KI Agent erstellen – Die wichtigsten Plattformen im Vergleich und was Unternehmen jetzt wirklich weiterbringt

KI-Agenten gelten als nächste Evolutionsstufe in der Automatisierung: Sie handeln autonom, lernen aus Kontexten und lassen sich flexibel in Geschäftsprozesse einbetten. Einen KI Agent erstellen klingt erst einmal abstrakt und es kann schwierig sein, hier einen guten Einstieg zu finden. Daher wollen wir hier aufschlüsseln, welche Plattformen am besten dafür geeignet sind und warum.

Wir haben vier führende Lösungen verglichen: Azure AI Foundry, Make, n8n und Relevance AI. Dabei ging es nicht nur um klassische Kriterien wie Benutzeroberfläche oder Integrationen – sondern um echte Anwendbarkeit im Unternehmenskontext und die Frage: Welche Plattform unterstützt Sie dabei, KI-Agenten als Teil Ihrer Business-Lösungen nachhaltig zu etablieren?

Was ist überhaupt eine AI Agent Plattform?

Im Kern geht es um mehr als einfache Automatisierung. KI Agenten…

• handeln zielgerichtet,

• integrieren sich in komplexe Systemlandschaften,

• nutzen LLMs, APIs, Datenquellen und Tools gleichzeitig

• und lassen sich als wiederverwendbare Bausteine in größere Geschäftsprozesse einbinden.

Der entscheidende Unterschied zu klassischen Automationsplattformen liegt in der Fähigkeit zur eigenständigen Planung, Anpassung und Entscheidungsfindung.

Vier Plattformen – vier Philosophien

Unsere Einschätzung: Wie am besten einen KI Agent erstellen?

Azure AI Foundry

Für Unternehmen, die KI-Agenten strategisch in Microsoft-Technologien einbetten möchten, ist Azure AI Foundry der stärkste Kandidat. Von Copilot Studio über Power Platform bis Dynamics 365 – hier lassen sich Agenten sicher und skalierbar orchestrieren. Governance, Lifecycle-Management und Multi-Tenant-Fähigkeit inklusive.

Grenzen: Noch in der Entwicklung, technische UX, primär für Entwickler:innen.

Make

Wer einfache Prozesse automatisieren möchte – z. B. in Marketing, HR oder Support – findet in Make eine hervorragende No-Code-Lösung. JSON-Handling, API-Verbindungen und visuelles Mapping sind intuitiv umgesetzt.

Grenzen: Kein Agentenmodell, keine Unternehmensarchitektur, eingeschränkte Wiederverwendbarkeit.

n8n

Open-Source, flexibel, Entwicklerfreundlich – n8n überzeugt mit starker API-Logik und Custom Code-Fähigkeiten. Besonders als Sidecar-Lösung für spezifische Agentenprozesse kann n8n sinnvoll eingebunden werden.

Grenzen: Kein nativer Agentenfokus, fehlende Governance-Funktionen.

Relevance AI

Ideal für Insight-getriebene Agenten, z. B. in Customer Service oder Produktfeedback. Relevance AI verbindet LLMs, Vektordaten und Agentensteuerung in einer schlanken Oberfläche – allerdings mit Fokus auf Spezialfälle.

Grenzen: Nicht ausgelegt für breitere Geschäftsarchitekturen oder tiefgehende Integration in Business Suiten.

Fazit: Einen KI Agent erstellen zu können wird überlebenskritisch für Unternehmen – aber nicht jede Plattform ist dafür gemacht

Wer ernsthaft über skalierbare, testbare und steuerbare Agenten im Unternehmenskontext nachdenkt, sollte sich nicht von einfacher Oberfläche oder kurzfristigem Use Case blenden lassen. Entscheidend ist die Frage:

Kann ich diesen Agenten später als Bestandteil meiner Lösung pflegen, aktualisieren, testen und weiterentwickeln – wie jedes andere Unternehmensmodul auch?

Wenn die Antwort „Ja“ lauten soll, ist Azure AI Foundry aktuell der vielversprechendste Kandidat – besonders für Unternehmen im Microsoft-Umfeld. Wer schneller mit kleineren Use Cases starten will, findet in Make, n8n oder Relevance AI interessante Alternativen. Doch echte Business-Reife entsteht erst mit Struktur, Governance und Plattformstrategie.

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