AgentKit vs. Plugins: Die Wahl des richtigen Frameworks für KI-Agenten im Jahr 2025

Die Welt der KI entwickelt sich rasend schnell, und KI-Agenten stehen dabei an vorderster Front. Wenn Sie Entwickler oder Teil eines Produktteams sind, haben Sie die anfängliche Aufregung wahrscheinlich hinter sich gelassen und stehen nun vor einer großen Frage: Wie baut man einen solchen Agenten am besten?

Die Diskussion teilt sich in der Regel in zwei Lager. Entscheiden Sie sich für ein optimiertes All-in-One-Toolkit wie AgentKit von OpenAI? Oder wählen Sie den flexibleren, Plugin-basierten Weg und bauen alles von Grund auf selbst?

Beide Wege haben ihre Vor- und Nachteile, und die richtige Antwort hängt wirklich davon ab, was Sie erreichen möchten. Bauen Sie einen schnellen Prototyp, um zu sehen, ob eine Idee Potenzial hat? Oder implementieren Sie einen grundsoliden, produktionsreifen Agenten, der reale Geschäftsprobleme lösen muss? Dieser Leitfaden schlüsselt die wichtigsten Unterschiede in der Debatte „AgentKit vs. Plugins“ auf, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen.

AgentKit vs. Plugins: Was vergleichen wir hier?

Bevor wir in einen direkten Vergleich einsteigen, sollte man sich vor Augen halten, dass „AgentKit“ und „Plugins“ nicht nur unterschiedliche Werkzeuge sind. Sie repräsentieren zwei völlig verschiedene Philosophien für die Entwicklung von KI. Bei der einen geht es um eine geführte, integrierte Erfahrung, während die andere auf Modularität, Flexibilität und vollständige Kontrolle setzt.

Was ist AgentKit von OpenAI?

Stellen Sie sich AgentKit von OpenAI als eine All-in-One-Toolbox vor, die Entwicklern helfen soll, Agenten innerhalb des OpenAI-Ökosystems zu erstellen, bereitzustellen und anzupassen. Es bündelt alles, was Sie für einen schnellen Start benötigen, in einer einzigen Plattform.

Hier sind die Hauptkomponenten:

• Agent Builder: Eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, auf der Sie die Workflows Ihres Agenten abbilden und versionieren können, ohne sich in komplexem Orchestrierungscode zu verlieren.

• ChatKit: Eine vorgefertigte UI-Komponente, die Sie direkt in Ihre App oder Website einbetten können. Damit können Sie einen Konversationsagenten mit sehr geringem Frontend-Aufwand bereitstellen.

• Connector Registry: Ein zentraler Ort zur Verwaltung, wie Ihre Agenten sich mit Datenquellen und anderen Werkzeugen verbinden, hauptsächlich über sogenannte MCP (Model Context Protocol) Server.

Die Hauptidee hinter AgentKit ist es, die Erstellung von Agenten zugänglicher zu machen. Es übernimmt einen Großteil der unübersichtlichen Backend-Aufgaben für Sie, sodass Teams, die bereits den OpenAI-Stack verwenden, viel schneller Ergebnisse liefern können.

Was ist ein Plugin-basierter Ansatz?

Der Plugin-basierte Ansatz ist die klassische „Ärmel-hochkrämpeln“-Methode zum Erstellen von KI-Agenten. Anstelle eines einzigen, vorgefertigten Kits stellen Sie Ihren Agenten aus einer Sammlung separater Komponenten, Bibliotheken und APIs zusammen.

Dies bedeutet in der Regel die Verwendung eines Open-Source-Frameworks wie LangChain, um das „Gehirn“ des Agenten zu steuern, und die anschließende Verbindung mit verschiedenen „Plugins“. Diese Plugins sind einfach die Werkzeuge und Datenquellen, die der Agent für seine Arbeit benötigt, wie z. B. die Suche in einer Wissensdatenbank, das Abrufen von Kundeninformationen aus einem CRM oder das Abfragen einer Datenbank. Sie sind derjenige, der den Code schreibt, um all diese Teile miteinander zu verbinden und so ein maßgeschneidertes Setup von Grund auf zu erstellen.

Diese Methode bietet Ihnen ultimative Flexibilität und Kontrolle. Sie können jedes beliebige Sprachmodell verwenden, sich mit jedem gewünschten System verbinden und das Verhalten des Agenten bis ins kleinste Detail gestalten. Ihnen gehört der gesamte Stack, von oben bis unten.

AgentKit vs. Plugins: Ein direkter Vergleich

Okay, jetzt, da wir die beiden Ansätze kennen, lassen Sie uns sehen, wie sie sich in den wichtigsten Punkten gegeneinander schlagen: Entwicklungsgeschwindigkeit, Flexibilität und allgemeine Kontrolle.

Entwicklungserfahrung und Geschwindigkeit

AgentKit ist auf eine Sache ausgelegt: Geschwindigkeit. Mit seinem visuellen Builder und der vorgefertigten Benutzeroberfläche können Sie einen Prototyp unglaublich schnell zum Laufen bringen, oft in nur wenigen Stunden. Es ist eine fantastische Möglichkeit, eine Idee schnell zum Leben zu erwecken. Aber diese Geschwindigkeit hat einen Preis: Sie sind an die Vorgehensweise von OpenAI gebunden, was möglicherweise nicht für jedes Projekt funktioniert.

Ein Plugin-basierter Ansatz ist am Anfang viel langsamer. Sie müssen Boilerplate-Code schreiben, alle Ihre Abhängigkeiten verwalten, die Infrastruktur einrichten und Ihre eigene Benutzeroberfläche erstellen. Es ist zweifellos eine Menge Vorarbeit. Aber sobald diese Grundlage geschaffen ist, haben Sie ein vollständig maßgeschneidertes Framework, das Sie in jede beliebige Richtung weiterentwickeln können.

Aber was ist, wenn Sie sowohl Geschwindigkeit als auch Leistung für etwas Wichtiges wie den Kundensupport benötigen? Sie sollten sich nicht für das eine oder das andere entscheiden müssen. Eine spezialisierte Plattform wie eesel AI bietet Ihnen das Beste aus beiden Welten. Es ist eine radikal auf Self-Service ausgelegte Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Ihren Helpdesk zu verbinden, einen Agenten auf Ihrem vorhandenen Wissen zu trainieren und in wenigen Minuten live zu gehen. Sie erhalten die schnelle Einrichtung von AgentKit, aber mit einem System, das darauf ausgelegt ist, die reale Unordnung des Supports zu bewältigen.

Flexibilität und Kontrolle über das Ökosystem

Mit AgentKit spielen Sie in der Sandbox von OpenAI. Sie sind an deren Modelle, deren UI-Kit und die im Connector Registry verfügbaren Tools gebunden. Es ist sicherlich eine mächtige Sandbox, aber sie schafft einen ernsthaften Vendor-Lock-in. Wenn sich Ihre Anforderungen ändern oder ein besseres Modell eines anderen Unternehmens auf den Markt kommt, könnten Sie festsitzen.

Hier zahlt sich der DIY-Ansatz wirklich aus. Sie haben völlige Freiheit. Sie können jedes beliebige große Sprachmodell austauschen, sei es von einem anderen Anbieter oder ein Open-Source-Modell, das Sie selbst hosten. Sie können sich mit jeder internen API verbinden, ohne auf offizielle Unterstützung warten zu müssen, und die Logik des Agenten genau nach Ihren Vorstellungen gestalten. Ihnen gehört der gesamte Stack, von oben bis unten.

Während AgentKit Sie bindet und ein reiner Plugin-Ansatz eine massive Ingenieursinvestition erfordert, bietet eesel AI Flexibilität dort, wo es für Geschäftsanwender darauf ankommt. Sie können eine benutzerdefinierte KI-Persona erstellen, die zur Stimme Ihrer Marke passt, benutzerdefinierte Aktionen erstellen, die Echtzeitdaten von jeder externen API abrufen, und Wissen aus über 100 Quellen wie Confluence oder Google Docs mit einfachen Integrationen zusammenführen. Es bietet praktische Flexibilität ohne monatelange Entwicklungs-Kopfschmerzen.

Einsatzbereitschaft, Bereitstellung, Integrationen und Kosten

Eine Demo zu bauen macht Spaß, aber einen zuverlässigen Agenten bereitzustellen, der sicher mit echten Benutzern umgehen kann, ist eine ganz andere Hausnummer. Hier ist, wie sich die beiden Ansätze vergleichen, wenn es Zeit ist, live zu gehen.

Governance und sichere Bereitstellung

AgentKit hat einige eingebaute Sicherheitsnetze, wie Guardrails, um zu verhindern, dass Ihr Agent vom Skript abweicht, und ein Evals-Framework zum Testen. Letztendlich stellen Sie den Agenten jedoch in einer verwalteten Blackbox bereit. Sie haben nur begrenzten Einblick, warum der Agent bestimmte Entscheidungen trifft, und weniger Kontrolle darüber, wie er mit seltsamen Grenzfällen umgeht. Das kann sich etwas riskant anfühlen, wenn echte Kunden am anderen Ende sind.

Bei einem Plugin-basierten Ansatz sind Sie für alles verantwortlich. Sicherheit, Datenschutz, Fehlerbehandlung, Überwachung, Skalierung – alles liegt bei Ihnen. Dies gibt Ihnen die totale Kontrolle, schafft aber auch einen enormen operativen Aufwand und lässt viel Raum für Fehler.

Hier glänzt eine zweckgebundene Plattform wirklich. eesel AI ist darauf ausgelegt, Ihnen Tests mit Zuversicht in einem leistungsstarken Simulationsmodus zu ermöglichen. Bevor Ihr Agent mit einem einzigen Kunden spricht, können Sie ihn gegen Tausende Ihrer vergangenen Support-Tickets laufen lassen. Dies gibt Ihnen eine datengestützte Prognose seiner Leistung, seiner Lösungsrate und wie viel Sie sparen könnten. Sie können ihn dann langsam ausrollen, vielleicht nur für bestimmte Arten von Tickets, um einen vollständig sicheren und kontrollierten Start zu gewährleisten.

Das Preisproblem: Vorhersehbarkeit vs. Mehrdeutigkeit

Das Preismodell von AgentKit ist nutzungsbasiert, was es schwierig machen kann, Ihre Rechnung vorherzusagen. Ihre Kosten setzen sich aus der Nutzung von Modell-Tokens, Gebühren für die Verwendung bestimmter Tools wie dem Code Interpreter und der Datenspeicherung zusammen. Dies macht eine genaue Budgetierung fast unmöglich, insbesondere bei der Skalierung. Ein geschäftiger Monat könnte zu einer überraschend hohen Rechnung führen.

Bei einem Plugin-basierten Ansatz sind Ihre Kosten verteilt, aber theoretisch besser kontrollierbar. Sie zahlen für Hosting, API-Aufrufe an verschiedene Modelle und natürlich das laufende Gehalt der Entwickler, die für die Wartung und Verbesserung benötigt werden. Es kann sich anfühlen, als würden sich die Kosten aus vielen kleinen Posten zusammensetzen, was es schwierig macht, den Überblick zu behalten und einen klaren Return on Investment zu berechnen.

Im Gegensatz dazu bietet eesel AI transparente und vorhersehbare Preise, die auf einer monatlichen Pauschale für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen basieren. Ihnen wird nicht pro Lösung berechnet, sodass Sie nie bestraft werden, wenn Ihre KI ihre Arbeit gut macht. Dieses einfache Modell erleichtert die Budgetierung, die Prognose Ihrer Kosten und das Erkennen des Werts, den Sie vom ersten Tag an erhalten.

Fazit: Welcher Ansatz ist der richtige für Sie?

Die Wahl zwischen AgentKit und einem Plugin-basierten Ansatz hängt letztendlich von Ihren Prioritäten und Ressourcen ab. Beide sind in der richtigen Situation großartig, aber sie sind für sehr unterschiedliche Ziele konzipiert.

Merkmal	OpenAI AgentKit	Plugin-basierter Ansatz	eesel AI (für Support)
Am besten geeignet für	Schnelles Prototyping im OpenAI-Ökosystem	Maßgeschneiderte, komplexe Agenten mit voller Kontrolle	Produktionsreife Support-Automatisierung
Geschwindigkeit	Sehr schnell	Langsamer Start	Live in Minuten
Flexibilität	Gering (Vendor-Lock-in)	Sehr hoch	Hoch (Benutzerdefinierte Aktionen, 100+ Integrationen)
Bereitstellung	Einfach (Managed Service)	Komplex (Selbst-gehostet)	Einfach (Managed & sichere Simulation)
Preisgestaltung	Unvorhersehbar (nutzungsbasiert)	Fragmentiert & schwer zu verfolgen	Vorhersehbar (Pauschalpreis)
Kontrolle	Gering	Total	Hoch (Granulare Automatisierungsregeln)

Hier ist eine einfache Denkweise:

• Entscheiden Sie sich für AgentKit, wenn Sie einen schnellen Proof-of-Concept erstellen möchten, bereits vollständig auf den OpenAI-Stack setzen und sich keine Sorgen über Vendor-Lock-in oder unvorhersehbare Kosten machen.

• Wählen Sie einen Plugin-basierten Ansatz, wenn Sie ein engagiertes Ingenieurteam mit der Zeit und den Fähigkeiten haben, einen hochspezialisierten Agenten zu entwickeln, und die absolute Kontrolle über jedes Teil des Puzzles Ihre oberste Priorität ist.

• Wählen Sie eesel AI, wenn Ihr Ziel darin besteht, ein echtes Geschäftsproblem zu lösen, wie die Automatisierung des Kunden- oder IT-Supports. Es bietet Ihnen die Geschwindigkeit einer Plattform wie AgentKit mit der Leistung und praktischen Flexibilität einer maßgeschneiderten Lösung, alles mit vorhersehbaren Preisen und integrierten Sicherheitsfunktionen.

Starten Sie noch heute mit einem zweckgebundenen KI-Agenten

Obwohl Allzweck-Tools wie AgentKit und Plugin-Frameworks spannend sind, erfordert es oft viel Ingenieursarbeit, um aus einer coolen Demo ein zuverlässiges Geschäftswerkzeug zu machen. Für etwas so Kritisches wie den Kundensupport bringt Sie ein speziell für diese Aufgabe entwickeltes Tool in der Regel schneller und mit weniger Kopfschmerzen ans Ziel.

Verbringen Sie nicht Monate damit, einen Agenten von Grund auf zu entwickeln und zu testen. Mit eesel AI können Sie einen leistungsstarken KI-Agenten, der auf Ihren eigenen Daten trainiert ist, in wenigen Minuten bereitstellen. Sehen Sie, wie es funktioniert, indem Sie noch heute eine kostenlose Testversion starten oder eine kurze Demo mit unserem Team buchen.