Die 7 besten No-Code-KI-Agenten-Builder 2026

Zwei Arten von „No-Code-KI-Agenten-Builder“ (und warum das wichtig ist)

Hier ist die Neueinordnung, die mir am meisten Zeit gespart hat. Wenn du nach „No-Code-KI-Agenten-Builder“ suchst, bekommst du zwei sehr unterschiedliche Produkte unter demselben Label.

Das erste Lager ist der allgemeine Canvas-Builder: Botpress, Voiceflow, Stack AI, Relevance AI und Microsofts Copilot Studio. Du bekommst eine leere Drag-and-Drop-Canvas, eine Bibliothek von Nodes und die Freiheit, einen Agenten für fast alles zu bauen, einen Support-Bot, einen Lead-Gen-Flow, einen internen Ops-Assistenten. Die Freiheit ist das Verkaufsargument. Sie ist auch der Haken, denn die leere Canvas bedeutet, dass du derjenige bist, der entscheidet, was jeder Node tut.

Das zweite Lager ist der support-native Agent: Tools wie eesel AI, die für eine einzige Aufgabe gebaut sind, Support-Tickets zu lösen, und bereits fertig mit einem Helpdesk verdrahtet sind. Es gibt keine Canvas zu konzipieren. Du verbindest Zendesk oder Freshdesk, richtest ihn auf deine Wissensdatenbank aus, und er beginnt vom ersten Tag an, Antworten zu entwerfen.

Keines der beiden Lager ist abstrakt „besser“. Aber sie beantworten sehr unterschiedliche Fragen. Ein Canvas-Builder beantwortet: „Wie baue ich jeden Agenten, den ich mir vorstellen kann?“ Ein support-natives Tool beantwortet: „Wie höre ich auf, diese Woche in Tier-1-Tickets zu ertrinken?“ Zu wissen, welche Frage du eigentlich stellst, macht 80 % der Entscheidung aus.

„No-Code“ ist nicht „keine Arbeit“

Ich verstehe den Reiz der Canvas. Ein Kunde sagte mir einmal, auf dem Weg zu einem günstigeren Tool, er werde „einfach unsere eigene bauen, was mit KI heute so möglich ist“. Ich habe diesen Instinkt völlig verstanden. Dann habe ich gesehen, was „unsere eigene bauen“ tatsächlich bedeutet.

Den Agenten zu bauen sind die einfachen 20 %. Die anderen 80 % sind die Arbeit, die dir kein Produkt-Screenshot zeigt: die Wissensquellen anzubinden, die Intents zu mappen, die Fallback-Logik für den Fall zu schreiben, dass sich das Modell unsicher ist, die Eskalationsregeln festzulegen und das Ganze zu testen, bevor du ihm einen echten Kunden anvertraust.

Bei diesem letzten Schritt habe ich die meisten Probleme gesehen. Wir setzen seit über drei Jahren KI-Agenten in echten Support-Queues ein, und das Fehlerbild, das mir am meisten Sorgen macht, ist ein selbstsicher klingender Bot, der still und leise falsche Antworten gibt. Ich habe schon erlebt, wie ein Agent zehn Runden lang „führe Suchen aus“ erzählt hat, ohne je die API zu treffen, und dann eine Lösung gemeldet hat, die nie stattgefunden hat. Genau deshalb lassen dich die Tools, denen ich am meisten vertraue, einen Rollout gegen historische Tickets simulieren, bevor er live geht, sodass du die falschen Antworten in einer Sandbox siehst statt im Postfach eines Kunden.

Worauf ich geachtet habe

Vor der Liste hier das Raster, das ich verwendet habe, damit du es für deine eigene Situation gewichten kannst:

• Zeit bis zum ersten funktionierenden Agenten. Wie schnell bekommt jemand ohne Entwicklerhintergrund etwas Echtes zum Laufen, nicht nur eine Demo?
• Abrechnungseinheit und Kosten bei Skalierung. Pro Konversation, pro Credit, pro Lauf oder pro Ticket? Genau hier wachsen die monatlichen Rechnungen still und leise an.
• Support-Tauglichkeit. Verbindet es sich mit einem Helpdesk und lernt aus vergangenen Tickets wie ein dedizierter Support-Chatbot, oder ist das ein Selbstbauprojekt?
• Kontrolle und Eskalation. Kannst du genau festlegen, wann die KI handelt und wann sie an einen Menschen übergibt?
• Testen vor dem Livegang. Kannst du sehen, wie es sich verhält, bevor es einen Kunden erreicht?
• Governance. RBAC, SSO, Audit-Logs und die Compliance-Zertifikate, nach denen ein größeres Unternehmen fragen wird.

Die besten No-Code-KI-Agenten-Builder auf einen Blick

Hier der schnelle Vergleich. Die Preise sind der günstigste kostenpflichtige Plan; die Spalte Abrechnungseinheit ist die, die ich am genauesten lesen würde.

Jetzt die Details, einzeln durchgegangen. Ich habe für jeden das gleiche Format beibehalten: was es ist, die Best-für-Zeile, Preise, Vor- und Nachteile und mein Fazit.

1. eesel AI

Am besten für: Support-Teams, die einen funktionierenden KI-Agenten wollen, der in Minuten mit ihrem Helpdesk verbunden ist, keine Canvas zum Konzipieren.

Ich beginne mit dem Tool, das ich am besten kenne, und ich sage offen dazu: eesel AI ist das Unternehmen, für das ich schreibe. Es steht aus einem bestimmten Grund ganz oben in einem Support-Vergleich: Es ist das klarste Beispiel für das support-native Lager. Statt einer leeren Canvas verbindest du deinen Helpdesk, Zendesk, Freshdesk, Gorgias, und er trainiert auf deinen bestehenden Tickets und deinem Help Center, um sofort echte Antworten zu entwerfen.

Der Teil, den ich am meisten anpreisen würde, ist der Simulationsmodus. Bevor der Agent auch nur ein einziges Live-Ticket beantwortet, kannst du ihn gegen Tausende deiner historischen Tickets laufen lassen und genau sehen, was er gesagt hätte und was er gelöst hätte. Das ist das Gegenmittel zum oben beschriebenen Problem „selbstsicherer Bot, falsche Antwort“, und es ist die eine Funktion, die mir am meisten fehlt, wenn ich die Canvas-Builder teste.

Du passt das Verhalten außerdem in normaler Sprache an, statt Nodes zu ziehen. Wenn der Agent Rückerstattungen falsch behandelt, sagst du es ihm in einem Satz.

Preise: nutzungsbasiert, und wichtig zu wissen: Es gibt keine Sitzplatzgebühren und keine Kosten pro Lösung, du zahlst für die Interaktionen, die die KI tatsächlich übernimmt. Diese Vorhersehbarkeit ist wichtig, denn Preise pro Nachricht sind genau das, was bei credit-basierten Tools die „Wird mich das ruinieren?“-Angst auslöst, von der ich immer wieder höre. Aktuelle Zahlen findest du auf der Preisseite.

Vorteile:

• In Minuten live auf deinem Helpdesk, keine Canvas zu bauen
• Simulation gegen vergangene Tickets vor Livegang
• Kontrolle darüber, wann eskaliert wird an einen Menschen
• Vorhersehbare Preise ohne Sitzplatzgebühren

Nachteile:

• Speziell für Support gebaut, also nicht das richtige Tool, um einen Allzweck-Agenten oder einen Lead-Gen-Flow zu bauen
• Wenn du eine völlig offene Canvas willst, um jeden erdenklichen Workflow zu entwerfen, bietet dir ein allgemeiner Builder mehr rohe Flexibilität

Unsere Einschätzung: Wenn dein eigentliches Problem „zu viele sich wiederholende Support-Tickets“ ist, ist das der schnellste Weg vom Problem zum funktionierenden Agenten, genau weil es den Bauschritt überspringt, den die anderen Tools von dir verlangen. Wenn dein Problem „Ich will einen beliebigen Agenten für alles bauen“ ist, lies weiter.

2. Botpress

Am besten für: Teams, die eine flexible visuelle Canvas wollen und bereit sind, Zeit zu investieren, um Produktionsreife zu erreichen.

Botpress ist der stärkste Allrounder im allgemeinen Lager, und es ist das, wonach ich greifen würde, wenn ich wirklich eine Canvas wollte. Der Pitch lautet: „Die meiste Support-KI antwortet, Botpress löst“, das heißt, seine Agenten ergreifen echte Maßnahmen, statt nur FAQs abzuwehren. Es kombiniert ein No-Code-Studio mit einem code-first Kit für Entwickler, die tiefer einsteigen wollen.

Die Besonderheit ist der autonome Node, ein LLM-gesteuerter Node, der Konversation generiert und die nächste Aktion entscheidet, den du mit deterministischen Nodes mischen kannst, wenn du Leitplanken brauchst. Das ist mächtig. Es spiegelt auch den Kompromiss dieses Lagers wider: Diese Macht musst du selbst verdrahten.

Die Stimmung in der Community ist wohlwollend, aber konsequent beim Haken. Ein G2-Rezensent hat die gute Seite so eingefangen:

„Es ist ein großartiges Tool, weil man damit ohne viel Aufwand Chatbots bereitstellen kann... an nur einem Tag, mit ein paar Klicks, hatte ich einen funktionierenden Bot.“

Mühelose Bot-Erstellung und -Bereitstellung, G2

Die wiederkehrenden Beschwerden sind eine steile Lernkurve für produktionsreife Bots und veraltete Dokumentation, jeweils von rund 30 Rezensenten auf G2 angemerkt.

Preise: Pay-as-you-go pro Konversation, LLM-Kosten inklusive, keine Sitzplatzgebühr. Free (0 $, 100 Konversationen), Plus (150 $/Monat, 250 Konversationen), Team (750 $/Monat, 1.500 Konversationen) und individuelles Enterprise. Zusätzliche Konversationen kosten 0,50 bis 0,65 $ pro Stück.

Vorteile:

• Wirklich zugänglicher visueller Builder, schneller erster Bot
• Autonome Nodes für flexibles, agentisches Verhalten
• Keine Sitzplatzkosten, LLM-Ausgaben inklusive

Nachteile:

• Steile Lernkurve für produktionsreife Bots
• Dokumentation ist eine häufige Beschwerde

Fazit: die beste Wahl, wenn du eine flexible Canvas willst und die Zeit hast, sie zu erlernen. Wenn du Support-Lösungen ohne den Bauaufwand willst, ist das mehr Tool, als du brauchst.

3. Voiceflow

Am besten für: Conversation Designer, die Agenten über Chat und Voice hinweg bauen.

Voiceflow hat wohl den besten visuellen Builder in dieser Kategorie, und es ist das Tool, das ich einem dedizierten Conversation Designer in die Hand geben würde. Es positioniert sich als „das Betriebssystem für KI-Kundenerlebnisse“ und verbindet deterministische Workflows mit zielbasierten, agentischen „Playbooks“, alles auf einer Canvas, über Web-Chat, Voice und API hinweg.

Die Bauqualität zeigt sich in den Kundenergebnissen: Trilogy hat 60 % des Supports automatisiert über 90 Produkte hinweg in 12 Wochen, und auf der Startseite berichtet ein VP of Support, dass von 7.000 zentralen Support-Tickets 59 % vollständig von der KI gelöst wurden.

Die zwei wiederkehrenden Kritikpunkte sind Kosten und Sitzplätze. Historisch hat Voiceflow Tokens schnell verbraucht, ein Reddit-Nutzer hat sich so ausgelassen:

„das Problem jetzt ist, dass der Token-Verbrauch VIEL zu hoch ist, so um die 2700 für eine einfache Konversation mit GPT 3.5-turbo.“

u/Slow-Daikon-3222, Reddit

Das neuere Credits-Modell hilft, aber der 60-$-Pro-Tarif begrenzt dich weiterhin auf zwei Editor-Sitzplätze, wobei zusätzliche Sitzplätze je 50 $ kosten, eine wiederkehrende Beschwerde kleiner Teams auf G2.

Preise: Die öffentliche Seite verbirgt die Zahlen, aber das eigentliche Modell ist eine monatliche Gebühr plus Credits plus Add-ons. Free (100 einmalige Credits), Pro ab 60 $/Monat (10.000 Credits), Business ab 150 $/Monat (30.000 Credits) und individuelles Enterprise. Es hält eine G2-Bewertung von 4,6/5 bei 110 Rezensionen.

Vorteile:

• Bester visueller Builder seiner Klasse für Chat und Voice
• Modellagnostisch, eigenes LLM mitbringen
• Echte Pipeline von Dev über Staging bis Produktion

Nachteile:

• Begrenzung auf zwei Sitzplätze im Einstiegstarif, 50 $ pro zusätzlichem Sitzplatz
• Lernkurve und dünne Dokumentation bei komplexer Logik

Fazit: die Wahl für Designer bei Multichannel- und Voice-Arbeit. Übertrieben, wenn du nur Tier-1-Ticket-Abwehr brauchst.

4. Microsoft Copilot Studio

Am besten für: Organisationen, die bereits auf Microsoft 365 und die Power Platform standardisiert sind.

Wenn dein Unternehmen auf Teams, SharePoint und Power Automate läuft, ist Microsoft Copilot Studio der Weg des geringsten Widerstands. Es ist Microsofts Low-Code-Agenten-Builder (der Nachfolger von Power Virtual Agents), und du beschreibst einen Agenten in natürlicher Sprache, verankerst ihn in deinen Geschäftsdaten und veröffentlichst ihn über die Microsoft-Kanäle, die deine Teams bereits nutzen.

Die Anziehungskraft hier ist das Ökosystem: über 1.400 Connectoren, Tenant-Graph-Verankerung über Microsoft Graph und native Veröffentlichung in Microsoft 365. Microsoft behauptet, dass 90 % der Fortune 500 es nutzen. Für ein Microsoft-Unternehmen ist diese Integrationstiefe kaum zu schlagen.

Die Kehrseite, laut G2-Rezensenten (4,4/5 bei 156 Rezensionen), ist eine steile Lernkurve für fortgeschrittene Workflows, schwächere Integration mit Nicht-Microsoft-Systemen und Kosten, die bei Skalierung ansteigen.

Preise: Die Abrechnung erfolgt über den Copilot Credit. Die Hauptoption ist ein Tenant-Paket für 200 $/Monat mit 25.000 Credits (etwa 0,008 $/Credit), mit Pay-as-you-go-Messung, die ein verknüpftes Azure-Abonnement erfordert. Die interne Agentennutzung ist bei der 30-$/Nutzer/Monat-Lizenz Microsoft 365 Copilot enthalten. Beachte, dass die Credit-Sätze pro Funktion stark variieren (eine klassische Antwort kostet 1 Credit, eine Agentenaktion 5, eine Tenant-Graph-Abfrage 10), sodass die tatsächlichen Kosten stark davon abhängen, was deine Agenten tun.

Vorteile:

• Unerreichte Integration mit Microsoft 365 und der Power Platform
• Über 1.400 Connectoren plus MCP-Unterstützung
• Starke Governance über Purview und das Admin-Center

Nachteile:

• Credit-Sätze sind komplex und steigen bei Skalierung
• Schwächer außerhalb des Microsoft-Ökosystems
• Lernkurve bei fortgeschrittener Logik

Fazit: fast die Standardwahl, wenn du komplett auf Microsoft setzt. Wenn nicht, verschwindet der Ökosystemvorteil und die Komplexität ist schwer zu rechtfertigen.

5. Lindy

Am besten für: Einzelpersonen und kleine Teams, die persönliche, app-übergreifende Workflows automatisieren.

Lindy ist hier der zugänglichste Builder und der mit dem stärksten Konsumenten-Einschlag. Du erstellst einen Agenten, indem du einen Trigger auswählst („eine neue E-Mail kommt in Gmail an“) und in einfacher Sprache beschreibst, was als Nächstes passieren soll. Das aktuelle Marketing setzt stark auf einen persönlichen KI-Assistenten, der in deinem Postfach lebt und dir per SMS schreibt, aber die zugrunde liegende Engine ist ein echter No-Code-, trigger-gesteuerter Agenten-Builder.

Es ist das am besten bewertete Tool dieser Liste, 4,9/5 bei 171 Rezensionen auf G2, mit Benutzerfreundlichkeit als klarer Stärke. Die durchgängige Beschwerde ist erneut die Credit-Kosten: Rezensenten beschreiben „Credit-Angst“ und unvorhersehbare Preise pro Aufgabe, mit „teuer“ als meistgenanntem Kritikpunkt.

Preise: nutzungsbasierte Credits über Plus (49,99 $/Monat), Pro (99,99 $/Monat), Max (199,99 $/Monat) und individuelles Enterprise, mit 7-tägiger Testversion. Erwähnenswert: Die genauen Credit-Kontingente pro Tarif werden auf der Website nicht mehr veröffentlicht.

Vorteile:

• Einfachster Agentenbau per natürlicher Sprache auf dieser Liste
• Trigger-gesteuerte Automatisierung über Hunderte von Apps
• Schnelle Einrichtung, stark bei Postfach- und Meeting-Workflows

Nachteile:

• Credit-Preise wirken auf Rezensenten unvorhersehbar
• Konsumenten-/persönlicher-Assistent-Ausrichtung, weniger ein Team-Support-Tool

Fazit: eine Freude für persönliche Automatisierung und kleine Teams. Es ist nicht für Kundensupport im Team-Maßstab gebaut, also streiche es, wenn das dein Ziel ist.

6. Stack AI

Am besten für: regulierte Unternehmen, die On-Prem-Deployment und starke Governance brauchen.

Stack AI (jetzt als StackAI, ein Wort, gebrandet) ist die enterprise-first-Option, die sich direkt an IT- und Enterprise-Architecture-Teams richtet. Der Slogan „Where IT teams bring secure AI to work“ verrät die Zielgruppe. Du orchestrierst Agenten auf einer Drag-and-Drop-Canvas, verkettest LLM-Aufrufe, RAG über internes Wissen und über 100 Integrationen, und stellst dann als Chatbot, Formular, Batch-Job oder API bereit.

Die Unterscheidungsmerkmale sind alle Enterprise-typisch: SOC 2 Type II, HIPAA, GDPR und ISO 27001-Compliance, plus On-Prem- und VPC-Deployment. Genannte Kunden reichen von Banken über Gesundheitswesen bis Behörden (Mayo Clinic, Nubank, BAE Systems). Eine bemerkenswerte Entwicklung: Ein Banner auf der Website kündigt an, dass StackAI zu Asana wechselt, was einen Blick wert ist, wenn du es für eine mehrjährige Bindung evaluierst.

Auf G2 hält es 4,5/5 bei 38 Rezensionen, gelobt dafür, Workflows von der Idee bis zur Funktion in „Stunden statt Wochen“ zu bringen, mit den üblichen Reibungspunkten beim Debugging, wenn Workflows wachsen, und hinterherhinkender Dokumentation.

Preise: ein Free-Tarif (0 $, 500 Läufe/Monat, 1 Sitzplatz) und dann direkt zu einem individuellen Enterprise-Angebot, abgerechnet nach „Läufen“. Es gibt keinen Self-Service-Mitteltarif, kleinere Teams werden den Sprung also spüren.

Vorteile:

• Sicherheit und Compliance-Zertifikate auf Enterprise-Niveau
• On-Prem-, VPC- und Kubernetes-Deployment
• Schneller Weg von der Idee zum Workflow auf der Canvas

Nachteile:

• Kein Self-Service-Tarif zwischen Free und Enterprise
• Debugging wird undurchsichtig, wenn Workflows skalieren
• Übernahme durch Asana bringt Unsicherheit bei der Roadmap

Fazit: die richtige Wahl für regulierte Branchen, die Kontrolle darüber brauchen, wo ihre Daten liegen. Übertrieben, und zu teuer, für ein kleines Support-Team.

7. Relevance AI

Am besten für: Ops-Teams, die Multi-Agenten-„Workforces“ über Sales, Customer Success und Marketing hinweg bauen.

Relevance AI hat den eigenständigsten Ansatz: Statt eines Agenten baust du Teams spezialisierter Agenten, eine „KI-Belegschaft“, die sich Arbeit gegenseitig übergeben. Die Besonderheit „Invent“ lässt dich einen Agenten in normaler Sprache beschreiben, woraufhin die Plattform den Prompt generiert und die einzubindenden Tools vorschlägt.

Es ist eine horizontale Go-to-Market-Plattform, kein Support-Tool, die meisten Vorlagen sind Sales- und CS-Abläufe wie ein KI-BDR. Rezensenten lieben die einfache Einrichtung und das transparente Bring-your-own-Key-Modell ohne Aufschlag. Die Kritik, ähnlich wie im Rest dieser Liste, ist, dass es bei Skalierung teuer wird und dass Admin- und Governance-Kontrollen dünn wirken.

Preise: credit-basiert, wobei höhere Tarife weniger Credits pro Lauf kosten. Free (0 $, 100 Credits/Tag), Team (199 $/Monat, 100.000 Credits), Business (599 $/Monat, 300.000 Credits) und individuelles Enterprise. Es hält 4,3/5 bei 20 Rezensionen auf G2. Beachte, dass die aktuelle Preisseite jetzt zuerst Enterprise „talk to sales“ zeigt, obwohl die Self-Service-Tarife weiterhin existieren.

Vorteile:

• Echte Multi-Agenten-Teams mit Übergaben
• „Invent“ macht die Agentenerstellung schnell
• Transparente Modellpreise ohne Aufschlag

Nachteile:

• Für GTM gebaut, nicht für Support
• Governance-Kontrollen sind dünn für den Preis
• Credit-Kosten steigen bei Skalierung

Fazit: überzeugend, wenn du eine Flotte von Agenten über Revenue-Teams hinweg willst. Nicht das Tool für einen fokussierten Support-Anwendungsfall.

Welchen No-Code-KI-Agenten-Builder solltest du also wählen?

Die Entscheidung wird schnell einfach, sobald du eine Frage beantwortest: Baust du einen Allzweck-Agenten, oder löst du ein Kundensupport-Problem?

Wenn alles-ist-möglich beim Agentenbau gilt, wähle nach Ökosystem und Kenntnissen. Botpress für einen flexiblen Allrounder, Voiceflow für Conversation- und Voice-Design, Copilot Studio, wenn du in der Microsoft-Welt lebst, Stack AI für regulierte Unternehmen, Relevance AI für Multi-Agenten-GTM, Lindy für persönliche Automatisierung. Wenn du das Feld noch eingrenzt, geht unser Vergleich der No-Code-Chatbot-Tools tiefer auf das allgemeine Lager ein.

Wenn es Kundensupport ist, sieht die Rechnung anders aus. Jeder Canvas-Builder oben überlässt dir immer noch, Abläufe zu entwerfen, den Helpdesk zu verdrahten und das Ganze selbst zu testen, das sind die 80 % Arbeit, die „No-Code“ still und leise verbirgt. Genau diese Arbeit nimmt dir ein support-natives Tool ab, und deshalb würde ich Conversational AI, die für Support gebaut ist, gegen einen allgemeinen KI-Helpdesk abwägen statt gegen einen leeren Builder.

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eesel AI ausprobieren

Wenn du bis hierhin gekommen bist, weil dein eigentliches Problem Support-Tickets sind und nicht „Ich will zum Spaß einen Agenten bauen“, ist das hier die Abkürzung. eesel AI ist die support-native Option: Es verbindet sich mit Zendesk, Freshdesk, Gorgias und deinem Help Center, trainiert auf deinen vergangenen Tickets und beginnt, echte Antworten zu entwerfen, ohne eine Canvas zu konzipieren.

Das Unterscheidungsmerkmal, über das ich nicht aufhöre zu reden, ist die Simulation: Du lässt den Agenten gegen Tausende deiner historischen Tickets laufen und siehst seine echte Lösungsquote, bevor er einen Kunden erreicht, sodass du auf Basis von Belegen live gehst, nicht Hoffnung. Die Preise sind nutzungsbasiert ohne Sitzplatzgebühren, und es ist kostenlos zum Ausprobieren. Wenn du das Ergebnis willst, das die Canvas-Builder versprechen, ohne deren 80 % verborgene Arbeit zu leisten, fang hier an.