AgentKit vs Make: Welches KI-Automatisierungstool ist das Richtige für Sie?

Wenn Sie sich mit dem Erstellen von „KI-Agenten“ befassen, um Ihre Arbeit zu automatisieren, sind Sie wahrscheinlich auf zwei große Namen gestoßen: AgentKit von OpenAI und Make. Beide versprechen, komplexe Aufgaben für Sie zu erledigen, verfolgen dabei aber völlig unterschiedliche Ansätze. AgentKit ist ein spezialisiertes Toolkit zur Erstellung intelligenter, dialogorientierter Workflows direkt im OpenAI-Ökosystem. Make hingegen ist eine riesige Automatisierungsplattform, die dafür entwickelt wurde, so gut wie jede Web-App zu verbinden, die Sie sich vorstellen können.

Also, wie entscheiden Sie sich? Dieser Leitfaden führt Sie durch die wahren Unterschiede zwischen AgentKit und Make. Wir werden uns ihre KI-Fähigkeiten, die Anbindung an andere Tools, die Kosten und ihre jeweiligen Stärken ansehen. Am Ende sollten Sie eine viel klarere Vorstellung davon haben, welches Tool am besten zu Ihrem Vorhaben passt.

Was ist das AgentKit von OpenAI?

Stellen Sie sich AgentKit als den All-in-One-Werkzeugkasten von OpenAI vor, mit dem Sie KI-Agenten erstellen, starten und optimieren können. Es ist nicht nur eine Sache, sondern mehrere leistungsstarke Teile, die ineinandergreifen:

• Agent Builder: Dies ist Ihr visueller Arbeitsbereich, eine Drag-and-Drop-Oberfläche, auf der Sie die Funktionsweise Ihrer Agenten planen und verschiedene Versionen verwalten können.

• ChatKit: Ein praktisches Kit, um ein ausgefeiltes, anpassbares Chat-Fenster in Ihre App oder Website einzufügen, ohne großen Programmieraufwand.

• Evals & Guardrails: Dies sind integrierte Werkzeuge, um die Leistung Ihres Agenten zu testen und Sicherheitsregeln festzulegen, um zu verhindern, dass er aus dem Ruder läuft.

Es ist wirklich für Teams gemacht, die bereits OpenAI nutzen und anspruchsvolle Chatbots für Kunden erstellen möchten, ohne eine Reihe verschiedener Tools zusammenfügen zu müssen.

Was ist Make?

Sie kennen Make vielleicht noch unter seinem alten Namen Integromat. Seine gesamte Mission besteht darin, verschiedene Apps und Dienste zu verbinden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, ohne dass Sie eine einzige Zeile Code schreiben müssen.

In Make erstellen Sie „Szenarien“, indem Sie Module aus einer riesigen Bibliothek von über 1.600 Anwendungen visuell miteinander verknüpfen. Obwohl es nicht speziell als Ersteller von „KI-Agenten“ entwickelt wurde, ermöglicht sein flexibles System aus Routern und Filtern die Gestaltung komplexer, mehrstufiger KI-Workflows, die sich sehr ähnlich wie ein Agent verhalten. Es ist eine großartige Option, wenn Sie Backend-Prozesse automatisieren müssen, die eine Vielzahl Ihrer bevorzugten Software-Tools betreffen.

Ein detaillierter Vergleich

Okay, gehen wir ins Detail. Beide Plattformen bieten einen visuellen Builder, aber was Sie tatsächlich bauen können und wie Sie dabei vorgehen, ist ziemlich unterschiedlich.

KI-Fähigkeiten und Workflow-Logik

AgentKits Fokus auf Agentenlogik

AgentKit wurde entwickelt, um Agenten zu erstellen, die logisch denken, Werkzeuge verwenden und Konversationen führen können. Sein visueller Builder ist darauf ausgelegt, die Zusammenarbeit verschiedener Agenten zu organisieren und Informationen zwischen ihnen auszutauschen, um eine Aufgabe zu erledigen. Dies ist perfekt für die Erstellung strukturierter, agentengestützter Erlebnisse.

Allerdings haben einige frühe Nutzer angemerkt, dass die Workflows sich etwas starr anfühlen können. AgentKit basiert oft auf einem schrittweisen Pfad, was bedeutet, dass Sie für jede kleine Entscheidung manuell „Wenn/Dann“-Knoten verbinden müssen. Es fehlt ihm die Magie einer KI, die eine Liste von Werkzeugen durchsehen und selbstständig das richtige auswählen kann. Seine größte Stärke ist die integrierte Bewertungsfunktion, mit der Sie die Antworten Ihres Agenten anhand eines Datensatzes testen können, um seine Leistung zu überprüfen, bevor ein Kunde jemals mit ihm interagiert.

Makes Ansatz für agentenähnliche Workflows

Make geht einen anderen Weg. Es nutzt eine leistungsstarke Kombination aus Modulen und Routern, um verzweigte Logiken zu erstellen. Das ist fantastisch für aufgabenbasierte Automatisierung. Sie könnten zum Beispiel leicht einen Ablauf einrichten, der besagt: „Wenn eine neue E-Mail mit einer Rechnung ankommt, soll ein KI-Modell die wichtigsten Details extrahieren und sie dann in eine neue Zeile in einem Google Sheet eintragen.“

Aber hier zeigt sich auch der Kompromiss. Make hat kein integriertes System für agentenspezifische Konzepte wie Langzeitgedächtnis oder die selbstständige Auswahl von Werkzeugen. Sie müssen den „denkenden“ Teil des Prozesses Schritt für Schritt selbst aufbauen. AgentKit hat diese Konzepte bereits integriert, auch wenn sie ihre eigenen Regeln haben.

Die eesel AI-Alternative für die Support-Automatisierung

Die Sache ist die: Allzweck-Tools können sich schnell als unhandlich erweisen, wenn es um etwas so Spezifisches und Wichtiges wie den Kundensupport geht. Die starren Abläufe in AgentKit sind nicht ideal für die unvorhersehbare Natur von Kundenfragen, und das Erstellen von Logiken in Make für jedes mögliche Support-Problem ist einfach nicht realistisch.

Hier kommt eine spezialisierte Plattform wie eesel AI ins Spiel. Sie bietet eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, die speziell für Support-Konversationen entwickelt wurde. Sie erhalten eine fein abgestimmte Kontrolle, um bestimmte Arten von Tickets (wie Fragen zum Bestellstatus) zu automatisieren, während sichergestellt wird, dass knifflige Fälle an Ihr menschliches Team weitergeleitet werden. Das Beste daran ist, dass es tatsächlich aus Ihren bisherigen Support-Tickets lernt, sodass seine Logik darauf basiert, wie Ihr Team bereits Probleme löst.

Ein Workflow-Diagramm, das veranschaulicht, wie ein spezialisiertes Tool wie eesel AI den Kundensupport-Prozess von der Ticketanalyse bis zur Lösung automatisiert, ein wichtiger Punkt in der Diskussion zwischen AgentKit und Make.

Ökosystem und Integrationen

AgentKit: Tiefgreifend, aber schmal

Wo AgentKit wirklich die Nase vorn hat, ist seine nahtlose, native Verbindung zu den eigenen Modellen (wie GPT-5) und Diensten von OpenAI. Alles ist so konzipiert, dass es von Anfang an zusammenarbeitet.

Der Nachteil ist, dass man ziemlich in deren Welt gefangen ist. Sie können nicht einfach ein Modell von Anthropic oder Google austauschen, um zu sehen, welches für Ihre Zwecke am besten funktioniert. Es unterstützt zwar einige Integrationen für Unternehmensdatenquellen wie Google Drive und SharePoint, aber seine Liste an vorgefertigten App-Konnektoren ist im Vergleich zu dem, was sonst auf dem Markt ist, winzig.

Make: Breit und flexibel

Das herausragende Merkmal von Make ist seine riesige Bibliothek von über 1.600 nativen App-Integrationen. Wenn Sie eine beliebte Software verwenden, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass Make einen Konnektor dafür hat. Das macht es unglaublich nützlich, um die Arbeit über Ihren gesamten Technologie-Stack hinweg zu automatisieren.

Sie können auch sein generisches HTTP-Modul verwenden, um jedes gewünschte KI-Modell aufzurufen. Dies gibt Ihnen totale Freiheit, bedeutet aber auch einen etwas technischeren Einrichtungsaufwand im Vergleich zum einfachen Klick-und-Verbinden-Stil von AgentKit.

Warum eine tiefe Integration für Support-Teams wichtiger ist

Für ein Kundensupport-Team sind 1.600 generische Konnektoren bei weitem nicht so nützlich wie tiefgreifende Ein-Klick-Integrationen mit den wenigen Tools, die sie den ganzen Tag über nutzen. eesel AI verbindet sich sofort mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom), Ihren internen Wissensdatenbanken (wie Confluence oder Google Docs) und Ihren Chat-Tools (wie Slack). Noch wichtiger ist, dass es sich nicht nur verbindet, sondern seine KI auf Ihren historischen Tickets und Wissensdatenbank-Artikeln trainiert, um Ihr Geschäft von Anfang an zu verstehen.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen zentralisiert, um die Support-Automatisierung zu unterstützen, im Gegensatz zu den allgemeinen Tools im Vergleich zwischen AgentKit und Make.

Bereitstellung und Benutzererfahrung

AgentKit: Alles dreht sich um das ausgefeilte Front-End

Hier glänzt AgentKit wirklich. Mit seiner ChatKit-Komponente können Sie innerhalb von Minuten ein ansprechendes, responsives und vollständig gebrandetes Chat-Widget live auf Ihrer Website schalten. Das ist ein riesiger Vorteil, wenn Sie einen kundenorientierten Agenten erstellen und möchten, dass er professionell aussieht, ohne viel Webentwicklungsarbeit zu leisten.

Die gesamte Plattform wird von OpenAI verwaltet, was die Einrichtung und Wartung erleichtert. Der Haken ist, dass es sich um ein Closed-Source-Produkt handelt, sodass Sie weniger Kontrolle über Ihre Daten und deren Speicherort haben.

Make: Auf das Backend fokussiert

Make ist ein Akteur hinter den Kulissen. Es zeichnet sich durch die Automatisierung unsichtbarer Workflows aus, die keine hübsche Benutzeroberfläche benötigen. Sein visueller Debugger ist unglaublich hilfreich, um herauszufinden, was in einem komplexen Szenario schiefgelaufen ist, und um genau zu sehen, wo ein Prozess unterbrochen wurde.

Wie AgentKit ist es eine Closed-Source- und reine Cloud-Plattform. Dies könnte für Unternehmen mit strengen Daten- oder Sicherheitsvorschriften, die eine selbst gehostete Option erfordern, ein Ausschlusskriterium sein.

Eine selbstbewusste Bereitstellung ist der Schlüssel

Einen KI-Agenten live für Ihre Kunden bereitzustellen, kann etwas nervenaufreibend sein. Eine einzige schlechte Erfahrung kann mehr schaden als nützen. Während AgentKit Ihnen Werkzeuge zur Bewertung Ihres Agenten bietet, geht eesel AI mit einem leistungsstarken Simulationsmodus einen Schritt weiter. Sie können Ihre KI an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Support-Tickets in einer sicheren Sandbox-Umgebung testen. Dies gibt Ihnen eine genaue Prognose über ihre Leistung, Lösungsrate und Kosteneinsparungen, bevor ein einziger Kunde mit ihr spricht, und hilft Ihnen, mit Zuversicht zu starten.

Das Simulations-Dashboard von eesel AI, ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal für spezialisierte Plattformen in der Diskussion zwischen AgentKit und Make.

Preisvergleich

Es ist wirklich wichtig zu verstehen, wie Ihnen Kosten in Rechnung gestellt werden, bevor Sie sich für eine Plattform entscheiden, da die beiden Modelle sehr unterschiedlich sind.

AgentKit-Preise

AgentKit hat keine eigene Abonnementgebühr. Stattdessen sind die Kosten direkt daran gebunden, wie stark Sie die API-Modelle von OpenAI nutzen.

• So funktioniert es: Sie zahlen für die Input- und Output-Token, die Ihre Agenten verwenden.

• Der Haken: Diese Preisgestaltung kann sehr unvorhersehbar sein. Ein komplexer Agent oder ein geschäftiger Monat könnte zu einer überraschend hohen Rechnung führen, was die Budgetierung erschwert.

Make-Preise

Make berechnet Ihnen die Kosten basierend auf „Operationen“. Eine einzelne Operation ist eine von einem Modul durchgeführte Aktion. Ein 10-stufiges Szenario, das einmal ausgeführt wird, verbraucht also 10 Operationen.

• Free: 1.000 Operationen/Monat

• Core: 9 $/Monat für 10.000 Operationen/Monat

• Pro: 16 $/Monat für 20.000 Operationen/Monat

• Teams: 29 $/Monat für 40.000 Operationen/Monat

• Der Haken: Wenn Sie Workflows haben, die häufig ausgeführt werden oder viele Schritte umfassen, können diese Kosten schnell ansteigen.

Eine berechenbarere Alternative

Die meisten Unternehmen, insbesondere in kundenorientierten Rollen, können mit unvorhersehbaren Kosten nicht wirklich umgehen. Deshalb ist die Preisgestaltung von eesel AI anders aufgebaut. Es bietet einfache Pläne, die auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat basieren. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren pro gelöstem Ticket, sodass Sie nicht dafür bestraft werden, erfolgreich zu sein oder einen geschäftigen Monat zu haben. Dieses unkomplizierte Modell macht die Budgetierung zum Kinderspiel und hilft Ihnen, böse Überraschungen auf Ihrer Rechnung zu vermeiden.

Eine Ansicht der eesel AI-Preisseite, die eine planbare Alternative zu den in der Debatte zwischen AgentKit und Make diskutierten Modellen bietet.

Das richtige Werkzeug für die Aufgabe wählen

Wie lautet also das Urteil im Duell AgentKit vs. Make? Ehrlich gesagt gibt es keinen eindeutigen Gewinner. Es geht darum, das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.

• Wählen Sie AgentKit, wenn: Sie einen ausgefeilten, kundenorientierten Chatbot erstellen müssen und bereits vollständig auf das OpenAI-Ökosystem setzen. Sein ChatKit und die Evaluierungswerkzeuge sind dafür perfekt geeignet.

• Wählen Sie Make, wenn: Ihr Hauptziel darin besteht, Backend-Prozesse zu automatisieren, indem Sie eine Reihe verschiedener SaaS-Apps miteinander verknüpfen. Diese riesige Integrationsbibliothek ist seine größte Stärke.

Der große Haken bei beiden? Keine der beiden Plattformen wurde von Grund auf dafür entwickelt, die kniffligen Probleme der Kundensupport-Automatisierung zu lösen, die eine tiefgreifende Wissensintegration, spezialisierte Workflows und eine sichere Bereitstellungsmethode erfordert.

Jenseits von AgentKit vs. Make: Die spezialisierte Alternative für Support- und IT-Teams

Wenn Sie dies lesen, weil Sie den Kundensupport oder interne Helpdesk-Aufgaben automatisieren müssen, wird Sie ein allgemeines Werkzeug nur bis zu einem gewissen Punkt bringen.

eesel AI wurde speziell für diese Welt entwickelt. Es kann in Minuten statt Monaten live gehen, da es sich sofort mit all Ihrem vorhandenen Wissen verbindet und daraus lernt – Ihren bisherigen Helpdesk-Tickets, Confluence-Seiten, Google Docs und mehr. Mit einer leistungsstarken Workflow-Engine und einem risikofreien Simulationsmodus erhalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Automatisierung und vollständiges Vertrauen in deren Leistung.

Bereit zu sehen, wie eine speziell entwickelte KI-Support-Plattform Ihre Arbeitsweise verändern kann? Testen Sie eesel AI kostenlos.