Sie möchten also einen KI-Agenten entwickeln. Das Rennen ist definitiv eröffnet, aber wenn Sie wie die meisten Entwickler sind, stehen Sie an einer Weggabelung. In die eine Richtung führt OpenAIs All-in-One-Lösung AgentKit. In die andere Richtung gibt es Anthropics flexibles Claude Agent SDK, das von den beeindruckenden Claude 3-Modellen angetrieben wird.
Beide versprechen, Ihnen dabei zu helfen, leistungsstarke Agenten zu entwickeln, die echte Arbeit erledigen können, aber sie basieren auf völlig unterschiedlichen Ideen. Wir alle kennen das: Man entscheidet sich für ein Framework und stellt Monate später fest, dass es nicht die richtige Wahl war. Den falschen Weg zu wählen, kann hier zu verschwendeter Entwicklungszeit, unerwarteten Kosten und einem Agenten führen, der einfach nicht Ihren Anforderungen entspricht.
Dieser Leitfaden schlüsselt die wichtigsten Unterschiede in der Debatte AgentKit vs. Claude 3 auf. Wir vergleichen ihre Architektur, Funktionen und idealen Anwendungsfälle, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen. Wir werden auch einen dritten Weg für Teams untersuchen, die produktionsreife Support-Agenten ohne ein riesiges Engineering-Projekt bereitstellen müssen.
Was sind KI-Agenten-Builder?
Zunächst einmal sollten wir sicherstellen, dass wir vom Gleichen sprechen. Ein KI-Agenten-Builder oder Framework ist im Grunde ein Toolkit, das Entwicklern hilft, KI-Systeme zu erstellen, die Aufgaben ausführen, andere Software nutzen und selbstständig mit Daten interagieren können. Wir sprechen hier nicht von einfachen Chatbots, die nur vorgefertigte Antworten ausspucken. Dies sind Frameworks zum Erstellen komplexer, mehrstufiger Arbeitsabläufe, die schlussfolgern, planen und tatsächlich handeln können.
Was ist OpenAI AgentKit?
AgentKit ist der Versuch von OpenAI, eine vereinheitlichte, produktorientierte Plattform zur Erstellung von Agenten zu schaffen. Die Hauptidee ist, Ihnen eine visuelle Low-Code-Umgebung zu bieten, um schnell Prototypen für kundenorientierte Agenten zu erstellen und bereitzustellen. Es bündelt eine visuelle Arbeitsfläche (Agent Builder), einsatzbereite UI-Komponenten (ChatKit) und Evaluierungstools in einem einzigen Paket. Man kann es sich als ein komplettes Betriebssystem für Agenten vorstellen, bei dem OpenAI den größten Teil der Infrastruktur für Sie übernimmt.
Was ist das Claude Agent SDK?
Auf der anderen Seite ist das Claude Agent SDK ein Code-First-, entwicklerorientiertes Toolkit von Anthropic. Es ist ein SDK, das Ihnen eine feingranulare Kontrolle gibt, um Agenten zu erstellen, die in Ihrer eigenen Infrastruktur laufen und von den neuesten Claude 3-Modellen wie Sonnet und Opus angetrieben werden. Hier dreht sich alles um Modularität, Sicherheit und Unternehmenskontrolle. Stellen Sie es sich wie einen leistungsstarken Motor und ein Fahrgestell vor; Sie haben die volle Freiheit, das Auto zu bauen, das Sie wollen, aber Sie sind derjenige, der alles zusammensetzen muss.
Kernphilosophie: Plattform vs. Framework
Der größte Unterschied zwischen AgentKit und dem Claude Agent SDK ist nicht nur eine einzelne Funktion, sondern ihr gesamter Ansatz. Es ist der klassische Kampf einer verwalteten Plattform gegen ein flexibles Framework.
Der Ansatz von OpenAI AgentKit: Das All-in-One-Produkt
AgentKit ist so konzipiert, dass Sie innerhalb des OpenAI-Ökosystems bleiben. Es ist eine zentralisierte Plattform, die starke Meinungen darüber hat, wie Dinge erledigt werden sollten, was es ideal macht, um Dinge schnell zu erledigen, besonders für Teams, die auch Nicht-Ingenieure umfassen wie Produktmanager und Designer. Das Hauptverkaufsargument ist hier die Geschwindigkeit. Der visuelle Builder und die vorgefertigten Komponenten bedeuten, dass Sie einen Prototyp in wenigen Stunden statt Wochen zum Laufen bringen können.
Aber diese Geschwindigkeit hat ihren Preis. Dieser All-in-One-Ansatz bedeutet, dass Sie weniger Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur haben, was Sie an ihre Modelle binden kann. Wenn Sie komplexe, nicht standardmäßige Integrationen erstellen müssen oder strenge Datenresidenzregeln haben, könnten Sie die Leitplanken der Plattform als etwas einschränkend empfinden.
Der Ansatz des Claude Agent SDK: Das zusammensetzbare Toolkit
Anthropic ging in die entgegengesetzte Richtung. Das Claude Agent SDK ist als eine Komponente konzipiert, die Sie in Ihre bestehenden Systeme integrieren. Es ist dezentralisiert und zuerst für Entwickler konzipiert, was bedeutet, dass Sie die Ausführungsumgebung, die Daten und die Sicherheitsprotokolle kontrollieren.
Der Hauptvorteil hier ist die Kontrolle. Für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen oder Datenschutzbestimmungen (wie dem Betrieb von Agenten vor Ort) ist dies nicht nur ein nettes Extra, sondern ein Muss. Sie haben die Freiheit, genau das zu bauen, was Sie brauchen, genau so, wie Sie es brauchen. Der Haken? Es erfordert viel mehr Ingenieurarbeit. Ihr Team ist dafür verantwortlich, alles miteinander zu verbinden, die Infrastruktur zu verwalten und die gesamte Benutzeroberfläche von Grund auf neu zu erstellen.
Feature-Vergleich: AgentKit vs. Claude 3
Okay, kommen wir zu den praktischen Funktionen, die Sie und Ihr Team tatsächlich verwenden werden. Obwohl beide Frameworks leistungsstark sind, sind sie auf sehr unterschiedliche Arbeitsabläufe und Teamkonstellationen ausgerichtet.
| Funktion | OpenAI AgentKit | Claude Agent SDK (mit Claude 3) | Das Fazit |
|---|---|---|---|
| Hauptschnittstelle | Eine visuelle Drag-and-Drop-Arbeitsfläche „Agent Builder“. | Code-First, unter Verwendung von Python/TypeScript-SDKs. | AgentKit ist besser für Teams mit gemischten Fähigkeiten; Claude SDK ist für Ingenieure konzipiert. |
| Tool-Integration | Integrierte Tool-Knoten und ein kuratiertes „Connector-Verzeichnis“. | Sie definieren Tools explizit im Code mit dem MCP-Protokoll. | AgentKit ist schneller für Standard-Tools; Claude SDK gibt Ihnen mehr Leistung für benutzerdefinierte Aufgaben. |
| UI-Komponenten | „ChatKit“-Bibliothek mit 21 vorgefertigten einbettbaren Widgets. | Keine. Sie erstellen das gesamte Frontend selbst. | AgentKit ist der klare Gewinner für jede kundenorientierte Chat-Erfahrung. |
| Ausführungsumgebung | Läuft auf der verwalteten Infrastruktur von OpenAI. | Läuft in Ihrer eigenen Umgebung (lokal, vor Ort oder in einer privaten Cloud). | Claude SDK ist die erste Wahl für datensensible oder regulierte Branchen. |
| Evaluierung & Testen | Verfügt über integrierte Evaluierungstools zur Bewertung der Agentenleistung. | Sie müssen Ihr eigenes Test-Setup erstellen oder integrieren. | AgentKit macht den Einstieg in den Qualitätssicherungsprozess etwas einfacher. |
Der visuelle Builder von AgentKit ermöglicht es auch Nicht-Entwicklern, bei der Planung von Arbeitsabläufen zu helfen, und seine ChatKit-Bibliothek ist eine enorme Zeitersparnis für jeden, der einen kundenorientierten Chatbot erstellt. Sie können eine ausgefeilte, einbettbare Chat-Erfahrung erhalten, ohne einen Berg von Frontend-Code schreiben zu müssen.
Das Claude Agent SDK gibt Entwicklern jedoch im Grunde die Schlüssel zum gesamten Auto in die Hand. Seine Abhängigkeit vom Code bedeutet, dass Sie unglaublich leistungsstarke, benutzerdefinierte Tools erstellen können, die sich tief in die internen Systeme Ihres Unternehmens integrieren. Hier glänzt es wirklich, besonders bei komplexen, backend-lastigen Aufgaben, bei denen eine schicke Benutzeroberfläche nicht das Hauptziel ist.
Anwendungsfälle für AgentKit vs. Claude 3 und die versteckte Arbeit bei der Erstellung von Support-Agenten
Wie treffen Sie angesichts dieser Unterschiede tatsächlich eine Wahl? Es kommt wirklich darauf an, was Sie bauen wollen.
Wann Sie sich für OpenAI AgentKit entscheiden sollten
AgentKit ist eine ausgezeichnete Wahl für die schnelle Erstellung und Bereitstellung von kundenorientierten Chatbots, einfachen internen Tools und Prototypen, bei denen die Benutzeroberfläche oberste Priorität hat. Zum Beispiel würde ein SaaS-Unternehmen, das einen Dokumentations-Chatbot zu seiner Website hinzufügen möchte, den visuellen Builder und die vorgefertigten UI-Komponenten von AgentKit unglaublich nützlich finden.
Wann Sie sich für das Claude Agent SDK entscheiden sollten
Das Claude Agent SDK eignet sich besser für die Erstellung von Agenten mit tiefen, benutzerdefinierten Integrationen in interne Systeme, Aufgaben, die hohe Sicherheit und Datenschutz erfordern, sowie für komplexe, ingenieurlastige Projekte. Ein Finanzdienstleistungsunternehmen, das einen Code-Analyse-Agenten entwickelt, der sicher innerhalb seiner eigenen VPC laufen und auf private Datenbanken zugreifen muss, würde die Kontrolle und Flexibilität benötigen, die das Claude SDK bietet.
Die Realität bei der Entwicklung für den Kundensupport
Obwohl beide Frameworks leistungsstark sind, handelt es sich um Allzweck-Tools. Einen Kundensupport-Agenten zu entwickeln, der tatsächlich gut funktioniert, erfordert viel mehr als nur die Verbindung eines Modells mit ein paar APIs. Hier bleiben viele Teams stecken und erkennen zu spät, dass das Framework nur der erste Schritt auf einer sehr langen Reise war.
Hier sind einige der Kopfschmerzen, auf die Sie wahrscheinlich stoßen werden:
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Das „Kaltstart“-Problem: Keines der Frameworks kann direkt von den früheren Konversationen Ihres Teams lernen. Sie sind dafür verantwortlich, manuell eine Wissensdatenbank von Grund auf aufzubauen und zu pflegen, was ein riesiges und endloses Projekt ist.
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Keine Vertrauens-Engine: Wie können Sie sicher sein, dass Ihr Agent bei Ihren spezifischen Kundenfragen gut abschneidet, bevor er live geht? Der Aufbau einer zuverlässigen Simulationsumgebung, um Ihren Agenten mit Ihren historischen Daten zu testen, ist eine ziemlich große technische Herausforderung für sich.
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Fehlende support-spezifische Arbeitsabläufe: Kernfunktionen des Supports wie intelligente Ticket-Triage, Stimmungsanalyse oder das Wissen, wann an den richtigen Menschen eskaliert werden muss, sind nicht integriert. Sie müssen all diese Logik von Grund auf neu programmieren.
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Die versteckten Kosten: Die Kosten beziehen sich nicht nur auf API-Aufrufe. Es sind die Monate an Entwicklerzeit, die für den Aufbau, das Testen und die Wartung des Agenten aufgewendet werden, plus die laufende Betriebsarbeit, um ihn reibungslos am Laufen zu halten.
Ein besserer Weg: Die spezialisierte Plattform für die Support-Automatisierung
Anstatt mit einem allgemeinen Entwickler-Framework bei Null anzufangen, könnten Sie eine spezialisierte Plattform nutzen, die bereits für die Support-Automatisierung konzipiert ist. Hier kommen Tools wie eesel AI ins Spiel.
Die Idee ist einfach: eesel AI liefert Ihnen die Ergebnisse, die Sie mit AgentKit oder dem Claude SDK zu erreichen versuchen, aber ohne die monatelange Entwicklungszeit und die versteckten Probleme.
Es geht direkt auf die Einschränkungen eines Do-it-yourself-Ansatzes ein:
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Es löst den Kaltstart: eesel AI verbindet sich mit Ihrem Helpdesk und lernt sofort aus Ihren bisherigen Tickets, Makros und Wissensquellen. Es gibt kein manuelles Training; es versteht Ihren Geschäftskontext vom ersten Tag an.
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Sie können mit Vertrauen testen: Es enthält einen leistungsstarken Simulationsmodus, der Ihre KI an Tausenden Ihrer historischen Tickets testet. Dies gibt Ihnen eine genaue, datengestützte Lösungsrate, bevor Sie es jemals für Kunden aktivieren.
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Es ist für den Support konzipiert: Arbeitsabläufe für die Triage von Tickets, das Ergreifen von Maßnahmen in Ihrem Helpdesk (wie Taggen oder Schließen) und die Eskalation an menschliche Agenten sind alle Teil der No-Code-Workflow-Engine der Plattform.
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Sie können in Minuten live gehen: Da es sich um eine vollständig Self-Service-Plattform mit Ein-Klick-Integrationen für Tools wie Zendesk, Intercom und Freshdesk handelt, können Sie einen funktionierenden KI-Agenten in Minuten statt Monaten einsatzbereit haben.
Kaufen oder selbst entwickeln: Was ist das Richtige für Sie?
Also, was ist die endgültige Entscheidung im Duell AgentKit vs. Claude 3?
OpenAIs AgentKit bietet eine unglaubliche Geschwindigkeit und eine großartige Benutzeroberfläche direkt nach der Installation, was es perfekt für schnelles Prototyping und ausgefeilte Chat-Erlebnisse macht. Das Claude Agent SDK bietet die tiefgehende Kontrolle und Sicherheit, die für komplexe, unternehmenstaugliche Projekte erforderlich sind, bei denen Sie den gesamten Stack besitzen müssen.
Beide sind ausgezeichnete Frameworks, um allgemeine KI-Agenten von Grund auf zu erstellen. Wenn Ihr Ziel jedoch darin besteht, einen leistungsstarken Agenten für den Kundensupport zu starten, ändert sich die Frage von „Welches Framework soll ich verwenden?“ zu „Sollte ich das überhaupt von Grund auf neu erstellen?“
Für Teams, die den Support jetzt automatisieren müssen, bietet eine spezialisierte Plattform wie eesel AI eine schnellere, zuverlässigere und letztendlich kostengünstigere Lösung, indem sie alle schwierigen Teile für Sie übernimmt.
Sind Sie bereit zu sehen, was ein speziell entwickelter KI-Support-Agent leisten kann? Testen Sie eesel AI kostenlos und Sie können Ihren ersten Agenten in weniger als 5 Minuten bereitstellen.
Häufig gestellte Fragen
AgentKit ist eine verwaltete All-in-One-Plattform, die auf Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit innerhalb des OpenAI-Ökosystems ausgerichtet ist und eine stärker produktorientierte Erfahrung bietet. Das Claude Agent SDK ist ein flexibles, Code-First-Framework, das für eine tiefgehende Entwicklerkontrolle innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur konzipiert ist und Modularität und Unternehmenskontrolle betont.
AgentKit, mit seiner visuellen „Agent Builder“-Arbeitsfläche und den vorgefertigten ChatKit-UI-Komponenten, ist ideal für Teams mit gemischten Fähigkeiten und die schnelle Bereitstellung von kundenorientierten Erlebnissen. Es optimiert den Prototyping-Prozess erheblich, ohne umfangreiche Programmierung zu erfordern.
Das Claude Agent SDK bietet eine feingranulare Kontrolle über die Ausführungsumgebung, die Daten und die Sicherheitsprotokolle, was es zur bevorzugten Wahl für Projekte mit strengen Compliance- und Datenresidenzanforderungen macht. Es ermöglicht Ihnen, Agenten in Ihrer eigenen Infrastruktur zu betreiben.
Zu den Hauptvorteilen von AgentKit gehören sein visueller Builder, die einsatzbereiten ChatKit-UI-Komponenten und die integrierten Evaluierungstools. Diese Funktionen ermöglichen eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung von ausgefeilten kundenorientierten Chat-Erlebnissen mit weniger Frontend-Programmierung.
Zu den zentralen Herausforderungen gehören das Lösen des „Kaltstart“-Problems (Lernen aus vergangenen Konversationen), der Aufbau einer zuverlässigen Vertrauens-Engine zum Testen, die Entwicklung von support-spezifischen Arbeitsabläufen (wie Triage oder Eskalation) und die Verwaltung der erheblichen versteckten Kosten für die laufende Entwicklung und Wartung.
Eine spezialisierte Plattform wie eesel AI ist eine bessere Alternative, wenn Sie schnell einen leistungsstarken Support-Agenten bereitstellen müssen, möchten, dass er sofort aus historischen Tickets lernt, robuste Simulationen und Tests benötigen und integrierte support-spezifische Arbeitsabläufe ohne umfangreiche benutzerdefinierte Programmierung wünschen.
