Die 11 besten No-Code-KI-Agenten-Builder zur Automatisierung Ihrer Workflows

Mit einem No-Code-KI-Agenten-Builder können Sie KI-Agenten über eine visuelle Oberfläche erstellen, ohne Code schreiben zu müssen. Teams automatisieren damit Aufgaben wie die Nachverfolgung von Vertriebs-Leads, die Priorisierung von Supportanfragen, Recherchen und die Berichterstellung, ohne für jeden Workflow einen Entwickler zu benötigen.

Hier finden Sie 11 No-Code- und Low-Code-KI-Agenten-Builder im Vergleich nach Anwendungsfall, Lernkurve und Preis:

1. Lindy

Sie beschreiben in natürlicher Sprache, welche Aufgabe der Agent übernehmen soll, und Lindy erstellt den Workflow. Die Plattform bietet mehr als 1.000 Vorlagen sowie eine Point-and-Click-Oberfläche und ist auf eine möglichst einfache Einrichtung ausgelegt.

Kleine Teams und Gründer nutzen Lindy für alltägliche Abläufe, darunter die Priorisierung von E-Mails, Kalenderverwaltung, Besprechungsnotizen, die Nachverfolgung von Leads und CRM-Aktualisierungen.

Vorteile von Lindy

• Einrichtung in natürlicher Sprache – Sie beschreiben die gewünschte Aufgabe, und Lindy erstellt daraus den Workflow. Drag-and-Drop oder das Bearbeiten von Knoten sind dafür nicht erforderlich.
• Sicherheits- und Datenschutzfunktionen – Lindy ist nach SOC 2 Type II zertifiziert. Damit wurde durch eine unabhängige Prüfung bestätigt, dass entsprechende Kontrollen für die Datensicherheit bestehen. Außerdem werden HIPAA und DSGVO unterstützt.
• Mehr als 1.000 Vorlagen – vorgefertigte Workflows für häufige Aufgaben sorgen dafür, dass Sie nicht bei null anfangen müssen.

Nachteile von Lindy

• Einschränkungen bei komplexen Workflows – Automatisierungen mit vielen Verzweigungen können ab fünf oder sechs Schritten unzuverlässiger werden. Das sollten Sie insbesondere bei Workflows mit umfangreicher bedingter Logik berücksichtigen.
• Keine Bereitstellung für Kunden – White-Label- oder Wiederverkaufsoptionen fehlen. Agenturen und Beratungsunternehmen können Agenten daher nicht als eigenes Angebot für Kunden bündeln.
• Credits verfallen – nicht verbrauchte Credits werden nicht in den nächsten Monat übertragen.

Preise von Lindy

Lindy bietet eine kostenlose 7-tägige Testphase. Anschließend kostet Plus $49,99/Monat (rund 42 €/Monat), Pro $99,99/Monat (rund 85 €/Monat) und Max $199,99/Monat (rund 169 €/Monat).

Die meisten Aufgaben verbrauchen mit Basismodellen 1–3 Credits. Komplexe Aufgaben wie Sprachanrufe oder umfangreiche Webrecherchen benötigen jeweils etwa 10 Credits. Nicht verbrauchte Credits werden nicht in den nächsten Monat übertragen.

2. Dust

Dust verbindet KI-Agenten mit den internen Tools Ihres Unternehmens, darunter Notion, Slack, Google Drive, GitHub und Intercom. So können die Agenten Fragen beantworten und Aktionen auf Grundlage Ihrer tatsächlichen Daten ausführen, statt sich nur auf das Wissen eines öffentlich verfügbaren Modells zu stützen.

Mitarbeiter könnten beispielsweise einen Dust-Agenten nach einer Produktrichtlinie fragen. Der Agent kann die Antwort dann aus Notion, Slack-Threads und Dokumenten in Google Drive zusammenstellen.

Vorteile von Dust

• Antworten auf Basis Ihrer Daten – Agenten greifen auf das tatsächliche Wissen Ihres Unternehmens in verschiedenen Tools zurück und nicht nur auf ein allgemeines Modell.
• Mehr als 20 Modelle zur Auswahl – Dust unterstützt OpenAI, Anthropic, Google, Mistral und DeepSeek. Kein Modell ist ausschließlich höheren Tarifen vorbehalten.
• Für technisch unerfahrene Nutzer zugänglich – für die tägliche Nutzung ist keine Unterstützung durch Entwickler erforderlich.

Nachteile von Dust

• Auf internes Wissen ausgerichtet – Dust konzentriert sich darauf, Fragen anhand interner Daten zu beantworten und darauf basierende Aktionen auszuführen. Outbound-Automatisierungen und Multi-Agenten-Vertriebsworkflows stehen nicht im Mittelpunkt der Plattform.
• Creditbasierte Abrechnung – recherche- oder toolintensive Workflows verbrauchen schneller Credits als einfachere Aufgaben, wodurch sich die Kosten schwerer vorhersagen lassen.
• Preis pro Nutzer – die Kosten steigen mit der Anzahl der Nutzer und können sich bei einer Einführung über mehrere Abteilungen entsprechend summieren.

Preise von Dust

Dust verwendet ein creditbasiertes System. Im kostenlosen Tarif erhalten Sie einmalig 500 Credits. Pro kostet $30/Nutzer/Monat (rund 25 €/Nutzer/Monat) und umfasst monatlich 8.000 Credits. Max kostet $150/Nutzer/Monat (rund 127 €/Nutzer/Monat) und umfasst monatlich 40.000 Credits.

Sowohl Tool-Aufrufe als auch die Token-Nutzung verbrauchen Credits. Recherche- oder toolintensive Workflows benötigen daher mehr Credits als einfachere Aufgaben.

3. MindStudio

Mit MindStudio können Sie KI-Agenten ohne Code erstellen, bereitstellen und verkaufen. Über eine einzige Oberfläche lassen sich mehr als 200 KI-Modelle anbinden, darunter GPT, Claude, Gemini und Open-Source-Modelle. Dadurch können Sie Modelle austauschen oder Alternativen testen, ohne den gesamten Workflow neu erstellen zu müssen.

Vorteile von MindStudio

• Mehr als 200 Modelle über eine Oberfläche – wechseln oder vergleichen Sie Modelle, ohne Workflows neu aufzubauen oder separate API-Schlüssel verwalten zu müssen.
• Integrierte Monetarisierung – über Preiskonfiguration, Zahlungsverwaltung und Agentenfreigabe können Sie Nutzern die Ausführung Ihrer Agenten direkt in Rechnung stellen.
• Flexible Bereitstellung – stellen Sie Agenten im Web oder auf Mobilgeräten bereit oder betten Sie diese in andere Apps ein. MindStudio ist nach SOC 2 zertifiziert und wird von Teams bei TikTok, Microsoft, Adobe und ServiceNow genutzt.

Nachteile von MindStudio

• Umfangreiche Auswahlmöglichkeiten – bei mehr als 200 Modellen und mehreren Bereitstellungsoptionen müssen Sie sich zunächst mit vielen Konfigurationsmöglichkeiten vertraut machen.
• Nutzungsgebühren zusätzlich zum Abonnement – „unbegrenzte Ausführungen“ bedeutet, dass die Anzahl der Agentenausführungen nicht begrenzt ist. Bei jeder Ausführung fallen jedoch Modellaufrufe an, die separat als Nutzungsgebühren abgerechnet werden.
• Code für bestimmte fortgeschrittene Konfigurationen erforderlich – Workflows lassen sich ohne Code erstellen, Modelle verbinden und Agenten bereitstellen. Benutzerdefinierte API-Integrationen oder Logik außerhalb des visuellen Builders erfordern jedoch Programmierkenntnisse.

Preise von MindStudio

Der kostenlose Tarif umfasst einen Agenten und 1.000 Ausführungen pro Monat. Individual kostet $20/Monat (rund 17 €/Monat) beziehungsweise bei jährlicher Abrechnung $16/Monat (rund 14 €/Monat) und umfasst unbegrenzt viele Agenten und Ausführungen. Für Business gelten individuelle Preise. Dieser Tarif ergänzt Team-Arbeitsbereiche, SSO, Audit-Protokolle und Optionen für Self-Hosting.

„Unbegrenzte Ausführungen“ bedeutet, dass es keine Obergrenze dafür gibt, wie oft Sie Ihre Agenten ausführen können. Bei jeder Ausführung entstehen jedoch Modellaufrufe, die separat als Nutzungsgebühren berechnet werden.

4. Zapier Agents

Zapier ist eine No-Code-Automatisierungsplattform mit mehr als 9.000 App-Integrationen. Herkömmliche Automatisierungen in Zapier folgen festen Schritten, die Sie vorab definieren.

Zapier Agents wurde 2025 eingeführt und funktioniert anders: Sie geben dem Agenten ein Ziel vor, woraufhin er selbst entscheidet, welche der verbundenen Aktionen er nutzt. Zusätzlich hat Zapier AI Steps für LLM-Aufrufe innerhalb beliebiger Automatisierungen sowie MCP-Unterstützung eingeführt. MCP ist ein Standard, über den externe KI-Modelle wie Claude oder ChatGPT auf Zapier-Aktionen zugreifen können.

Vorteile von Zapier

• Mehr als 9.000 Integrationen – Zapier bietet eine umfangreiche Auswahl an App-Integrationen. Ihre bestehenden Zapier-Verbindungen können Sie weiterhin verwenden.
• Einheitliche Zapier-Oberfläche – nutzt Ihr Team bereits Zapier, können Sie Agenten innerhalb derselben Plattform ergänzen.
• Kostenlose Agentennutzung enthalten – jeder Zapier-Tarif umfasst ohne Aufpreis 400 Agentenaktivitäten pro Monat.

Nachteile von Zapier

• Aufgabenbasierte Abrechnung – ein Workflow mit fünf Schritten verbraucht bei jeder Ausführung fünf Aufgaben. Bei komplexen und häufig ausgeführten Workflows kann der Aufgabenverbrauch daher entsprechend steigen.
• Agentenfunktionen seit 2025 verfügbar – Zapier Agents gehört zu den neueren Funktionen der Plattform.
• Getrennte Nutzungsabrechnung – Agentenaktivitäten und herkömmliche Zap-Aufgaben werden separat erfasst. Wenn ein Agent zusätzlich Zaps auslöst, müssen Sie daher zwei Nutzungszähler im Blick behalten.

Preise von Zapier Agents

Für die Kernplattform gibt es einen kostenlosen Tarif mit 100 Aufgaben pro Monat und maximal zwei Schritten pro Workflow. Professional beginnt bei jährlicher Abrechnung bei $19,99/Monat (rund 17 €/Monat) für 750 Aufgaben. Team kostet $69/Monat (rund 58 €/Monat) für bis zu 25 Nutzer.

Jeder Zapier-Tarif umfasst eine kostenlose Version von Zapier Agents mit 400 Agentenaktivitäten pro Monat. Das Add-on Agents Pro kostet $33/Monat (rund 28 €/Monat) und erhöht das Kontingent auf 1.500 Aktivitäten. Agentenaktivitäten werden getrennt von herkömmlichen Zap-Aufgaben erfasst.

5. Chatfuel

Mit Chatfuel erstellen Sie KI-gestützte Vertriebs- und Supportagenten für WhatsApp, Facebook Messenger und Instagram-Direktnachrichten. Der KI-Agent Fuely AI basiert auf Modellen von OpenAI und übernimmt die Lead-Qualifizierung, Terminbuchung, Produktempfehlungen, die Beantwortung häufig gestellter Fragen und die Übergabe an einen Live-Chat.

Die Plattform richtet sich vor allem an kleine Unternehmen und E-Commerce-Teams, die überwiegend über soziale Kanäle mit ihren Kunden kommunizieren. Agenten werden mithilfe von Vorlagen und visuellen Flow-Buildern eingerichtet. Chatfuel lässt sich mit Stripe, Shopify, Calendly, Google Sheets und Zapier verbinden.

Vorteile von Chatfuel

• Auf soziale Kanäle ausgerichtet – Chatfuel wurde für Instagram, WhatsApp und Messenger entwickelt, also für Kanäle, über die viele kleine Unternehmen bereits mit ihren Kunden kommunizieren.
• KI-Vertriebsagent enthalten – im Tarif AI Pro übernimmt Fuely AI die Lead-Qualifizierung, Produktempfehlungen und Terminbuchung.
• Keine Programmierung erforderlich – richten Sie Agenten mit Vorlagen und einem visuellen Flow-Builder ein.

Nachteile von Chatfuel

• Auf Messaging-Kanäle begrenzt – Sprachkanäle, individueller Webchat und Backoffice-Automatisierungen werden nicht unterstützt.
• Kein dauerhaft kostenloser Tarif mit KI – Chatfuel Light ist kostenlos, enthält jedoch keine KI-Funktionen.
• Auf OpenAI-Modelle beschränkt – Chatfuel verwendet für seine KI-Funktionen OpenAI-Modelle.

Preise von Chatfuel

Chatfuel bietet zwei Tarife. Chatfuel Light ist kostenlos und umfasst grundlegende Automatisierungen, einen gemeinsamen Posteingang, den visuellen Flow-Builder und Vorlagen. AI Pro kostet bei jährlicher Abrechnung $49/Monat (rund 42 €/Monat) und umfasst den KI-Vertriebsmanager, eine KI-Wissensdatenbank, KI-gestützte Automatisierungen, Broadcasts, Funnels und fortgeschrittene Kontaktfunktionen.

Für beide Tarife gelten Nutzungslimits. Überschreiten Sie die Limits Ihres Tarifs, kann Ihnen das Chatfuel-Team bei der Auswahl einer geeigneten Konfiguration helfen.

6. Voiceflow

Voiceflow konzentriert sich auf dialogbasierte Agenten. Der visuelle Designer vereint Dialogabläufe, LLM-Prompts, Abfragen von Wissensdatenbanken und Übergabelogik auf einer einzigen Arbeitsfläche. Übergabelogik legt dabei fest, wann der Agent ein Gespräch an einen Menschen übergeben soll.

Agenten lassen sich für Webchat, Sprachkanäle, WhatsApp und IVR bereitstellen. IVR bezeichnet automatisierte Telefonsysteme, die Anrufer über Menüoptionen weiterleiten.

Vorteile von Voiceflow

• Chat und Sprache auf einer Plattform – entwerfen, testen und veröffentlichen Sie dialogbasierte Agenten für Web, Sprache, WhatsApp und IVR auf einer einzigen Arbeitsfläche.
• Modellunabhängig – Voiceflow unterstützt GPT, Claude, Gemini, Llama und Grok, sodass Sie nicht an einen einzigen Anbieter gebunden sind.
• Funktionen für Agenturen – White-Labeling, die Verwaltung mehrerer Kunden in Arbeitsbereichen und Funktionen zur Übergabe an Kunden unterstützen Agenturen bei der Entwicklung von Agenten für ihre Kunden.

Nachteile von Voiceflow

• Auf dialogbasierte Anwendungsfälle ausgerichtet – die Plattform konzentriert sich auf Workflows, die einen Chat- oder Sprachkanal umfassen. Backoffice-Prozesse und andere interne Abläufe gehören nicht zu diesem Schwerpunkt.
• Preise nicht öffentlich – Voiceflow veröffentlicht die Tarifpreise nicht auf seiner Website. Agenturen können sich mit nutzungsabhängiger Abrechnung registrieren, während Unternehmen für Preisinformationen eine Demo buchen müssen.
• API-Kenntnisse bei fortgeschrittenen Abläufen hilfreich – insbesondere für individuelle Integrationen und komplexere Flows sind entsprechende Grundkenntnisse von Vorteil.

Preise von Voiceflow

Voiceflow veröffentlicht auf seiner Website keine Tarifpreise. Agenturen und Partner können sich direkt für eine kostenlose Testphase mit nutzungsabhängiger Abrechnung registrieren. Unternehmen müssen eine Demo buchen, um Preisinformationen zu erhalten.

Der kostenlose Tarif enthält ein einmaliges Credit-Kontingent, das nicht erneuert wird. Die kostenpflichtigen Tarife Pro, Business und Enterprise enthalten monatliche Credit-Kontingente, die mit jedem Abrechnungszeitraum zurückgesetzt werden. Credits werden verbraucht, wenn Agenten KI-Antworten generieren, Nachrichten versenden oder Telefonanrufe tätigen. Sie können automatische Aufladungen aktivieren, damit Agenten nicht mitten im Monat ihren Betrieb einstellen. Editor-Plätze sind ein kostenpflichtiges Add-on; Zuschauer sind in allen Tarifen kostenlos.

7. Botpress

Botpress bietet einen visuellen Flow-Builder für LLM-gestützte Chat-Agenten, die Sie im Web sowie über WhatsApp, Slack, Instagram und Messenger bereitstellen können. Eine integrierte Wissensdatenbank ermöglicht RAG-basierte Fragebeantwortung, bei der der Agent Antworten aus Ihren Dokumenten abruft. Die LLM-Nutzung wird zu den tatsächlichen Kosten des jeweiligen Anbieters ohne zusätzlichen Aufschlag berechnet.

Die Plattform richtet sich an unterschiedliche Einsatzbereiche, von einzelnen Freelancern, die Chatbots für Kunden entwickeln, bis hin zu Supportteams in Unternehmen.

Vorteile von Botpress

• LLM-Abrechnung ohne Aufschlag – für die Modellnutzung werden die tatsächlichen Kosten des Anbieters berechnet, ohne zusätzlichen Plattformaufschlag.
• Entwickler-Toolkit (ADK) – zusätzlich zum visuellen Studio können Sie visuelle Entwicklung und Code kombinieren, um fortgeschrittene Anpassungen vorzunehmen.
• Unterstützung zahlreicher Kanäle – stellen Sie einen Agenten im Web sowie über WhatsApp, Slack, Instagram, Messenger und Telegram bereit.

Nachteile von Botpress

• Steilere Lernkurve – Botpress stellt verschiedene entwicklerorientierte Einstellungsmöglichkeiten bereit, die insbesondere für Einsteiger eine entsprechende Einarbeitung erfordern können.
• Auf Chat-Anwendungen ausgerichtet – Botpress konzentriert sich vor allem auf chatbasierte Anwendungsfälle. Backoffice-Automatisierungen und interne Workflows sind nicht im Fokus.
• Preisstruktur wurde kürzlich geändert – Botpress hat seine Preise im Mai 2026 neu strukturiert. Für ältere Arbeitsbereiche gilt weiterhin ein anderes Abrechnungsmodell, sodass je nach Erstellungsdatum unterschiedliche Preisstrukturen gelten.

Preise von Botpress

Botpress hat seine Preisstruktur im Mai 2026 geändert. Wenn Sie Ihren Arbeitsbereich nach diesem Datum erstellt haben, gelten die neuen Tarife auf Gesprächsbasis: Free umfasst 100 Gespräche pro Monat, einen Platz und drei Agenten. Plus kostet ca. $150/Monat (rund 127 €/Monat) und umfasst 250 Gespräche sowie drei Plätze. Team kostet ca. $750/Monat (rund 635 €/Monat) und umfasst 1.500 Gespräche sowie unbegrenzt viele Plätze.

Für ältere Arbeitsbereiche gilt weiterhin das vorherige Modell, bei dem die KI-Nutzung separat abgerechnet wird.

8. Relevance AI

Mit Relevance AI können Sie Teams aus KI-Agenten erstellen, die zusammenarbeiten. Ein Agent recherchiert beispielsweise einen potenziellen Kunden, ein zweiter verfasst eine personalisierte Kontaktaufnahme und ein dritter übernimmt die Terminplanung. Damit werden die mehrstufigen Arbeitsabläufe von KI-Agenten im Vertrieb und Marketing nachgebildet, für die andernfalls mehrere Mitarbeiter erforderlich wären.

Die Plattform richtet sich vor allem an Wachstumsunternehmen, die mehrstufige Outbound-Prozesse, Recherchen zu potenziellen Kunden und die Priorisierung von Supportanfragen durchführen. Relevance AI bietet mehr als 400 Agentenvorlagen und lässt sich mit Salesforce, HubSpot und Slack verbinden.

Vorteile von Relevance AI

• Zusammenarbeit mehrerer Agenten – erstellen Sie Teams aus spezialisierten Agenten, die Aufgaben untereinander weitergeben und so mehrstufige Workflows abbilden können.
• Mehr als 400 Vorlagen – vorgefertigte Agentenkonfigurationen für Vertrieb, Marketing, Support und operative Abläufe.
• Eigene API-Schlüssel – in kostenpflichtigen Tarifen können Sie eigene API-Schlüssel für Modelle verwenden und dadurch die Kosten für Vendor Credits reduzieren.
• SOC 2 Type II und DSGVO-konform – Relevance AI erfüllt die entsprechenden Sicherheits- und Datenschutzstandards.

Nachteile von Relevance AI

• Zwei Abrechnungsgrößen – durch das Abrechnungsmodell aus Actions und Vendor Credits hängt der monatliche Aufwand von mehreren Nutzungsfaktoren ab und kann bei wachsender Nutzung variieren.
• Einarbeitung erforderlich – trotz des No-Code-Ansatzes müssen Sie sich mit der Konfiguration von Workflows und Agenten vertraut machen.
• Komplexität von Multi-Agenten-Systemen – Konfigurationen mit mehreren Agenten bringen zusätzliche Abläufe und Übergaben mit sich, die beim Testen und bei der Kostenplanung berücksichtigt werden müssen.

Preise von Relevance AI

Relevance AI bietet einen kostenlosen Tarif mit 200 Actions pro Monat. Pro kostet bei jährlicher Abrechnung $19/Monat (rund 16 €/Monat) und umfasst 30.000 Actions pro Jahr. Team kostet bei jährlicher Abrechnung $234/Monat (rund 198 €/Monat) und umfasst 84.000 Actions pro Jahr. Für Enterprise gelten individuelle Preise.

Bei der Abrechnung werden zwei Größen erfasst: Actions, also die Aktionen der Agenten, und Vendor Credits für die Kosten der verwendeten Sprachmodelle. Letztere werden ohne Aufschlag weiterberechnet. In kostenpflichtigen Tarifen können Sie eigene API-Schlüssel verwenden, um die Kosten für Vendor Credits zu reduzieren.

9. Gumloop

Gumloop ist ein knotenbasierter visueller Builder für strukturierte Geschäftsworkflows in regulierten Branchen. Die Plattform bietet LLM-Schritte, bedingte Verzweigungen mit Wenn-dann-Logik, Datentransformationen und mehr als 150 Integrationen für Tools wie Google Workspace, Slack und Jira.

Vorteile von Gumloop

• Compliance-Kontrollen – der Enterprise-Tarif umfasst Audit-Protokolle, rollenbasierte Zugriffskontrollen und die Bereitstellung in einer Private Cloud für Teams, die Anforderungen von SOC 2, DSGVO oder HIPAA erfüllen müssen.
• Finanzierungsrunde im Jahr 2026 – Gumloop sammelte im März 2026 in einer von Benchmark angeführten Series-B-Finanzierungsrunde 50 Millionen US-Dollar (rund 42 Millionen €) ein. Shopify, Ramp und Instacart gehören zu den Kunden.
• MCP-Unterstützung – über MCP (Model Context Protocol), einen Standard zur Anbindung von KI-Modellen an externe Tools, kann Gumloop externe KI-Modelle und Tools sowie benutzerdefinierte API-Verbindungen einbinden.

Nachteile von Gumloop

• Zusätzliche Kosten für Daten von Drittanbietern – einige mit Gumloop verbundene Anbieter wie Hunter oder ZoomInfo erheben zusätzlich zu Ihrem Gumloop-Tarif eigene Gebühren, wenn Ihre Workflows deren Datenanreicherung nutzen.
• Creditbasierte Abrechnung pro Schritt – jeder Workflow-Schritt verbraucht Credits. Längere und komplexere Workflows verursachen daher höhere Kosten pro Ausführung.
• API-Kenntnisse sind hilfreich – der knotenbasierte Builder ist visuell, setzt bei der Arbeit mit APIs und Datenflüssen jedoch entsprechende Grundkenntnisse voraus.

Preise von Gumloop

Gumloop bietet einen kostenlosen Tarif mit 2.000 Credits pro Monat. Pro beginnt bei $37/Monat (rund 31 €/Monat) und umfasst mindestens 20.000 Credits; der Preis skaliert mit der Nutzung. Für Enterprise gelten individuelle Preise.

Jeder Schritt eines Workflows verbraucht Credits. Längere und komplexere Workflows kosten daher mehr pro Ausführung. Anfang 2026 hat Gumloop seine Preisstruktur geändert und die bisherigen Tarife Solo und Team zu einem einzigen Pro-Tarif zusammengeführt.

10. n8n

n8n ist eine Source-Available-Plattform zur Workflow-Automatisierung – der Quellcode ist verfügbar, für den Wiederverkauf gelten jedoch bestimmte Einschränkungen. Die Plattform verfügt über einen visuellen Knoteneditor und mehr als 500 Integrationen.

Der Knoten AI Agent basiert auf LangChain, einem verbreiteten Framework zur Verbindung von Sprachmodellen mit Tools und Daten. Sie können mit n8n verschiedene Arten von KI-Agenten erstellen, ihnen Zugriff auf Tools wie E-Mail-Dienste, CRMs oder Datenbanken geben und sie mit Wissensquellen verbinden, damit sie vor einer Antwort Informationen abrufen können.

n8n richtet sich an technische Teams, die ihre Workflows detailliert konfigurieren möchten. Sie können die Workflow-Engine selbst hosten und dadurch einen größeren Teil der Workflow-Daten auf Ihren eigenen Servern halten. Daten werden jedoch weiterhin an externe Modellanbieter oder Dienste übertragen, die Sie mit n8n verbinden.

Vorteile von n8n

• Self-Hosting möglich – betreiben Sie die Workflow-Engine kostenlos auf Ihren eigenen Servern, mit unbegrenzt vielen Ausführungen und Nutzern sowie ohne Gebühren pro Nutzer.
• Mehr als 500 Integrationen – n8n unterstützt zahlreiche Apps. Für nicht integrierte Dienste können Sie eigene API-Verbindungen hinzufügen.
• Umfangreiche Workflow-Konfiguration – Verzweigungen, Schleifen, Knoten für benutzerdefinierten Code und LangChain-basierte KI-Agenten ermöglichen die Umsetzung komplexer Workflows.

Nachteile von n8n

• Low-Code statt No-Code – für individuelle Logik benötigen Sie häufig JavaScript oder Python. Zudem setzt die Plattform Kenntnisse über die Funktionsweise von APIs voraus. Geschäftliche Nutzer ohne technische Unterstützung könnten daher schnell überfordert sein.
• Self-Hosting erfordert Wartung – beim Betrieb einer eigenen Instanz müssen Sie Updates, Verfügbarkeit und Infrastruktur selbst verwalten. Daten werden weiterhin an externe Modellanbieter oder Dienste übertragen, die Sie anbinden.
• Ausführungsbasierte Cloud-Preise – ein Workflow mit fünf Schritten zählt als eine Ausführung. Bei einer großen Anzahl häufig ausgeführter Workflows kann die genaue Kostenplanung entsprechend mehr Aufwand erfordern.

Preise von n8n

Self-Hosting ist mit unbegrenzt vielen Ausführungen und Nutzern kostenlos. Die Cloud-Version beginnt bei etwa $24/Monat (rund 20 €/Monat) für 2.500 Ausführungen. Eine Ausführung entspricht einem vollständigen Workflow-Durchlauf, unabhängig von der Anzahl der Schritte.

Pro kostet $50/Monat (rund 42 €/Monat) für 10.000 Ausführungen. Enterprise beginnt bei $800/Monat (rund 677 €/Monat). Alle Cloud-Tarife umfassen unbegrenzt viele Nutzer und Workflows.

11. Langflow

Langflow bietet eine Drag-and-Drop-Arbeitsfläche, auf der Sie Knoten für Sprachmodelle, Prompts, Speicher, Daten-Retriever und Tools miteinander verbinden können. Daten-Retriever sind Komponenten, die Informationen aus Dokumenten oder Datenbanken abrufen. Sie erstellen den Ablauf visuell und stellen ihn anschließend bereit oder exportieren den Code.

Langflow unterstützt GPT, Claude, Gemini und Open-Source-Modelle, sodass Sie nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind.

Vorteile von Langflow

• Open Source und kostenlos selbst hostbar – es fallen keine Lizenzgebühren an, Sie erhalten vollständigen Zugriff auf den Quellcode und behalten die Kontrolle über die Bereitstellung.
• Modellunabhängig – Langflow unterstützt alle großen LLM-Anbieter sowie Open-Source-Modelle. Dadurch können Sie das Modell wechseln, ohne den Workflow neu aufzubauen.
• Visuelles Prototyping – Entwickler und KI-Ingenieure können Agenten- und RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation) auf einer Drag-and-Drop-Arbeitsfläche testen, bevor sie diese in Code umsetzen.

Nachteile von Langflow

• Technische Kenntnisse erforderlich – Langflow bildet das zugrunde liegende LangChain-Framework direkt in der Oberfläche ab und verwendet Begriffe wie „Chains“, „Agents“ und „Retrievers“. Die Nutzung setzt daher entsprechende technische Kenntnisse voraus.
• Produktionsinfrastruktur beim Self-Hosting – Self-Hosting ist kostenlos, für die produktive Bereitstellung eines Flows müssen Sie jedoch die benötigte Infrastruktur einrichten und verwalten. Zusätzliche Kosten können durch LLM-APIs, Vektordatenbanken und Hosting entstehen.
• Änderungen bei den Eigentumsverhältnissen – DataStax hat Langflow im Jahr 2024 übernommen, und IBM hat Anfang 2025 Pläne zur Übernahme von DataStax bekannt gegeben, was sich auf die Roadmap der Plattform und das Hosting auswirken könnte.

Preise von Langflow

Langflow ist Open Source und kann daher kostenlos selbst gehostet werden. Managed Hosting über Drittanbieter beginnt bei etwa $16/Monat (rund 14 €/Monat).

Weitere Kosten können durch die Nutzung von LLM-APIs, das Hosting von Vektordatenbanken und die Infrastruktur entstehen. Diese werden unabhängig von der Langflow-Plattform abgerechnet.

Aus welchen Bausteinen besteht ein No-Code-KI-Agent?

Alle genannten Plattformen bilden dieselbe grundlegende Struktur über unterschiedliche Oberflächen ab. Bei Beispielen für KI-Agenten aus Kundensupport, Vertrieb, Marketing und operativen Abläufen begegnen Ihnen immer wieder dieselben drei Komponenten:

• Das Modell ist das Sprachmodell – etwa GPT, Claude, Gemini oder eine Open-Source-Alternative –, das die Verarbeitung und Schlussfolgerungen übernimmt. Größere Modelle eignen sich für komplexe Aufgaben, die umfangreiche Schlussfolgerungen erfordern, etwa Recherchen und das Verfassen von Texten. Kleinere Modelle sind günstiger und schnell genug für repetitive Aufgaben wie Routing oder Klassifizierung.
• Der Prompt enthält die Anweisungen, die festlegen, welche Rolle der Agent übernimmt, was er tun soll und wo seine Aufgabe endet. Ein klarer Prompt mit Regeln für Sonderfälle wie „Wenn X passiert, führe Y aus“ hilft dem Agenten, die vorgegebenen Grenzen einzuhalten.
• Die Tools sind Apps und Dienste, auf die der Agent zugreifen kann, etwa um eine E-Mail zu versenden, einen CRM-Datensatz zu aktualisieren, eine Datenbank abzufragen oder das Web zu durchsuchen. Die meisten Plattformen bieten Hunderte integrierte Verbindungen.

Für den produktiven Einsatz benötigen Agenten in der Regel außerdem drei weitere Elemente: einen Trigger, einen Speicher und Schutzmechanismen.
Der Trigger löst den Workflow aus, etwa eine eingehende E-Mail oder ein Zeitplan. Der Speicher bewahrt Kontext, der zwischen Schritten oder Gesprächen erhalten bleiben muss. Schutzmechanismen verhindern unerwünschte Aktionen, etwa Ausgaben oberhalb eines festgelegten Budgets oder die Kontaktaufnahme mit der falschen Person.

Wie erstellen Sie einen No-Code-KI-Agenten?

Sobald Sie die einzelnen Komponenten kennen, folgt die Erstellung eines No-Code-KI-Agenten bei allen KI-Agenten-Buildern denselben grundlegenden Schritten – unabhängig davon, ob die jeweilige Plattform auf No-Code, Low-Code oder einen codebasierten Ansatz setzt:

1. Wählen Sie einen einzelnen Workflow aus. Beginnen Sie mit einer wiederkehrenden Aufgabe und nicht mit einer ganzen Abteilung. Die Priorisierung von E-Mails, Lead-Scoring oder das Routing von Support-Tickets eignen sich gut für den Einstieg.
2. Wählen Sie das Modell. Stimmen Sie das Sprachmodell auf die Aufgabe ab. Recherchen und längere Texte erfordern in der Regel ein leistungsfähigeres Reasoning-Modell. Für Routing oder Klassifizierung mit hohem Volumen reicht dagegen häufig ein kleineres und günstigeres Modell aus.
3. Schreiben Sie den Prompt. Geben Sie dem Agenten eine Rolle („Du bist ein Agent zur Priorisierung von Supportanfragen“), ein Ziel („Klassifiziere eingehende Tickets nach Dringlichkeit und Thema“) und Regeln für Sonderfälle („Wenn das Ticket Abrechnungsbetrug erwähnt, leite es sofort an einen Menschen weiter“).
4. Verbinden Sie die benötigten Tools. Fügen Sie nur die Integrationen hinzu, die der Workflow tatsächlich benötigt. Jede zusätzliche Verbindung stellt eine weitere potenzielle Fehlerquelle dar.
5. Lassen Sie die ersten Ausführungen von einem Menschen prüfen. Lassen Sie die Entscheidungen des Agenten zunächst kontrollieren, bevor er selbstständig Aktionen ausführt. Sobald die Ergebnisse dauerhaft zuverlässig sind, können Sie die Häufigkeit der Kontrollen reduzieren.
6. Überwachen Sie den Agenten auch nach der Einführung. Behalten Sie Kosten, Fehler und Sonderfälle im Blick, selbst wenn der Agent zuverlässig läuft. Aktualisierungen von Integrationen oder Situationen, die im Prompt nicht berücksichtigt wurden, können weiterhin zu Fehlern führen.

Mit einem individuell erstellten Agenten behalten Sie die vollständige Kontrolle über den Workflow. Gleichzeitig müssen Sie jedoch Modelle auswählen, Tools konfigurieren, mögliche Fehler testen und die Nutzung überwachen.

Teams, die statt eines Builders einen einsatzbereiten Spezialisten benötigen, können Hostinger Agent ausprobieren. Der Dienst bietet vorgefertigte Assistenten für SEO, Texterstellung, Marketing, Vertrieb, Support, Recht und Strategie.

Sie beschreiben die Aufgabe, und die agentenbasierte KI übernimmt die Ausführung, ohne dass Sie Modelle auswählen, Prompts schreiben oder Integrationen einrichten müssen.

Dafür bietet dieser Ansatz weniger Möglichkeiten zur individuellen Anpassung von Workflows als die zuvor beschriebenen Builder-Plattformen.

Alle Tutorial-Inhalte auf dieser Website unterliegen Hostingers strengen redaktionellen Standards und Normen.

Erstellt von

Vera P.

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