Die 7 besten Low-Code KI-Agenten-Plattformen im Jahr 2026

KI-Chatbots zu bauen, erforderte früher ein Entwicklerteam und ein sechsstelliges Budget. Heute können Sie das selbst – mit einem Laptop und einem Nachmittag.

Laut einem Gartner-Bericht aus dem Jahr 2021 werden im Jahr 2025 70 % der von Unternehmen entwickelten neuen Anwendungen Low-Code- oder No-Code-Technologien nutzen, verglichen mit weniger als 25 % im Jahr 2020.

Low-Code KI-Agenten-Plattformen ermöglichen es Einzelpersonen und nicht-technischen Teams, autonome KI-Agenten in Tagen statt Monaten zu erstellen – ohne fortgeschrittene KI- oder Softwarekenntnisse.

Es gibt jedoch dutzende Low-Code-Builder für KI-Agenten, die sehr unterschiedliche Probleme lösen. Manche konzentrieren sich auf Kundensupport, andere auf Unternehmens-Workflows oder schnelle Experimente.

Mit über neun Jahren Erfahrung in der Entwicklung von KI-Agenten und mehr als einer Million bedienter Nutzer wissen wir aus erster Hand, wofür Low-Code-KI-Agenten-Plattformen wirklich geeignet sind.

Was ist der Unterschied zwischen Low-Code und No-Code?

TL;DR: No-Code verbirgt Code und Logik, damit jeder schnell bauen kann; Low-Code legt Code und Logik offen, damit Sie anpassen und weitergehen können.

No-Code-Tools sind für nicht-technische Nutzer konzipiert. Sie erstellen Anwendungen mit Vorlagen und visuellen Bausteinen, können aber die zugrunde liegende Logik weder einsehen noch anpassen. Sie sind schnell zu bedienen, stoßen aber bei individuellen Anwendungsfällen schnell an ihre Grenzen.

No-Code-Plattformen eignen sich gut für:

• FAQ- / Lead-Capture-Bots
• Einfache Automatisierungen
• Grundlegende Kundenservice-Entlastung

Aber sie schränken typischerweise ein:

• Tiefe Tool-Orchestrierung
• Transparenz bei der Ausführung (warum der Agent X gemacht hat)
• Erweiterbarkeit (eigene Logik, komplexe Integrationen)

Low-Code-Tools nutzen ebenfalls visuelle Editoren, machen die Logik aber sichtbar. Sie können Workflows prüfen, Bedingungen verwalten, mit Datenstrukturen (wie JSON) arbeiten und bei Bedarf Code einfügen.

Low-Code-Plattformen erfordern ein gewisses technisches Verständnis, bieten aber deutlich mehr Flexibilität und Möglichkeiten als No-Code. Mit diesen flexiblen Plattformen können Sie autonome KI-Agenten entwickeln, die:

• Über mehrere Schritte und Aufgaben hinweg schlussfolgern
• Externe Tools, APIs und Datenquellen nutzen
• Autonom in echten Geschäftsprozessen agieren

„Wir definieren einen Low-Code KI-Agenten als ein System, bei dem Ersteller sich nicht um Orchestrierung, Speicher oder Tool-Verknüpfung kümmern müssen – aber Verhalten bei Bedarf prüfen oder überschreiben können.“ – Ajaykumar Mudaliar, Technischer Produktmanager bei Botpress

Low-Code KI-Agenten-Plattformen – Kurzüberblick

• Botpress – Produktionsreife Konversationsagenten: visuelle Flows, native Tool-/API-Aufrufe, dauerhafter Speicher, Multi-Channel-Bereitstellung.
• Langflow – Visuelles Prototyping für LangChain-ähnliche Systeme (ideal, wenn Sie sich mit Python + LLM-Architektur auskennen).
• Dify – KI-Apps schnell bereitstellen (Workflow + RAG + App-Grundgerüst) mit Open-Source-Option.
• n8n – Wenn Ihr „Agent“ eigentlich eine Automatisierungspipeline ist: 400+ Integrationen, KI als ein Schritt in deterministischen Workflows.
• Copilot Studio – Wenn der Agent innerhalb von Microsoft 365/Power Platform mit Mandantensteuerung und nativen Konnektoren leben muss.
• IBM Watsonx AgentLab – Für Umgebungen mit hohem Governance-Bedarf (Sicherheit/Compliance zuerst; Autonomie zweitrangig).
• Dialogflow CX – Hochskalierte strukturierte Gespräche, besonders Voice/IVR und mehrsprachige CX.

Top 7 Low-Code KI-Agenten-Plattformen

1. Botpress

Botpress ist eine Low-Code-Plattform zur Entwicklung von einsatzbereiten KI-Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen und sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren können.

Sie kombiniert einen visuellen Flow-Builder mit LLMs, Speicher und nativen API-/Tool-Aufrufen, sodass Teams Gespräche präzise steuern oder Agenten innerhalb von Leitplanken autonom handeln lassen können.

Nicht-technische Nutzer gestalten Flows per Drag-and-Drop, während Entwickler Logik mit Code erweitern oder das vollständige Agent Development Kit (ADK) nutzen können.

Über eine Million Menschen haben bereits Agenten auf Botpress gebaut. Lesen Sie die Geschichten unserer Kunden hier.

‍Vorteile von Botpress:

• Enthält einen integrierten Debugger, der genau zeigt, warum Ihr Bot jede Entscheidung getroffen hat, sowie detaillierte Protokolle, die jeden Schritt des Gesprächs nachverfolgen.
• Aktive Community mit 30.000+ Buildern auf Discord, die Peer-Support und Hilfestellung bietet.
• Umfassende Lernressourcen, darunter tägliche AMAs mit Mitarbeitenden, Youtube-Tutorials, ausführliche Dokumentation und die Botpress Academy.
• Bietet 100+ vorgefertigte Integrationen zu Plattformen wie Telegram, WhatsApp, Discord und Facebook Messenger.
• Integrierte Analytics Suite zur Analyse von Gesprächen, Nutzerinteraktion und Bot-Performance.

Nachteile von Botpress:

• Fortgeschrittene Projekte (Agenten mit eigenem Code, komplexen Toolchains oder Enterprise-Deployments) erfordern Entwicklerbeteiligung.
• Nicht für reine Automatisierungs-Workflows ohne Konversation konzipiert.

‍Botpress Preise:

‍Die Botpress-Preisseite bietet einen kostenlosen Plan sowie kostenpflichtige Stufen (Plus für $89, Team für $495 und Managed für $1495) mit nutzungsbasierter Skalierung. Botpress erhebt keinen Aufschlag auf LLM-API-Kosten (Sie zahlen den Modellanbieter zum Selbstkostenpreis).

2. Langflow

Langflow ist ein visueller Builder für LangChain-ähnliche LLM-Systeme – ideal für Teams, die Chains, Tool-Nutzung und RAG visuell prototypisieren und dabei nah am Python-Ökosystem bleiben wollen.

Langflow ist eher ein LLM-Verknüpfungs-Tool als eine vollständige Konversationsagenten-Plattform.

Es glänzt, wenn Sie maximale Flexibilität über die LLM-Architektur wünschen. Die Drag-and-Drop-Logik ermöglicht benutzerfreundliche Knoten.

Sie müssen jedoch mehr von der „App-Schicht“ selbst zusammenstellen (UI, Bereitstellungsmuster, Leitplanken) und „Custom Component“-Knoten mit rohem Python einfügen.

Vorteile von Langflow:

• Open-Source (MIT) und selbsthostbar.
• Sehr gut geeignet für Python-first-Teams, die LangChain-ähnliche Systeme entwickeln.
• Flows lassen sich leicht in aufrufbare Endpunkte umwandeln (nützlich für Systemkomposition).

Nachteile von Langflow:

• Höhere Einstiegshürde für PMs/Ops; setzt mehr KI-Kenntnisse voraus.
• Oft muss ein separates Chat-UI + Laufzeitmuster gebaut oder integriert werden.
• Weniger „Schnellstart“-Vorlagen für Nicht-Entwickler-Teams.

Langflow Preise:

Kostenlos zum Selbst-Hosting; Kosten entstehen durch Infrastruktur + Modell-/API-Nutzung.

3. Dify

Dify ist eine Open-Source-Plattform für Produktverantwortliche und Low-Code-Teams, die von der Idee zur fertigen App kommen wollen, ohne mehrere Tools zu verbinden.

Dify vereint drei Ebenen, die sonst von separaten Tools abgedeckt werden:

• Visuelle Workflows zur Definition, wie die KI schlussfolgert
• Eine Wissensbasis (RAG) auf Basis Ihrer PDFs oder Ordner,
• Eine App-Oberfläche. Jedes Projekt erhält ein gehostetes Web-UI, eine API und ein eingebettetes Chat-Widget.

Es ist leistungsstark, kann aber „umfangreich“ wirken, da es Workflows + Wissen + Tool-Nutzung an einem Ort abdeckt.

Vorteile von Dify:

• Schnelles Demonstrieren und Iterieren (Apps, Workflows, Wissensbasis).
• Integrierte RAG- und Speicher-Muster.
• Open-Source + Self-Hosting-Option.

Nachteile von Dify:

• Betriebliche Komplexität beim Self-Hosting (App-Server + DB + Vektor-DB usw.).
• UI kann überladen wirken, da viele Bereiche abgedeckt werden.
• Support-Reife variiert je nach Community/Plan (Dify ist noch in einer frühen Phase – 2025).

Dify Preise:

Dify ist kostenlos nutzbar und selbst hostbar. Wer die Cloud-Option wählt, bekommt einen kostenlosen Sandbox-Plan, einen Professional Plan für $59/Monat und einen Team Plan für $159/Monat.

4. n8n

n8n ist eine Open-Source-Workflow-Automatisierungsplattform, mit der Sie KI-gestützte Schritte in klassische Automatisierungen einbauen können.

Unsere eigenen Tests zeigen: n8n behandelt KI als einen Schritt in einer vordefinierten Automatisierung. Sie entscheiden, wann das LLM aufgerufen wird, welche Eingaben es erhält und was danach passiert – unabhängig davon, was das Modell „möchte“.

Im Gegensatz dazu behandeln Agenten-Plattformen Konversation und Schlussfolgerung als Steuerungsebene, sodass das Modell entscheidet, welche Tools aufgerufen und welche Aktionen als nächstes ausgeführt werden.

„Bei n8n definiert der Workflow die Logik. KI ist mächtig, arbeitet aber innerhalb einer vordefinierten Automatisierung und ist nicht die Entscheidungsebene.“ – Ehemaliger n8n-Nutzer.

Vorteile von n8n:

• Hervorragend für End-to-End-Automatisierungen über Hunderte von Tools (400+ Integrationen).
• Selbst hostbar und erweiterbar (eigene Nodes, JS-Snippets).
• Mit eigenen Tech-Skills kann n8n eine günstigere KI-Lösung sein als mehrere SaaS-Abos.

Nachteile von n8n:

• Es ist eine Backend-Engine, bietet also kein fertiges Chatfenster für Ihre Kunden oder Nutzer.
• RAG-Einrichtung ist manuell und zeitaufwändig (Vektorspeicher, Dokumentenimport, Chunking und Embeddings müssen Schritt für Schritt verbunden werden).
• Große Workflows können visuell unübersichtlich werden.

n8n Preise:

n8n ist kostenlos nutzbar und selbst hostbar. Wer die Cloud-Option wählt, zahlt nach Workflow-Ausführungen. Es gibt einen Starter Plan für $23/Monat, einen Pro Plan für $59/Monat, einen Business Plan für $790/Monat und einen Enterprise (individueller Preis).

5. Microsoft Copilot Studio

Microsoft’ Copilot Studio (früher Power Virtual Agents) ist Microsofts Low-Code-Umgebung zum Bau von Agenten innerhalb des Microsoft 365 + Power Platform-Universums. Es ist die naheliegendste Wahl, wenn Ihr Unternehmen bereits mit Teams, Power Automate und Azure-Governance arbeitet.

Wichtig zu wissen: Microsofts Plattform eignet sich besser für Unternehmensteams, die interne Agenten bauen wollen. Wenn Sie einen Agenten für eine öffentlich zugängliche Webseite bauen möchten, ist Microsoft Copilot Studio nicht die beste Option.

Vorteile von Microsoft Copilot Studio:

• Tiefe Integration ins Microsoft-Ökosystem (Microsoft 365, Teams, Power Platform, Azure-Dienste).
• Geführter, vorlagenbasierter Builder für interne Unternehmensszenarien.
• Sicherheits- und Compliance-Standards auf Enterprise-Niveau (übernimmt Microsoft-Identität, Zugriffskontrolle und Governance).

Nachteile von Microsoft Copilot Studio:

• Starke Microsoft-Abhängigkeit (Integrationen außerhalb des Microsoft-Stacks sind aufwendiger).
• Komplexe und sich ändernde Lizenzierung, da Preise und Berechtigungen häufig wechseln.
• Begrenzte Erweiterbarkeit (eingeschränkter als DIY-Frameworks oder offene Agenten-Plattformen).

Preise für Microsoft Copilot Studio:

Microsofts Preise sind nutzungsbasiert mit einer Grundlizenz. Microsoft 365 Copilot (zunächst erforderlich) kostet $30/Monat. Dann kostet Copilot Studio etwa $0,01 pro verarbeiteter Nachricht.

6. IBM Watsonx.ai (AgentLab)

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IBM Watsonx.ai (Agent Lab) ist für Unternehmen gedacht, die Sicherheit, Compliance und einfache Bedienung über tiefe Anpassbarkeit stellen.

IBM AgentLab ist ideal für regulierte Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen. Hier steht die präzise Definition von Agentenaktionen im Vordergrund, nicht breite Experimentierfreude.

Die IBM-Plattform ist das Gegenteil von DIY-Agenten-Plattformen, bei denen Entwickler dem Modell große Freiheiten geben und höhere Risiken akzeptieren.

Mit AgentLab bauen Sie Agenten, indem Sie ein Reasoning-Framework auswählen, zugelassene Tools und Datenquellen verbinden und das Verhalten über UI-gesteuerte Einstellungen konfigurieren.

Vorteile von IBM Agent Lab:

• Starke Zugriffskontrolle und Governance mit rollenbasierten Berechtigungen und Gesprächsverwaltung.
• Compliance-fähige Grundlage, die auf regulierte Umgebungen abgestimmt ist (DSGVO, HIPAA-Bereitschaft für Gesundheitsdaten).
• Native Integration mit dem IBM-Ökosystem über Datenplattformen und KI-Dienste hinweg.

Nachteile von IBM Agent Lab:

• Optimiert für große, regulierte Unternehmen und weniger für KMU oder Prototypen geeignet.
• Erfordert eine Bindung an IBM Cloud, wenn Sie den vollen Funktionsumfang nutzen möchten.
• Benutzerfreundlichkeit und Stabilität können variieren, da Agent Lab noch in der Beta-Phase ist und häufig aktualisiert wird.

Preise von IBM Agent Lab:

IBM bietet eine kostenlose Stufe und mehrere Tarife an, wie zum Beispiel Essentials (Pay-as-you-go) und Standard (Pay-as-you-go) für $1050/Monat.

7. Google Dialogflow CX

Googles Dialogflow CX ist eine Conversational-AI-Plattform auf Enterprise-Niveau, entwickelt für große, strukturierte und skalierbare Systeme.

Besonders stark für Voicebots (IVR), mehrsprachigen Kundensupport und lange, mehrstufige Gespräche.

Dialogflow CX ist Low-Code, da es benutzerdefinierte Gesprächslogik durch eine visuelle Zustandsmaschine ersetzt. Anstatt Code zu schreiben, um den Gesprächsverlauf zu verfolgen, gestalten Sie die Logik visuell mit Flows und Zuständen.

Es unterscheidet sich von Dialogflow ES (Essentials) durch das visuelle, zustandsbasierte Gesprächsdesign und eignet sich daher besser für mehrstufige Dialoge.

Vorteile von Dialogflow CX:

• Fortschrittliche NLU (Natural Language Understanding), unterstützt durch Googles Modelle für präzise Absichtserkennung und Kontextverarbeitung.
• Integrierte generative KI mit Gemini, um deterministische Flows mit generativen Antworten zu kombinieren.
• Breite Kanal- und Cloud-Integrationen über Google Cloud, Messaging-Plattformen und Telefonie-Anbieter hinweg.

Nachteile von Dialogflow CX:

• Begrenzte Autonomie des Agents standardmäßig, es sei denn, sie wird mit externen Tools kombiniert.
• Für Speicher und RAG ist zusätzliche Architektur über die grundlegende Dialogflow-Konsole hinaus erforderlich.
• Sich entwickelnde Produkt-Roadmap, was zu Unsicherheiten führen kann, wenn Google seine Plattformen einstellt.
• Nutzungsbasierte Preisgestaltung kann bei großem Umfang teurer werden als Lizenzmodelle mit Festpreis.

Preise von Google Dialogflow CX:

Google Dialogflow CX ist hauptsächlich nutzungsbasiert. Für einen Agent-Typ „Chat“: $0,007 / 1 Einheit. Für einen Agent-Typ „Voice“: $0,001 / 1 Sekunde

Vergleich von Low-Code-AI-Agenten-Plattformen

Vergleich von Low-Code-AI-Agenten-Plattformen hinsichtlich Autonomie, Reasoning, Speicher, Erweiterbarkeit, Bereitstellung und Unternehmensreife.

FAQ

Können Low-Code-AI-Agenten-Plattformen produktiv eingesetzt werden?

Ja – aber nur Plattformen, die auf Ausführung ausgerichtet sind, sind produktionsreif. Diese Agenten-Plattformen bieten persistente Speicherung, Tool-Orchestrierung und Transparenz bei Ereignissen und Kosten. Prototyping-Tools ohne eigene Agenten-Laufzeit oder Beobachtbarkeit bergen Risiken im großen Maßstab.

Was ist der Unterschied zwischen einer AI-Agenten-Plattform und einem Automatisierungs-Workflow-Tool?

Automatisierungstools folgen vordefinierten Schritten. AI-Agenten-Plattformen hingegen arbeiten in Schleifen: Der Agent denkt nach, handelt, bewertet und entscheidet über den nächsten Schritt. Sind alle Wege vorgegeben, handelt es sich um Automatisierung, nicht um einen Agenten.

Wie gehen Low-Code-AI-Agenten mit Speicher und Kontext um?

Low-Code-AI-Agenten-Plattformen verwalten Speicher auf unterschiedliche Weise. Manche Plattformen speichern nur kurzfristigen Sitzungs-Kontext, während andere langfristiges Gedächtnis über Gespräche und Kanäle hinweg aufrechterhalten. Ohne persistente Speicherung verhalten sich Agenten eher wie Chatbots als wie adaptive Systeme.

Schränken Low-Code-AI-Agenten-Plattformen Anpassung oder Kontrolle ein?

Nein – der entscheidende Unterschied ist, ob die Plattform Zugriff auf und Änderung der Agentenlogik erlaubt, oft über Code-Erweiterungen. Flexible Plattformen machen dieses Verhalten sichtbar, im Gegensatz zu No-Code-Lösungen, die es meist verbergen.

Wie vermeide ich Anbieterbindung bei einer Low-Code-AI-Agenten-Plattform?

Um Lock-in zu vermeiden, wählen Sie Plattformen mit Codezugriff, mehreren LLM-Anbietern und flexibler Bereitstellung (z. B. Self-Hosting). Exportierbare/wiederverwendbare Agentenlogik ist entscheidend. Plattformen, die die Infrastruktur kontrollieren, erschweren den Wechsel.