AgentKit vs. OpenAI API vs. Gemini API: Ein praktischer Leitfaden für Support-Führungskräfte

Alle Welt spricht über die Entwicklung von KI-Agenten zur Automatisierung von Arbeit, und es ist leicht zu verstehen, warum. Die Vorstellung eines autonomen Agenten, der den First-Level-Support übernimmt, Fragen beantwortet und Ihr Team entlastet, klingt ziemlich großartig. Aber wenn man sich damit beschäftigt, wie man einen solchen Agenten tatsächlich entwickelt, ertrinkt man plötzlich in einem Meer von Fachjargon: APIs, agentische Workflows, Orchestrierung, LLMs. Das kann etwas überfordernd sein.

Dieser Leitfaden soll Licht ins Dunkel bringen. Wir werden drei der gängigsten Bausteine – OpenAIs AgentKit, die OpenAI API und die Gemini API – aus einer praxisorientierten, unternehmensfokussierten Perspektive beleuchten. Wir werden nicht über Code sprechen. Stattdessen konzentrieren wir uns auf das, was für einen Support-Leiter wirklich zählt: wie lange es dauert, was es kostet, wie viel Kontrolle Sie haben und letztendlich, welche Erfahrung Sie Ihren Kunden bieten.

Die Bausteine verstehen

Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns eine gemeinsame Grundlage schaffen. Stellen Sie sich die Entwicklung eines KI-Agenten wie das Kochen eines Abendessens vor. Sie können ein Kochbox-Set mit vorportionierten Zutaten und einer Anleitung wählen (das ist AgentKit), oder Sie können in einen Feinkostladen gehen und rohe Zutaten kaufen, um ein Rezept von Grund auf neu zu kreieren (das sind die OpenAI- oder Gemini-APIs). Beide Wege führen zu einer fertigen Mahlzeit, aber der Aufwand, die Kosten und das Endergebnis könnten unterschiedlicher nicht sein.

Was ist das OpenAI AgentKit?

OpenAIs AgentKit ist ein Toolkit von OpenAI, das die Entwicklung von KI-Agenten vereinfachen soll. Es ist kein fertiges Produkt, das Sie sofort einsetzen können, sondern ein Satz von Komponenten, mit denen Entwickler schneller bauen können. Seine Hauptbestandteile sind:

• Agent Builder: Eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, um die Denk- und Handlungsweise eines Agenten abzubilden.

• ChatKit: Vorgefertigte Elemente, mit denen Sie ein Chatfenster in Ihre Website oder App einfügen können.

• Connector Registry: Eine Möglichkeit, Ihren Agenten an einige externe Tools und Datenquellen anzubinden.

Stellen Sie es sich wie ein anspruchsvolles Lego-Set vor. Sie erhalten die speziellen Teile, um etwas Cooles zu bauen, aber Sie sind immer noch derjenige, der alles zusammensetzen, dafür sorgen muss, dass es nicht umfällt, und herausfinden muss, wo es in Ihrem Haus Platz findet.

Ein Diagramm, das die Beziehung zwischen Agent Builder, ChatKit, Evals und Connectors im Vergleich von AgentKit, OpenAI API und Gemini API zeigt.

Was ist die OpenAI API?

Die OpenAI API ist der rohe, grundlegende Motor, der alles antreibt, von ChatGPT für den Kundenservice bis hin zum AgentKit selbst. Eine API (Application Programming Interface) ist einfach eine Möglichkeit für zwei Software-Anwendungen, miteinander zu kommunizieren. Die direkte Nutzung der OpenAI API gibt einem Entwickler Zugriff auf das Kern-KI-Modell, wie GPT-4o. Von da an haben sie die völlige Freiheit, alles zu bauen, was sie sich vorstellen können. Es ist der „Bring-your-own-everything“-Ansatz: Sie bekommen den Motor, müssen aber das gesamte Auto selbst darum herum bauen.

Was ist die Gemini API?

Die Gemini API ist Googles direkter Konkurrent zur OpenAI API. Sie ist eine weitere grundlegende KI-Engine, die die Kernintelligenz für die Erstellung benutzerdefinierter Anwendungen bereitstellt. Entwickler könnten Gemini für bestimmte Aufgaben gegenüber OpenAI bevorzugen. Zum Beispiel,

In Foren liest man, wie Entwickler Gemini für seine Fähigkeit loben, sehr lange Dokumente zu verarbeiten, oder für seine wettbewerbsfähigen Preise, während andere vielleicht ein anderes Modell für natürlicheres, menschenähnliches Schreiben bevorzugen.

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Der Entwicklungsprozess: Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit

Sie haben sich also entschieden, einen KI-Agenten zu wollen. Wie lange wird es dauern, bis er für Kunden verfügbar ist? Die Antwort hängt stark vom gewählten Weg ab.

AgentKit: Schnellere Prototypen

AgentKit ist definitiv auf Geschwindigkeit ausgelegt. Seine visuelle Oberfläche ermöglicht es einem Produktmanager oder einem technischen Leiter, einen Workflow ohne Programmierung zu entwerfen. Dies ist perfekt, um schnelle Prototypen zu erstellen und eine frühe Version Ihres Agenten zum Laufen zu bringen.

Aber es gibt einen Haken. Obwohl der Start schneller ist, sind Sie ziemlich stark an das OpenAI-Ökosystem gebunden. Und was noch wichtiger ist: Sie sind immer noch für alles verantwortlich, was nach dem Prototyp kommt. Sie müssen herausfinden, wo Sie ihn hosten, wie Sie seine Leistung überwachen, wie Sie ihn sicher halten und wie Sie sicherstellen, dass er nicht abstürzt, wenn Ihr Ticketaufkommen in die Höhe schießt. Sie kommen schneller an die Startlinie, müssen aber das ganze Rennen immer noch alleine laufen.

OpenAI & Gemini APIs: Das vollständige Engineering-Projekt

Die direkte Nutzung einer API ist kein Wochenendprojekt; es ist ein vollwertiger Produktentwicklungszyklus. Dieser Weg erfordert ein engagiertes Ingenieurteam, um:

• Die Benutzeroberfläche von Grund auf neu zu erstellen.

• Den Speicher und den Verlauf der Konversation zu verwalten (oft als Zustandsverwaltung bezeichnet).

• Jede einzelne Verbindung zu Ihren internen Tools zu programmieren.

• Die gesamte Logik zu schreiben, die dem Agenten sagt, was er wann tun soll.

Der Vorteil ist die vollständige Kontrolle. Sie können einen Agenten entwickeln, der perfekt auf Ihre genauen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Der Nachteil? Es ist ein langer, teurer und anspruchsvoller Prozess. Sie entwickeln nicht nur einen Agenten; Sie entwickeln und warten ein neues Softwareprodukt für Ihr Unternehmen.

Der dritte Weg: Verwaltete Plattformen für Support-Teams

Was wäre, wenn Sie den Großteil des Entwicklungsprozesses überspringen könnten? Hier kommen verwaltete Plattformen ins Spiel. Anstatt Ihnen ein Toolkit oder einen rohen Motor in die Hand zu geben, bieten sie eine sofort einsatzbereite Lösung, die speziell für Aufgaben wie den Kundensupport entwickelt wurde.

Eine Plattform wie eesel AI ist genau für diesen Zweck konzipiert. Es ist eine einfache Self-Service-Lösung, mit der Sie in Minuten statt in Monaten live gehen können. Mit Ein-Klick-Helpdesk-Integrationen für Tools wie Zendesk, Freshdesk und Intercom fügt sie sich nahtlos in Ihr bestehendes System ein, ohne komplizierte API-Arbeiten oder Entwicklerzeit. Es ist der direkteste Weg von einer Idee zu einem voll funktionsfähigen KI-Agenten, der Ihren Kunden tatsächlich hilft.

Flexibilität und Kontrolle

Ein KI-Agent ist nur so gut wie das, was er weiß und was er kann. Hier werden die Unterschiede zwischen dem Eigenbau und der Verwendung einer fertigen Plattform noch deutlicher.

Anbieterbindung vs. eine Multi-Modell-Strategie

AgentKit ist darauf ausgelegt, am besten mit den Modellen von OpenAI zu funktionieren. Das ist in Ordnung, wenn Sie voll auf OpenAI setzen, aber es bedeutet, dass Sie an einen Anbieter gebunden sind. Wie Entwickler oft diskutieren, sind verschiedene KI-„Gehirne“ für unterschiedliche Aufgaben besser geeignet. Vielleicht möchten Sie Gemini für die Zusammenfassung einer langen Kundenbeschwerde, ein anderes Modell für das Verfassen einer sensiblen, empathischen Antwort und GPT-4o für eine schnelle, sachliche Antwort.

Die Entwicklung mit einer API gibt Ihnen die Freiheit zu wählen, aber Ihr Team muss die Verbindungen zu jedem Modell aufbauen und pflegen. Eine Plattform wie eesel AI löst dieses Problem, indem sie modellunabhängig ist. Sie übernimmt die Komplexität für Sie, sodass Sie immer das beste Modell für die jeweilige Aufgabe verwenden können, ohne an ein einziges Unternehmen gebunden zu sein.

Wissen vereinen: Wie die Plattformen Antworten finden

Dies ist eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung eines nützlichen Agenten. Wenn Sie eine API verwenden, müssen Ihre Ingenieure ein komplexes System (Sie hören vielleicht den Begriff Retrieval-Augmented Generation oder RAG) entwickeln, nur um die KI mit Informationen aus Ihrem Helpcenter, internen Wikis und anderen Dokumenten zu füttern. AgentKit bietet ein einfaches Dateisuchwerkzeug, verfügt aber nicht über tiefe, automatische Integrationen mit all den Orten, an denen Ihr Unternehmenswissen gespeichert ist.

Dies ist eine echte Stärke von eesel AI. Es vereinheitlicht Ihr Wissen sofort, indem es auf Ihren vergangenen Support-Tickets trainiert, sich direkt mit Ihrem Confluence und Google Docs verbindet und sogar automatisch neue Wissensdatenbankartikel aus erfolgreichen Ticketlösungen vorschlägt. Dies schafft von Anfang an einen Experten-Agenten, der Ihr Unternehmen bereits kennt.

Benutzerdefinierte Aktionen

Ein großartiger Support-Agent beantwortet nicht nur Fragen, er löst Probleme. Das bedeutet, Maßnahmen zu ergreifen: den Status einer Bestellung nachschlagen, eine Rückerstattung bearbeiten oder ein Ticket an die richtige Person weiterleiten.

Mit APIs können Ihre Entwickler jede erdenkliche Aktion programmieren, aber jede ist ein eigenes, benutzerdefiniertes Projekt. Das Konnektor-Framework von AgentKit ist ein Anfang, kann aber etwas starr sein. Im Gegensatz dazu verfügt eesel AI über eine vollständig anpassbare Workflow-Engine. Mit einem einfachen Prompt-Editor können Sie die genaue Persönlichkeit, den Tonfall und die spezifischen Aktionen Ihres Agenten definieren, vom Nachschlagen einer Bestellung in Shopify bis zur Eskalation eines Gesprächs an einen menschlichen Mitarbeiter.

Vom Prototyp zur Produktion

Einen Agenten zu entwickeln, ist nur die halbe Miete. Sie müssen ihn auch so einführen, dass kein Chaos entsteht.

Mit Vertrauen testen

Wie können Sie sicher sein, dass Ihr neuer KI-Agent an seinem ersten Tag nicht außer Kontrolle gerät? AgentKit und andere Toolkits verfügen über einige Evaluierungswerkzeuge, aber sie sind hauptsächlich für Entwickler gedacht. Wenn Sie mit einer API entwickeln, müssen Sie Ihr gesamtes Test-Framework von Grund auf neu erstellen.

Hier glänzt der leistungsstarke Simulationsmodus von eesel AI wirklich. Sie können Ihren KI-Agenten sicher an Tausenden Ihrer historischen Support-Tickets in einer privaten Sandbox testen. Sie erhalten eine genaue Prognose seiner Lösungsrate und sehen genau, wie er auf echte Kundenprobleme reagiert hätte – und das alles, bevor ein einziger Kunde jemals mit ihm spricht. Dies eliminiert das Risiko und das Rätselraten bei der Einführung einer KI.

Unvorhersehbare API-Kosten vs. transparente Geschäftspreise

Die Preise für die OpenAI- und Gemini-APIs basieren auf der Nutzung von „Token“, was im Grunde genommen die Anzahl der Wörter ist, die die KI verarbeitet. Dies führt zu variablen, unvorhersehbaren Betriebskosten. Wie können Sie Ihre Support-Kosten budgetieren, wenn diese je nach Ticketvolumen und Gesprächigkeit Ihrer Kunden stark schwanken können?

Dies ist ein großes Problem für Führungskräfte. eesel AI beseitigt dieses Problem mit transparenter und vorhersagbarer Preisgestaltung. Unsere Pläne basieren auf den Funktionen und der Kapazität, die Sie benötigen, ohne Gebühren pro Lösung. Sie werden nach einem geschäftigen Monat niemals eine überraschende Rechnung erhalten. Es ist ein Preismodell, das für die Geschäftsplanung entwickelt wurde, nicht für Entwickler, die Token zählen.

Schrittweise Einführung und kontinuierliche Verbesserung

Sie möchten wahrscheinlich nicht einfach einen Schalter umlegen und über Nacht 100 % Ihrer Tickets von einem KI-Agenten bearbeiten lassen. Eine sichere Einführung erfolgt schrittweise. Mit eesel AI haben Sie die volle Kontrolle. Sie können klein anfangen, indem Sie ihn nur einen einfachen Ticket-Typ bearbeiten lassen, wie zum Beispiel Passwort-Resets. Alles andere wird er zuverlässig an Ihr menschliches Team weiterleiten. Sobald Sie sich wohler fühlen, können Sie seine Aufgaben erweitern. Unser handlungsorientiertes Reporting zeigt auch Lücken in Ihrer Wissensdatenbank auf und gibt Ihnen eine klare Roadmap für die nächsten Verbesserungen.

Preisübersicht

Die Kosten sind ein wichtiger Faktor bei jeder Geschäftsentscheidung. Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, wie sich diese verschiedenen Ansätze vergleichen lassen.

• OpenAI AgentKit: Das Toolkit selbst ist kostenlos, aber Sie bezahlen für jede Aktion, die es ausführt über die Standard-API-Preise. Das bedeutet, jede Konversation, jedes verwendete Tool und jeder Schritt in einem Workflow verbraucht Token und erhöht Ihre monatliche Rechnung.

• OpenAI & Gemini APIs: Wenn Sie die APIs direkt verwenden, bezahlen Sie für das, was Sie nutzen. Dies gibt Ihnen feingranulare Kontrolle, macht aber die Budgetierung zu einer großen Herausforderung.

Ein Screenshot der AgentKit-Preisseite, relevant für die Kostendiskussion im Vergleich von AgentKit, OpenAI API und Gemini API.

Sie können die aktuellen Zahlen jederzeit auf den offiziellen Preisseiten von OpenAI und Google Cloud überprüfen.

Diese variablen Kosten sind eine enorme Abweichung von den vorhersehbaren, gestaffelten Plänen, die von einer Plattform wie eesel AI angeboten werden. Mit einer gebündelten Lösung erhalten Sie alles – die Plattform, die KI-Modelle, die Integrationen und die Analysen – zu einer einfachen, pauschalen Monatsgebühr. Das macht die Budgetierung so viel einfacher.

Den richtigen Weg für Ihr Team wählen

Also, welcher Weg ist der richtige für Sie? Alles hängt von Ihren Zielen, Ihrem Team und Ihrem Zeitplan ab.

• APIs (OpenAI & Gemini): Dies ist der richtige Weg, wenn Sie maximale Leistung und Flexibilität wünschen, aber er erfordert eine erhebliche, fortlaufende Investition in ein dediziertes Ingenieurteam. Er eignet sich am besten für Technologieunternehmen, die KI in den Kern ihres Produkts integrieren.

• AgentKit: Dies ist ein guter Mittelweg für Entwickler, die schnell einen Prototyp innerhalb der OpenAI-Welt erstellen möchten. Es ist jedoch ein Toolkit, keine vollständige, sofort einsatzbereite Lösung für die Support-Automatisierung.

• Verwaltete Plattformen: Für die meisten Geschäftsteams, insbesondere im Kundensupport, ist dies der schnellste, sicherste und kostengünstigste Weg, um Ergebnisse zu erzielen.

Für Support-Leiter, die die Leistung eines benutzerdefinierten KI-Agenten ohne die Komplexität, das Risiko und die unvorhersehbaren Kosten des Eigenbaus wünschen, ist eesel AI die klare Antwort. Es ist die produktionsreife Plattform, mit der Sie den Support automatisieren können, anstatt ein weiteres Engineering-Projekt zu verwalten.

Sind Sie bereit zu sehen, was ein produktionsreifer KI-Agent für Ihr Support-Team leisten kann? Starten Sie Ihre kostenlose Testversion mit eesel AI und gehen Sie in wenigen Minuten live.