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Best 2 Agenten-Builder AI tools for KI

Popular Agenten-Builder AI tools in KI include Alan AI und ZGI, helping you work more efficiently.

ZGI

ZGI ist eine leistungsstarke, unternehmenstaugliche KI-Entwicklungsplattform, die auf das visuelle Design von KI-Agenten-Workflows, fortschrittliche Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme und die Orchestrierung mehrerer Agenten spezialisiert ist. Sie kombiniert einen No-Code/Low-Code- visuellen Builder mit robuster Sicherheit und API-Integration, um Unternehmen die schnelle Bereitstellung komplexer KI-Lösungen zu ermöglichen. ZGI bietet auch ein umfassendes Lernökosystem mit Kursen und Mentoring, um Entwickler und Teams zu befähigen, die Entwicklung von KI-Agenten zu meistern und ihre eigenen innovativen Produkte zu entwickeln.

Agenten-Builder
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Alan AI

Alan AI ist eine intelligente App-Plattform, die eine agentenbasierte KI-Schnittstelle in bestehende Web- und Mobilanwendungen einbettet. Sie ermöglicht es Apps, sich selbst zu programmieren, indem sie Benutzeranfragen versteht, um Funktionen, UI und Geschäftslogik on-the-fly zu generieren, und gewährleistet dabei garantierte Genauigkeit in einer sicheren, eingeschränkten Umgebung. Sie ist für den Einsatz auf Unternehmensebene konzipiert und bietet schnelle Entwicklung, tiefgehende Anpassung und volle Kontrolle über das KI-Verhalten.

Agenten-Builder
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About Agenten-Builder

Agenten-Builder sind Plattformen, die für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung autonomer KI-Agenten entwickelt wurden. Diese Tools bieten Frameworks und Schnittstellen, oft mit Low-Code- oder No-Code-Fähigkeiten, um Agenten zu erstellen, die komplexe, mehrstufige Aufgaben über verschiedene Anwendungen und Dienste hinweg logisch durchdenken, planen und ausführen können. Sie ermöglichen es Benutzern, anspruchsvolle Arbeitsabläufe zu automatisieren, indem sie große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Tools, APIs und Datenquellen verbinden, sodass Agenten unabhängig mit der digitalen Welt interagieren können.

Kernfunktionen

  • Visueller Workflow-Editor: Entwerfen Sie das Verhalten von Agenten und Aufgabenabläufe über eine grafische Drag-and-Drop-Oberfläche, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen.
  • Tool- & API-Integration: Verbinden Sie Agenten einfach mit einer Vielzahl von Drittanbieter-Anwendungen, Datenbanken und APIs, um auf Daten zuzugreifen und Aktionen auszuführen.
  • Speicher- & Kontextverwaltung: Statten Sie Agenten mit Kurz- und Langzeitgedächtnis aus, um den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten und aus früheren Erfahrungen zu lernen.
  • Multi-Agenten-Systeme: Ermöglichen Sie die Erstellung mehrerer spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten und Aufgaben delegieren können, um komplexere Probleme zu lösen.
  • Bereitstellung & Überwachung: Stellen Sie Tools zur Verfügung, um Agenten in Produktionsumgebungen bereitzustellen und ihre Leistung, Protokolle und Entscheidungsprozesse zu überwachen.

Anwendungsfälle

Agenten-Builder werden in verschiedenen Branchen für fortgeschrittene Automatisierung eingesetzt. Im E-Commerce steuern sie autonome Agenten, die den Lagerbestand verwalten, Kundenbestellungen bearbeiten und komplexe Supportanfragen abwickeln. Für Finanzanalysten können diese Tools Agenten erstellen, die Marktdaten überwachen, Trades auf der Grundlage vordefinierter Strategien ausführen und Berichte erstellen. Entwicklungsteams nutzen sie auch zur Automatisierung von Softwaretests, Fehlerberichten und der Verwaltung von CI/CD-Pipelines.

Wie man wählt

Bei der Auswahl eines Agenten-Builders sollten Sie zunächst die erforderliche technische Expertise berücksichtigen; wählen Sie zwischen No-Code-Plattformen für Geschäftsanwender und Code-First-Frameworks für Entwickler. Bewerten Sie die Breite und Tiefe der Integrationsbibliothek, um sicherzustellen, dass sie sich mit Ihren vorhandenen Tools verbindet. Beurteilen Sie die Speicherkapazitäten und die Unterstützung für die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten für komplexe Aufgaben. Schließlich prüfen Sie die Bereitstellungsoptionen (Cloud, On-Premise) und die Robustheit der Überwachungs- und Debugging-Tools.

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Agenten-Builder use cases

1

Komplexe Kundensupport-Workflows automatisieren

Ein Kundensupport-Manager eines SaaS-Unternehmens verwendet einen Agenten-Builder, um einen hochentwickelten Support-Agenten zu erstellen. Dieser Agent ist mit dem CRM, der Wissensdatenbank und dem Abrechnungssystem des Unternehmens verbunden. Wenn ein Benutzer ein Problem meldet, analysiert der Agent zunächst die Anfrage, ruft den Kontoverlauf des Benutzers aus dem CRM ab und sucht in der Wissensdatenbank nach einer Lösung. Bei einem häufigen Problem stellt er eine schrittweise Anleitung zur Verfügung. Bei einem Abrechnungsproblem kann er auf die Abrechnungs-API zugreifen, um den Abonnementstatus zu überprüfen oder eine Rückerstattung zu bearbeiten, wobei jede Aktion im CRM protokolliert wird. Dies automatisiert über 60 % der Tier-1-Support-Tickets und entlastet menschliche Agenten für Fälle mit hoher Priorität.

2

Einen personalisierten Vertriebs-Agenten erstellen

Ein Vertriebsteamleiter erstellt einen autonomen Agenten, um die Lead-Qualifizierung und die erste Kontaktaufnahme zu übernehmen. Der Agent integriert sich mit LinkedIn, Unternehmensdatenbanken und E-Mail-Diensten. Er beginnt damit, Daten über neue Leads aus einer bestimmten Liste zu extrahieren, reichert diese Daten mit Unternehmensinformationen an und bewertet den Lead dann anhand vordefinierter Kriterien (z. B. Unternehmensgröße, Branche). Für hoch bewertete Leads entwirft der Agent eine personalisierte E-Mail, die auf aktuelle Unternehmensnachrichten oder den beruflichen Hintergrund des Leads verweist, und sendet sie ab. Anschließend überwacht er die Antworten und plant Besprechungen direkt im Kalender des Vertriebsmitarbeiters, was das Volumen und die Qualität der Erstkontakte erheblich steigert.

3

Einen autonomen Forschungsassistenten entwickeln

Ein Marktforscher muss einen Bericht über aufkommende Trends bei erneuerbaren Energien erstellen. Mit einem Agenten-Builder erstellt er einen Forschungsagenten, der mit diesem Ziel beauftragt ist. Dem Agenten wird Zugriff auf akademische Datenbanken, Nachrichten-APIs und öffentliche Regierungsberichte gewährt. Er durchsucht autonom diese Quellen nach relevanten Papieren und Artikeln, die im letzten Quartal veröffentlicht wurden, fasst die wichtigsten Ergebnisse zusammen, identifiziert wiederkehrende Themen und stellt die Informationen in einem strukturierten Berichtsentwurf mit Zitaten zusammen. Der Prozess, der manuell Tage dauern würde, ist in wenigen Stunden abgeschlossen und bietet dem Forscher eine umfassende Grundlage für seine endgültige Analyse.

4

Software-Qualitätssicherungstests automatisieren

Ein QS-Ingenieur verwendet einen Agenten-Builder, um End-to-End-Tests für eine neue Webanwendung zu automatisieren. Er entwirft einen Agenten, der das Benutzerverhalten simulieren kann, wie z. B. die Anmeldung, das Navigieren durch verschiedene Funktionen, das Hinzufügen von Artikeln zum Warenkorb und den Abschluss eines Kaufs. Der Agent interagiert mit der Weboberfläche, füllt Formulare aus und klickt auf Schaltflächen wie ein menschlicher Benutzer. Er ist mit einem Bug-Tracking-System wie Jira verbunden. Wenn er auf einen Fehler oder unerwartetes Verhalten stößt, macht er automatisch einen Screenshot, sammelt Konsolenprotokolle und erstellt einen detaillierten Fehlerbericht in Jira, den er dem richtigen Entwicklungsteam zuweist.

5

Einen proaktiven IT-Betriebsmonitor erstellen

Ein IT-Administrator eines großen Unternehmens erstellt einen Agenten, um den Zustand der Cloud-Infrastruktur des Unternehmens proaktiv zu überwachen. Der Agent integriert sich mit Überwachungstools wie Datadog und AWS CloudWatch. Er überprüft kontinuierlich die CPU-Auslastung, den Speicher und den Netzwerkstatus des Servers. Wenn ein Messwert einen kritischen Schwellenwert überschreitet, sendet der Agent nicht nur eine Warnung. Er führt ein vordefiniertes Playbook aus: Er versucht, den problematischen Dienst neu zu starten, analysiert Protokolle, um die Ursache zu identifizieren, und wenn das Problem weiterhin besteht, eskaliert er das Problem, indem er ein Ticket mit hoher Priorität in ServiceNow mit allen angehängten Diagnosedaten erstellt. Dies reduziert die Systemausfallzeit und die mittlere Lösungszeit (MTTR).

6

Abgleich von Finanzdaten optimieren

Ein Buchhalter in einer Finanzabteilung erstellt einen Agenten, um den monatlichen Abstimmungsprozess zu automatisieren. Dem Agenten wird sicherer Zugriff auf die Kontoauszüge des Unternehmens, die interne Buchhaltungssoftware und das Spesenabrechnungssystem gewährt. Er vergleicht systematisch Transaktionen aus allen drei Quellen, identifiziert Diskrepanzen und markiert sie zur Überprüfung. Bei häufigen Abweichungen, wie geringfügigen Datumsunterschieden, wendet er vordefinierte Regeln an, um sie automatisch abzugleichen. Anschließend erstellt der Agent einen zusammenfassenden Bericht, der alle abgeglichenen Transaktionen detailliert aufführt, sowie eine separate Liste ungelöster Diskrepanzen zur menschlichen Überprüfung, wodurch der manuelle Aufwand dieser mühsamen Aufgabe um über 80 % reduziert wird.

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3D-Generierung1Wissenschaftliche Unterstützung1Adaptives Lernen1Agenten-Frameworks1Agentenplattformen1KI-Agenten-Builder2KI-Agentenentwicklung1KI-Agenten-Plattformen1KI-App-Baukästen2KI-App-Erstellung1KI-Chatbot-Builder1KI-Chatbots1

Agenten-Builder FAQ

Was ist ein Agenten-Builder?

Ein Agenten-Builder ist eine Softwareplattform, die zur Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten verwendet wird. Im Gegensatz zu einfachen Automatisierungstools können diese Agenten komplexe, mehrstufige Aufgaben durch Interaktion mit verschiedenen Anwendungen, APIs und Datenquellen logisch durchdenken, planen und ausführen. Sie nutzen große Sprachmodelle (LLMs) für die Entscheidungsfindung, was es ihnen ermöglicht, unabhängig zu agieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, wie z. B. eine Reise zu buchen oder Verkaufsdaten zu analysieren.

Wie wähle ich den richtigen Agenten-Builder aus?

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

  • Technisches Qualifikationsniveau: Benötigen Sie eine No-Code/Low-Code-Schnittstelle für Geschäftsanwender oder ein code-zentriertes Framework für Entwickler?
  • Integrations-Ökosystem: Bietet es vorgefertigte Konnektoren für die spezifischen Tools und APIs, die Sie verwenden (z. B. Salesforce, Google Workspace, Slack)?
  • Agentenfähigkeiten: Bewerten Sie die Unterstützung für Speicher, Multi-Agenten-Kollaboration und komplexes logisches Denken für Ihren Anwendungsfall.
  • Bereitstellung und Skalierbarkeit: Überprüfen Sie, ob es Ihre bevorzugte Bereitstellungsumgebung (Cloud oder On-Premise) unterstützt und zur Bewältigung Ihrer Arbeitslast skaliert werden kann.

Was ist der Unterschied zwischen einem Agenten-Builder und einem Chatbot-Builder?

Der Hauptunterschied liegt in ihrem Zweck und ihrer Fähigkeit. Ein Chatbot-Builder ist darauf ausgelegt, Konversationsschnittstellen zu erstellen, die auf Benutzeranfragen in einer Chat-Umgebung reagieren. Sie sind typischerweise reaktiv. Ein Agenten-Builder hingegen erstellt autonome Agenten, die darauf ausgelegt sind, Aktionen auszuführen und Aufgaben über mehrere Systeme hinweg zu erledigen. Diese Agenten sind proaktiv; sie können Aktionen initiieren, Entscheidungen treffen und komplexe Arbeitsabläufe ohne kontinuierliche menschliche Eingabe ausführen, wie z. B. das Scrapen einer Website, das Analysieren der Daten und das anschließende Senden einer E-Mail-Zusammenfassung.

Welche Arten von Aufgaben können KI-Agenten ausführen?

KI-Agenten, die mit diesen Plattformen erstellt wurden, können eine Vielzahl digitaler Aufgaben ausführen, die normalerweise einen Menschen erfordern würden. Häufige Beispiele sind:

  • Automatisierung der Dateneingabe und -migration zwischen Anwendungen.
  • Durchführung von Webrecherchen, Scraping von Informationen und Zusammenfassung von Ergebnissen.
  • Verwaltung von E-Mails und Kalendern, einschließlich der Planung von Besprechungen.
  • Ausführung von Softwaretests und Meldung von Fehlern.
  • Interaktion mit APIs zum Abrufen von Daten oder Auslösen von Aktionen in anderer Software.
  • Überwachung von Systemen und Ausführung von Fehlerbehebungsverfahren.

Für wen sind Agenten-Builder konzipiert?

Agenten-Builder richten sich an eine vielfältige Benutzergruppe. Entwickler und Softwareingenieure verwenden sie, um anspruchsvolle Automatisierungen zu erstellen und KI-Funktionen in ihre Produkte zu integrieren. Geschäftsanalysten und Betriebsleiter nutzen Low-Code-Plattformen, um komplexe Geschäftsprozesse ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse zu automatisieren. Produktmanager können sie verwenden, um Prototypen zu erstellen und KI-gestützte Funktionen zu entwickeln. Im Wesentlichen sind sie für jeden gedacht, der autonome Systeme zur Bewältigung komplexer digitaler Arbeitsabläufe erstellen möchte.