Die wichtigsten KI-Agentenhersteller im Jahr 2025

KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen und Entwickler an die Lösung von Problemen herangehen. Mit den richtigen Frameworks können Sie KI-Agenten erstellen, die über die herkömmliche Automatisierung hinausgehen und Systeme in die Lage versetzen, in Echtzeit zu lernen, sich anzupassen und Entscheidungen zu treffen.

Diese Agenten automatisieren sich wiederholende Aufgaben, bieten Einblicke in Echtzeit und ermöglichen eine intelligentere Entscheidungsfindung, so dass die Teams mehr Zeit haben, sich auf Innovation und Strategie zu konzentrieren. 

Mit zunehmender Verbreitung entwickeln sich die Frameworks und Plattformen, die diese Agenten betreiben - die KI-Agentenentwickler - weiter, um den unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden, so dass es einfacher denn je ist, intelligente Systeme zu entwickeln, einzusetzen und zu skalieren.

Was sind KI-Agentenentwickler?

AI Agent Builders sind Tools, die Entwicklern und Unternehmen dabei helfen, intelligente agentenbasierte KI-Systeme zu erstellen, die Eingaben verstehen, Informationen verarbeiten und sinnvolle Aktionen durchführen können.

Ein guter AI Agent Builder ist mit vorgefertigten Modulen ausgestattet, die sicherstellen, dass sich die Entwickler auf die Entwicklung einer Lösung konzentrieren können, ohne das neuronale Netzwerk neu erfinden zu müssen. Ihr Hauptwert liegt in der Abstraktion der Komplexität, der Rationalisierung der Entwicklung und der nahtlosen Integration in neue und bestehende Systeme.

Anwendungsfälle für AI Agent Builders

KI-Agenten können bei Aufgaben glänzen, die Automatisierung, Datenverarbeitung und Kundeninteraktionen beinhalten. Mit der Leistung der modernen LLMskönnen viele alltägliche Aufgaben - wie die Beantwortung von Kundenanfragen oder die Zusammenfassung von Dokumenten - jetzt vollständig automatisiert werden. 

Das wahre Potenzial dieser Konstrukteure zeigt sich jedoch, wenn Agenten mit dem Internet interagieren oder auf umfangreiches, domänenspezifisches Wissen zurückgreifen müssen.

Automatisierung der Kundenbetreuung

KI-Agenten können routinemäßige Kundenanfragen bearbeiten, die Antwortzeiten verkürzen und einen 24/7-Support über mehrere Kanäle hinweg bieten, was die Kundenzufriedenheit erhöht und den betrieblichen Aufwand verringert.

Über einfache Anfragen hinaus können KI-Agenten die Stimmung der Kunden verfolgen und Feedback in Echtzeit einholen. Sie lassen sich auch in CRM-Systeme integrieren, um hochgradig personalisierten Support zu bieten. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass Kunden über mehrere Kanäle hinweg einen konsistenten und effizienten Service erhalten.

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

Aufgaben-Automatisierung

KI-Agenten rationalisieren interne Arbeitsabläufe, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und mit Tools wie CRM- oder Projektmanagement-Systemen integrieren, um Abläufe effizient und fehlerfrei zu gestalten.

Diese Agenten können auch so programmiert werden, dass sie abteilungsübergreifende Arbeitsabläufe verwalten, rechtzeitige Genehmigungen sicherstellen und Fristen überwachen. Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Arbeitsabläufen sparen Unternehmen wertvolle Zeit und können sich auf strategische Initiativen konzentrieren.

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

Vertrieb und Marketing

KI-Agenten helfen dabei, den Umsatz zu steigern, indem sie die Lead-Generierung automatisieren, potenzielle Kunden betreuen und personalisierte Kundenerlebnisse bieten, indem sie die Marketing-Pipelines stärken.

Durch die proaktive Kontaktaufnahme mit potenziellen Kunden und die Verfolgung von Leistungskennzahlen verbessern KI-Agenten sowohl die Effizienz als auch die Effektivität von Vertriebsketten.

Beispiele: Lead-Qualifizierung, Kampagnenoptimierung, personalisierte Ansprache

IT-Unterstützung

KI-Agenten verbessern den IT-Betrieb, indem sie technische Supportanfragen automatisieren, den Systemzustand überwachen und eine nahtlose Teamzusammenarbeit in technischen Arbeitsabläufen ermöglichen.

Ingenieurteams können Code-Reviews automatisieren und Regressionstests durchführen, um eine gleichbleibende Qualität und Produktivität zu gewährleisten. Darüber hinaus können sie Supportanfragen automatisieren, den Systemzustand überwachen und weitere Aufgaben durchführen.

Beispiele: Passwort zurücksetzen, Fehlerüberwachung, Systemdiagnose.

Wie man einen AI Agent Builder auswählt

Die Wahl des richtigen AI-Agent-Builders kann sich bei der Vielzahl der verfügbaren Optionen überwältigend anfühlen. Hier ist eine kurze Checkliste, die Ihnen hilft, Ihre Auswahl einzugrenzen:

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Arbeiten Sie mit Ihrem Team zusammen, um herauszufinden, welche Funktionen für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind. Wenn Sie Ihre Bedürfnisse genau kennen, wird die Wahl des richtigen Anbieters viel einfacher.

Die 7 wichtigsten KI-Agentenentwickler im Jahr 2025

KI-Agenten haben sich von Nebenprojekten zur Produktionsinfrastruktur entwickelt. Was früher Prompt-Ketten waren, die in Notebooks liefen, sind heute bereitgestellte Systeme mit Überwachung, Wiederholungsversuchen und Live-Orchestrierung.

Ein "KI-Agent-Builder" ist ein Framework oder eine Plattform, die Teams bei der Erstellung von Agenten unterstützt, die werkzeugübergreifend beobachten, entscheiden und handeln können. Die Landschaft ist aufgeteilt in Code-first-Frameworks, die die volle Kontrolle bieten, und Plattformen, die die Abläufe abstrahieren, sodass Sie sich auf Anwendungsfälle konzentrieren können.

Die folgenden Builder sind nicht nur beliebt - sie haben sich im täglichen Einsatz bewährt. Jeder von ihnen hat sich seinen Platz verdient, weil er eine bestimmte Klasse von Problemen besser löst als die anderen.

1. Botpress

Ideal für: Teams, die belastbare KI-Agenten entwickeln, die sich in verschiedene Geschäftssysteme integrieren lassen, ihren Status beibehalten und sich in Echtzeit anpassen können, ohne dass sie aufwändig umgeschrieben werden müssen.

Preisgestaltung:

• Kostenloser Plan: Hauptprogramm, 1 Bot, $5 KI-Guthaben
• Plus$89/Monat - Flussprüfung, Weiterleitung, Weitergabe an Menschen
• Team: $495/Monat - SSO, Zusammenarbeit, gemeinsame Nutzungsverfolgung

Botpress ist eine Plattform zur Erstellung von KI-Agenten. Sie ermöglicht die Erstellung von Agenten, die sich den Kontext merken, anhalten, wenn sie blockiert sind, und wieder fortfahren, sobald die erforderlichen Daten verfügbar sind.

Es verfügt über mehr als fünfzig native Integrationen. Agenten können sofort mit Kalendern, CRMs, Helpdesks oder ERPs interagieren, was die Einrichtungszeit und die Abhängigkeit von manuellen API-Verkabelungen reduziert.

Die Modellsteuerung ist integriert. Entwickler können das Gehirn, das den Agenten antreibt, zwischen GPT, Claude, Gemini oder Open-Source-Modellen wechseln, je nach Arbeitsbelastung, Kosten oder Compliance.

Agenten werden visuell entworfen. Ersteller können Abläufe in einem Drag-and-Drop-Editor skizzieren, während Entwickler die Logik durch direkten Code oder erweiterte API-Aufrufe erweitern.

Botpress zeichnet sich durch seine Produktionstauglichkeit aus. Es vereint Einfachheit für nicht-technische Entwickler mit Erweiterbarkeit für Entwickler und liefert Agenten, die auch nach der Skalierung in den Unternehmensbetrieb zuverlässig bleiben.

Wesentliche Merkmale:

• Arbeitsabläufe, die automatisch unterbrochen und fortgesetzt werden
• Mehr als 50 vordefinierte Integrationen mit Unternehmensanwendungen
• Modellwechsel mit einem Klick zwischen GPT, Claude, Gemini oder Open-Source
• Visueller Editor plus Anpassung auf Code-Ebene

2. LangChain

Am besten geeignet für: Entwickler, die die volle Kontrolle über die Argumentation der Agenten, die Laufzeitlogik und die Integrationen benötigen und direkt in Python oder JavaScript schreiben.

Preisgestaltung:

• Entwickler: Kostenlos - 1 Platz, 5k Spuren/Monat
• Plus$39/Monat pro Arbeitsplatz - höhere Trace-Limits, LangGraph-Einsatz
• Unternehmen: Benutzerdefiniert - selbst gehostet, SSO, Nutzungsskalierung

LangChain ist ein Framework für die Entwicklung von KI-Agenten. Es bietet Ingenieuren das Gerüst, um genau zu definieren, wie ein Agent plant, Versuche wiederholt und externe Tools aufruft.

Die LangGraph-Erweiterung führt zustandsbehaftete, langlaufende Arbeitsabläufe ein. Anstelle von einmaligen Aufforderungen können Agenten Prozesse verwalten, die sich kontinuierlich anpassen, bis ein Ziel erreicht ist.

In der Praxis ist die LangChain jedoch unübersichtlich geworden. Die Bibliothek ist ein Flickenteppich aus halb unterstützten Modulen, und Unternehmen, die sich einst engagiert haben, geben sie nun zugunsten interner Forks auf.

Entwickler können nach wie vor Datenbanken, APIs und Vektorspeicher direkt miteinander verbinden. Aber das Ökosystem fühlt sich brüchig an, mit Integrationen, die oft zwischen Updates abbrechen und wenig Verantwortlichkeit.

Wesentliche Merkmale:

• Code-first-Rahmen für den Aufbau von Argumentationsschleifen
• LangGraph für zustandsabhängige, langlaufende Agenten
• Umfangreiche Integrationen mit LLMs, APIs und Vektorspeichern
• Kontrolle über Planung, Wiederholungen und Ausgabestruktur

3. LlamaIndex

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Am besten geeignet für: Teams, die datenbasierte Agenten entwickeln, die konsistenten Zugriff auf Dokumente, Tabellen und APIs benötigen, ohne sich ausschließlich auf den LLM zu verlassen.

Preisgestaltung:

• Open-Source: Frei zu verwenden und selbst zu hosten
• Unternehmen: Individuelle Preise für Support, Skalierung und verwaltete Bereitstellungen

LlamaIndex ist ein Framework für den Aufbau von KI-Agenten, das darauf spezialisiert ist, unübersichtliche Inhalte in strukturierte Indizes zu verwandeln, die Agenten tatsächlich abfragen können. Anstatt Rohdokumente zu scrapen, bietet es abfragbare Ebenen für Text, Tabellen und APIs.

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

Der Nachteil ist die Komplexität. Es gibt mehrere sich überschneidende Module für Chunking, Embeddings und Retrieval, was Teams, die neu in der Indizierung sind, überfordern kann. Es erfordert ein Tuning, um stabile Ergebnisse zu liefern.

Wesentliche Merkmale:

• Erweiterte Indizierung für unstrukturierte und strukturierte Daten
• Abfrageschnittstelle für Antworten von Erdungsagenten
• Erweiterbare Konnektoren für Unternehmens-Workflows
• Entwickelt für die Kombination mit Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder CrewAI

4. CrewAI

Am besten geeignet für: Teams, die Multiagentensysteme entwerfen, bei denen unterschiedliche Rollen wie Forscher, Prüfer und Planer auf ein gemeinsames Ziel hin koordiniert werden müssen.

Preisgestaltung:

• Open-Source: Kostenlos für Selbst-Hosting
• Unternehmen: Kostenpflichtiger Support und verwaltete Implementierungen verfügbar

CrewAI ist ein Framework für den Aufbau von KI-Agenten, das auf Zusammenarbeit ausgelegt ist. Anstatt dass ein Agent alle Aufgaben jongliert, können Sie ihm spezialisierte Rollen zuweisen und sie zusammenarbeiten lassen.

Diese Arbeitsteilung führt oft zu zuverlässigeren Ergebnissen, vor allem bei Arbeitsabläufen, die von einer gegenseitigen Überprüfung oder der Übergabe von Aufgaben profitieren. Sie kommt der tatsächlichen Arbeitsweise menschlicher Teams näher.

Die Herausforderung ist der Aufwand für die Orchestrierung. Die Einrichtung von Rollen, Kommunikationsmustern und Leitplanken kann schnell komplex werden, und Teams mit zu vielen Agenten laufen Gefahr, sich gegenseitig zu verlangsamen.

Wesentliche Merkmale:

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

5. Semantischer Kern

Ideal für: Unternehmen, die KI-Agenten entwickeln, die direkt in Microsoft-Dienste integriert werden müssen und gleichzeitig die Compliance und IT-Kontrolle aufrechterhalten.

Preisgestaltung:

• Open-Source: Frei unter MIT-Lizenz
• Unternehmen: Support und Skalierung durch Azure-Verträge

Semantic Kernel ist Microsofts Framework für den Aufbau von Agenten. Es bietet Abstraktionen für "Fähigkeiten" und "Erinnerungen", die KI-Agenten in Unternehmensabläufen berechenbarer machen.

Seine Stärke ist die Integration. Sie lässt sich sofort mit Microsoft 365, Azure und anderen Kerndiensten verbinden und bietet Unternehmen einen reibungslosen Weg zum Einsatz von agentenbasierter KI.

Der Kompromiss ist der Umfang. Der Semantic Kernel ist auf das Microsoft-Ökosystem zugeschnitten, was bedeutet, dass Teams außerhalb dieses stack ihn im Vergleich zu allgemeineren Frameworks oft als starr empfinden.

Wesentliche Merkmale:

• Native Unterstützung für Teams, Outlook, SharePoint und Dynamics
• Fähigkeits- und Gedächtnisabstraktionen für strukturiertes Agentenverhalten
• Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und Rückverfolgbarkeit im Design integriert
• Flexible Bereitstellungsoptionen für Azure-Umgebungen

6. AutoGPT

Am besten geeignet für: Entwickler, die die autonome Ausführung von Aufgaben mit Agenten testen, die sich ohne ständige Aufforderungen selbständig auf Ziele ausrichten.

Preisgestaltung:

• Open-Source: Kostenloses Gemeinschaftsprojekt
• Forks von Drittanbietern: Kostenpflichtiges Hosting und verwaltete Dienste verfügbar

AutoGPT hat das Konzept der vollständig autonomen Agenten populär gemacht. Angesichts eines Ziels plant er Teilaufgaben, führt Aktionen aus und arbeitet so lange, bis die Bedingungen erfüllt oder blockiert sind.

Es inspirierte viele Experimente, aber in der Praxis hat es oft Probleme. Ohne strenge Einschränkungen geraten Aufgaben in eine Spirale oder geraten ins Stocken, was die Zuverlässigkeit der Produktionsabläufe einschränkt.

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

Wesentliche Merkmale:

• Zielgerichtete autonome Ausführung
• Automatische Aufgabenplanung und Speichernutzung
• Werkzeugausführung ohne manuelle Eingabeaufforderung
• Community-gesteuerte Experimente und Forks

7. AutoGen

Am besten geeignetfür: Entwickler, die mit konversationellen Multiagentensystemen experimentieren, bei denen Agenten durch strukturierte Dialoge zusammenarbeiten, um zu planen, zu überprüfen und anzupassen.

Preisgestaltung:

• Open-Source: Frei zu verwenden und zu erweitern
• Unternehmen: Benutzerdefinierte Lizenzierung und Support über das Microsoft-Ökosystem verfügbar

AutoGen ist ein Framework zur Erstellung von Multi-Agenten-Konversationen. Es strukturiert Aufgaben als Dialoge zwischen Agenten, die Schritte vorschlagen, Ergebnisse überprüfen und bis zum Abschluss iterieren.

Dieser Ansatz eignet sich gut für Debugging, Codegenerierung oder Planungsszenarien, bei denen ein iteratives Hin und Her zu besseren Ergebnissen führt als eine einzelne Agentenentscheidung.

Ihr Schwachpunkt ist die Praktikabilität. Die Ausführung dieser Konversationsschleifen in der Produktion kann ressourcenintensiv sein, und ohne sorgfältige Leitplanken laufen die Mitarbeiter Gefahr, in endlosen Diskussionen stecken zu bleiben.

Wesentliche Merkmale:

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

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FAQs

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

Ein KI-Agent unterscheidet sich von einem herkömmlichen Chatbot oder RPA-Tool, da er nicht einfach nur festen Skripten oder starren Regeln folgt. Stattdessen versteht er den Kontext, erkennt die Absicht des Benutzers und entscheidet dynamisch, welche Aktionen er durchführen soll. Herkömmliche Chatbots reagieren auf der Grundlage vorformulierter Abläufe, während RPA-Bots sich wiederholende Aufgaben ausführen, ohne sich an veränderte Situationen anzupassen. KI-Agenten können mit unvorhersehbaren Eingaben umgehen, sich in mehrere Systeme integrieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen, so dass sie wie autonome Problemlöser und nicht wie statische Werkzeuge funktionieren.

2. Kann ich KI-Agentenentwickler ohne Programmierkenntnisse verwenden?

Ja, Sie können KI-Agenten auch ohne Programmierkenntnisse erstellen, denn viele Plattformen bieten Drag-and-Drop-Oberflächen und visuelle Ablaufeditoren. Mit diesen No-Code-Tools können Sie Konversationen entwerfen und Agenten bereitstellen, ohne Code schreiben zu müssen, auch wenn die Erstellung fortgeschrittener Logik oder Integrationen technische Kenntnisse erfordern kann. 

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

Im Zusammenhang mit KI-Agenten bedeutet "autonom", dass der Agent entscheiden kann, welche Aktionen er ausführen will, ohne dass ihm ein Mensch ausdrücklich jeden Schritt vorgibt. Anstatt einem einzigen Skript zu folgen, nutzt er logisches Denken und verfügbare Werkzeuge, um sein Verhalten zu planen und anzupassen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Auf diese Weise kann er mit unterschiedlichen Benutzereingaben umgehen und unabhängig arbeiten, um Ergebnisse zu erzielen.

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

KI-Agenten unterscheiden sich von digitalen Assistenten wie Siri oder Alexa, denn sie sind nicht nur darauf ausgelegt, Fragen zu beantworten oder einfache Befehle auszuführen, sondern auch mehrstufige Prozesse durchzuführen und Entscheidungen auf der Grundlage von Kontext und Daten zu treffen. Siri und Alexa liefern in der Regel Informationen oder steuern intelligente Geräte, während KI-Agenten komplexe Arbeitsabläufe durchführen können, z. B. die Aktualisierung von CRM-Datensätzen oder die Verwaltung von Geschäftsprozessen von Anfang bis Ende. 

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

Der Unterschied zwischen einem regelbasierten und einem agentenbasierten Arbeitsablauf besteht darin, dass ein regelbasierter Arbeitsablauf vordefinierten "Wenn-dann-das"-Anweisungen folgt und bei unerwarteten Szenarien zusammenbricht. Im Gegensatz dazu passt sich ein agentenbasierter Workflow an neue Informationen an und entscheidet adaptiv über die beste Vorgehensweise. Dadurch eignen sich agentenbasierte Systeme viel besser für die Bearbeitung komplexer, variabler Aufgaben, bei denen starre Regeln allein nicht ausreichen.