aus visuellem Editor & Code (JavaScript, Python)
- Self-hosted und Cloud verfügbar
Nachteil: Leichte Einarbeitung nötig für komplexe Use Cases
Dify
Typ: AI-native Workflow-Builder
Ideal für: Schnelles Prototyping ohne Programmierkenntnisse
- Mitgelieferte Features wie Dokumentverarbeitung
- Bereitstellung als Web App oder Widget
Nachteil: Weniger flexibel bei komplexen Anforderungen
Vellum
Typ: Workflow-basiert
Ideal für: Teams mit Fokus auf skalierbare AI-Projekte
- Synchronisierte Code- und UI-Ansicht
- Tests & Evaluations direkt eingebaut
Nachteil: Geschlossene Plattform, keine LLM-Self-Hosting-Option
Camunda
Typ: Workflow-basiert
Ideal für: Prozessmanagement und BPMN-Anwendungen mit AI
- BPMN-Modellierung + individuell eingebundene AI-Tasks
- Starke Langzeitstabilität & Integrationen
Nachteil: Nicht ganz so intuitiv für kleine Teams
LangGraph
Typ: Nicht-Workflow-basiert
Ideal für: Entwickler komplexer Multi-Agent-Systeme
- Teil von LangChain-Ökosystem
- Komplexe Statuslogik und Wiederholbarkeit
Nachteil: Steile Lernkurve, zusätzliche Tools nötig
Restack
Typ: Nicht-Workflow-basiert
Ideal für: Produktionstaugliche, langlaufende Agenten
- Basierend auf Dual-Process-Theorie (Kahneman)
- Stabil in komplexen Abläufen mit Recovery
Nachteil: Kein Frontend – nur Backend-Fokus
Autogen
Typ: Nicht-Workflow-basiert
Ideal für: Forschung & Multi-Agent-Dialogsysteme
- Multi-Agent Kommunikation via AgentChat
- Open Source von Microsoft
Nachteil: Fokus stark auf Chat-Szenarien, kein GUI
Welcher AI Agent Builder passt zu Ihnen?
Benutzerfreundlichkeit
Für schnelle Ergebnisse ohne viel Code empfehlen sich Dify oder Vellum. Wer mehr Kontrolle und eigene Logik will, ist mit n8n gut beraten.
AI-Funktionen
Wenn Sie volle LLM-Flexibilität und Auswertungen brauchen, führen Vellum und n8n. Für sensible Daten bieten n8n, Autogen und Restack Self-Hosting.
Integrationen
n8n und Camunda punkten mit hunderten Integrationen – ideal, wenn bestehende Systeme eingebunden werden sollen.
Zukunftssicherheit
Open-Source-Plattformen wie n8n oder Autogen geben maximale Kontrolle. Neue Anbieter wie Dify sollten auf Standardisierung achten (z. B. OpenRouter, MCP).
Preis-Leistung
Für niedrige Einsteigerkosten bieten sich kostenlose Community-Versionen (z. B. Autogen oder n8n). Hohe Volumen lohnen sich eher über Self-Hosting.
Fazit
Ob visual oder codebasiert – KI-Agenten lassen sich 2025 auf viele Arten realisieren. Unternehmen mit hohem Integrationsbedarf und Datenschutzansprüchen sollten auf n8n setzen: Das Tool vereint Workflows mit KI, erlaubt Code bei Bedarf, bringt über 400 Konnektoren mit und läuft auch lokal. Damit ist es nicht nur flexibel, sondern in vielen Unternehmen bereits praxiserprobt.
Mehr zum Thema Tech Trends und Make.com Automation finden Sie in unserem Blog.
