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Best 2 KI-Agenten-Builder AI tools for KI

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

Zapier
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Zapier

Zapier ist eine führende No-Code-Automatisierungsplattform, mit der Sie über 8.000 Web-Apps verbinden können. Sie verfügt jetzt über ein leistungsstarkes KI-Toolkit, mit dem Sie benutzerdefinierte KI-Workflows, Agenten und Chatbots erstellen können, um Aufgaben zu automatisieren, Prozesse zu optimieren und Ihre Geschäftsabläufe zu skalieren, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Von einfachen Zwei-Schritt-Integrationen bis hin zu komplexen, mehrstufigen KI-gestützten Workflows macht Zapier die Automatisierung für jeden zugänglich.

KI-Agenten-Builder
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Vertesia
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Vertesia

Vertesia ist eine hochschnelle Low-Code-Plattform für die Entwicklung generativer KI für Unternehmen. Sie ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte GenAI-Anwendungen und -Agenten schnell und in großem Maßstab zu erstellen, bereitzustellen und zu betreiben, um komplexe Geschäftsprozesse zu transformieren und die Time-to-Value ohne aufwändige Infrastruktur oder explodierende Kosten zu beschleunigen.

KI-Agenten-Builder
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About KI-Agenten-Builder

KI-Agenten-Builder sind Plattformen, die für die Erstellung, Anpassung und Bereitstellung autonomer KI-Agenten entwickelt wurden. Diese Tools bieten eine strukturierte Umgebung, oft mit No-Code- oder Low-Code-Schnittstellen, die es Benutzern ermöglichen, die Ziele, Fähigkeiten und den Zugriff eines Agenten auf externe Tools wie APIs oder Datenbanken zu definieren. Durch die Nutzung von Großen Sprachmodellen (LLMs) für logisches Denken und Planung können diese Agenten komplexe, mehrstufige Aufgaben unabhängig ausführen. Dies ermöglicht die Automatisierung anspruchsvoller Arbeitsabläufe, die über einfache, vordefinierte Regeln hinausgehen, und befähigt Benutzer, spezialisierte digitale Assistenten für verschiedene geschäftliche und persönliche Bedürfnisse zu erstellen.

Kernfunktionen

  • No-Code/Low-Code-Schnittstelle: Entwerfen Sie Agenten-Workflows visuell, definieren Sie Ziele und verbinden Sie Tools ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.
  • Aufgabenzerlegung: Zerlegen Sie ein übergeordnetes Ziel automatisch in kleinere, überschaubare Teilaufgaben, die der Agent nacheinander ausführt.
  • Tool- & API-Integration: Statten Sie Agenten mit Fähigkeiten aus, indem Sie sie mit externen Anwendungen, Datenbanken und Webdiensten verbinden.
  • Autonomer Ausführungszyklus: Ermöglichen Sie Agenten, unabhängig zu agieren, Entscheidungen zu treffen, Aufgaben auszuführen und aus Ergebnissen zu lernen, ohne ständige menschliche Eingriffe.
  • Gedächtnis- und Kontextverwaltung: Stellen Sie Agenten Kurz- und Langzeitgedächtnis zur Verfügung, um den Kontext über komplexe Interaktionen und Aufgaben hinweg aufrechtzuerhalten.

Anwendungsfälle

KI-Agenten-Builder werden in verschiedenen Sektoren eingesetzt. Im E-Commerce steuern sie Agenten, die den Lagerbestand verwalten und Kundendienstanfragen automatisieren. Marketingteams nutzen sie, um Agenten für die Lead-Generierung und das Social-Media-Management zu erstellen. Für Entwickler und IT-Betrieb helfen diese Builder bei der Erstellung von Agenten, die Systeme überwachen, Tests automatisieren und Infrastrukturaufgaben verwalten.

Wie man wählt

Bei der Auswahl eines KI-Agenten-Builders sollten Sie die Benutzerfreundlichkeit der Plattform und das Gleichgewicht zwischen No-Code-Einfachheit und erweiterten Anpassungsoptionen berücksichtigen. Bewerten Sie die Bibliothek der vorgefertigten Integrationen und die Flexibilität, benutzerdefinierte Tools oder APIs anzubinden. Beurteilen Sie auch den Autonomiegrad des Agenten, seine Denkfähigkeiten und die verfügbaren Bereitstellungsoptionen (Cloud vs. On-Premise). Überprüfen Sie schließlich das Preismodell, das auf der Anzahl der Agenten, ausgeführten Aufgaben oder API-Aufrufen basieren kann.

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KI-Agenten-Builder use cases

1

Einen automatisierten Kundensupport-Agenten erstellen

Ein Kundensupport-Manager eines Online-Softwareunternehmens muss die Antwortzeiten verkürzen und häufige Anfragen effizienter bearbeiten. Mit einem KI-Agenten-Builder entwirft er einen Agenten mit einem klaren Ziel: Benutzerprobleme ohne menschliches Eingreifen zu lösen. Er verbindet den Agenten über APIs mit der Wissensdatenbank des Unternehmens, dem Ticketsystem (wie Zendesk) und der internen Benutzerdatenbank. Der Agent wird darauf trainiert, Benutzeranfragen zu verstehen, relevante Artikel abzurufen, Benutzer durch Fehlerbehebungsschritte zu führen und ein Support-Ticket mit dem gesamten Kontext zu erstellen, wenn das Problem eine Eskalation erfordert. Dies automatisiert über 60 % der Tier-1-Supportanfragen und entlastet menschliche Agenten für komplexe Probleme.

2

Einen personalisierten Vertriebs-Assistenten entwickeln

Ein Vertriebsteam möchte die Effektivität seiner Kaltakquise-Kampagnen steigern. Ein Spezialist für Vertriebsoperationen verwendet einen KI-Agenten-Builder, um einen personalisierten Assistenten zu erstellen. Der Agent hat die Aufgabe, potenzielle Leads aus einer Liste zu recherchieren. Er verbindet sich mit Tools wie LinkedIn für den beruflichen Hintergrund, Unternehmenswebsites für aktuelle Nachrichten und Suchmaschinen für Branchentrends. Für jeden Lead sammelt der Agent autonom wichtige Informationen, identifiziert Schwachstellen und entwirft eine stark personalisierte Einführungs-E-Mail. Der Vertriebsmitarbeiter überprüft und genehmigt lediglich die Entwürfe, was Stunden manueller Recherche spart und die Antwortraten auf E-Mails erheblich verbessert.

3

Einen autonomen Marktforschungsanalysten erstellen

Ein Marketingstratege muss kontinuierlich Markttrends und Wettbewerbsaktivitäten überwachen. Er verwendet einen KI-Agenten-Builder, um einen Forschungsagenten zu erstellen. Der Agent wird angewiesen, täglich eine Liste von Wettbewerber-Websites, Social-Media-Kanälen und Branchennachrichtenportalen zu verfolgen. Er verwendet Web-Scraping-Tools, um Daten über neue Produkteinführungen, Preisänderungen und Marketingkampagnen zu sammeln. Der Agent verarbeitet dann diese Informationen, identifiziert wichtige Ereignisse und erstellt einen prägnanten Zusammenfassungsbericht, der jeden Morgen an den Slack-Kanal des Marketingteams gesendet wird. Dies liefert zeitnahe, automatisierte Wettbewerbsinformationen ohne manuellen Aufwand.

4

Interne IT-Helpdesk-Workflows automatisieren

Ein IT-Manager möchte den internen Helpdesk-Prozess für ein wachsendes Unternehmen optimieren. Mit einem Low-Code-KI-Agenten-Builder erstellt er einen IT-Support-Agenten. Dieser Agent integriert sich in die Kommunikationsplattform des Unternehmens (z. B. Slack) und das IT-Service-Management-Tool (z. B. Jira). Wenn ein Mitarbeiter ein Problem wie eine Passwortzurücksetzung oder eine Softwarezugriffsanfrage meldet, initiiert der Agent einen Dialog, sammelt die erforderlichen Details und führt die erforderliche Aktion durch API-Aufrufe an relevante Systeme aus. Dies löst gängige IT-Anfragen sofort und rund um die Uhr und reduziert den Ticket-Rückstand für das IT-Personal.

5

Einen Agenten für Inhaltsstrategie und -erstellung entwerfen

Ein einzelner Content-Ersteller hat Schwierigkeiten, mit Recherche, Entwurf und Veröffentlichung Schritt zu halten. Er verwendet einen KI-Agenten-Builder, um einen Inhaltsassistenten zu erstellen. Das Ziel des Agenten ist es, einen wöchentlichen Blogbeitrag zu generieren. Er beginnt damit, Suchtrend-Tools zu verwenden, um relevante Themen zu identifizieren. Dann durchsucht er das Web nach glaubwürdigen Quellen, um Informationen zu sammeln und eine detaillierte Gliederung zu erstellen. Nachdem der Ersteller die Gliederung genehmigt hat, entwirft der Agent den vollständigen Artikel. Schließlich kann er sogar Social-Media-Snippets zur Bewerbung des Beitrags vorbereiten. Dieses System verwandelt den Arbeitsablauf des Erstellers von manuellem Schreiben in strategische Überwachung.

6

Einen Agenten für QA-Tests und Fehlerberichte erstellen

Ein Softwareentwicklungsteam möchte seinen Qualitätssicherungsprozess (QA) beschleunigen. Ein QA-Ingenieur verwendet einen KI-Agenten-Builder, um einen Testagenten zu erstellen. Der Agent ist mit dem Code-Repository des Projekts, den Test-Frameworks und dem Fehlerverfolgungssystem (wie Jira) verbunden. Er hat die Aufgabe, nächtliche Regressionstests durchzuführen. Wenn ein Test fehlschlägt, analysiert der Agent autonom die Protokolle, erfasst Screenshots oder Fehlermeldungen und erstellt einen detaillierten Fehlerbericht in Jira, den er automatisch dem richtigen Entwickler zuweist. Dies stellt sicher, dass Fehler konsistent und sofort gemeldet werden, was den Entwicklungszyklus beschleunigt.

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KI-Agenten-Builder FAQ

Was ist ein KI-Agenten-Builder?

Ein KI-Agenten-Builder ist eine Softwareplattform, die es Benutzern ermöglicht, autonome KI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Im Gegensatz zu einfachen Bots können diese Agenten logisch denken, planen und komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Die meisten Builder verfügen über No-Code- oder Low-Code-Schnittstellen, die es Benutzern ermöglichen, die Ziele eines Agenten zu definieren und ihn mit verschiedenen Tools und Datenquellen (wie APIs und Websites) zu verbinden, ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse zu benötigen. Sie werden verwendet, um anspruchsvolle Arbeitsabläufe in Bereichen wie Kundensupport, Vertrieb und Betrieb zu automatisieren.

Wie unterscheiden sich KI-Agenten von Chatbots oder Automatisierungstools?

Der Hauptunterschied liegt in der Autonomie und Proaktivität. Chatbots sind hauptsächlich reaktiv und antworten auf Benutzeranfragen basierend auf vordefinierten Skripten oder Wissensdatenbanken. Traditionelle Automatisierungstools (wie Zapier oder Make) eignen sich hervorragend zum Verbinden von Apps, folgen aber einer festen, linearen „Wenn-dies-dann-das“-Logik. KI-Agenten, die mit Buildern erstellt wurden, sind proaktiv und zielorientiert. Sie können ein komplexes Ziel selbstständig in kleinere Schritte zerlegen, entscheiden, welche Werkzeuge sie verwenden, und ihre Aktionen basierend auf den Ergebnissen anpassen, wobei sie ähnlich wie ein menschlicher Assistent agieren.

Was sind die Hauptmerkmale eines KI-Agenten-Builders?

Bei der Bewertung eines KI-Agenten-Builders sollten Sie auf mehrere Kernfunktionen achten. Ein guter Builder sollte haben:

  • Einen visuellen Workflow-Editor: Eine No-Code- oder Low-Code-Schnittstelle zum Entwerfen der Logik und Ziele des Agenten.
  • Umfangreiche Tool-Integration: Eine Bibliothek mit vorgefertigten Konnektoren für beliebte APIs und die Möglichkeit, benutzerdefinierte Tools hinzuzufügen.
  • Langzeitgedächtnis: Die Fähigkeit des Agenten, sich an vergangene Interaktionen und Daten zu erinnern, um zukünftige Aktionen zu informieren.
  • Autonome Planung und Ausführung: Die Fähigkeit, ohne schrittweise menschliche Anleitung zu schlussfolgern, einen Plan zu erstellen und ihn auszuführen.
  • Robuste Bereitstellungs- und Überwachungstools: Optionen, um den Agenten zuverlässig auszuführen und seine Leistung und seinen Entscheidungsprozess zu verfolgen.
Wer sollte einen KI-Agenten-Builder verwenden?

KI-Agenten-Builder sind für eine breite Palette von Benutzern konzipiert. Geschäftsleute und Unternehmer können No-Code-Builder verwenden, um komplexe betriebliche Aufgaben, Marketingkampagnen oder Kundendienstprozesse zu automatisieren, ohne Entwickler einstellen zu müssen. Entwickler und IT-Experten können fortschrittlichere Low-Code-Builder verwenden, um anspruchsvolle Agenten für Softwaretests, Systemüberwachung oder komplexe Datenverarbeitung zu erstellen und ihre Arbeit erheblich zu beschleunigen. Im Wesentlichen kann jeder, der komplexe, wiederholbare digitale Aufgaben an einen autonomen Assistenten delegieren möchte, von diesen Tools profitieren.

Muss ich programmieren können, um einen KI-Agenten-Builder zu verwenden?

Nicht unbedingt. Die meisten modernen KI-Agenten-Builder sind nach den Prinzipien von No-Code oder Low-Code konzipiert. Sie bieten visuelle Schnittstellen, auf denen Sie Komponenten per Drag-and-Drop verschieben, Anweisungen in einfacher Sprache schreiben und Werkzeuge über einfache Konfigurationsmenüs verbinden können. Dies macht die Erstellung von Agenten für nicht-technische Benutzer zugänglich. Einige Programmierkenntnisse (z. B. zum Schreiben von API-Anfragen oder benutzerdefinierten Skripten) können jedoch erweiterte Anpassungen ermöglichen und es Ihnen erlauben, auf Plattformen, die dies unterstützen, leistungsfähigere und spezialisiertere Agenten zu erstellen.