AgentKit vs. Make vs. n8n: Welcher AI-Agent-Builder ist der richtige für Sie?

Die Welt der KI- und Automatisierungstools wird langsam richtig voll. Es scheint, als ob jede zweite Woche eine neue Plattform auftaucht, die verspricht, unsere Arbeitsweise zu revolutionieren. Das macht es unglaublich schwierig zu unterscheiden, was wirklich nützlich ist und was nur Hype. Da Neulinge wie OpenAI's AgentKit zusammen mit etablierten Playern wie Make und n8n in den Ring steigen, war es noch nie so verwirrend, das richtige Tool für sich zu finden.

Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, den Überblick zu behalten. Wir werden uns die Details ansehen, wie diese Plattformen funktionieren, was sie realistischerweise leisten können und was sie Sie kosten werden. Am Ende sollten Sie eine viel klarere Vorstellung davon haben, welches Tool für Ihre Ziele sinnvoll ist, insbesondere wenn Sie den Kundenservice automatisieren oder andere interne Support-Aufgaben erledigen möchten.

Was sind AgentKit, Make und n8n?

Bevor wir sie Funktion für Funktion vergleichen, ist es hilfreich zu wissen, woher jedes Tool kommt. Sie alle haben mit KI und Automatisierung zu tun, wurden aber mit unterschiedlichen Zielen entwickelt, was viel über ihre Stärken und Grenzen aussagt.

Was ist OpenAI's AgentKit?

AgentKit ist OpenAIs eigenes Toolkit zum Erstellen von KI-Agenten, die sich hervorragend für Konversationen und logisches Denken eignen. Stellen Sie es sich weniger als ein Werkzeug zum einfachen Verbinden von Apps vor, sondern eher als eine Möglichkeit, Agenten zu erstellen, die denken, planen und andere Tools verwenden können – alles innerhalb der gemütlichen Grenzen des OpenAI-Ökosystems. Es besteht aus einigen wichtigen Teilen: dem Agent Builder zur visuellen Planung, ChatKit zum Einbetten von Chat-Oberflächen und einigen Evaluierungstools. Wenn Sie sich auf die Modelle von OpenAI festgelegt haben und etwas bauen möchten, das sich wirklich KI-nativ anfühlt, ist dies ihre Antwort.

Ein Diagramm, das die Beziehung zwischen Agent Builder, ChatKit, Evals und Connectors zeigt, um die Preisstruktur von OpenAI AgentKit zu verstehen.

Was ist Make?

Sie erinnern sich vielleicht an Make unter seinem alten Namen, Integromat. Es ist eine visuelle Automatisierungsplattform, die fantastisch darin ist, eine riesige Bibliothek verschiedener Apps und Dienste zu verbinden. Sie können damit wirklich komplexe, mehrstufige Workflows (sie nennen sie „Szenarien“) erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Obwohl sie in letzter Zeit mehr KI-Funktionen hinzugefügt haben, liegt ihre DNA darin, eine Integration Platform as a Service (iPaaS) zu sein. Sie glänzt, wenn Sie Geschäftsprozesse automatisieren müssen, die zwischen verschiedenen Systemen wie Ihrem CRM, Ihrer Marketingplattform und internen Datenbanken wechseln.

Was ist n8n?

n8n ist ein Open-Source-Tool zur Workflow-Automatisierung, das für Entwickler entwickelt wurde. Es geht darum, Ihnen Flexibilität und Kontrolle zu geben. Einer seiner größten Vorteile ist, dass Sie es selbst hosten können, was bedeutet, dass Sie es auf Ihren eigenen Servern ausführen und alle Ihre Daten intern behalten können. Mit Hunderten von integrierten Integrationen und der Möglichkeit, benutzerdefinierten Code direkt in Ihre Workflows einzufügen, ist n8n zu einem Favoriten für Entwickler geworden, die hochspezifische und skalierbare Automatisierungen erstellen müssen, die mit so gut wie jeder API da draußen kommunizieren können.

Ein tiefer Einblick in AgentKit vs. Make vs. n8n

So, nachdem die Vorstellungsrunde beendet ist, wollen wir sehen, wie sie sich in den Bereichen schlagen, die wirklich zählen: ihre zugrunde liegende Architektur, wie sie mit Integrationen umgehen und wie viel Kopfzerbrechen es bereitet, sie zum Laufen zu bringen. Hier werden Sie die großen Kompromisse erkennen und verstehen, warum ein Allzweck-Tool nicht immer die beste Wahl für eine spezifische Aufgabe wie die Support-Automatisierung ist.

AgentKit vs. Make vs. n8n: Kernarchitektur und Agenten-Fähigkeiten

Die Art und Weise, wie diese Plattformen es Ihnen tatsächlich ermöglichen, einen Agenten zu erstellen, sagt viel über ihre Grenzen aus.

• AgentKit ist für das konzipiert, was man als „kognitive Orchestrierung“ bezeichnen könnte. Sein visueller Builder ist darauf ausgerichtet, Agenten einzurichten, die ein Problem durchdenken können. Der einzige Haken ist, dass sich die Workflows überraschend klobig und linear anfühlen können. Für jede potenzielle Entscheidung, die der Agent treffen muss, müssen Sie manuell eine „Wenn/Dann“-Logik abbilden, was einen komplexen Prozess in ein ausuferndes, schwer zu verwaltendes Flussdiagramm verwandeln kann. Sie sind auch so gut wie an das OpenAI-Ökosystem gebunden, sodass Sie nicht viel Mitspracherecht bei der Wahl Ihrer KI-Modelle haben.

• Make bietet Ihnen etwas, das sich wie ein Agent verhält, indem es seine vorhandenen Module und Router miteinander verbindet. Sie können verzweigte Logik erstellen, um verschiedene Aktionen zu verbinden, aber es ist kein echtes Multi-Agenten-System. Es hat keinen eingebauten Speicher oder Kontext, der zwischen den Schritten bestehen bleibt. Wenn Ihre Automatisierung also komplexe logische Schlüsse ziehen soll, müssen Sie einige ziemlich clevere (und oft komplizierte) Umgehungslösungen mit externen Datenspeichern entwickeln.

• n8n ist das flexibelste der drei. Es wird mit einem dedizierten KI-Agenten-Knoten geliefert, der intelligent entscheiden kann, welche Tools für eine bestimmte Aufgabe verwendet werden sollen. Es ist unglaublich leistungsstark, wenn Sie wissen, was Sie tun, aber um wirklich autonomes Verhalten zu erreichen, müssen Sie oft etwas benutzerdefinierten Code schreiben. Für nicht-technische Teams macht dies den Zweck eines visuellen Builders jedoch zunichte.

Für Teams, die leistungsstarke Agenten-Workflows benötigen, aber keine Entwickler zur Verfügung haben, können diese Einschränkungen ein Ausschlusskriterium sein. Hier kann eine stärker fokussierte Plattform helfen. Zum Beispiel bietet eesel AI eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, die speziell für die Support-Automatisierung entwickelt wurde. Sie können den genauen Ton und die Persönlichkeit einer KI definieren und ihr genau sagen, welche Aktionen sie ausführen soll (wie das Nachschlagen eines Bestellstatus oder das Eskalieren eines komplexen Tickets) – alles über einen einfachen Prompt-Editor. Es gibt Ihnen tiefe Kontrolle, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

AgentKit vs. Make vs. n8n: Integrationen und Wissensmanagement

Ein KI-Agent ist nur so schlau wie die Informationen, auf die er zugreifen kann.

• Make und n8n sind absolute Giganten, wenn es um Integrationen geht. Make rühmt sich mit Verbindungen zu über 2.500 Apps, und n8n hat Hunderte und kann sich zusätzlich mit jeder REST-API verbinden. Das ist großartig, um weitreichende Geschäftsprozesse zu automatisieren. Das Problem ist, wenn Sie diese Integrationen als Wissensquelle für einen KI-Agenten nutzen möchten, müssen Sie wieder viel manuell einrichten und konfigurieren.

• AgentKit ist in dieser Hinsicht weitaus eingeschränkter. Es konzentriert sich auf eine Handvoll nativer Tools und erwartet von Ihnen, dass Sie für alles andere benutzerdefinierte API-Verbindungen erstellen. Die Verwaltung des Wissens ist ebenfalls eine manuelle Aufgabe, bei der Dateien einzeln in einen Vektorspeicher hochgeladen werden müssen.

Das eigentliche Problem bei diesen generalistischen Ansätzen ist die laufende Wartung. Die Wissensdatenbank Ihrer KI aktuell zu halten, wird zu einer endlosen manuellen Aufgabe. Hier zeigt sich der Wert einer dedizierten Lösung. Zum Beispiel ist eesel AI darauf ausgelegt, Ihr gesamtes Unternehmenswissen automatisch zu vereinheitlichen. Es verbindet sich mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder Intercom), Wikis (Confluence oder Notion) und internen Chat-Tools (Slack). Es trainiert sich sogar selbst anhand Ihrer vergangenen Support-Gespräche. Das bedeutet, dass Ihre KI den Kontext Ihres Unternehmens von Anfang an versteht, ohne mühsame Datei-Uploads.

AgentKit vs. Make vs. n8n: Benutzerfreundlichkeit und Bereitstellung

Wie schnell Sie eine neue Automatisierung erstellen, testen und sicher starten können, ist ein entscheidender Faktor.

• AgentKit eignet sich hervorragend, um schnell Prototypen zu erstellen, insbesondere wenn Sie eine Konversations-Benutzeroberfläche benötigen. Seine ChatKit-Komponente macht es einfach, einen Chatbot in Ihre Website einzubetten. Der Nachteil ist, dass es schwierig ist, seine Logik vor der Live-Schaltung ordnungsgemäß gegen reale Situationen zu testen.

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  n8n hat bei weitem die steilste Lernkurve

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  Es ist ein fantastisches Werkzeug für Entwickler, erfordert aber technische Fähigkeiten für die Einrichtung, das Hosting und die Wartung, besonders wenn Sie anfangen, komplexere Workflows zu erstellen.

• Make ist definitiv zugänglicher als n8n, aber seine visuelle Arbeitsfläche kann immer noch unübersichtlich und kompliziert werden. Sein Preismodell, das pro Operation abrechnet, bedeutet auch, dass das Testen Ihrer Workflows teuer werden kann, bevor Sie sie überhaupt gestartet haben.

Die Bereitstellung eines neuen Systems, das mit Ihren Kunden interagiert, birgt immer ein gewisses Risiko. Sie wollen sicher sein, dass es wie erwartet funktioniert. Den meisten generischen Automatisierungsplattformen fehlen robuste Testumgebungen, sodass Sie auf das Beste hoffen müssen. Im Gegensatz dazu ermöglichen spezialisierte Plattformen wie eesel AI Ihnen, alles mit Zuversicht zu testen. Sie können eine Simulation mit Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets durchführen, um genau zu sehen, wie die KI geantwortet hätte. Dies gibt Ihnen eine klare Prognose ihrer Leistung und Lösungsrate, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert. Dieser risikofreie Ansatz, kombiniert mit einer Self-Service-Einrichtung, die Sie in wenigen Minuten startklar machen kann, ist einfach nichts, was Allzweck-Tools bieten können.

Eine Aufschlüsselung der Preise von AgentKit, Make und n8n

Seien wir ehrlich, Preismodelle können genauso wichtig sein wie Funktionen. Eine unvorhersehbare Rechnung kann ein Projekt genauso schnell zunichtemachen wie eine technische Hürde.

• AgentKit: Die Preisgestaltung hier ist direkt an die API-Nutzung von OpenAI gekoppelt. Sie zahlen für die von Ihnen genutzten Token und alle verbundenen Tools, ohne separate Gebühr für AgentKit selbst. Das klingt in der Theorie gut, aber es kann sehr schwierig sein, Ihre Kosten vorherzusagen, und Ihre Rechnung könnte bei steigendem Volumen überraschend anwachsen.

• Make: Diese Plattform berechnet pro „Operation“, was einer einzelnen Aktion oder einem Modul in einem Ihrer Workflows entspricht. Der kostenlose Plan beinhaltet 1.000 Operationen pro Monat, mit kostenpflichtigen Plänen ab 9 $/Monat für 10.000. Wenn Ihre Workflows viele Schritte haben oder häufig laufen, können sich diese Operationen unglaublich schnell summieren.

• n8n: Es bietet eine kostenlose, selbst gehostete Community-Edition, was ein riesiger Vorteil ist. Wenn Sie sich für deren Cloud-Hosting entscheiden, berechnen sie pro Workflow-Ausführung, nicht pro Schritt, was in der Regel viel vorhersehbarer ist. Kostenpflichtige Pläne beginnen bei etwa 20 $/Monat.

Diese Modelle können zu überraschenden Kosten führen, was die Budgetierung zu einer Herausforderung macht. Wenn Sie etwas unkomplizierteres suchen, basiert die Preisgestaltung von eesel AI auf einer monatlichen Pauschale ohne zusätzliche Kosten pro Lösung, sodass Sie immer genau wissen, was Sie bezahlen.

Funktion	OpenAI AgentKit	Make	n8n
Kernmodell	Pay-per-Use (API-Token)	Bezahlung pro Operation	Bezahlung pro Ausführung (Cloud)
Kostenlose Stufe	Kostenlos nutzbar, Bezahlung für API	1.000 Operationen/Monat	Kostenlose, selbst gehostete Community-Edition
Startpreis	Variiert je nach Nutzung	9 $/Monat	~$20/Monat (Cloud Starter)
Vorhersehbarkeit	Niedrig	Mittel	Hoch

AgentKit vs. Make vs. n8n: Das richtige Werkzeug für die Aufgabe auswählen

Also, wer gewinnt das Duell AgentKit vs. Make vs. n8n? Die ehrliche Antwort lautet: Es hängt vollständig davon ab, was Sie bauen möchten.

• Wählen Sie AgentKit, wenn Sie voll und ganz auf das OpenAI-Ökosystem setzen, schnell einen KI-nativen Prototyp mit einer polierten Chat-Benutzeroberfläche erstellen müssen und mit der Bindung an dieses Ökosystem einverstanden sind.

• Wählen Sie Make, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, breite Geschäftsprozesse zu automatisieren, indem Sie Hunderte verschiedener Cloud-Apps mit einem relativ benutzerfreundlichen visuellen Builder verbinden.

• Wählen Sie n8n, wenn Sie ein Entwickler sind, der eine Open-Source-, hochflexible Plattform für die Erstellung komplexer, code-lastiger Automatisierungen mit vollständiger Kontrolle wünscht.

Aber wenn Ihr Ziel speziell die Automatisierung des Kundenservice oder des internen Supports ist, schaffen diese Allzweck-Tools oft mehr Probleme, als sie lösen. Sie erfordern viel manuelle Einrichtung, es fehlen wichtige Funktionen wie die automatische Wissenssynchronisierung und sichere Testumgebungen, und sie können mit unerwarteten Rechnungen einhergehen.

Für solche Aufgaben ist eine spezialisierte Plattform fast immer die bessere Wahl. eesel AI wurde von Grund auf für Support-Teams entwickelt und bietet eine Lösung, die radikal einfach einzurichten, ohne Code vollständig anpassbar und darauf ausgelegt ist, Ihr verstreutes Wissen vom ersten Tag an zu vereinheitlichen. Es gibt Ihnen die gesamte Leistung eines benutzerdefinierten KI-Agenten mit der Einfachheit eines Tools, das Sie selbst verwalten können.

Sind Sie bereit zu sehen, wie ein speziell entwickelter KI-Agent Ihre Support-Workflows transformieren kann? Testen Sie eesel AI kostenlos.