Die besten KI-Agenten-Builder 2025

KI-Agenten verändern die Herangehensweise von Unternehmen und Entwicklern an Problemlösungen. Mit den richtigen Frameworks kannst du KI-Agenten erstellen, die über klassische Automatisierung hinausgehen – Systeme, die lernen, sich anpassen und in Echtzeit Entscheidungen treffen.

Diese Agenten automatisieren wiederkehrende Aufgaben, liefern Echtzeit-Einblicke und ermöglichen fundiertere Entscheidungen, sodass Teams mehr Zeit für Innovation und Strategie haben.

Mit zunehmender Verbreitung entwickeln sich die Frameworks und Plattformen, die diese Agenten antreiben – die KI-Agenten-Builder – weiter, um verschiedenste Anforderungen zu erfüllen und die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung intelligenter Systeme so einfach wie nie zuvor zu machen.

Was sind KI-Agenten-Builder?

KI-Agenten-Builder sind Tools, die Entwicklern und Unternehmen helfen, intelligente agentische KI-Systeme zu erstellen, die Eingaben verstehen, Informationen verarbeiten und sinnvolle Aktionen ausführen können.

Ein guter KI-Agenten-Builder bietet vorgefertigte Module, sodass sich Entwickler auf die Lösung konzentrieren können, ohne neuronale Netze neu erfinden zu müssen. Der Mehrwert liegt in der Reduzierung von Komplexität, der Beschleunigung der Entwicklung und der nahtlosen Integration in neue und bestehende Systeme.

Anwendungsfälle für KI-Agenten-Builder

KI-Agenten-Builder sind besonders stark bei Aufgaben rund um Automatisierung, Datenverarbeitung und Kundeninteraktion. Dank moderner LLMs lassen sich viele Routineaufgaben – wie das Beantworten von Kundenanfragen oder das Zusammenfassen von Dokumenten – vollständig automatisieren.

Das volle Potenzial dieser Tools zeigt sich jedoch, wenn Agenten mit dem Internet interagieren oder auf umfangreiches, fachspezifisches Wissen zugreifen müssen.

Automatisierung im Kundensupport

KI-Agenten können Standardanfragen von Kunden bearbeiten, Reaktionszeiten verkürzen und rund um die Uhr auf verschiedenen Kanälen Support bieten – das steigert die Kundenzufriedenheit und senkt die Betriebskosten.

Über einfache Anfragen hinaus können KI-Agenten die Stimmung der Kunden erfassen und in Echtzeit Feedback sammeln. Sie lassen sich zudem in CRM-Systeme integrieren, um besonders personalisierten Support zu bieten. So erhalten Kunden auf allen Kanälen einen konsistenten und effizienten Service.

Beispiele: FAQ-Bearbeitung, Ticket-Eskalation, Live-Chat-Antworten.

Aufgabenautomatisierung

KI-Agenten optimieren interne Abläufe, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren und sich mit Tools wie CRM- oder Projektmanagement-Systemen verbinden, um Prozesse effizient und fehlerfrei zu halten.

Sie können auch abteilungsübergreifende Workflows steuern, rechtzeitige Freigaben sicherstellen und Fristen überwachen. Durch die Automatisierung solcher Abläufe sparen Unternehmen wertvolle Zeit und können sich auf strategische Themen konzentrieren.

Beispiele: Dateneingabe, E-Mail-Sortierung, Terminplanung.

Vertrieb und Marketing

KI-Agenten steigern den Umsatz, indem sie Leadgenerierung automatisieren, Interessenten betreuen und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen – und so Marketingprozesse stärken.

Durch proaktive Ansprache potenzieller Kunden und das Nachverfolgen von Leistungskennzahlen erhöhen KI-Agenten die Effizienz und Wirksamkeit in Vertriebspipelines.

Beispiele: Lead-Qualifizierung, Kampagnenoptimierung, personalisierte Ansprache

IT-Support

KI-Agenten verbessern IT-Prozesse, indem sie Supportanfragen automatisieren, die Systemgesundheit überwachen und die Zusammenarbeit in Entwicklungsteams erleichtern.

Für Entwicklerteams können sie Code-Reviews automatisieren und Regressionstests durchführen, um gleichbleibende Qualität und Produktivität zu gewährleisten. Zusätzlich automatisieren sie Supportanfragen, überwachen Systeme und übernehmen weitere Aufgaben.

Beispiele: Passwortzurücksetzungen, Fehlerüberwachung, Systemdiagnosen.

Wie wählt man einen KI-Agenten-Builder aus?

Die Auswahl des passenden KI-Agenten-Builders kann angesichts der vielen Optionen herausfordernd sein. Hier eine kurze Checkliste, die bei der Entscheidung hilft:

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Arbeite mit deinem Team zusammen, um die wichtigsten Funktionen für dein Unternehmen zu identifizieren. Mit einem klaren Verständnis der Anforderungen fällt die Wahl des passenden Builders deutlich leichter.

Die 7 besten KI-Agenten-Builder 2025

KI-Agenten sind von Nebenprojekten zu produktiven Bestandteilen der Infrastruktur geworden. Was früher Prompt-Ketten in Notebooks waren, sind heute produktive Systeme mit Monitoring, Wiederholungsmechanismen und Live-Orchestrierung.

Ein „KI-Agenten-Builder“ ist jedes Framework oder jede Plattform, die Teams dabei unterstützt, Agenten zu erstellen, die beobachten, entscheiden und über verschiedene Tools hinweg handeln können. Das Angebot reicht von Code-First-Frameworks mit voller Kontrolle bis zu Plattformen, die die technische Basis abstrahieren, damit du dich auf die Anwendungsfälle konzentrieren kannst.

Die folgenden Builder sind nicht nur beliebt – sie haben sich im Alltag bewährt. Jeder von ihnen löst eine bestimmte Problemklasse besser als die Konkurrenz.

1. Botpress

Am besten geeignet für: Teams, die robuste KI-Agenten entwickeln wollen, die sich in Geschäftssysteme integrieren, Zustände speichern und sich in Echtzeit anpassen – ohne aufwändige technische Anpassungen.

Preise:

• Gratis-Tarif: Basis-Builder, 1 Bot, 5 $ KI-Guthaben
• Plus: 89 $/Monat – Flow-Tests, Routing, Übergabe an Menschen
• Team: 495 $/Monat – SSO, Zusammenarbeit, gemeinsame Nutzungsstatistiken

Botpress ist eine Plattform zum Erstellen von KI-Agenten. Damit lassen sich Agenten entwickeln, die sich an den Kontext erinnern, bei Blockaden pausieren und fortfahren, sobald benötigte Daten verfügbar sind.

Es gibt über fünfzig native Integrationen. Agenten können sofort mit Kalendern, CRMs, Helpdesks oder ERPs interagieren, was die Einrichtung beschleunigt und den manuellen API-Aufwand reduziert.

Modellsteuerung ist integriert. Entwickler können das zugrundeliegende Modell des Agenten flexibel zwischen GPT-4o, Claude, Gemini oder Open-Source-Modellen wechseln – je nach Arbeitslast, Kosten oder Compliance.

Agenten werden visuell gestaltet. Builder können Abläufe per Drag-and-Drop-Editor entwerfen, während Entwickler die Logik per Code oder API-Aufrufen erweitern.

Botpress überzeugt durch Produktionsreife. Es vereint einfache Bedienung für Nicht-Techniker mit Erweiterbarkeit für Entwickler und liefert Agenten, die auch im Unternehmenseinsatz zuverlässig funktionieren.

Hauptfunktionen:

• Workflows, die automatisch pausieren und fortgesetzt werden
• Über 50 vorgefertigte Integrationen mit Unternehmensanwendungen
• Modellwechsel mit einem Klick zwischen GPT-4o, Claude, Gemini oder Open-Source
• Visueller Editor plus individuelle Anpassung auf Code-Ebene

2. LangChain

Am besten geeignet für: Entwickler, die vollständige Kontrolle über das Denken, die Logik und die Integrationen des Agenten benötigen – direkt in Python oder JavaScript.

Preise:

• Developer: Kostenlos – 1 Nutzer, 5.000 Traces/Monat
• Plus: 39 $/Monat pro Nutzer – höhere Trace-Limits, LangGraph-Bereitstellung
• Enterprise: Individuell – Self-Hosting, SSO, skalierbare Nutzung

LangChain ist ein Framework zum Erstellen von KI-Agenten. Es bietet Entwicklern die Grundlage, um genau zu definieren, wie ein Agent plant, wiederholt und externe Tools ansteuert.

Die LangGraph-Erweiterung führt zustandsbehaftete, lang laufende Workflows ein. Anstatt einzelner Prompts können Agenten Prozesse steuern, die sich kontinuierlich anpassen, bis ein Ziel erreicht ist.

In der Praxis ist LangChain jedoch unübersichtlich geworden. Die Bibliothek ist ein Flickwerk aus halb unterstützten Modulen, und Unternehmen, die sich einst engagiert haben, wenden sich nun ab und entwickeln eigene interne Abspaltungen.

Entwickler können weiterhin Datenbanken, APIs und Vektorspeicher direkt anbinden. Das Ökosystem wirkt jedoch instabil, Integrationen brechen häufig zwischen Updates und es mangelt an Verlässlichkeit.

Hauptfunktionen:

• Code-orientiertes Framework zum Aufbau von Reasoning-Loops
• LangGraph für zustandsbehaftete, lang laufende Agenten
• Umfangreiche Integrationen mit LLMs, APIs und Vektorspeichern
• Kontrolle über Planung, Wiederholungen und Ausgabeformat

3. LlamaIndex

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Am besten geeignet für: Teams, die datenbasierte Agenten entwickeln, die konsistent auf Dokumente, Tabellen und APIs zugreifen müssen, ohne sich nur auf LLM-Speicher zu verlassen.

Preise:

• Open-Source: Kostenlos nutzbar und selbst gehostet
• Enterprise: Individuelle Preise für Support, Skalierung und Managed Deployments

LlamaIndex ist ein Framework zum Bau von KI-Agenten, das darauf spezialisiert ist, unstrukturierte Inhalte in strukturierte Indizes zu verwandeln, die Agenten tatsächlich abfragen können. Anstatt rohe Dokumente zu durchsuchen, stellt es abfragbare Schichten für Texte, Tabellen und APIs bereit.

Dieser Ansatz macht es zur ersten Wahl in datenintensiven Workflows. Wenn Agenten zuverlässige Abfragen aus Rechnungen, Wissensdatenbanken oder strukturierten Systemen benötigen, bietet LlamaIndex eine saubere Brücke zwischen Datenquellen und Reasoning.

Der Nachteil ist die Komplexität. Es gibt mehrere sich überschneidende Module für Chunking, Embeddings und Retrieval, was Teams ohne Indexierungs-Erfahrung schnell überfordern kann. Für stabile Ergebnisse ist Feintuning nötig.

Hauptfunktionen:

• Fortschrittliche Indexierung für unstrukturierte und strukturierte Daten
• Abfrage-Interface zur Fundierung von Agentenantworten
• Erweiterbare Konnektoren für Unternehmens-Workflows
• Entwickelt für die Kombination mit Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder CrewAI

4. CrewAI

Am besten geeignet für: Teams, die Multi-Agenten-Systeme entwerfen, in denen verschiedene Rollen wie Recherche, Review und Planung gemeinsam auf ein Ziel hinarbeiten.

Preise:

• Open-Source: Kostenlos für Self-Hosting
• Enterprise: Kostenpflichtiger Support und Managed Deployments verfügbar

CrewAI ist ein Framework zum Bau von KI-Agenten, das auf Zusammenarbeit ausgelegt ist. Anstatt einen Agenten mit allen Aufgaben zu betrauen, können Sie spezialisierte Rollen zuweisen und diese gemeinsam arbeiten lassen.

Diese Arbeitsteilung führt oft zu zuverlässigeren Ergebnissen, besonders in Workflows, die von Peer-Review oder Aufgabenübergaben profitieren. Es entspricht eher der Arbeitsweise menschlicher Teams.

Die Herausforderung ist der Orchestrierungsaufwand. Rollen, Kommunikationsmuster und Leitplanken einzurichten, kann schnell komplex werden, und zu viele Agenten in einer Crew können sich gegenseitig ausbremsen.

Hauptfunktionen:

• Rollenbasierte Spezialisierung für Agenten
• Konfigurationsgesteuerte Orchestrierung von sequentiellen oder parallelen Workflows
• Transparente Kommunikation und Aufgabenübergabe zwischen Agenten
• Produktionsreife Deployments via Docker und Kubernetes

5. Semantic Kernel

Am besten geeignet für: Unternehmen, die KI-Agenten direkt mit Microsoft-Diensten integrieren und dabei Compliance und IT-Kontrolle wahren müssen.

Preise:

• Open-Source: Kostenlos unter MIT-Lizenz
• Enterprise: Support und Skalierung über Azure-Verträge

Semantic Kernel ist Microsofts Framework zum Bau von Agenten. Es bietet Abstraktionen für „Skills“ und „Memories“, die KI-Agenten in Unternehmens-Workflows berechenbarer machen.

Die Stärke liegt in der Integration. Out-of-the-box verbindet es sich mit Microsoft 365, Azure und anderen Kerndiensten und bietet Unternehmen einen reibungslosen Weg zur Einführung agentischer KI.

Der Nachteil ist der Fokus. Semantic Kernel ist auf das Microsoft-Ökosystem zugeschnitten, weshalb Teams außerhalb dieses Stacks es oft als starr empfinden im Vergleich zu allgemeineren Frameworks.

Hauptfunktionen:

• Native Unterstützung für Teams, Outlook, SharePoint und Dynamics
• Skill- und Memory-Abstraktionen für strukturiertes Agentenverhalten
• Unternehmens-Compliance und Nachvollziehbarkeit im Design integriert
• Flexible Deployment-Optionen in Azure-Umgebungen

6. AutoGPT

Am besten geeignet für: Entwickler, die autonome Aufgabenausführung testen möchten – Agenten, die eigenständig auf Ziele hinarbeiten, ohne ständige Prompts.

Preise:

• Open-Source: Kostenloses Community-Projekt
• Drittanbieter-Forks: Kostenpflichtiges Hosting und Managed Services verfügbar

AutoGPT hat das Konzept vollautonomer Agenten populär gemacht. Mit einem Ziel plant es Teilaufgaben, führt Aktionen aus und arbeitet weiter, bis Bedingungen erfüllt oder blockiert sind.

Es hat viele Experimente inspiriert, doch im produktiven Einsatz gibt es oft Probleme. Ohne starke Begrenzungen laufen Aufgaben aus dem Ruder oder bleiben stecken, was die Zuverlässigkeit für den Produktivbetrieb einschränkt.

Dennoch ist es wertvoll für Prototyping. AutoGPT zeigt, was möglich ist, wenn Agenten Autonomie erhalten, und das Ökosystem bringt weiterhin Forks und Erweiterungen mit speziellem Fokus hervor.

Hauptfunktionen:

• Zielgesteuerte autonome Ausführung
• Automatische Aufgabenplanung und Speichernutzung
• Werkzeugausführung ohne manuelle Prompts
• Community-getriebene Experimente und Forks

7. AutoGen

‍Am besten geeignet für: Entwickler, die mit konversationellen Multi-Agenten-Systemen experimentieren, bei denen Agenten durch strukturierte Dialoge zusammenarbeiten, um zu planen, zu überprüfen und sich anzupassen.

Preise:

• Open-Source: Kostenlos nutzbar und erweiterbar
• Enterprise: Individuelle Lizenzen und Support über das Microsoft-Ökosystem verfügbar

AutoGen ist ein Framework für den Aufbau von Multi-Agenten-Konversationen. Aufgaben werden als Dialoge zwischen Agenten strukturiert, die Schritte vorschlagen, Ergebnisse prüfen und iterieren, bis das Ziel erreicht ist.

Dieser Ansatz eignet sich gut für Debugging, Code-Generierung oder Planungsszenarien, bei denen iterativer Austausch bessere Ergebnisse liefert als Einzelentscheidungen.

Die Schwäche liegt in der Praxis: Solche Konversationsschleifen im Produktivbetrieb sind ressourcenintensiv, und ohne klare Leitplanken können Agenten in endlosen Diskussionen steckenbleiben.

Hauptfunktionen:

• Konversationelle Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten
• Iterative Planung und Selbstüberprüfungsschleifen
• Debugbare Dialoge, die die Argumentationswege offenlegen
• Integration mit LLMs und externer Werkzeugausführung

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FAQs

1. Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem klassischen Chatbot oder RPA-Tool?

Ein KI-Agent unterscheidet sich von einem klassischen Chatbot oder RPA-Tool, weil er nicht nur festen Skripten oder starren Regeln folgt, sondern Kontext versteht, Benutzerabsichten erkennt und dynamisch entscheidet, welche Aktionen er ausführt. Klassische Chatbots reagieren auf vordefinierte Abläufe, während RPA-Bots wiederholende Aufgaben ohne Anpassung an Veränderungen erledigen. KI-Agenten können mit unvorhersehbaren Eingaben umgehen, mehrere Systeme integrieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen – sie agieren wie autonome Problemlöser statt als statische Werkzeuge.

2. Kann ich KI-Agenten-Builder ohne Programmierkenntnisse nutzen?

Ja, Sie können KI-Agenten-Builder ohne Programmierkenntnisse nutzen, da viele Plattformen Drag-and-Drop-Oberflächen und visuelle Flow-Editoren bieten. Mit diesen No-Code-Tools lassen sich Konversationen gestalten und Agenten bereitstellen, ohne Code zu schreiben – für komplexere Logik oder Integrationen sind jedoch weiterhin technische Kenntnisse hilfreich.

3. Was bedeutet „autonom“ im Zusammenhang mit KI-Agenten?

Im Zusammenhang mit KI-Agenten bedeutet „autonom“, dass der Agent selbstständig entscheidet, welche Aktionen er ausführt, ohne dass ein Mensch jeden Schritt vorgibt. Statt einem festen Skript zu folgen, nutzt er Reasoning und verfügbare Werkzeuge, um sein Verhalten auf das Erreichen bestimmter Ziele auszurichten. So kann er auf unterschiedliche Nutzereingaben reagieren und eigenständig Ergebnisse erzielen.

4. Worin unterscheiden sich KI-Agenten von digitalen Assistenten wie Siri oder Alexa?

KI-Agenten unterscheiden sich von digitalen Assistenten wie Siri oder Alexa, weil sie nicht nur Fragen beantworten oder einfache Befehle ausführen, sondern auch mehrstufige Prozesse abwickeln und Entscheidungen auf Basis von Kontext und Daten treffen können. Siri und Alexa liefern in der Regel Informationen oder steuern smarte Geräte, während KI-Agenten komplexe Abläufe übernehmen können, wie zum Beispiel das Aktualisieren von CRM-Daten oder das vollständige Verwalten von Geschäftsprozessen.

5. Was ist der Unterschied zwischen einem regelbasierten Workflow und einem agentenbasierten Workflow?

Der Unterschied zwischen einem regelbasierten Workflow und einem agentenbasierten Workflow besteht darin, dass ein regelbasierter Workflow vordefinierten „Wenn-dann“-Anweisungen folgt und bei unerwarteten Situationen an seine Grenzen stößt. Ein agentenbasierter Workflow hingegen passt sich neuen Informationen an und entscheidet flexibel über das beste weitere Vorgehen. Dadurch eignen sich agentenbasierte Systeme deutlich besser für komplexe, variable Aufgaben, bei denen starre Regeln nicht ausreichen.