Tools zur Erstellung von KI-Agents sind Plattformen zur Entwicklung autonomer Tools. Sie sind mit Ihren Geschäftsdaten verknüpft, um Workflows und Entscheidungen zu automatisieren.
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Die Suche nach dem besten Tool zur Erstellung von KI-Agents hat sich von der Suche nach schnellen Lösungen hin zur Investition in eine umfassende Unternehmenslösung weiterentwickelt. In 2026 benötigen Unternehmen ein einheitliches Toolkit, mit dem sich zuverlässige Agents entwickeln lassen, die in komplexen Unternehmensökosystemen funktionieren. Mit der zunehmenden Ausrichtung von Unternehmen auf agentengesteuerte Automatisierung hat sich der Fokus von einfachen Chatbots auf hochentwickelte, autonome KI-Agents, die in großem Maßstab eingesetzt werden können, verschoben.
Um die führende Plattform zu ermitteln, müssen mehrere entscheidende Faktoren bewertet werden, die experimentelle Tools von unverzichtbaren Lösungen für den Unternehmensaufbau unterscheiden.
Das Tool zur Erstellung von KI-Agents muss ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit bieten. Die Leistung wird daran gemessen, wie effektiv ein Agent mehrstufige Workflows ohne ständige menschliche Eingriffe bewältigen kann. Um in dieser Liste aufgeführt zu werden, musste das Tool zur Erstellung von KI-Agents bei G2 oder Capterra eine Bewertung von 4,5 Sternen oder mehr erhalten haben.
Es besteht ein erheblicher Unterschied zwischen Anbietern, die auf Verbraucher:innen ausgerichtet sind, und solchen, die für Unternehmen konzipiert sind. Verbrauchertools legen oft Wert auf schnelle und einfache Interaktionen, lassen jedoch die für Sicherheit und Konformität erforderliche KI-Governance in Unternehmen vermissen. Unternehmensplattformen hingegen legen den Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit, Datenschutz und die Möglichkeit zur Kontextbildung mit tatsächlichen Kundendaten.
Agentforce ist eine bahnbrechende Lösung für Unternehmen, die im Zeitalter der KI erfolgreich sein wollen. Das Tool bietet eine umfassende Umgebung, in der KI-Agents mit beispielloser Geschwindigkeit entwickelt, getestet und bereitgestellt werden können.
Agentforce Builder vereint die Einfachheit von Low-Code-Lösungen mit professioneller Flexibilität. Dieses Toolkit ermöglicht es sowohl erfahrenen Entwicklern als auch Anfängern, zur Erstellung leistungsstarker Agenten beizutragen.
Indem Benutzer:innen ein gewünschtes Ergebnis einfach in wenigen Sätzen beschreiben, können sie eine funktionsfähige Konfiguration erstellen. Für diejenigen, die eine umfassendere Anpassung benötigen, bietet die Plattform Entwickler:innen die Möglichkeit, sich intensiv mit dem Code auseinanderzusetzen, sodass kein Anwendungsfall zu komplex ist.
Agentforce zeichnet sich dadurch aus, dass es in allen Abteilungen eine einheitliche Erfahrung bietet. Dadurch wird sichergestellt, dass jedes Team über die erforderlichen Tools verfügt, um die Entwicklung voranzutreiben.
Mithilfe der Atlas-Inferenzmaschine tun diese Agents mehr, als nur starren Skripten zu folgen. Sie analysieren den Kontext, planen Maßnahmen und führen Aufgaben auf einer Ebene der Eigenständigkeit aus, die herkömmliche Bots nicht erreichen können.
Zuverlässigkeit ist der Grundstein jeder erfolgreichen KI-Implementierung. Das Agentforce-Testzentrum bietet eine leistungsfähige Schnittstelle, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie die Kund:innen erreichen. Entwickler:innen können Testfälle erstellen und die Antworten überprüfen, um sicherzustellen, dass alle Sicherheitsvorkehrungen strikt eingehalten werden. Diese integrierten Tests stellen sicher, dass jeder Agent vom ersten Tag an einen professionellen Service bietet.
Die Bereitstellung ist nur der Anfang des Lebenszyklus eines Agents. Agentforce umfasst leistungsstarke Analysefunktionen zur Überwachung der Leistung und zur Optimierung der Konfigurationen. Anhand detaillierter Sitzungsdaten können Teams einzelne Interaktionen analysieren und ihre Strategien auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung der Agenten in der Praxis optimieren.
Agentforce ist eine umfassende Unternehmenssoftware-Suite. Andere Plattformen hingegen sind auf bestimmte Nischen oder technische Anforderungen zugeschnitten.
| Platform | Spezialisierung | Primäre Einschränkungen |
|---|---|---|
| Agentforce | Full-Stack-Unternehmen (Sales, Service, Marketing) | Ökosystemoptimiert |
| Relay.app | Einfache Automatisierung von Workflows in KMU | Eingeschränkte Fähigkeit zur komplexen Logik der Inferenz |
| Voiceflow | Visuelles multimodales Design | Erfordert die Nutzung einer externen API |
| Botpress | Entwicklerorientierte Flexibilität | Steilere Lernkurve |
| Intercom Fin | Lösung durch den Kundendienst | Beschränkt auf den Intercom-Posteingang |
| n8n | Technische knotenbasierte Logik | Hohe technische Schulden in Nicht-IT-Bereichen |
| CrewAI | Python-basierte Orchestrierung | Es fehlt eine native Benutzeroberfläche für Unternehmen |
Relay.app legt den Schwerpunkt auf eine schnelle Bereitstellung und eine übersichtliche Benutzeroberfläche. Es ist eine gute Wahl für einfache „Wenn-dann“-Automatisierungen. Allerdings hat es häufig Schwierigkeiten, wenn es auf der Ebene der anspruchsvollen Inferenz tätig ist oder wenn es umfangreiche, komplexe Unternehmensdatensätze durchsuchen muss.
Für Teams, denen die Ästhetik einer Unterhaltung besonders am Herzen liegt, bietet Voiceflow eine visuelle Arbeitsfläche, die in ihrer Klasse unübertroffen ist. Es ist das bevorzugte Werkzeug zur Visualisierung des Flows und des Stils von Dialogschnittstellen bei Unterhaltungen. Sein größter Nachteil besteht darin, dass es häufig eher als Design-Ebene fungiert als als vollständig autonomer Akteur, der in der Lage ist, eigenständig Businesspläne zu erstellen.
Fin wurde speziell für Support-Teams entwickelt, die eine schnelle Bereitstellung benötigen. Fin eignet sich hervorragend zur Automatisierung von Antworten auf Standardanfragen von Kund:innen. Die Einschränkung liegt in seinem Anwendungsbereich; er beschränkt sich in erster Linie auf den Bereich des Kundenservice und kann bei steigendem Volumen der Unterhaltungen kostspielig werden.
n8n und Botpress bieten umfangreiche Kontrollmöglichkeiten für diejenigen, die lieber direkt mit Code arbeiten. n8n ist besonders flexibel bei der Anbindung unterschiedlicher technischer Systeme. Allerdings kann ihre Wartung für nicht-technische Abteilungen schwierig sein, und es fehlt ihnen die „out-of-the-box“-Geschäftslogik, die in stärker integrierten Unternehmensplattformen zu finden ist.
Der Trend hin zur autonomen Arbeit stellt einen grundlegenden Wandel in der Arbeitsweise von Unternehmen dar. Durch die Einführung einer einheitlichen Plattform können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Agenten nicht nur isolierte Bots sind, sondern vollwertige Mitglieder der Belegschaft. Die Entwicklung eines Agents auf der branchenweit am stärksten integrierten Plattform ist der erste Schritt in Richtung dieser agentengesteuerten Zukunft.
Dieser Artikel dient lediglich zur Information. In diesem Artikel werden Produkte unseres Unternehmens Salesforce vorgestellt.
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Die Plattform nutzt eine einheitliche Daten-Cloud, die es Mitarbeiter:innen in der Sales-Abteilung ermöglicht, die Hintergründe eines Service-Tickets desselben Kunden nachzuvollziehen. Dadurch entsteht eine ganzheitliche und nahtlose Customer Experience im gesamten Unternehmen.
Ja. Agentforce verfügt über eine visuelle Benutzeroberfläche, die keine Programmierkenntnisse erfordert und es allen ermöglichen, leistungsstarke Agents zu erstellen. Einige Plattformen wie n8n erfordern zwar mehr technisches Know-how, doch viele der am besten bewerteten Tools zur Erstellung von KI-Agents legen besonderen Wert auf Benutzerfreundlichkeit.
Führende ools zur Erstellung von KI-Agents verfügen über spezielle Sicherheitsebenen, wie Einstein Trust Layer. Diese Ebenen wirken wie ein Schutzschild und verhindern, dass Ihre geschützten Daten von öffentlichen KI-Modellen erfasst werden.
Ein einfacher Chatbot lässt sich innerhalb weniger Minuten erstellen. Ein Agent für Unternehmen benötigt hingegen in der Regel einige Wochen. Diese Zeit dient dazu, die Kontextbildung des Agenten mit Ihren Daten sorgfältig vorzubereiten und gründliche Tests durchzuführen, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Zu den größten Herausforderungen zählen erhöhte Latenzzeiten und Kosten, da das Modell mehrere Abfragen an das LLM stellen muss, um eine einzige Aufgabe zu erledigen. Zudem besteht die Gefahr von „Endlosschleifen“, bei denen der Agent keine Lösung findet und auf unbestimmte Zeit weiterhin Aktionen ausführt. Diese Probleme werden in der Regel durch striktes, zeitnahes technisches Prompt-Engineering und die Festlegung von Obergrenzen für die zulässige Anzahl von Iterationen angegangen.
