Cassidy AI vs n8n: Was passt wirklich zu deinem Team?

Was Cassidy wirklich ist

Cassidy ist eine KI-Agenten- und Workflow-Plattform für dokumentenlastige Unternehmen, und der schnellste Weg, sie zu verstehen, ist ehrlich gesagt der Trigger-Picker. Man startet bei einem Event und verkettet dann Schritte, die anschließend über den eigenen Dokumenten schlussfolgern.

Vier Produkte bilden die Plattform. Knowledge Base und Meetings bilden die Kontextschicht, dann bilden Agents und Workflows die Automatisierungsschicht darüber. Die Workflows-Seite beschreibt sie als mehrstufige Automatisierungen, die "Trigger, KI-Reasoning und Aktionen über deine Tools hinweg kombinieren", mit 100+ vorgefertigten Aktionen und 100+ Vorlagen. Die Modellwahl erfolgt pro Schritt, aus über 30 Optionen, und jede Ausgabe zitiert ihre Quelle.

Man zeichnet den Workflow nicht wirklich, sondern bittet stattdessen darum. Die Bauoberfläche heißt Workflow Copilot und durchläuft benannte Phasen, während sie deine Schritte zusammensetzt.

Das Unternehmen ist klein, aber gut finanziert: 2023 in New York gegründet, rund 25 Mitarbeitende, mit einer Series A von $10M, angeführt von HOF Capital im September 2025. Der CTO beschrieb es auf Hacker News als Plattform für "nicht-technische Wissensarbeiter", was, wenn du mich fragst, das ehrlichste Ein-Satz-Positioning ist, das einer der beiden Anbieter geschrieben hat.

Bevor man sich beim Thema Support zu sehr freut, lohnt sich der Hinweis: Cassidy nennt nirgendwo in seinem Support-Material einen Helpdesk. Kein Zendesk, kein Freshdesk, kein Gorgias, kein Help Scout, nichts davon. Support ist nur 1 von 12 Lösungskategorien, und die beworbenen Einsatzflächen sind Slack und Teams, plus Browser-Erweiterungen. Es sitzt neben deinem Helpdesk, nicht darin.

Was n8n wirklich ist

n8n ist eine source-available Automatisierungsplattform für technische Teams, und ehrlich gesagt sieht sie auch genau danach aus.

Nodes auf einer Canvas, ein Ausführungsprotokoll, ein Test-Button, das ist die Oberfläche. Öffnet man einen Node, bekommt man Credentials, Ressourcen, Operationen und einen Expression-Editor mit einer Live-Ergebnisvorschau.

Die Größenordnung hier ist eine völlig andere als bei Cassidy. n8n sammelte im Oktober 2025 eine Series C von $180M bei einer Bewertung von $2,5 Mrd. ein, und erhielt dann im Mai 2026 eine strategische Investition von SAP, die die Bewertung auf $5,2 Mrd. hob. Das GitHub-Repo steht bei 198.139 Stars, und n8n berichtet zusätzlich von 1,8 Millionen monatlich aktiven Buildern. Vodafone wiederum schreibt seinen n8n-Sicherheits-Workflows Einsparungen von 2,2 Millionen £ zu.

Self-Hosting ist eine echte Option, und n8n ist ungewöhnlich ehrlich darüber, was das tatsächlich kostet. Die eigene Docker-Installationsseite sagt, Self-Hosting sei "für erfahrene Nutzer. Fehler können zu Datenverlust, Sicherheitsproblemen und Ausfallzeiten führen." Bei jedem realen Volumen bedeutet der Queue Mode Postgres 13+, Redis, einen Worker-Pool, eine Webhook-Ebene und einen Load Balancer, plus S3 für Anhänge, da der Queue Mode keine Binärdaten im Dateisystem speichern kann. Zwei Dinge überraschen hier: S3-Speicher und das Teilen von Workflows sind beide aus der kostenlosen Community-Edition ausgeschlossen, sodass nur der Ersteller einen Workflow öffnen kann, und selbst selbst gehostete Instanzen telefonieren nach Hause zu einem bei Cloudflare gehosteten Lizenzserver, den man laut Doku über den kompletten Cloudflare-IP-Bereich auf die Allowlist setzen soll.

n8n bezeichnet sich selbst als "Low-Code", nicht "No-Code", und sagt unverblümt, es sei "für technische Teams konzipiert." Was im Grunde bedeutet: Das Unternehmen entscheidet sich, gar nicht erst um Cassidys Käufer zu kämpfen.

Die Vergleichstabelle, die Cassidy veröffentlicht, Zeile für Zeile geprüft

Cassidy betreibt eine Direktvergleichsseite gegen n8n, deren Einzeiler lautet: "Cassidy baut Intelligenz. n8n baut Workflows." Sie ist zudem undatiert, was sich als ziemlich wichtig herausstellt, weil mehrere Zeilen eine Version von n8n beschreiben, die es schon länger nicht mehr gibt.

Ich bin sie Zeile für Zeile gegen die aktuelle n8n-Dokumentation durchgegangen. Hier ist, was tatsächlich standhält.

Vier der neun Zeilen halten nicht stand, und die eine, die standhält, ist die Knowledge Base. Was ehrlich gesagt der interessante Teil ist, denn diese eine überlebende Zeile ist der ganze echte Unterschied zwischen diesen zwei Produkten. Die anderen acht hätte Cassidy eigentlich gar nicht gebraucht.

Es gibt noch eine weitere Asymmetrie, die die Tabelle still erzeugt. Cassidy spricht sich hier selbst den Sieg bei Sicherheit und Governance zu, unter Berufung auf SOC 2 Type II und granulare Berechtigungen, und gibt n8n dafür ein glattes Kreuz. In Ordnung. Aber n8n veröffentlicht seine komplette Preisliste auf einer öffentlichen Seite, während Cassidy nirgendwo einen Dollarbetrag veröffentlicht. Wenn deine Frage lautet "welches der beiden kann ich vor einem Vertriebsgespräch bewerten", zeigt dir die Tabelle die falsche Richtung.

Preise: Einer veröffentlicht eine Zahl, der andere nicht

Hier hört der Vergleich auf, knapp zu sein, also lass mich, bevor irgendetwas anderes kommt, erst einmal beide Modelle nebeneinanderstellen.

n8n rechnet pro Ausführung ab

Eine Ausführung ist ein kompletter Workflow-Lauf, das ist die Einheit. Drei Schritte oder fünfzig, gleicher Preis, und das ist im Grunde der ganze Pitch. Die Preisseite ist da eindeutig: "Es spielt keine Rolle, wie viele Schritte der Workflow hat oder wie viele Daten er verarbeitet, es bleibt eine einzelne Ausführung."

Auch die Überschreitung ist veröffentlicht, was in diesem Bereich selten ist: 4.000 € pro zusätzliche 300.000 Ausführungen im Business-Plan, in Rechnung gestellt 45 Tage später, falls bis dahin kein Upgrade erfolgt. Das entspricht etwa 0,0133 € pro Ausführung. Workflows laufen einfach weiter, wenn man das Kontingent sprengt, statt schlagartig zu stoppen.

Der Haken ist allerdings, was als Ausführung zählt. Das ist vielleicht der treffendste Satz, den jemand über n8n-Preise gesagt hat, und er kommt von einem zahlenden Kunden:

"That's great if you're just doing traditional automations, but think about things like the chatbot trigger or MCP server trigger. Every single user interaction counts as an execution. Even something as simple as a polling workflow, need to do something once per minute? There's a workflow that now costs $1000 per month to run."

u/coinclink, r/n8n

Lies das noch einmal, diesmal aber mit Support-Brille. In einer Konversation ist jede Kundennachricht eine Ausführung. Ein Chat mit zehn Runden bedeutet zehn abrechenbare Läufe, nicht ein Ticket insgesamt. Das ist der wichtigste Punkt auf dieser ganzen Seite, wenn du n8n für eine Support-Queue kalkulierst.

Die Enterprise-Zahlen hier sind real, und sie kommen von Käufern, nicht von n8n selbst. Ein Evaluator bei einem Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitenden berichtete von einem Angebot "deutlich über siebenstellig" für unbegrenzte Ausführungen, und 20.000 für 600.000 jährliche Ausführungen. Ein Kunde, der tatsächlich unterschrieben hat, bestätigte dieselbe Stufen-Mathematik: "Ich habe gerade eine Lizenz für 600.000 Ausführungen für 20.000 € gekauft ... 2 Mio. Ausführungen kosten 50.000 €."

Cassidy rechnet pro Credit ab, sagt aber nicht, was ein Credit kostet

Cassidys Preisseite veröffentlicht weder einen monatlichen Preis, noch einen jährlichen Preis, noch eine Seat-Rate, noch eine Credit-Rate. Starter ist kostenlos, mit 3 Seats, 5 Agenten, 5 Workflows und 10.000 enthaltenen Credits. Business steht bei jeder quantitativen Zeile schlicht auf "individuell". Enterprise wiederum ist nicht einmal eine Spalte, es taucht nur in den FAQ auf.

Ein Credit ist keine Aufgabe, sondern leitet sich stattdessen aus dem Tokenvolumen ab und wird zusätzlich nach Modell skaliert. Cassidys Artikel zu Credits liefert die einzigen konkreten Bandbreiten, die es gibt: Agent-Chats kosten 1 bis 30 Credits, Workflows 1 bis 100, und Premium-Modelle verbrauchen etwa das 5-Fache dessen, was Standardmodelle verbrauchen. Rechnet man das für die kostenlose Stufe durch, entsprechen 10.000 Credits etwa 100 aufwendigen Workflow-Läufen im Monat.

Ein paar Dinge machen das schwerer zu budgetieren, als es auf den ersten Blick wirkt. Credits werden nicht übertragen, es sei denn, man verhandelt das explizit in einen Enterprise-Vertrag hinein. Die Marketing-FAQ verspricht "Du wirst nie unterbrochen", während die Produktdoku sagt, KI-Funktionen würden "vorübergehend nicht verfügbar, bis Credits aufgefüllt sind", was ein Widerspruch ist, wenn man beide Seiten hintereinander liest. Und dann gibt es noch Cassidys eigenen Rat zur Ausgabenkontrolle, nämlich zu begrenzen, wie viel Knowledge-Base-Kontext jede Interaktion zieht, was bedeutet: der Mechanismus, der Antworten genau macht, ist derselbe Mechanismus, der sie teuer macht.

Die tatsächliche Form davon sieht man im Nutzungs-Dashboard, das ehrlich gesagt der einzige Ort ist, an dem überhaupt echte Kontingentzahlen auftauchen.

Noch etwas, das man hier erwähnen sollte, weil es Cassidys eigener CEO ist, der das Argument bringt. Justin Fineberg schrieb auf X, KI sollte gegen die Anzahl der Köpfe bepreist werden, die sie ersetzt, statt gegen eine Seat-Lizenz, und räumte dann im selben Beitrag die Käuferseite davon ein: "die Zahl fällt viel höher aus, als irgendjemand auf der Finanzseite erwartet hätte." In beiden Punkten hat er ehrlich gesagt recht. Trotzdem eine merkwürdige Aussage, wenn man gleichzeitig eine Preisseite ganz ohne Zahlen betreibt.

Wer baut die Retrieval-Schicht zusammen

Hier ist die Zeile, die Cassidy tatsächlich verdient hat, diesmal richtig ausgeführt, weil sie die eigentliche Entscheidung hinter alldem ist.

n8ns AI-Agent-Node ist inaktiv, bis man Dinge daran anschließt, er tut von sich aus nichts. Die Doku ist da unverblümt: Man muss mindestens einen Tool-Sub-Node anschließen, und es gibt einen eigenen Fehlerzustand nur dafür, dass man das Chat-Modell vergessen hat. Seit Version 1.82.0 gibt es genau einen Agent-Typ, den Tools Agent, und darunter liegt LangChain, bis hinunter zum internen Namen des Nodes.

Diesen Agenten in der eigenen Knowledge Base zu verankern, ist ein Bauprozess, keine Einstellung, die man umlegt. n8n hat keine Option "auf dein Help Center zeigen". Laut dem RAG-Guide bedeutet das Einfügen von Daten einen Vector-Store-Node im Insert-Modus, einen Embedding-Sub-Node, einen Data Loader und einen Text Splitter, mit Chunk-Größe und Überlappung, die man selbst wählt. Danach fügt man den Vector Store noch einmal als Tool hinzu, schreibt eine Beschreibung, die dem Agenten sagt, wann er ihn nutzen soll, und hängt obendrauf dasselbe Embedding-Modell an. Passt das nicht zusammen, wird das Retrieval still schlechter, ohne je einen Fehler zu werfen.

Der Teilekasten ist groß: 13 Vector-Store-Nodes, 12 Embedding-Nodes, 19 Chat-Model-Nodes, von denen nur fünf offiziell für den Agenten unterstützt werden. Memory hat sieben Backends, dazu eine Zeile in der Doku, die jedes Support-Team stutzen lassen sollte: Memory bleibt zwischen Sessions nicht erhalten. Will man, dass die Historie eines Kunden von einem Kontakt zum nächsten überlebt, braucht es eine Redis- oder Postgres-Instanz, die man selbst aufsetzt und wartet.

Richtig gezählt bedeutet das Aufsetzen eines einzigen Support-Agenten in n8n: einen Trigger platzieren und konfigurieren, den Agent-Node, ein Chat-Modell plus Credential, ein Tool pro Fähigkeit mit handgeschriebener Beschreibung, Memory, Embeddings, einen Vector Store, einen Data Loader plus Splitter, einen Output-Parser, einen menschlichen Review-Schritt, und dazu auch noch einen Evaluierungs-Harness. Elf Komponenten insgesamt, vier bis sechs Credential-Objekte, bevor überhaupt ein einziges Ticket beantwortet wird.

Der Agent läuft auch in Schleifen, das ist noch eine Sache. n8ns eigene Doku merkt an, dass er "mehrfach läuft" pro Ausführung, gedeckelt von einer Max-Iterations-Option mit Standardwert 10. Eine einzige Nutzernachricht kann sich also in zehn Modell-Hin-und-Her-Fahrten auf deinem API-Key verwandeln, und n8n deckelt diese Ausgaben für dich überhaupt nicht.

Nichts davon ist im eigentlichen Sinne Kritik, das nur zur Klarheit. Das Produkt funktioniert wie designt, und die Flexibilität ist hier gewissermaßen der ganze Sinn der Sache. Builder lieben es genau deswegen:

"I've moved everything from a paid power automate to a free self hosted n8n and it's been 100x easier to use too."

u/bradhawkins85, r/selfhosted

Aber man sollte sich darüber im Klaren sein, die Zusammenbaukosten sind real, und sie verschwinden auch nie ganz. Sie kommen einfach wieder zurück, jedes Mal, wenn sich eine API ändert.

Was zu deiner Situation passt

Wähl die Zeile aus, die am ehesten zu dir passt.

Wo beide aufhören

Das ist der Teil, der mir am meisten am Herzen liegt, ehrlich gesagt, weil es der Teil ist, an dem ich tatsächlich arbeite.

Cassidys Flaggschiff-Support-Vorlage ist der Customer Support Auto-Responder, und die eigene Beschreibung ist präzise, was die Obergrenze hier angeht: Er "zieht Ticket- und E-Mail-Details, durchsucht eine Knowledge Base und erzeugt markenkonforme Antwort-Entwürfe." Der Ticket Context Enricher gibt Zusammenfassungen an Agenten, nicht an Kunden. Die seitenübergreifende FAQ spricht bezeichnenderweise von "Auto-Entwurf", nicht Auto-Versand. Nirgendwo taucht eine Lösungsrate oder ein Ablenkungsprozentsatz auf, und auch keine Konfidenzschwelle, in keinem Support-Material von Cassidy.

Man sieht das genau dort im Produkt selbst. Der Schritt heißt buchstäblich "Draft Reply Message".

n8ns Grenze ist konkreter, und ehrlich gesagt hatte ich nicht erwartet, dass sie so eindeutig ausfällt. Der Zendesk-Node bringt 23 Operationen über 4 Ressourcen mit, und keine einzige davon postet eine Antwort an einen Kunden. Kein Kommentar hinzufügen, keine Makros, keine Help-Center-Artikel, keine Ticketsuche, nichts davon. Er kann Ticket-Datensätze erstellen, lesen, aktualisieren und löschen, das ist ungefähr alles. Der dokumentierte Workaround ist n8ns Antwort auf so ziemlich jede Lücke: den HTTP-Request-Node nehmen und selbst die REST-API aufrufen. Also handgeschriebene Zendesk-API-Aufrufe, mittendrin in dem, was eigentlich ein No-Code-Vergleich sein soll.

Pro Helpdesk wird es noch schärfer. Freshdesk hat 10 Operationen, ebenfalls ohne Antwort-Verb. Help Scout ist der einzige der drei, der tatsächlich über seine Thread-Ressource eine Nachricht zu einer laufenden Konversation hinzufügen kann. Und einen Gorgias-Node gibt es überhaupt nicht, sodass ein Shopify-lastiges E-Commerce-Team am Ende die gesamte Integration aus HTTP-Request-Nodes baut.

Eine Falle, die man kennen sollte, bevor man einen Agenten auf eine Live-Queue ansetzt: Die Update-Ticket-Operation des Zendesk-Nodes ersetzt die gesamte Tag-Liste, statt sie zu ergänzen. Ein Agent, der nur ein Tag hinzufügt, löscht damit alle Routing- und SLA-Tags auf diesem Ticket, es sei denn, man baut sich selbst ein Abrufen, Zusammenführen und Aktualisieren.

n8n verstellt sich hier nicht, das muss man ihm lassen. Die Human-Review-Funktion pausiert riskante Tool-Aufrufe über neun Freigabekanäle hinweg, die eigene KI-Seite sagt "Autopilot ist für Flugzeuge, nicht für produktive KI", und das durchgerechnete Beispiel in der Evaluierungs-Doku ist ein Workflow, der Support-Tickets Kategorie und Priorität zuweist. Klassifizierung, nicht Lösung, ist dort die Obergrenze. Builder in der Community kommen von sich aus zu demselben Schluss, einer empfiehlt, "die KI nur für Klassifizierung und Prioritäts-Tagging zu nutzen, nicht um nutzerseitige Antworten zu generieren."

Beide Positionen sind ehrlich gesagt vertretbar. Sie sind nur nicht das, wonach ein Support-Lead tatsächlich sucht, und dieser Mismatch taucht als Einwand auf, den ich ständig höre. Eine CX-Lead bei einer DTC-Supplement-Marke, die etwa 7.000 Gorgias-Tickets im Monat betreut, 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. 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 eine Konfidenzschwelle, und es ist das eine Stück, das keine der beiden Plattformen mitliefert. Eine Entwurfsqueue löst das auch nicht, denn 7.000 Entwürfe zu prüfen läuft am Ende auf dieselbe Arbeit hinaus wie 7.000 Antworten selbst zu schreiben.

Was Praktiker tatsächlich sagen

Die nützlichste externe Stimme in diesem ganzen Duell kommt tatsächlich von keinem der beiden Anbieter. Brett Bouchard, ein selbsternannter Nicht-Programmierer, der eine KI-Bau-Kohorte leitet, hat sie direkt verglichen:

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

Brett Bouchard, LinkedIn

Das ist der ganze Trade-off in einem Satz, von jemandem ohne Interesse an einem von beiden.

Eine Marketerin auf Reddit, die beide genutzt hat, landet bei der vernünftigen Version desselben Punkts und fügt den Teil hinzu, den die meisten Vergleichsartikel auslassen:

"All of these tools like Zapier, Cassidy, n8n, Lindy, Relay, make etc. have great templates already available - I encourage everyone to browse before reinventing the wheel. Also before selecting a tool review UX and costs - not all of these are built and priced the same, some are much easier to use for non technical folks and some are much more expensive than others."

u/gravi_ai, r/AskMarketing

Die Aussage über n8n mit der größten Reichweite, die ich gefunden habe, handelt gar nicht von Preisen, sondern von der Lernkurve, und sie kam auf 3.813 Likes:

"n8n's learning curve is brutal.

I've lost count of how many smart business owners I've seen:

Get excited about n8n"

Tom, X

Derselbe Beitrag nennt auch den Grund, und das ist vielleicht der nützlichste Satz in dieser ganzen Debatte: n8n ist "komplett von Entwicklern gebaut, die seit Jahren Workflows bauen", also wenn das Tutorial sagt, konfiguriere deinen HTTP-Request-Node, gilt: "wenn du nicht weißt, was diese Worte bedeuten, hängst du fest." Genau das ist Cassidys gesamter Markt, beschrieben von niemand Geringerem als einem n8n-Educator.

Auf n8n-Seite dreht sich der lauteste Thread des letzten Jahres um den Wechsel zur Abrechnung pro Ausführung bei selbst gehosteten Plänen, und der Einwand dort ist strukturell, nicht wirklich über die Höhe:

"I get unlimited executions on the free Community tier, but if I pay for the Business plan… I don't? Someone explain this to me from n8n please....."

u/jsreally, r/n8n

Und was die Agenten-Qualität angeht, wird die Kritik spezifisch genug, um sie ernst zu nehmen. Ein Builder fand, dass n8n-Agenten "sehr schlecht in der Tool-Auswahl, beim Erinnern von Kontext und beim Befolgen von Prompts" seien, und die technischste Antwort erklärte, warum: n8n verlässt sich für strukturierte Ausgaben auf LangChain, statt auf die eigenen Structured-Output-Funktionen der Modellanbieter, sodass man "im Grunde sagt: 'bitte, bitte, großes LLM, gib mir das in meinem JSON-Schema aus'."

Zuverlässigkeit bei Volumen ist die Beschwerde, die der 4,7er-Schnitt gewissermaßen verdeckt, und es lohnt sich, das zu lesen, bevor man eine Support-Queue auf n8n Cloud legt:

"We use the cloud version, and I really dislike the RAM exhaustion when multiple workflows run. Also, the fact that they never clarify how much RAM your instance has. Also, customer service is only available via email, and 99% of the time, they blame you for the issues the workspace has."

Juan Jose C., G2

Cassidys Community ist deutlich stiller, was sein eigenes Signal ist. 5 Bewertungen auf G2 gegenüber n8ns 4,7 von 5 aus 294, keine Präsenz auf Capterra, kein Trustpilot, und darüber hinaus auch keine Hacker-News-Diskussion, abgesehen von den eigenen Recruiting-Posts des Unternehmens. Für ein Unternehmen, dessen Preisseite 20.000+ Teams beansprucht, ist das ein ziemlich dünner öffentlicher Fußabdruck. Sowohl das Lob als auch das Fehlen von Kritik würde ich entsprechend einordnen.

Der direkte Vergleich, befreit von beiden Verkaufsargumenten

Die ehrliche Zusammenfassung: n8n bedeutet, du besitzt die Logik und die Infrastruktur, und bezahlst dafür in Engineering-Zeit; Cassidy bedeutet, du besitzt keins von beidem, und zahlst einen Preis, den du nicht einmal sehen kannst, bis du mit dem Vertrieb sprichst. Beides sind vernünftige Trade-offs, auf ihre jeweilige Art. Keins von beiden ist allerdings ein Support-Produkt.

eesel für Support-Tickets ausprobieren

Wenn du hier gelandet bist, weil deine Support-Queue das ist, was du eigentlich automatisiert haben willst, würde ich mir ehrlich gesagt eine dritte Option ansehen, und das sage ich als jemand, der sie beruflich baut.

eesel verbindet sich in nur wenigen Minuten mit Zendesk, Freshdesk, Gorgias und dem Rest, liest dein bestehendes Help Center und vergangene Tickets ohne jede nötige Migration, und tut dann genau das, worum dieser ganze Beitrag die ganze Zeit kreist: Es läuft zuerst gegen deine historischen Tickets, sodass du sehen kannst, was es gesagt hätte, bevor es überhaupt etwas zu einem echten Kunden sagt. Es beantwortet nur, was sicher ist, und eskaliert den Rest, genau die Kontrolle, um die die CX-Lead von oben gebeten hat. Der Preis liegt bei $0,40 pro Ticket, ohne Seat-Gebühren, ohne Plattformgebühr, und die ersten $50 sind kostenlos, keine Karte nötig.

Wir haben es so gebaut, weil wir schon zugesehen haben, wie selbstsicher klingende Bots still falsche Antworten geben, und ein Kunde hat die Build-versus-Buy-Entscheidung ziemlich klar formuliert: Ein Engineering-Lead bei einem Hardware-Unternehmen für Bitcoin-Geldautomaten, das eine Knowledge Base mit über 300 Artikeln betreibt, sagte uns, sie "könnten versuchen, unsere eigene LLM-Anwendung zu schreiben, aber wir wollten unsere Zeit nicht darin investieren. Wir wollten etwas, das wir nicht warten müssen."

Wenn du die Canvas willst, nimm n8n. Willst du stattdessen die Dokumentenschicht? Nimm Cassidy. Und wenn du wirklich Tickets geschlossen haben willst, probier eesel aus.