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Best 1 Agenten-Builder AI tools for KI-Agent

Popular Agenten-Builder AI tools in KI-Agent include Mastra, helping you work more efficiently.

Mastra
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Mastra

Mastra ist ein Open-Source-TypeScript-Framework, das für Entwickler konzipiert wurde, um anspruchsvolle KI-Agenten und komplexe Workflows zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Es bietet ein entwicklerfreundliches SDK mit Funktionen wie persistentem Speicher, Tool-Aufrufen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und deterministischen Workflow-Graphen. Entwickelt vom Team hinter Gatsby, vereinfacht Mastra die Erstellung von produktionsreifen KI-Anwendungen im JavaScript-Ökosystem.

Agenten-Builder
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About Agenten-Builder

Agenten-Builder sind Plattformen, die für die Erstellung, Anpassung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten konzipiert sind. Diese Tools bieten visuelle Schnittstellen, vorgefertigte Komponenten und Workflow-Orchestrierungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, die Ziele, Aktionen und den Zugriff eines Agenten auf externe Tools zu definieren. Sie befähigen sowohl Entwickler als auch Nicht-Entwickler, anspruchsvolle Agenten zu erstellen, die komplexe, mehrstufige Aufgaben ohne direkte menschliche Intervention ausführen können. Dieser Ansatz beschleunigt den Entwicklungszyklus von einer konzeptionellen Idee zu einem funktionsfähigen, bereitgestellten KI-Agenten erheblich.

Kernfunktionen

  • Visueller Workflow-Designer: Eine Drag-and-Drop- oder knotenbasierte Oberfläche zur Abbildung der Agentenlogik, Entscheidungsprozesse und Aufgabenabfolgen.
  • Tool- & API-Integration: Konnektoren zur einfachen Integration externer Tools, Datenbanken und APIs, die Agenten die Fähigkeit geben, mit anderen Systemen zu interagieren.
  • LLM-Modellflexibilität: Die Fähigkeit, verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) auszuwählen, zu konfigurieren oder zwischen ihnen zu wechseln, um die Denkfähigkeit des Agenten zu steuern.
  • Speicherverwaltung: Systeme, die Agenten mit Kurz- und Langzeitgedächtnis ausstatten, damit sie aus vergangenen Interaktionen lernen und den Kontext beibehalten können.
  • Bereitstellung & Überwachung: Funktionen zur Bereitstellung von Agenten als Anwendungen oder APIs und zur Überwachung ihrer Leistung, Kosten und Ausführungsprotokolle.

Anwendungsfälle

Agenten-Builder werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, um maßgeschneiderte Automatisierungslösungen zu erstellen. Marketingteams bauen beispielsweise Agenten, um autonome Marktforschung durchzuführen und Berichte zu erstellen. Im Betrieb werden sie verwendet, um Agenten zu erstellen, die den Lagerbestand durch Interaktion mit Lieferanten-APIs und internen Datenbanken verwalten. Entwickler nutzen diese Plattformen auch, um komplexe Multi-Agenten-Systeme für Aufgaben wie Finanzanalyse oder Lieferkettenoptimierung schnell zu prototypisieren und zu testen.

Wie man wählt

Bei der Auswahl eines Agenten-Builders sollten Sie zunächst das erforderliche technische Qualifikationsniveau berücksichtigen; wählen Sie zwischen No-Code-Plattformen für Geschäftsanwender und Low-Code/Pro-Code-Frameworks für Entwickler. Bewerten Sie das Integrations-Ökosystem der Plattform, um sicherzustellen, dass es Ihre wesentlichen Tools und APIs unterstützt. Beurteilen Sie die Anpassungsmöglichkeiten, einschließlich der Flexibilität, verschiedene LLMs zu verwenden und benutzerdefinierten Code hinzuzufügen. Überprüfen Sie schließlich die Bereitstellungsoptionen (Cloud, On-Premise) und Überwachungsfunktionen, um sicherzustellen, dass sie Ihren betrieblichen Anforderungen entsprechen.

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Agenten-Builder use cases

1

Einen automatisierten Kundensupport-Agenten erstellen

Ein Kundensupport-Manager ohne Programmierkenntnisse verwendet einen No-Code-Agenten-Builder, um einen Support-Agenten zu erstellen. Sie verwenden eine visuelle Oberfläche, um einen Workflow zu entwerfen, bei dem der Agent zuerst den Benutzer begrüßt und dann eine Wissensdatenbank-Integration verwendet, um häufig gestellte Fragen zu beantworten. Wenn eine Anfrage den Bestellstatus betrifft, erhält der Agent ein Tool für den Zugriff auf die Shopify-API des Unternehmens. Er ruft die Bestelldetails ab und gibt dem Kunden ein Update. Bei komplexen Problemen, die der Agent nicht lösen kann, erstellt der Workflow automatisch ein Ticket in Zendesk und benachrichtigt einen menschlichen Support-Mitarbeiter. Dies automatisiert über 60 % der Routineanfragen und entlastet das menschliche Team für Fälle mit hoher Priorität.

2

Einen Marktforschungs- und Analyse-Agenten entwerfen

Ein Marketinganalyst verwendet einen Low-Code-Agenten-Builder, um einen Agenten für die Wettbewerbsanalyse zu erstellen. Der Agent wird mit einer Reihe von Tools konfiguriert: eines zum Durchsuchen des Webs zur Überwachung von Wettbewerber-Websites und -Blogs, ein weiteres für den Zugriff auf die Twitter-API zur Verfolgung von Erwähnungen und ein drittes zur Verbindung mit Google Alerts. Der Analyst legt einen täglichen Zeitplan fest. Jeden Morgen führt der Agent seine Aufgaben aus, sammelt alle relevanten Daten und nutzt dann die Denkfähigkeit seines LLM, um die Informationen in einer prägnanten Zusammenfassung zu synthetisieren. Der Abschlussbericht, der die wichtigsten Aktivitäten der Wettbewerber und Markttrends hervorhebt, wird automatisch in einem dedizierten Slack-Kanal zur Überprüfung durch das Marketingteam veröffentlicht.

3

Interne HR-Onboarding-Aufgaben automatisieren

Ein HR-Spezialist verwendet einen Agenten-Builder, um einen Onboarding-Agenten für neue Mitarbeiter zu erstellen. Der Workflow des Agenten wird ausgelöst, wenn ein neuer Mitarbeiter zum HR-System hinzugefügt wird. Er führt dann eine Reihe von Aktionen aus: Er sendet eine Willkommens-E-Mail mit wichtigen Informationen, erstellt Konten für den neuen Mitarbeiter in notwendigen Systemen wie Slack und Jira unter Verwendung ihrer jeweiligen APIs und plant Einführungsmeetings durch Zugriff auf den Google Kalender des Teams. Der Agent weist auch erste Schulungsmodule im Lernmanagementsystem des Unternehmens zu. Dies gewährleistet eine konsistente Onboarding-Erfahrung und spart dem HR-Team pro neuem Mitarbeiter mehrere Stunden manueller Verwaltungsarbeit.

4

Ein Multi-Agenten-Finanzanalysesystem prototypisieren

Ein Entwickler in einem Fintech-Unternehmen verwendet einen Pro-Code-Agenten-Builder, um schnell ein Finanzanalysesystem zu prototypisieren. Sie erstellen zwei verschiedene Agenten. Der erste, ein 'Datensammel-Agent', ist mit Tools für den Zugriff auf Finanzdaten-APIs (wie Alpha Vantage) und Nachrichten-APIs ausgestattet. Seine einzige Aufgabe ist es, Echtzeit-Aktienkurse und relevante Nachrichten für ein bestimmtes Unternehmen zu sammeln. Der zweite, ein 'Analyse-Agent', empfängt diese Daten. Er verwendet sein LLM, um eine Stimmungsanalyse der Nachrichten durchzuführen, korreliert sie mit den Aktienkursbewegungen und generiert eine kurze Investitionsthese. Das Framework des Builders ermöglicht es diesen Agenten, nahtlos zu kommunizieren und Daten zu übergeben, sodass der Entwickler die komplexe Logik in Tagen statt in Wochen testen kann.

5

Einen personalisierten Reiseplan-Agenten erstellen

Ein Reiseblogger verwendet einen visuellen Agenten-Builder, um einen personalisierten Reiseplanungs-Agenten für seine Website-Besucher zu erstellen. Der Benutzer gibt sein Reiseziel, Reisedaten, Budget und Interessen (z. B. 'Geschichte', 'Essen', 'Wandern') ein. Der Agent führt dann einen Plan aus: Er verwendet ein Tool, um Flüge und Hotels innerhalb des Budgets zu suchen, ein weiteres Tool, um auf eine Reiseführer-API zuzugreifen und Sehenswürdigkeiten zu finden, die den Vorlieben des Benutzers entsprechen, und ein drittes, um Wettervorhersagen zu überprüfen. Er fasst all diese Informationen zu einem tagesaktuellen Reiseplan zusammen, komplett mit Aktivitätsvorschlägen, Buchungslinks (über API abgerufen) und praktischen Tipps, und bietet so in wenigen Minuten einen hochgradig individuellen Reiseplan.

6

Einen Code-Review- und Refactoring-Assistenten erstellen

Ein Leiter eines Softwareentwicklungsteams verwendet einen Agenten-Builder, um einen Codierungsassistenten-Agenten zu erstellen. Sie integrieren den Agenten über eine API in ihr GitHub-Repository. Der Workflow des Agenten wird bei jeder neuen Pull-Anfrage ausgelöst. Er erhält eine Reihe von Tools: ein 'Linter'-Tool zur Überprüfung von Stil-Inkonsistenzen, ein 'statisches Analyse'-Tool zur Identifizierung potenzieller Fehler und Zugriff auf die Dokumentation der Codierungsstandards des Teams. Der Agent überprüft den Code anhand dieser Standards, postet Kommentare mit Verbesserungsvorschlägen direkt in der Pull-Anfrage und kann sogar spezifische Code-Refactoring-Optionen mithilfe der Codegenerierungsfähigkeiten seines LLM vorschlagen. Dies automatisiert den ersten Durchgang der Code-Überprüfung und ermöglicht es menschlichen Entwicklern, sich auf architektonisches und logisches Feedback zu konzentrieren.

Related categories

Autonomer Agent3Autonome Agenten3Chatbot1Benutzerdefinierter Agenten-Builder1Desktop-Agent1Entwicklertools1Entwicklung4Framework1Marktplatz1Verhandlung1Orchestrierung2Persönlicher Assistent3

Agenten-Builder FAQ

Was ist ein Agenten-Builder?

Ein Agenten-Builder ist eine Softwareplattform oder ein Framework, das zum Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen autonomer KI-Agenten verwendet wird. Im Gegensatz zu einem vorgefertigten KI-Agenten, der eine bestimmte Funktion ausführt, bietet ein Builder die Werkzeuge und die Umgebung, um benutzerdefinierte Agenten von Grund auf zu erstellen. Zu den Hauptmerkmalen gehören in der Regel ein visueller Workflow-Editor, Konnektoren zur Integration externer Tools und APIs, die Möglichkeit, eine zentrale Denk-Engine (wie ein LLM) auszuwählen, und Systeme zur Verwaltung des Gedächtnisses und der Aufgaben des Agenten. Sie ermöglichen es Benutzern, maßgeschneiderte Lösungen für komplexe Automatisierungsherausforderungen zu erstellen.

Wie unterscheiden sich Agenten-Builder von KI-Agenten?

Der Hauptunterschied liegt in ihrem Zweck: Ein Agenten-Builder ist die 'Fabrik' oder Entwicklungsumgebung, während ein KI-Agent das fertige 'Produkt' ist.

  • Agenten-Builder: Eine Plattform mit Werkzeugen (visuelle Editoren, API-Konnektoren, Debugger), die zur Erstellung und Konfiguration der Logik, Fähigkeiten und Ziele eines Agenten verwendet wird. Sie interagieren mit einem Builder, um einen Agenten zu konstruieren.
  • KI-Agent: Die vom Builder erstellte autonome Entität. Es ist die Anwendung, die Aufgaben ausführt, mit Systemen interagiert und Entscheidungen auf der Grundlage der im Builder definierten Logik trifft.

Kurz gesagt, Sie verwenden einen Agenten-Builder, um einen KI-Agenten zu erstellen, ähnlich wie Sie eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) verwenden, um eine Softwareanwendung zu schreiben.

Welche Fähigkeiten werden benötigt, um einen Agenten-Builder zu verwenden?

Die erforderlichen Fähigkeiten variieren je nach Art des Agenten-Builders:

  • No-Code-Builder: Diese sind für nicht-technische Benutzer konzipiert. Die primär benötigten Fähigkeiten sind logisches Denken, Prozessabbildung und ein klares Verständnis des Problems, das Sie automatisieren möchten. Sie müssen in der Lage sein, eine komplexe Aufgabe in eine Reihe logischer Schritte zu zerlegen.
  • Low-Code-Builder: Diese richten sich an Benutzer mit technischem Verständnis, wie z. B. Geschäftsanalysten oder Power-User. Grundkenntnisse von APIs, Datenstrukturen (wie JSON) und Skripting können sehr hilfreich sein, um fortgeschrittenere Integrationen und benutzerdefinierte Logik zu erstellen.
  • Pro-Code/Frameworks: Diese sind für Entwickler gedacht. Starke Programmierkenntnisse (normalerweise in Python), Erfahrung mit APIs und ein Verständnis von KI/LLM-Konzepten sind für die effektive Nutzung dieser Tools unerlässlich.
Wie wähle ich den richtigen Agenten-Builder aus?

Die Wahl des richtigen Agenten-Builders hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Faktoren:

  • Ihr technisches Qualifikationsniveau: Sind Sie ein Entwickler, der die volle Kontrolle benötigt (Pro-Code), oder ein Geschäftsanwender, der eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche benötigt (No-Code)?
  • Integrationsanforderungen: Erstellen Sie eine Liste der wesentlichen Anwendungen und APIs, mit denen Ihr Agent eine Verbindung herstellen muss (z. B. Salesforce, Google Workspace, Slack). Überprüfen Sie, ob der Builder vorgefertigte Konnektoren dafür hat.
  • Anpassung und Flexibilität: Müssen Sie ein bestimmtes LLM verwenden? Benötigen Sie die Möglichkeit, benutzerdefinierte Code-Schnipsel zu schreiben oder eigene Tools hinzuzufügen? Einige Builder sind offener als andere.
  • Bereitstellung und Skalierbarkeit: Wie werden Sie Ihren Agenten ausführen? Überlegen Sie, ob Sie Cloud-Hosting, eine On-Premise-Bereitstellung oder die Möglichkeit benötigen, den Agenten als Container zu exportieren. Bewerten Sie, wie die Plattform die Skalierung für Aufgaben mit hohem Volumen handhabt.
Was sind die Schlüsselkomponenten eines mit diesen Werkzeugen erstellten KI-Agenten?

Obwohl die Implementierungen variieren, teilen die meisten mit einem Agenten-Builder erstellten KI-Agenten eine gemeinsame Architektur, die aus mehreren Schlüsselkomponenten besteht:

  • Kernmodell (LLM): Dies ist das 'Gehirn' des Agenten, verantwortlich für das Denken, Planen und Sprachverständnis. Der Builder ermöglicht es Ihnen, dieses Modell auszuwählen und zu konfigurieren.
  • Werkzeuge: Dies sind die 'Hände' des Agenten. Werkzeuge sind Funktionen oder API-Verbindungen, die es dem Agenten ermöglichen, mit der Außenwelt zu interagieren, z. B. im Web zu suchen, eine E-Mail zu senden oder auf eine Datenbank zuzugreifen.
  • Gedächtnis: Diese Komponente ermöglicht es dem Agenten, Informationen aus vergangenen Interaktionen zu behalten, was ihm Kontext und die Fähigkeit zum Lernen gibt. Es kann kurzfristig (für ein einzelnes Gespräch) oder langfristig (über mehrere Interaktionen hinweg) sein.
  • Planungs- & Ausführungslogik: Dies ist der im Builder definierte Arbeitsablauf oder die Strategie. Sie diktiert, wie der Agent ein Ziel in Schritte unterteilt, entscheidet, welches Werkzeug zu verwenden ist, und wie Fehler behandelt werden.