Die 9 besten Cassidy AI Alternativen 2026

Warum Teams anfangen, nach einer Cassidy-Alternative zu suchen

Ich baue beruflich Integrationen. Das heißt, ein großer Teil meiner Zeit fließt in fremde Agenten-Plattformen, um herauszufinden, was nach der Demo passiert. Cassidys Demos sind beeindruckend. Die Startseite verkauft es als "Build AI Agents that operate like your team", und die dahinterliegende These, "The people closest to the work should be the ones automating it", teile ich. Weiter unten, im praktischen Einsatz, liegen dann all die Probleme, auf die Nutzer stoßen.

Man kann es nicht bepreisen, bevor man es kauft

Kein einziges Dollarzeichen findet sich auf Cassidys Preisseite. Die Starter-Karte listet 3 Sitzplätze, 1 Workspace, 10.000 KI-Credits pro Monat und 30.000 Seiten Speicher. Business sagt in jeder einzelnen Zeile nur "Custom", daneben ein "Book demo"-Button. Enterprise ist nicht einmal eine eigene Spalte, sondern taucht nur in den FAQ und in der Dokumentation zur Planverwaltung auf.

Die einzige Dollarangabe in Cassidys gesamtem Material ist ein Versehen. Ein Screenshot, der in genau dieser Seite zur Planverwaltung eingebettet ist, zeigt einen Stripe-Checkout mit der Aufschrift "Subscribe to Cassidy Starter Plan, $79.00 per month". Eine echte Zahl existiert also, nur steckt sie in einem Support-Artikel und nicht auf der Seite, die eigentlich diese Frage beantworten sollte.

Diesem Faden bin ich in einer separaten Cassidy AI Preise-Aufschlüsselung vollständig nachgegangen, hier halte ich es deshalb kurz.

Cassidy ist offen über das Warum. Der Credits-Erklärartikel sagt: "Rather than charging per individual credit, our pricing model factors in seats, features, support, and other benefits." Als Verkaufsstrategie ist das nachvollziehbar. Für alle, die zuerst eine Zahl in eine Budgetzeile eintragen müssen, bevor sie die Freigabe zum Kauf bekommen, ist es holprig.

Credits werden nach Tokens gemessen, deshalb kostet dieselbe Aufgabe jedes Mal anders

Das ist der Teil, der später zuschlägt. Laut Cassidys Dokumentation zur Credit-Verwaltung: "Each call processes input tokens... and generates output tokens... The number of tokens determines how many credits are consumed." Die veröffentlichten Spannen: ein Agenten-Chat bei 1 bis 30 Credits, eine Workflow-Ausführung bei 1 bis 100, Premium-Modelle dann etwa das 5-Fache des Standards.

Man merke, was das mit den eigenen Instinkten macht. Um weniger auszugeben, füttert man das Modell mit weniger Kontext, und Cassidy sagt es direkt und rät Teams, "limit the amount of Knowledge Base context pulled into each interaction". Für einen Support-Agenten ist Kontext aber gleichbedeutend mit Genauigkeit. Man wird also dazu gedrängt, die Antworten schlechter zu machen, nur um die Rechnung kleiner zu halten.

Jedes Tool in dieser Übersicht verwendet ein Wort wie "Credit" oder "Aufgabe" oder "Ausführung", und keines meint dasselbe. Die Einheit zu klären, bevor man Preise vergleicht, macht den größten Teil der Arbeit aus.

Ein leeres Guthaben hat echte Konsequenzen

Die Dokumentation ist eindeutig: "When your credit balance is exhausted, AI-powered features (Agent chats, Workflow runs) will be temporarily unavailable until credits are replenished." Die Marketing-FAQ auf der Preisseite sagt etwas anderes, nämlich "You'll never be interrupted. Cassidy notifies you as you approach limits and offers seamless credit top-ups". Beide Aussagen stehen auf Cassidys eigener Website. Ich persönlich würde nach der Dokumentationsversion planen.

Es gibt außerdem eine nutzerbezogene Version desselben Limits, und der Admin-Bildschirm erklärt das ausreichend deutlich.

Der Warnhinweis auf dem Bildschirm lautet: "When a user reaches their limit, they'll be blocked from credit-consuming actions." Für einen internen Recherche-Assistenten okay. Für alles, worauf ein Kunde wartet, weniger okay.

Support endet beim Entwurf

Cassidy listet Kundensupport als eine von zwölf Lösungskategorien, und der Auto-Responder "generates on-brand reply drafts". Im eigenen Produktscreenshot von Cassidy trägt der Workflow-Schritt genau diesen Namen.

Entwurf, kein Versand. Und es gibt nirgendwo im Produkt einen einstellbaren Confidence-Wert, was bedeutet, dass es keinen Mechanismus gibt, der sagt "erledige die einfachen selbst und eskaliere den Rest". Die einzige Übergabe, die Cassidy beschreibt, ist eine Inhaltsregel zur Eskalation heikler Themen.

Ich habe jahrelang beobachtet, was passiert, wenn man eine KI auf eine echte Support-Warteschlange loslässt, und genau diese Lücke entscheidet, ob ein Rollout funktioniert oder nicht. Eine CX-Leiterin bei einer DTC-Supplements-Marke auf Gorgias und Shopify, die rund 7.000 Tickets im Monat bearbeitet, hat es besser formuliert, als ich es könnte:

"The AI will never be able to answer 100% of the questions, but if it tries and just answers 'sorry I don't know this,' I cannot go and check all my 7,000 tickets to see if the AI actually made a good answer, then the point is a little bit gone. I need an AI who is only handling the tickets that it's confident to handle and all the other ones, leave them alone."

Das ist die ganze Argumentation, in einem Absatz. Ein Tool, das alles nur entwirft, gibt einem eine zweite Warteschlange in die Hand. Ein Tool mit Schwellenwert gibt einem eine kleinere.

Die Beweisbasis ist dünn

Cassidy steht bei 5,0 von 5 auf G2, basierend auf genau fünf Bewertungen, alle von kleinen Unternehmen, die neueste datiert Januar 2025. Kein Capterra-Eintrag, nichts auf Trustpilot. Die Bewertungen selbst lesen sich warm und konkret, was etwas zählt, aber fünf davon sind keine Erfolgsbilanz, auf die man sich für einen unternehmensweiten Rollout verlassen kann.

Die nützlichste externe Stimme, die ich gefunden habe, kam von LinkedIn, von jemandem, der es innerhalb einer Accelerator-Kohorte nutzt:

"We've been using Cassidy in Build Lab, and it has been relatively easy to pick up... But many in our cohort are using n8n, for its functionality and technical options."

Brett Bouchard, LinkedIn

Und dann auf Reddit, von jemandem, der dieselbe Kategorie durchstöbert:

"I've been experimenting with Cassidy Ai, Dify and Langflow. Still not found the right tool though."

u/BeLucent, r/AI_Agents

Worin Cassidy gut ist

Hier fair zu bleiben, ist wichtig, denn wenn die eigene Aufgabe zufällig genau das ist, worin Cassidy gut ist, sollte man es einfach weiter nutzen. Es gibt eine ausführlichere Cassidy AI Review für die vollständige Durchsicht, und auch eine Cassidy AI Übersicht, falls man noch herausfindet, was das Ding überhaupt ist.

Nicht-technische Nutzer kommen leicht rein, und das ist das eine Lob, das sich auf jeder Plattform wiederholt, die ich mir angesehen habe. Es ist außerdem modellagnostisch, mit über 35 auswählbaren Modellen pro Agent, Chat oder Workflow-Schritt, und die Modell-Dokumentation verspricht, dass "cost reductions from providers are automatically passed on to you". Und es ist wirklich stark bei umfangreicher Dokumentenarbeit. Ein Marketer auf Reddit beschrieb, wie er eine 80-Fragen-Beschaffungsumfrage hineinwarf und sie "innerhalb von 2 Minuten automatisch ausgefüllt" bekam, um dann 20 Minuten für die Überprüfung zu brauchen:

"...can drop in an 80-question survey from a procurement team and have it auto-filled within 2 minutes. Then I take 20 minutes to review and approve..."

u/gravi_ai, r/AskMarketing

Das ist ein reales und wertvolles Ergebnis. RFPs und Sicherheitsfragebögen sind genau die Art Arbeit, für die Cassidy gebaut wurde. Tickets sind es nicht.

Wie ich diese neun ausgewählt habe

Vier Filter, in dieser Reihenfolge angewendet:

1. Die Abrechnungseinheit muss erkennbar sein. Ich habe die Preisseite jedes Anbieters aufgerufen und herausgefunden, was genau eine abrechenbare Aktion ist. Veröffentlicht ein Anbieter überhaupt keinen Tarif, sage ich das, statt zu raten.
2. Es muss sich mit einem echten Cassidy-Job überschneiden. Wissenssuche und Dokumenten-Workflows, Ticket-Bearbeitung, App-übergreifende Automatisierung. Allgemeine LLM-Chat-Apps haben es nicht in die Auswahl geschafft.
3. Ich habe mir das Produkt angesehen, nicht die Pressemitteilung. Jeder Screenshot unten stammt aus der eigenen UI des Anbieters, während der Recherche aus dessen Dokumentation oder Produktseiten entnommen.
4. Community-Stimmung musste überprüfbar sein. Jedes Zitat hier verlinkt auf einen echten Permalink. Wo ein Tool keine zitierfähige Nutzerstimme hatte, habe ich das offen so gesagt, statt eine Bewertungsseite umzuformulieren.

Das sollte man offen sagen: Ich arbeite bei eesel, und eesel steht auf Platz eins dieser Liste. Man lese das mit der angemessenen Skepsis. Ich habe außerdem genau festgehalten, wo es das falsche Tool ist, und für das meiste, worin Cassidy gut ist, ist es das falsche Tool.

Die 9 besten Cassidy AI Alternativen auf einen Blick

Zwei Dinge springen aus dieser Tabelle heraus. Nur eine Zeile hat einen veröffentlichten Preis pro Einheit, den man mit dem eigenen Volumen multiplizieren kann. Und nur eine Zeile hat einen Confidence-Schwellenwert, die einzige Funktion, die entscheidet, ob ein Agent eine Warteschlange unbeaufsichtigt bearbeiten kann.

Welches Tool passt wirklich zu deinem Job?

Wähle den Satz, der am ehesten nach deiner Woche klingt.

1. eesel AI

Am besten für: Support-Teams, die ihre Tickets geschlossen statt entworfen haben möchten.

Was es macht

eesel AI ist ein KI-Helpdesk-Agent, der in dem Helpdesk lebt, den man bereits nutzt. Es indexiert vergangene Tickets, das Hilfe-Center, Confluence, Notion, Google Docs und SharePoint und arbeitet dann die Warteschlange ab: beantworten, taggen, eskalieren.

Es gibt etwa 100 Integrationen. Für diesen Vergleich sind die zwei wichtigsten Zendesk und Freshdesk, auch wenn Gorgias, Front, Help Scout, HubSpot und Slack ebenfalls vollwertig unterstützt werden.

Zwei Funktionen leisten die Schwerarbeit gegenüber Cassidy. Der Simulationsmodus lässt den Agenten vor dem Livegang über die historischen Tickets laufen, sodass man die Abdeckung nach Thema sieht und Lücken findet, während nichts auf dem Spiel steht. Confidence-basiertes Routing bedeutet, dass eine Antwort mit niedriger Confidence zur Überprüfung entworfen statt verschickt wird, und das ist der Mechanismus, für den Cassidy keine Entsprechung hat.

Der Screenshot oben zeigt die andere Design-Entscheidung, die mir gefällt: Man ändert das Verhalten des Agenten, indem man ihm in einfacher Sprache sagt, was er tun soll, ohne eine Canvas neu aufzubauen. In dieser Aufnahme bittet jemand den Agenten, per Default über das zendesk_leave_draft_reply-Tool zu entwerfen, wenn er getaggt wird, und der Agent geht hin und aktualisiert seine eigenen Anweisungen.

Wo es Cassidy schlägt

• Ein Preis, den man multiplizieren kann. Ein Ticket oder eine Chat-Sitzung kostet 0,40 $, egal wie viele Antworten am Ende nötig sind. 500 Tickets sind 200 $. Keine Sitzplatzgebühr, und keine Plattformgebühr bei Pay-as-you-go.
• Ein echter Schwellenwert. Der Agent bearbeitet, worin er sich sicher ist, und lässt den Rest in Ruhe, genau das, worum die zuvor zitierte CX-Leiterin bat.
• Man sieht es arbeiten, bevor es arbeitet. Simulation gegen vergangene Tickets ist hier Standard, kein bezahltes Add-on. Es existiert, weil ich einen selbstsicher klingenden Bot gesehen habe, der Kunden erzählte "ja, wir unterstützen dein Modell", nur weil das Hilfe-Center sagte "wir unterstützen alle Modelle".

Preise

Vorteile

• Veröffentlichter Preis pro Ticket, sodass eine Volumenprognose zu Rechnerei statt zu einem Verkaufsgespräch wird.
• Confidence-Schwellenwert, plus eine Human-in-the-Loop-Rampe von entwurfsbasierter Überprüfung bis vollständig autonom.
• Simulation auf den eigenen historischen Tickets, vor dem Livegang.
• Über 80 Sprachen und etwa 100 Integrationen, darunter jeder große Helpdesk.

Nachteile

• Kein Universal-Builder. Wer einen Agenten will, der RFP-Antworten zusammenbaut oder Beschaffungsfragebögen ausfüllt, ist bei Cassidy besser aufgehoben und sollte dabei bleiben.
• SOC 2 Type II ist in Arbeit, noch nicht zertifiziert. HIPAA und ein BAA sind nur für Enterprise, also bitte nicht als Basisstandard lesen.
• Kein Selbsthosting überhaupt.

Meine Einschätzung

eesel wählen, wenn der Job eine Support-Warteschlange ist und die Metrik geschlossene Tickets sind. Gridwise erreichte nach einer siebentägigen Testphase im ersten Monat 73% gelöste Tier-1-Anfragen, eine Zahl, die ein reines Entwurfs-Tool strukturell nicht liefern kann. Auslassen, wenn man eigentlich eine horizontale Automatisierungs-Canvas braucht, denn das ist es nicht.

2. Glean

Am besten für: große Unternehmen, in denen die Antwort schon existiert, aber niemand sie findet.

Was es macht

Glean positioniert sich als "Work AI that understands your company", und für die Wissenshälfte dessen, was Cassidy leistet, ist es die glaubwürdigste Enterprise-Antwort. Es indexiert Slack, Google Drive, Confluence, Jira, GitHub und Salesforce, übernimmt Berechtigungen aus jedem Quellsystem und antwortet mit Zitaten. Die agentische Ebene plant mehrstufige Arbeit, und das Planungspanel lohnt einen Blick, weil es die Argumentation zeigt, statt sie zu verstecken.

Preise

Auf keiner Glean-Eigenschaft gibt es Dollarangaben. Stand diesen Monat liefert glean.com/pricing nicht einmal mehr eine Preisseite, sondern Marketing-Inhalte und einen Demo-Button. Das einzige dokumentierte Modell ist Enterprise Flex: Sitzplätze pro Nutzer, "designed to be deployed to every employee", plus ein gebündeltes FlexCredits-Guthaben, das paketweise aufgestockt wird.

Die Credit-Preistabelle wird ohne jede Dollar-Umrechnung veröffentlicht, was ein seltsamer Zustand ist. Fast Mode liegt bei p50 bei etwa 3 Credits, während eine Glean-Agent-Ausführung bei p50 etwa 7 und bei p90 rund 114 kostet.

Vorteile

• Unbegrenzte Fast-Mode-Abfragen bei 0 Credits auf jedem Sitzplatz, sodass die alltägliche Suche nie gemessen wird.
• Berechtigungen werden aus den Quellsystemen durchgesetzt, sodass Nutzer nur sehen, worauf sie ohnehin schon Zugriff hatten.
• Zertifiziert nach SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001, HIPAA, TX-RAMP Level 2, und auch GDPR.

Nachteile

• Thinking Mode und Adaptive Reasoning bei den Standardmodellen sind auf 100 Abfragen pro Nutzer und Woche begrenzt, und jede Reasoning-Abfrage über 30 Credits zählt dann als mehrere Abfragen gegen dieses Limit.
• Diese Schwankung von 7 bis 114 Credits bei einer Agenten-Ausführung ist eine 16-fache Varianz ohne veröffentlichten Dollarsatz, sodass die Ausgaben vor einem Angebot nicht kalkulierbar sind.

Meine Einschätzung

Glean ist die richtige Wahl für ein Unternehmen mit über 1.000 Mitarbeitenden, das eine einzige berechtigungsbewusste KI-Schicht über allem haben will, und die Community-Meinung bleibt bei diesem Kompromiss konsistent:

"Glean's the pricey one aimed at big companies, but from what I've seen, the others are either still in development or not quite hitting the mark."

earcar, Hacker News

"It consumes all of our knowledge sources including Slack, Google docs, wiki, source code and provides answers to complex specific questions in a way that's downright magical."

vladgur, Hacker News

Auslassen, wenn man unter einigen Hundert Sitzplätzen liegt. Es gibt keinen Self-Serve-Weg hinein, und das Deployment-Modell pro Mitarbeiter skaliert nicht nach unten. Wenn Wissenssuche hier wirklich die Aufgabe ist, gehen meine Übersicht der Glean-Alternativen und die Glean-Preisaufschlüsselung tiefer.

3. Relevance AI

Am besten für: GTM-Teams, die Agenten mit Jobtiteln wollen.

Was es macht

Relevance AI verkauft "Specialist agents for every task" und rahmt das gesamte Produkt als KI-Belegschaft, und das Enterprise-Versprechen lautet, "growth from headcount" zu entkoppeln. In der Praxis ist es eine Canvas, auf der ein Trigger sich auf benannte Agenten verzweigt (ein Chief-Marketing-Officer-Agent delegiert im Screenshot oben an einen SEO-Manager), was ein gutes mentales Modell für Nicht-Techniker ist, die CRM-Anreicherung oder Vor-Meeting-Recherche bauen.

Preise

Die aktuelle Preisseite ist inzwischen nur noch Enterprise, mit null Dollarangaben. Die Self-Serve-Stufen überleben drüben beim G2-Eintrag, dessen Fußzeile die Preisangabe auf Oktober 2024 datiert, also sollte man diese Zahlen als zuletzt veröffentlicht und nicht als bestätigt behandeln.

Vorteile

• Die Ökonomie pro Ausführung wird besser, je höher man in eine Stufe wechselt, was ungewöhnlich und willkommen ist.
• Eigener Modell-Key ohne Aufschlag, sodass die LLM-Ausgaben außerhalb des Credit-Pools bleiben.

Nachteile

• Das Multi-Agent-System, der eigentliche Kaufgrund, schaltet sich erst bei Business für 599 $/Monat frei. Team bei 199 $ enthält es nicht.
• Governance ist hier nur für Enterprise. SSO, RBAC und Audit-Logs tauchen auf keiner Self-Serve-Stufe auf, und Rezensenten stoßen tatsächlich an diese Wand: Ein G2-Rezensent schrieb, er "würde sich mehr Governance-Kontrollen und Admin-Konfigurationskontrollen für das Administrationsteam wünschen."

Meine Einschätzung

Kaufen für ein GTM-Ops-Team, das Anreicherungs- und Prospecting-Agenten baut, und den Preis vom ersten Tag an mit dem Business-Plan kalkulieren, denn dort lebt das Produkt, das man in der Demo gesehen hat, tatsächlich. Für Support-Arbeit auslassen: keine helpdesk-native Oberfläche, kein Confidence-Schwellenwert, sodass man in derselben Entwurf-Überprüfung-Schleife landet, die auch Cassidy hinterlässt. G2 bewertet es mit 4,3 von 5 bei 20 Bewertungen. Mein Relevance AI Preise-Artikel trägt das vollständigere Kostenbild.

4. Lindy

Am besten für: eine Person, die ihr eigenes Postfach und ihren Kalender verwaltet haben möchte.

Was es macht

Lindy stellt sich in der ersten Person vor: "hey, I'm Lindy. I take admin work off your plate." Es übernimmt Postfach und Meetings, Kalender und Follow-ups, und wirbt mit "90% of the value of a human assistant, 1% of the price". Die Vorlagengalerie oben ist der schnellste Weg, das Produkt zu verstehen, und darunter gibt es einen Flow-Builder für alles, was die Vorlagen nicht abdecken.

Preise

Eine 7-tägige Testphase mit vollem Plus-Zugang, und keine dauerhaft kostenlose Stufe. Die Preisseite listet außerdem "Human assistant" für 8.000 $/Monat als scherzhaften Ankerpunkt, was etwas über die Zielgruppe verrät.

Vorteile

• Es entwirft und verschickt nie automatisch. Wörtlich aus den Preis-FAQ: "Lindy drafts emails and messages for you to review. You're always in control of what gets sent." Für eine persönliche E-Mail ist das der richtige Standard.
• Benutzerfreundlichkeit ist der Höhepunkt in den Bewertungen: 125-mal getaggt in 171 G2-Bewertungen bei 4,9 von 5.

Nachteile

• Die Kosten pro Aufgabe werden schlicht nicht offengelegt. Kein Credit-Kontingent und kein Credit-Preis, auch keine Überschreitungsgebühr, nur die relativen Labels wie "3x" und "7x".
• Kosten sind dort auch die lauteste Beschwerde. "Expensive" wird auf G2 42-mal getaggt und "High Subscription Cost" 35-mal, deutlich vor der Lernkurve oder Genauigkeitsproblemen.

Meine Einschätzung

Lindy ist hier das beste Tool für einen Gründer oder Solo-Betreiber, der seine administrative Arbeit verschwinden lassen möchte, und ich würde es gerne auf meinem eigenen Postfach laufen lassen. Für eine gemeinsame Support-Warteschlange ist es die falsche Form: Die Postfach-Limits gelten pro Plan, der Nur-Entwurf-Standard ist eine Funktion und keine Einschränkung, zudem gibt es keinen Schwellenwert, um das zu ändern. Wer es mit ähnlichen Assistenten vergleicht, findet in Lindy-Alternativen die nächsten Nachbarn.

5. Stack AI

Am besten für: Unternehmen, in denen das Sicherheitsteam die Entscheidung trifft.

Was es macht

Stack AI ist auf dieser Liste die strukturell nächste Entsprechung zu Cassidy: eine No-Code-Canvas für dokumentenlastige Agenten, positioniert als "Where IT teams bring secure AI to work". Der Unterschied liegt darin, welches Ende jeweils optimiert wird. Cassidy führt mit der Einfachheit des Bauens; Stack AI führt damit, wo die Sache läuft und wer sie abgesegnet hat.

Die Versionskontrolle ist das Detail, das mich davon überzeugt hat, dass es ein ernstzunehmendes Tool ist. Agenten bekommen Pull Requests mit Prompt-Diffs, sodass eine Prompt-Änderung wie Code überprüfbar wird, statt dass jemand um 16 Uhr still die Produktion bearbeitet.

Preise

Das ist die gesamte Tabelle, ja. Es gibt keine Self-Serve-Bezahlstufe, und nirgendwo wird ein Preis pro Ausführung veröffentlicht.

Vorteile

• Deployment-Optionen sind detailliert aufgeführt und real: On-Premise, VPC, oder das Multi-Tenant-SaaS, mit SOC 2, HIPAA, GDPR und ISO 27001, einem Trust Center, und ein BAA ist verfügbar. Zu beachten: Das BAA ist ein Enterprise-Posten, kein Standard.
• Pull Requests mit Prompt-Diffs, plus eine Analyseansicht, die Ausführungs- und Fehlerzahlen pro Projekt zeigt.

Nachteile

• Free bedeutet 1 Sitzplatz, 2 Projekte und 500 Ausführungen, sodass eine zweite Person oder jeglicher Produktionstraffic ein Verkaufsgespräch erzwingt. G2s Nachteile-Tags werden von den Nutzungsbeschränkungen angeführt.
• Debugging wird undurchsichtig, je komplexer die Workflows werden, und Rezensenten sagen das direkt:

"StackAI makes it genuinely easy to go from 'idea' to a working AI workflow in hours, not weeks... As workflows get more complex, debugging can feel a bit opaque and the UI can get busy... Pricing can be a stretch for very small teams."

Verified User in E-Learning, G2

Meine Einschätzung

Wer Cassidy verlassen hat, weil die Sicherheitsprüfung an der Datenresidenz gescheitert ist, für den ist Stack AI der Wechsel, der das löst, ohne die Canvas aufzugeben. Wer sie verlassen hat, weil man keinen Preis bekommen konnte, für den löst das gar nichts, sondern macht es schlimmer. Für reine Ticket-Arbeit auslassen, da die Ausgabe genauso entwurfsförmig ist und es keinen Schwellenwert gibt.

6. Microsoft Copilot Studio

Am besten für: Teams, die bereits für Microsoft 365 bezahlen.

Was es macht

Microsoft beschreibt es als "A graphical, low-code tool for building agents and agent flows", und es ist der Nachfolger von Power Virtual Agents. Sein eigentlicher Vorteil ist ein gravitativer: Die Daten liegen bereits in SharePoint, die Leute leben bereits in Teams, und die Administration läuft über das Power-Platform-Admin-Center, das das eigene IT-Team schon kennt. Wer KI in Microsoft Teams will, ist hier auf dem Standardweg.

Preise

Die Abrechnung erfolgt in Copilot Credits, gebündelt tenant-weit statt pro Sitzplatz.

Die Preistabelle pro Funktion ist veröffentlicht: eine klassische Antwort kostet 1 Credit, eine generative Antwort 2, eine Agentenaktion 5, Tenant-Graph-Grounding 10, und die Premium-KI-Tools 100 pro 10 Antworten. Voice kostet dann je nach Stufe 10 bis 75 Credits pro Minute.

Vorteile

• Interne Agenten sind "No charge" für alle, die bereits einen M365-Copilot-Sitzplatz haben, und für ein großes Microsoft-Unternehmen ist das eine erhebliche echte Ersparnis.
• Kapazität ist gebündelt und über Umgebungen hinweg neu zuweisbar, und eine Pay-as-you-go-Umgebung bleibt von der Tenant-Überschreitung ausgenommen.

Nachteile

• Erreicht man 125% der vorausbezahlten Kapazität, deaktiviert Microsoft die benutzerdefinierten Agenten. Nutzer sehen dann "This agent is currently unavailable. It has reached its usage limit."
• Reasoning-Modelle werden doppelt gemessen: der Funktionstarif, plus 10 Credits pro 1.000 Tokens für die Premium-KI-Tools. Microsoft bietet einen Agentennutzungs-Schätzer an, genau weil niemand diese Rechnerei im Kopf machen will.

Meine Einschätzung

Für ein Microsoft-Unternehmen, das den internen Helpdesk oder HR-Agenten baut, ist das mit Abstand die günstigste glaubwürdige Option der Liste. G2 bewertet es mit 4,4 von 5 bei 156 Bewertungen. Für externen kundenorientierten Support auslassen, wo sich die Credit-Stapelung genau dann unberechenbar zeigt, wenn das Volumen ansteigt, und wo es weiterhin keinen Confidence-Schwellenwert gibt. Siehe auch meine Einschätzung zu IT-Service-Management-Tools.

7. Zapier

Am besten für: ein Tool erreichen, für das sonst niemand einen Connector hat.

Was es macht

Zapier verkauft jetzt neben den Automatisierungen auch Agenten: "Create your own superhuman teammates in minutes... have them do work across 9,000+ apps". Diese App-Zahl ist das gesamte Verkaufsargument, und es ist ein echter Burggraben. Egal welches obskure SaaS-Tool das eigene Ops-Team braucht, Zapier spricht wahrscheinlich schon damit.

Preise

Hier gibt es zwei separate Messgrößen, und das übersieht man leicht. Die Plattform rechnet in Tasks ab, wobei ein Task einen erfolgreich abgeschlossenen Aktionsschritt bedeutet. Agenten rechnen in Activities ab, auf ihren eigenen Zusatzplänen.

Vorteile

• Die Utility-Schritte sind kostenlos. Formatter, Paths, Filters, Delay, Looping, Sub-Zaps, Digests, Tables und Forms kosten alle 0 Tasks, und Trigger werden nie abgerechnet.
• Ein KI-Schritt mit Standardmodell ist 1 Task, und das eigene Modell mitzubringen ist ebenfalls 1 Task pro Schritt, wobei die Modellkosten zum eigenen Anbieter gehen.

Nachteile

• Agentische Arbeit kostet das 5-Fache. Premium-Modelle rechnen 5 Tasks pro KI-Schritt und 5 Tasks pro Tool-Aufruf ab, jeder Aufruf einzeln abgerechnet, während der Agent seine Tools zur Laufzeit auswählt. Standardmodelle können überhaupt keine Tools aufrufen.
• Mehrstufige Workflows summieren sich schnell, und Nutzer merken das durchaus:

"Just got my Zapier invoice. $847 for the month. For automations that run maybe 15,000 tasks. [...] My lead capture workflow has 8 steps. One new lead = 8 tasks. [...] I caught myself removing steps from workflows just to save on task counts. That's insane."

u/KaleidoscopeDeep3453, r/aiagents

Die andere wiederkehrende Beschwerde sind stille Ausfälle:

"My least favorite part of Zapier is the auto protection shut off for those error tasks. [...] Some of them were shut down by Zapier for weeks before I even noticed it."

u/limuzhi, r/zapier

Meine Einschätzung

Zapier als Bindegewebe nutzen, nicht als Gehirn. Um Daten aus einem seltsamen System herauszuholen und in ein gutes zu bringen, ist es hier das beste Tool. Als Reasoning-Schicht ist es eine schwache Wahl, weil die Abrechnung pro Schritt genau die mehrstufige agentische Arbeit bestraft, die Cassidy-Nutzer eigentlich erledigen wollen. Lohnt sich zusammen mit Make vs Zapier zu lesen, wer zwischen den beiden Canvases wählt.

8. n8n

Am besten für: technische Teams, die ihre Workflow-Engine auf eigener Infrastruktur wollen.

Was es macht

n8n nennt sich selbst "The world's most popular workflow automation platform for technical teams", mit dem Slogan "Code when you need it, UI when you don't". Es ist Open Source und hat rund 198.000 GitHub-Sterne, und es ist das Tool, das die Reddit- und LinkedIn-Community immer wieder nennt, sobald sie einen gehosteten Builder hinter sich lassen, die Kohorte, die Brett Bouchard vorhin erwähnte, eingeschlossen.

Das Abrechnungsmodell ist der Grund, warum es auf diese Liste gehört. Eine Workflow-Ausführung bedeutet einen kompletten Durchlauf, von Anfang bis Ende, unabhängig von der Schrittzahl. Ein 50-Knoten-KI-Agent-Flow kostet exakt so viel wie ein 3-Knoten-Flow. Nachdem man Zapiers Rechnung pro Schritt gelesen hat, fühlt sich das anders an.

Preise

Nutzer und Workflow-Schritte bleiben in jedem Plan unbegrenzt. Die gezeigten Preise sind die Jahresrate, etwa 17% unter der monatlichen.

Vorteile

• Überschreitungen stoppen die Workflows nie. n8ns eigene Formulierung: "If you exceed your quota, rest assured your workflows will continue running without interruption." Die Überschreitung wird bei Business mit etwa 0,013 € pro Ausführung abgerechnet und später in Rechnung gestellt. Nach Cassidys hartem Stopp und Microsofts 125%-Grenze ist das ein bedeutender Unterschied im Temperament.
• Ein Lizenzschlüssel deckt unbegrenzt viele selbst gehostete Instanzen ab, und die Nutzung wird gegen ein einziges Kontingent gezählt.

Nachteile

• Das 800-$/Monat-Business erhält nur Forum-Support. Wörtlich: "The Business Plan is a self-serve option and dedicated support is supported only in our Enterprise plan."
• AI-Assistant-Credits können weder aufgeladen werden noch übertragen sie sich, die einzige Lösung ist ein Plan-Upgrade. Selbst gehostetes Business und Enterprise erfordern zudem ein tägliches Ping an den Lizenzserver, der die Ausführungszahlen meldet, was Leute überrascht, die Selbsthosting aus Datenschutzgründen gewählt haben.

Meine Einschätzung

n8n ist der stärkste universelle Ersatz für Cassidys Workflow-Hälfte, und für komplexe Flows ist das Modell pro Ausführung die fairste Abrechnungseinheit in dieser gesamten Übersicht. Man braucht aber jemand Technisches. Das ist ein Selbstbau-Tool, und für eine Support-Warteschlange müsste man die Logik für den Confidence-Schwellenwert, die Eskalationsregeln und auch das Simulationsgerüst selbst bauen. Siehe AgentKit vs n8n und Make vs n8n, wie es gegen die nächsten Nachbarn abschneidet.

9. Gumloop

Am besten für: Ops-Teams, die einen harten Stopp für die Agentenausgaben wollen, bevor sie entstehen.

Was es macht

Gumloops Spruch lautet "AI agents built by your team", aufgebaut auf der Überzeugung, dass "understanding a task should be the only prerequisite to automating it". Es ist eine Drag-and-Drop-Knoten-Canvas, und die Agenten laufen von Slack, Teams oder Gmail aus. Funktional sitzt es sehr nah an Cassidy, was den Umgang mit den Kosten zur interessantesten Sache daran macht.

Preise

Der kostenlose Plan ist seit diesem Monat verschwunden. Der Einstieg ist jetzt eine 14-Tage-Testphase, dann zwei Pläne.

Der Credit-Regler geht in Stufen von 20k, 105k, 140k, 250k, 330k, 625k, 1M und 1,5M, aber für jede Stufe über dem Einstiegspunkt von 37 $ wird kein Dollarbetrag veröffentlicht. Es gibt eine echte Zahl pro Credit, und wie bei Cassidy versteckt sie sich in einem Dokumentations-Screenshot: Der Abo-Bildschirm in der Credits-Dokumentation zeigt einen Umschalter für Credit-Überschreitung mit der Rate 0,005 $/Credit direkt daneben.

Das wird noch wichtiger, wenn man sieht, was ein einzelner Chat tatsächlich kostet.

Ein Chat-Turn in diesem Panel rechnet 376 Credits ab, aufgeteilt in 342 für Chat und Reasoning plus 34 für die Tool-Aufrufe. Bei der veröffentlichten Überschreitungsrate ergibt das etwa 1,88 $ für einen einzigen Austausch, was einen nützlichen Realitätscheck gegen jedes Tool darstellt, das ein monatliches Credit-Kontingent nennt und einen dann rätseln lässt, wie weit es reicht.

Vorteile

• Eigenen Modell-Key mitbringen, und "your AI model calls consume 50% fewer credits", auf Pro und höher. Das ist ein echter, beziffernder Rabatt, kein vages Versprechen.
• Ordentliche Ausgaben-Guardrails: Admins setzen einen Credit-Schwellenwert pro Chat, und ihn zu erreichen pausiert den Agenten und erzeugt eine Action Request, statt still das Guthaben aufzufressen. Von allen Tools hier ist das der ehrlichste Umgang mit außer Kontrolle geratenen Agentenkosten.

Nachteile

• Die Kosten sind absichtlich unvorhersehbar, und die Dokumentation gibt das zu: "The same agent might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task."
• Credits übertragen sich nicht, außer bei Enterprise, und das Insights-Dashboard, das Ausgaben nach Agent, Modell und Workflow zeigt, ist ebenfalls nur für Enterprise. Pro-Kunden verlieren also ungenutzte Credits und bekommen die schwächste Sicht auf das Warum.

Meine Einschätzung

Gumloop gegenüber Cassidy vorziehen, wenn genau das, was einen geärgert hat, ein Agent war, der still das Guthaben auffraß, denn der Schwellenwert pro Chat ist genau der Guardrail, den Cassidy nicht hat. Nicht erwarten, dass die Preise klarer werden, denn es ist dasselbe Credit-Modell, nur mit besseren Bremsen. Es gibt noch keine zitierfähige Nutzerstimme dazu, und das ist erwähnenswert: keine Reddit-Threads, keine G2-Bewertungen, und nichts auf Trustpilot, Stand diesen Monat.

Was hier wirklich den Ausschlag gibt

Nach dem Durchgehen aller neun kollabiert die Entscheidung auf eine einzige Achse, die niemand auf eine Vergleichsseite setzt.

Make sitzt auch in dieser unteren linken Ecke, und verdient eine Erwähnung, auch wenn ich keinen vollständigen Platz rechtfertigen konnte: 12 $/Monat ist der günstigste echte Einstiegspunkt in dieser Kategorie, KI-Agenten sind auf jeder Stufe verfügbar, einschließlich der kostenlosen, und eine Modul-Aktion ist ein Credit. Es fiel aus denselben Gründen wie Zapier aus der Liste, Abrechnung pro Aktion und keine support-spezifische Oberfläche, aber wenn Budget die bindende Einschränkung ist, lohnt sich ein Blick.

Tools auf der linken Seite bauen alles, was bedeutet, man besitzt selbst den Zusammenbau und die Randfälle, und auch die Wartung. Tools auf der rechten Seite erledigen einen Job und liefern funktionierend aus, was weniger Flexibilität für einen selbst bedeutet und viel weniger zu bauen. Cassidy sitzt links der Mitte. Die meisten Leute, die es verlassen, suchen nicht nach einer besseren Canvas, sie versuchen, sich nach rechts zu bewegen.

Eine Engineering-Leiterin bei einem Krypto-Hardware-Unternehmen mit einer 300-Artikel-Confluence-Wissensdatenbank beschrieb diesen Schritt so direkt, wie man ihn beschreiben kann:

"We could try to write our own LLM application but we didn't want to invest our time into that. We wanted something that we would not have to maintain."

Die zweite Entscheidung, wenn Support der Anwendungsfall ist, ist der Confidence-Schwellenwert. Klingt nach einer kleinen Einstellung. Er entscheidet aber, ob die eigene KI geschlossene Tickets produziert oder ein zweites Postfach voller Entwürfe, und nur ein einziges Tool in dieser Übersicht hat einen.

eesel AI ausprobieren

Wer zu Cassidy kam in der Hoffnung, es würde dem Team die Ticket-Warteschlange abnehmen, für den ist das genau der eine Job, den es strukturell nicht kann, und es ist der Job, für den eesel AI gebaut wurde. Es verbindet sich in Minuten mit dem eigenen Helpdesk, lernt aus den bereits beantworteten Tickets, bearbeitet dann die, bei denen es sich sicher ist, und überlässt den Rest einem Menschen. 0,40 $ pro Ticket, keine Sitzplatzgebühren, plus eine kostenlose Testphase mit 50 $ ohne Kreditkarte.

Der Teil, den ich wirklich empfehlen würde, zuerst zu nutzen, ist die Simulation. Gegen die eigenen historischen Tickets laufen lassen, die Abdeckung nach Thema ansehen, und anhand von Daten statt einer Demo entscheiden, ob die Sache bereit für die eigene Warteschlange ist. Man kann auf der Preisseite starten, oder eine Demo buchen, wenn man lieber jemanden dabei haben möchte.