KI-Agenten

KI Tools Heute führt 20 aktive KI-Tools aus der Kategorie KI-Agenten — jedes mit echtem Launch-Datum, Stimmen aus der Community und, wo die Macher Stripe verbunden haben, verifiziertem Monatsumsatz. 20 sind in der vergangenen Woche gestartet. Geh die Liste unten durch, vergleich Funktionen und ehrliche Traktion, und nimm das KI-Agenten-Tool, das passt.

Skillselion — Ab sofort ist Skillselion online: ein Verzeichnis für Claude Code Skills, das dir hilft, aus Tausenden Einträgen die wirklich brauchbaren herauszufiltern. Statt nach Marketing-Versprechen zu sortieren, zeigt dir die Plattform, welche Skills von der Community tatsächlich installiert und genutzt werden – die Rangliste basiert auf echten Installationszahlen, nicht auf Bewertungen aus der Luft gegriffen. Jeder Skill durchläuft vorab eine Sicherheitsprüfung, bevor er im Verzeichnis auftaucht, damit du nicht ungeprüften Code in deine Projekte holst. Für Entwickler und Teams, die mit Claude Code arbeiten und regelmäßig neue Skills einbinden, spart das Zeit bei der Auswahl und schafft mehr Vertrauen in das, was tatsächlich installiert wird. Wer Skills nicht nur manuell durchsuchen, sondern automatisiert einbinden will, kann auf die Agent-API zurückgreifen und die Suche direkt in eigene Workflows oder Agenten integrieren. Mit dem Start bekommt die wachsende Claude-Code-Skill-Szene damit erstmals eine zentrale, nach Nutzung sortierte Anlaufstelle. · Geboostet
Manus — Mit Manus steht jetzt ein KI-Agent bereit, der Aufgaben rund um Recherche, Programmierung und Datenauswertung eigenständig übernimmt – direkt in der Cloud, ohne dass du selbst jeden Schritt anstoßen musst. Statt einzelner Prompts gibst du Manus ein Ziel vor, und der Agent plant, führt aus und liefert Ergebnisse ab, während im Hintergrund die nötigen Werkzeuge und Programmierumgebungen bereitgestellt werden. Das macht Manus interessant für alle, die wiederkehrende Recherche- und Coding-Aufgaben nicht mehr manuell begleiten wollen, sondern an einen Agenten abgeben möchten, der eigenständig arbeitet. Ob Marktrecherche, das Schreiben und Testen von Code oder die Aufbereitung von Daten – Manus übernimmt diese Aufgaben autonom und meldet sich mit fertigen Ergebnissen zurück. Für Entwickler, Analysten und alle, die im Arbeitsalltag viel Zeit mit sich wiederholenden digitalen Aufgaben verbringen, ist das ein Werkzeug, das den eigenen Workflow spürbar entlasten kann. Ab sofort kannst du Manus direkt unter manus.im ausprobieren und selbst testen, wie weit die Automatisierung im Alltag trägt.
Stack AI — Stack AI ist ab sofort auf KI Tools Heute gelistet: ein No-Code-Baukasten, mit dem du LLM-Agenten und ganze Workflows zusammenstellst, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Auf einer visuellen Arbeitsfläche ziehst du Bausteine zusammen, verknüpfst sie zu Abläufen und bringst so eigene KI-Agenten für dein Team ans Laufen. Gedacht ist das Tool für Business-Teams, die Aufgaben automatisieren wollen, aber keine eigenen Entwicklungsressourcen für individuelle Programmierung haben. Statt Wochen in technische Umsetzung zu stecken, entwirfst du deinen Workflow direkt auf dem Canvas und passt ihn bei Bedarf jederzeit an. Für alle, die Sprachmodelle produktiv in ihren Arbeitsalltag einbinden möchten, ist das ein praktischer Einstieg: Du musst weder Python noch APIs verstehen, um einen funktionierenden Agenten aufzusetzen. Mit dem heutigen Eintrag auf KI Tools Heute kannst du dir Stack AI genauer ansehen und prüfen, ob der Ansatz zu deinen eigenen Automatisierungsplänen passt.
Wordware — Mit Wordware ist jetzt eine Entwicklungsumgebung verfügbar, in der du KI-Agenten nicht in Code, sondern in gewöhnlichem Deutsch oder Englisch beschreibst. Statt Programmierzeilen schreibst du ein Dokument in natürlicher Sprache, das Wordware direkt in einen funktionierenden Agenten umsetzt und veröffentlicht. Das Tool richtet sich an alle, die KI-Agenten bauen wollen, ohne sich tief in klassische Programmiersprachen einzuarbeiten – etwa Produktteams, Gründer oder technisch interessierte Einsteiger, die schnell von der Idee zum einsatzbereiten Agenten kommen möchten. Damit reagiert Wordware auf einen Trend, der gerade an Fahrt gewinnt: KI-Agenten werden zunehmend zum Standardbaustein in Produkten und internen Abläufen, doch der Zugang dazu war bislang oft technisches Fachwissen vorbehalten. Wordware senkt diese Hürde, indem es die Beschreibung und den Bau eines Agenten in einem einzigen, für Menschen lesbaren Dokument zusammenführt. Wer heute einen KI-Agenten entwickeln will, ohne sich in Frameworks und Code einzuarbeiten, findet in Wordware eine unmittelbar nutzbare Ausgangsbasis.
Lyzr — Ab sofort steht mit Lyzr ein SDK bereit, mit dem Unternehmen eigene KI-Agenten aufbauen können. Das Tool richtet sich an Entwicklerteams, die KI-Agenten in ihre Softwareumgebung integrieren wollen, ohne bei Sicherheit und Datenqualität Kompromisse einzugehen. Lyzr bringt dafür eingebaute Sicherheitsmechanismen mit, die den Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten absichern, sowie RAG-Module, mit denen du deine Agenten direkt an eigene Wissensquellen anbinden kannst. Damit lassen sich Antworten der Agenten auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen stützen, statt sich allein auf das Vorwissen des Sprachmodells zu verlassen. Für Firmen, die KI-Agenten produktiv einsetzen wollen, ist das ein wichtiger Schritt: Statt einzelne Sicherheits- und Retrieval-Lösungen selbst zusammenzustellen, bekommst du mit Lyzr eine Basis, auf der du direkt aufbauen kannst. Das SDK eignet sich damit für Entwicklerinnen und Entwickler, die skalierbare Agenten-Lösungen im Unternehmenskontext bauen und dabei Wert auf nachvollziehbare, abgesicherte Prozesse legen.
Beam AI — Beam AI ist jetzt auf KI Tools Heute gelistet: eine Plattform für agentische Automatisierung, die KI-Agenten einsetzt, um komplette Back-Office-Prozesse eigenständig durchzuführen. Statt einzelne Aufgaben nur zu unterstützen, übernehmen die Agenten ganze Abläufe von Start bis Ziel, ohne dass du jeden Schritt manuell anstoßen musst. Gedacht ist das für Teams und Unternehmen, die wiederkehrende Verwaltungs- und Backoffice-Aufgaben nicht länger von Hand erledigen wollen. Die Agenten laufen den jeweiligen Prozess eigenständig durch, während du dich auf Aufgaben konzentrieren kannst, die wirklich Aufmerksamkeit brauchen. Warum das jetzt zählt: Immer mehr Unternehmen suchen nach Wegen, operative Prozesse zu entlasten, ohne bestehende Systeme komplett umzubauen. Beam AI setzt genau hier an und bringt agentische Automatisierung direkt in vorhandene Back-Office-Strukturen. Wir haben das Tool aufgenommen, weil es zeigt, wie KI-Agenten schon heute end-to-end in echten Geschäftsprozessen eingesetzt werden können.
E2B — E2B ist jetzt als Cloud-Runtime für KI-Agenten verfügbar. Wenn du Agenten baust, die eigenständig Code schreiben und ausführen, brauchst du eine Umgebung, die diesen Code sicher von deinem eigenen System trennt – genau das liefert E2B. Der Dienst stellt isolierte Cloud-Sandboxes bereit, in denen generierter Code läuft, ohne dass er Zugriff auf dein restliches System oder andere Prozesse bekommt. Für dich als Entwickler heißt das: Du kannst Agenten-Workflows bauen, bei denen die KI eigenständig Skripte erzeugt, testet und ausführt, ohne dass du dir Gedanken über Sicherheitsrisiken machen musst. Gerade jetzt, wo immer mehr Agenten nicht nur Text generieren, sondern aktiv Code schreiben und ausführen, wird eine saubere Trennung zwischen Agent und Zielsystem wichtig. E2B richtet sich an Teams, die KI-Agenten in produktiven Umgebungen betreiben und dabei kontrollieren wollen, wo und wie generierter Code tatsächlich läuft.
Dify — Ab heute ist Dify auf KI Tools Heute gelistet: eine Plattform, mit der du komplette KI-Apps und Agenten baust, veröffentlichst und im Betrieb überwachst. Im Zentrum stehen zwei Bausteine, die viele Teams sonst getrennt zusammenstückeln müssen – Retrieval-Augmented Generation (RAG) für den Zugriff auf eigene Daten und Wissensquellen, sowie Workflows, mit denen sich mehrstufige Abläufe und Agenten-Logik visuell zusammensetzen lassen. Das macht Dify vor allem für Entwicklerteams und Produktverantwortliche interessant, die KI-Anwendungen nicht nur als Prototyp bauen, sondern tatsächlich in den produktiven Einsatz bringen wollen – inklusive Monitoring, um zu sehen, wie die Anwendung im echten Betrieb läuft. Statt für jede Aufgabe eine eigene Insellösung zu pflegen, bekommst du mit Dify einen gemeinsamen Rahmen für Aufbau, Veröffentlichung und Betrieb deiner KI-Agenten. Wer aktuell an mehreren KI-Projekten gleichzeitig arbeitet oder von einzelnen Prompts zu belastbaren Anwendungen wechseln will, findet in Dify einen soliden Ausgangspunkt für den nächsten Schritt.
Langflow — Langflow ist ab sofort auf KI Tools Heute gelistet. Das Tool ist ein visueller Flow-Builder, mit dem du KI-Pipelines für RAG-Anwendungen und Agenten aufbaust, ohne dafür Code schreiben zu müssen. Statt Skripte zu verketten, ziehst du einzelne Bausteine auf eine Arbeitsfläche und verbindest sie zu einem funktionierenden Workflow. So siehst du direkt, wie Daten durch deine Pipeline fließen und wo einzelne Schritte ansetzen. Das Tool richtet sich an alle, die KI-Anwendungen prototypisch aufbauen wollen, ohne sich zuerst tief in Code einzuarbeiten – etwa Entwickler, die schnell testen wollen, oder Teams, die RAG- und Agenten-Konzepte gemeinsam durchsprechen. Gerade weil Retrieval-Systeme und Agenten-Architekturen aktuell viele Anwendungsfälle bestimmen, lohnt sich ein Blick auf ein Tool, das diese Konzepte greifbar macht, statt sie nur in der Theorie zu erklären. Wenn du wissen willst, wie sich eine RAG-Pipeline visuell zusammensetzt, findest du in Langflow einen praktischen Einstiegspunkt.
Flowise — Flowise ist jetzt auf KI Tools Heute gelistet: ein visueller Baukasten, mit dem du Chatbots und Agenten-Workflows für Sprachmodelle zusammenstellst – per Drag-and-drop auf einer Arbeitsfläche, statt Zeile für Zeile Code zu schreiben. Du ziehst Bausteine wie Prompts, Datenquellen und Logikschritte auf die Canvas und verbindest sie zu einem funktionierenden Flow. Das richtet sich an alle, die eigene KI-Anwendungen bauen wollen, ohne tief in die Programmierung einzusteigen: Entwickler, die schneller prototypen möchten, genauso wie Teams, die interne Tools ohne großen Aufwand aufsetzen wollen. Gerade jetzt, wo LLM-Agenten immer mehr Aufgaben automatisieren, hilft ein visueller Ansatz dabei, den Überblick über komplexe Abläufe zu behalten und Änderungen direkt sichtbar zu machen. Wenn du bisher gezögert hast, eigene Agenten-Workflows zu bauen, weil dir die Zeit oder das Programmier-Know-how fehlt, lohnt sich ein Blick auf Flowise als Einstieg.
SuperAGI — SuperAGI ist ab sofort als Open-Source-Framework für autonome KI-Agenten verfügbar. Wer bislang eigene Agenten mit viel Handarbeit zusammenbauen musste, bekommt damit eine fertige Grundlage: Du kannst Agenten erstellen, sie ausrollen und ihren Betrieb anschließend im Blick behalten – alles über eine grafische Oberfläche statt reinem Code. Dazu kommen Werkzeuge, mit denen sich die Agenten für konkrete Aufgaben ausstatten lassen. Das Projekt richtet sich an Entwickler:innen und Teams, die Automatisierung mit KI-Agenten aufbauen wollen, ohne bei null anzufangen. Weil der Code offen liegt, kannst du das Framework in eigene Infrastruktur einbinden, anpassen und weiterentwickeln, statt dich an einen geschlossenen Anbieter zu binden. Gerade jetzt, wo immer mehr Projekte auf autonome Agenten statt einzelne Prompts setzen, schließt SuperAGI eine Lücke: Es bringt Erstellung, Betrieb und Monitoring unter ein Dach, sodass du dich auf die eigentliche Aufgabe konzentrieren kannst statt auf das Drumherum.
AutoGPT — AutoGPT ist jetzt auf KI Tools Heute gelistet: eine Plattform für autonome Agenten, die eigenständig Aufgaben aneinanderreihen, um ein von dir vorgegebenes Ziel zu erreichen. Statt einzelne Prompts nacheinander abzusetzen, definierst du nur das gewünschte Ergebnis, und AutoGPT baut daraus einen Agenten, der die nötigen Zwischenschritte selbst plant und ausführt. Das Tool richtet sich an alle, die mehrstufige oder wiederkehrende Aufgaben nicht mehr manuell Schritt für Schritt steuern wollen – etwa Entwickler, die Abläufe automatisieren, oder Teams, die Recherche- und Analyseaufgaben an einen Agenten abgeben möchten. Du gibst den Rahmen vor, der Agent übernimmt die Ausführung der einzelnen Teilaufgaben. Wer sich mit KI-Agenten beschäftigt, findet in AutoGPT ein greifbares Beispiel dafür, wie autonome Aufgabenketten in der Praxis aussehen können, ohne dass jeder einzelne Schritt manuell angestoßen werden muss. Für alle, die bisher nur mit einzelnen Chat-Prompts gearbeitet haben, ist das ein Einstieg in komplexere, mehrstufige Vorhaben.
Cassidy AI — Cassidy AI ist jetzt verfügbar und richtet sich an Teams, die interne KI-Assistenten aufbauen wollen, ohne dafür Entwickler zu brauchen. Mit der No-Code-Plattform lassen sich KI-Agenten erstellen, die direkt auf die Tools und die Wissensdatenbank deines Unternehmens zugreifen. So können Workflows aus verschiedenen Abteilungen automatisiert werden, ohne dass Mitarbeitende ständig zwischen Anwendungen wechseln müssen. Für Unternehmen, die ihre internen Prozesse mit KI unterstützen wollen, ist das ein praktischer Schritt: Statt separate Lösungen für jede Abteilung zu bauen, entsteht mit Cassidy eine gemeinsame Basis, auf der Support, IT, Personalwesen oder Vertrieb eigene Agenten einrichten können. Wissen, das sonst über verschiedene Systeme verteilt ist, wird an einem Ort nutzbar gemacht. Cassidy AI eignet sich besonders für Teams, die bereits mit mehreren Tools arbeiten und diese sinnvoll miteinander verknüpfen möchten, ohne dabei auf technisches Fachwissen angewiesen zu sein.
n8n — n8n ist jetzt als Automatisierungsplattform für KI-Agenten auf KI Tools Heute gelistet. Mit n8n baust du Workflows und Automatisierungen entweder visuell per Drag-and-Drop oder direkt im Code – ganz nach deinem Workflow. Die Plattform bringt Anbindungen an hunderte Apps mit, sodass sich bestehende Tools und Dienste ohne großen Aufwand miteinander verknüpfen lassen. Richtig spannend wird das für Entwickler und technische Teams, die Prozesse automatisieren wollen: Statt jede Integration von Grund auf selbst zu programmieren, greifst du auf fertige Bausteine zurück und kombinierst sie zu eigenen KI-Agenten. Ob einfache Automatisierung zwischen zwei Diensten oder komplexere Abläufe mit mehreren Schritten – n8n lässt dir die Wahl zwischen grafischer Oberfläche und Code, je nachdem, was für deinen Anwendungsfall besser passt. Für alle, die Automatisierung nicht nur nutzen, sondern auch technisch verstehen und anpassen wollen, lohnt sich jetzt ein Blick auf n8n.
Gumloop — Gumloop ist jetzt auf KI Tools Heute gelistet: eine No-Code-Plattform, mit der du KI-Agenten baust und einsetzt, die Arbeit über verschiedene Business-Apps hinweg automatisieren. Egal ob Slack, E-Mail-Postfach oder CRM-System – die Agenten übernehmen wiederkehrende Aufgaben, ohne dass du eine Zeile Code schreiben musst. Das Tool richtet sich an Teams, die operative Workflows automatisieren wollen: Support-Anfragen weiterleiten, Leads aus dem CRM aktualisieren, E-Mails sortieren oder Nachrichten in Slack auslösen – alles lässt sich mit Gumloop verknüpfen und automatisch abarbeiten. Für Teams, die bisher zwischen mehreren Tools hin- und herwechseln mussten, bringt Gumloop die Verbindung dieser Systeme an einen Ort. Statt einzelne Schritte manuell zu erledigen, baust du einmal einen Agenten auf und lässt ihn im Hintergrund laufen. Wer im Alltag viel Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben zwischen Slack, E-Mail und CRM verliert, findet in Gumloop jetzt einen fertigen Baukasten dafür.
LangChain — LangChain bringt seine Frameworks und die LangSmith-Plattform in die KI-Tools-Heute-Liste der KI-Agenten-Werkzeuge. Damit bekommst du als Entwickler eine durchgängige Umgebung, um LLM-gestützte Anwendungen und Agenten zu bauen, zu beobachten, zu testen und live zu bringen. Statt einzelner Insellösungen für Prompting, Debugging und Deployment deckt LangChain den gesamten Weg vom ersten Entwurf bis zum produktiven Einsatz ab. Wer täglich mit Agenten-Workflows arbeitet, kennt das Problem: Man merkt oft erst spät, warum ein Agent unerwartet reagiert oder eine Kette von Aufrufen fehlschlägt. LangSmith schafft hier Transparenz, indem es Abläufe sichtbar macht, Auswertungen ermöglicht und Testläufe unterstützt, bevor ein System in Produktion geht. Für dich lohnt sich der Blick jetzt, wenn du eigene Agenten oder LLM-Anwendungen entwickelst und nicht bei jedem Update von Grund auf neu bauen willst. Die Kombination aus etablierten Frameworks und einer Plattform für Beobachtung und Evaluierung macht LangChain zu einem soliden Ausgangspunkt für Entwicklerteams, die KI-Systeme zuverlässig ausliefern möchten.
AgentGPT — AgentGPT ist jetzt für alle zugänglich, die selbst ausprobieren möchten, wie autonome KI-Agenten arbeiten. Das Prinzip ist einfach: Du gibst im Browser ein Ziel vor, und ein KI-Agent übernimmt den Rest. Er plant die nötigen Schritte selbstständig und führt sie aus – etwa für Recherchen oder automatisierte Abläufe. Eine Installation brauchst du nicht, alles läuft direkt in deinem Browser. Das Tool richtet sich an alle, die sich für autonome Agenten interessieren und verstehen wollen, wie eine KI eigenständig Aufgaben plant und abarbeitet, statt nur auf einzelne Prompts zu antworten. Ob Entwickler, die die Technologie testen, oder neugierige Nutzer, die zum ersten Mal mit einem autonomen Agenten arbeiten – AgentGPT bietet einen niedrigschwelligen Einstieg in dieses Thema. Gerade weil autonome Agenten aktuell viel diskutiert werden, lohnt sich ein praktischer Blick darauf, wie weit die Technik heute tatsächlich ist. AgentGPT macht das Experimentieren damit unkompliziert möglich, ohne dass du dich vorher mit komplizierten Setups beschäftigen musst.
Lindy — Ab sofort steht Lindy als KI-gestützter Assistent für den beruflichen Alltag bereit. Das Tool übernimmt klassische Verwaltungsaufgaben, die sonst wertvolle Zeit kosten: Es sortiert eingehende E-Mails, erkennt wichtige Nachrichten, plant Termine im Kalender und erstellt Notizen aus Gesprächen oder Meetings. Auch das Nachfassen bei offenen Aufgaben – etwa Follow-up-Mails oder Erinnerungen – gehört zum Funktionsumfang. Lindy richtet sich an Berufstätige, die viel Zeit mit organisatorischen Aufgaben verbringen und sich stattdessen auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren möchten. Statt mehrere einzelne Tools für Postfach, Kalender und Notizen zu nutzen, läuft die Koordination dieser Aufgaben jetzt über einen einzigen Assistenten. Der Start ist vor allem für alle interessant, die administrative Routineaufgaben bislang manuell erledigt haben. Wer täglich mit vollen Postfächern, Terminabstimmungen und Nachfassaktionen zu tun hat, bekommt mit Lindy ein Werkzeug, das diese Prozesse im Hintergrund übernimmt und so mehr Raum für inhaltliche Arbeit schafft.
Relevance AI — Ab sofort ist Relevance AI auf KI Tools Heute gelistet: eine Plattform, mit der Teams eigene KI-Agenten erstellen und einsetzen können, um wiederkehrende Aufgaben in Vertrieb, Marketing, Support und im täglichen Betrieb zu automatisieren. Statt einzelne Tools für einzelne Aufgaben zu suchen, baust du dir mit Relevance AI eine Art digitale Belegschaft auf – Agenten, die Aufgaben in verschiedenen Abteilungen übernehmen und dabei helfen, Prozesse zu entlasten. Das Angebot richtet sich an Teams, die nicht nur einzelne KI-Funktionen ausprobieren, sondern strukturiert mehrere Agenten für unterschiedliche Bereiche zusammenstellen wollen. Ob im Kundenservice, in der Leadgenerierung oder bei internen Abläufen: Relevance AI bietet dafür die technische Grundlage, um Agenten zu konfigurieren und produktiv laufen zu lassen. Für alle, die sich fragen, wie sich KI-Agenten sinnvoll in bestehende Arbeitsabläufe einbauen lassen, lohnt sich jetzt ein genauer Blick auf die Plattform – gerade weil sie mehrere Unternehmensbereiche gleichzeitig abdeckt.
CrewAI — CrewAI ist ab sofort auf KI Tools Heute gelistet: eine Plattform samt Framework, mit der du KI-Agenten-Teams für den Unternehmenseinsatz entwickelst, bereitstellst und verwaltest. Statt einen einzelnen Bot zu betreiben, orchestrierst du mit CrewAI mehrere Agenten, die gemeinsam an Aufgaben arbeiten und sich untereinander abstimmen. Richtig interessant ist das für Entwickler und Organisationen, die nicht nur experimentieren, sondern KI-Agenten fest in ihre Abläufe integrieren wollen. Der Bedarf an solchen Werkzeugen wächst gerade deutlich, weil immer mehr Teams von einzelnen KI-Anwendungen zu komplexeren, verteilten Systemen übergehen – und dafür braucht es eine verlässliche Grundlage, um diese Agenten zu koordinieren, zu überwachen und im Betrieb zu halten. Ob du eigene Agenten-Workflows von Grund auf entwirfst oder bestehende Prozesse mit mehreren zusammenarbeitenden Agenten abbilden willst: CrewAI liefert dafür das technische Fundament. Schau dir das Tool in unserem Verzeichnis genauer an und finde heraus, ob es zu deinem Anwendungsfall passt.