Top 30+ Agentic AI Unternehmen
Obwohl AI agents stark beworben werden und einige Unternehmen ihre Chatbots als agentic Tools umbenennen, gibt es immer noch nur wenige Agenten in der Produktion. Zuvor haben wir mehrere leistungsfähige AI agents über mehrere reale Aufgaben hinweg bewertet.
Wir haben aufgelistet:
- Unternehmen in der agentic AI-Entwicklung, die AI-Forschung betreiben oder agentic Entwicklungsumgebungen/Tools bereitstellen.
- Unternehmen mit agentic AI-Anwendungen, die funktionale Agenten zur Aufgabenverwaltung bereitstellen (z. B. Cursor von Anysphere):
Unternehmen in der agentic AI-Entwicklung
Diese Unternehmen konzentrieren sich hauptsächlich auf agentic AI-Forschung und -Entwicklung und bieten Initiativen wie ethische AI-Richtlinien und Umgebungen für die agentenbasierte Entwicklung an.
Einige von ihnen, einschließlich Anthropic, Perplexity AI, Google, OpenAI und IBM, stellen auch Tools zur Entwicklung von agentic AI bereit.
Microsoft Corporation
Microsoft Corporation konzentriert sich hauptsächlich auf die Bereitstellung von AI-Modellen über seine Cloud-Plattform. Bietet Microsoft Azure AI, einen Cloud-basierten AI-Agenten-Building-Service für Entwickler. Es ermöglicht das Erstellen und Bereitstellen von AI-Agenten.
Zusätzlich helfen Microsoft’s AI-Entwicklungstools, wie Visual Studio, Entwicklern beim Erstellen und Bereitstellen von agentic AI-Lösungen.
Anthropic
Bietet Claude AI-Modelle mit agentic Fähigkeiten an, um Computer direkt vom Web-Browsing bis zum Coding und zur App-Interaktion zu steuern.
Anthropic konzentriert sich auch auf Constitutional AI, einen wichtigen Ansatz, bei dem AI-Systeme durch eine „Verfassung“ geleitet werden. Dies stellt sicher, dass die Aktionen des AI-Systems autonom begründet werden, während sie mit menschlichen Werten und ethischen Richtlinien übereinstimmen.1
Im Januar 2026 stellte Anthropic Claude Cowork vor, einen computer use agent, der Claude Code ersetzte. Es kann Benutzern helfen, ihre lokalen Dateien und Programme zu lesen, zu bearbeiten und zu organisieren.2
Perplexity AI
Liefert Comet AI Browser, eine agentic Aufgabenautomatisierung für das Web-Browsing. Comet erledigt Aufgaben im Namen des Benutzers, wie z. B. die Suche nach Flugoptionen.
NVIDIA Corporation
NVIDIA unterstützt agentic AI-Unternehmen durch die Bereitstellung von GPUs und Software-Frameworks. Diese Tools ermöglichen die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von AI agents across various industries, einschließlich autonomer Fahrzeuge, Robotik, Gaming und AI-Forschung.
Beispiele für NVIDIA’s Hardware- und Software-Infrastruktur:
- GPU technology: NVIDIA’s GPUs, wie der A100 Tensor Core, beschleunigen das Training von AI-Modellen und ermöglichen die schnelle Verarbeitung großer Datensätze für autonome Entscheidungsfindung.
- CUDA platform: CUDA ermöglicht es Entwicklern, NVIDIA GPUs für Berechnungen zu nutzen, was entscheidend für die Erstellung von AI-Systemen mit agentenähnlichen Fähigkeiten ist.
- Autonomous Systems: NVIDIA’s GPUs und Plattformen wie NVIDIA Drive versorgen autonome Systeme, einschließlich selbstfahrender Fahrzeuge und Robotik, in denen agentic AI in Echtzeit Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen trifft.
- Omniverse: Die Omniverse-Plattform ermöglicht die Erstellung von Simulationen und bietet realistische Umgebungen, um agentic AI-Systeme in kontrollierten Settings zu trainieren.
Google entwickelt agentic AI-Systeme, die reasoning betreiben und autonome Entscheidungen treffen können. Zum Beispiel entwickelten Google und Stanford-Forscher 2023 das Stanford AI Village, eine Sandbox-Umgebung, die mit AI bevölkert ist.3
Neben seinen Forschungsinitiativen konzentriert sich Google auch auf die Entwicklung von AI-Agenten. Google hat begonnen, mit seinen AI-Agenten namens Project Mariner zu experimentieren, einem agentic Tool, das die Kontrolle über Ihren Browser übernehmen und eine Chrome-Erweiterung nutzen kann, um Aufgaben zu erledigen, obwohl es sich noch in einem frühen Stadium befindet.4
OpenAI
Liefert Operator, einen AI-Agenten, der im Web browsen und Aufgaben für den Benutzer ausführen kann.5 Das Unternehmen hat sich von seinen Wettbewerbern abgehoben, indem es die Forschung zur Verbesserung von agentic AI priorisiert hat.
Im Februar 2026 stellte OpenAI Codex vor, eine Schnittstelle zur Verwaltung mehrerer Agenten gleichzeitig.6
Hier sind einige wichtige Beispiele für OpenAI’s AI-Forschung:
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Nutzt menschliches Feedback, um AI-Entscheidungsfindung zu lehren und verbessert Anpassungsfähigkeit und Zielausrichtung.
- Proximal Policy Optimization (PPO) for agentic behavior: Nutzt einen Algorithmus zum Training von Reinforcement-Learning-Agenten, die über ihre Aktionen und Ergebnisse nachdenken müssen. Dies hilft, AI-Systeme zu entwickeln, die komplexe Entscheidungen treffen können.
- Autonomous decision-making: Baut autonome Agenten, die Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingreifen ausführen können, mit Schwerpunkt auf Reasoning-Fähigkeiten. Zum Beispiel sind ihre Sprachmodelle, wie GPT-5.2, obwohl nicht agentic, wichtige Komponenten bei der Entwicklung von Tool-Usage-Agenten.
IBM
Liefert IBM Watsonx, einen AI-Agenten mit agentic Fähigkeiten. Es kann für unternehmensweite Geschäftsprozesse eingesetzt werden, einschließlich HR, Beschaffung, Vertrieb und Kundenservice.
Unternehmen mit agentic AI-Anwendungen
Die meisten dieser frühen agentic AI-Unternehmen nutzen LLMs, um Geschäftsprozesse für bestimmte Branchen zu automatisieren. Einige (z. B. MultiOn) konzentrieren sich auf die Automatisierung von Verbraucheraufgaben wie Terminbuchungen oder Interaktionen mit Websites.
Was machen agentic AI-Unternehmen eigentlich?
In ihrem Kern bauen diese Unternehmen autonome oder semi-autonome Systeme namens „Agenten“.
Diese Agenten können reasoning betreiben, planen, handeln und sich basierend auf Feedback anpassen. Anstatt nur Fragen zu beantworten oder einen einzelnen Befehl auszuführen, zielen sie darauf ab, Dinge zu erledigen.
Warum sich Anbieter auf agentic AI konzentrieren
Sprachmodell-Anbieter entwickeln ihre Angebote weiter, über die reine Bereitstellung von Modellen hinaus, mit einem stärkeren Fokus auf die Verbesserung der Benutzererfahrung und die Integration vollständig autonomer Fähigkeiten. Ein solches Beispiel ist ChatGPT Operator, das mehrstufige Forschung im Internet durchführen kann.
Agentic AI verbessert Geschäftsprozesse auf verschiedene Weise:
- Reasoning & problem-solving: Agentic AI bietet reasoning als Kernfunktion und zerlegt komplexe Probleme in handhabbare Komponenten. Dies ermöglicht es dem Modell, jeden Teil systematisch zu reasoning, um menschliche Denkprozesse zu simulieren und genaue Antworten zu liefern.
- Verbesserung der Produktivität durch Aufgabenzerlegung: Komplexe Aufgaben in einfachere, handhabbarere Unteraufgaben zu zerlegen, verbessert die Nachverfolgbarkeit und Zugänglichkeit, indem jeder Schritt des Prozesses leichter zu verfolgen und zu interagieren ist.
- Verbesserung von Wissensarbeit: Wissensarbeiter verbringen viel Zeit mit der Suche nach Informationen und der Synthese von Daten. Agentic AI automatisiert diesen Prozess.
- Bereitstellung von Echtzeit-Informationssynthese: Agentic AI kann Informationen aus mehreren Quellen im Internet in Echtzeit synthetisieren, was es ermöglicht, komplexe Anfragen zu bearbeiten und schnell handlungsrelevante Erkenntnisse zu liefern, was Menschen Stunden kosten würde.
Agentic AI-Unternehmen für die Geschäftsprozessautomatisierung
Diese agentic AI-Unternehmen stellen AI-Agenten für Unternehmens-Workflows im großen Maßstab bereit. Diese Unternehmen konzentrieren sich auf den Aufbau von AI-Agenten, die:
- Routinemäßige Geschäftsworkflows automatisieren: Erledigen Aufgaben wie IT-Support, HR-Management und Kundenservice.
- Integration mit übergreifenden Systemen und Wissensdatenbanken: Synchronisieren Daten und Prozesse über verschiedene Geschäftssysteme hinweg (z. B. ERP, CRM).
- Geschäftsprozesse anpassen: An neue Szenarien oder Herausforderungen anpassen, ohne dass eine umfangreiche Neuprogrammierung erforderlich ist.
Moveworks
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Funktionalität: Konzentriert sich auf die Verbesserung von Workflows, insbesondere im IT-Support und HR, durch unternehmensweite übergreifende Systemoperationen.
NinjaTech AI
Bewertung: 4,73 Milliarden US-Dollar (Stand 2024)7
Funktionalität: Spezialisierte Agenten für Aufgaben wie Coding, Beratung und Bildgenerierung, wobei die Plattform es Benutzern ermöglicht, Ergebnisse mehrerer AI-Modelle zu vergleichen und darauf zuzugreifen.
Kerntechnologie: Bietet eine AI-Assistenten-Plattform mit agentic Fähigkeiten, die über 20 externe AI-Modelle nutzt, einschließlich solcher von OpenAI und Google, mit einem proprietären Coding-Modell basierend auf Llama 3.1 405B.
Implementiert AWS AI-Chips und bietet ein abonnementbasiertes Modell für AI-Tools an.
UiPath
Bewertung: 35 Milliarden US-Dollar (Stand 2024) 8
Funktionalität: AI-gestützte Entscheidungsfindungsfähigkeiten verbessern RPA mit Echtzeit-Analysen und Erkenntnissen und verbessern Geschäftsworkflows in verschiedenen Funktionen.
Uniphore (Orby)
Bewertung: 129 Millionen US-Dollar (Stand 2024)9
Funktionalität: Entwickelt AI-Agenten für die Automatisierung des Kundenservices mit Selbstbedienungstools. Nutzt Natural Language Processing (NLP), um Kundeninteraktionen zu verbessern.
Beam
Bewertung: 500 Millionen bis 1 Milliarde US-Dollar (Post-Money-Bewertung Stand 2021)10
Funktionalität: Konzentriert sich auf Agentic Process Automation und bietet eine Plattform zur Verwaltung von AI-Agenten über Geschäftsprozesse hinweg mit vortrainierten Vorlagen und anpassbaren Lösungen. Bietet Tools für Unternehmen, um AI-Agenten zu erstellen, zu testen und bereitzustellen, mit Fokus auf operative Effizienz.
Entwickelt branchenspezifische Lösungen für Sektoren wie Versicherung und Gesundheitswesen und erweitert Tools und Integrationen.
Mistral AI
Bewertung: 6 Milliarden Euro (über 6 Milliarden US-Dollar)11
Funktionalität: LLMs treiben Anwendungen in der Automatisierung des Kundenservices, der Inhaltserstellung und unternehmensweiten AI-Lösungen an.
Kerntechnologie: Entwickelt große Sprachmodelle (LLMs), einschließlich Open-Weight-Modellen wie Mixtral 8x7B und Mixtral 8x22B, sowie unternehmensweite Modelle wie „Mistral Large“. 12
Partnerschaften:
- Microsoft: Bietet Mistral AI Zugang zu Azure’s AI-Infrastruktur für die Entwicklung und Bereitstellung von LLMs. 13
- SAP: Integriert Mistral AI’s Modelle in SAP’s Business Technology Platform und verbessert AI-fähige Lösungen. 14
Automation Anywhere
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Funktionalität: Nutzt sein Agentic Process Automation (APA)-System, um vortrainierte agentic Automatisierung in Geschäftsprozesse in Finanzen, IT, HR und anderen Bereichen zu integrieren.
Es hat Partnerschaften mit Google Cloud, Microsoft und Amazon.
Agentic AI-Unternehmen für Verbraucher
Diese Unternehmen bauen AI-Agenten, die tägliche Aktivitäten wie Terminplanung oder E-Mail-Verwaltung übernehmen können.
MinionAI
Bewertung: 2,92 Millionen US-Dollar (Stand 2023)
Funktionalität: Entwickelt AI-gestützte virtuelle Assistenten für bestimmte Geschäftsprozesse und nutzt Spracherkennung und maschinelles Lernen zur Unterstützung bei der Aufgabenautomatisierung.
Spezialisiert auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen im Zusammenhang mit Kundeninteraktionen, Mitarbeiterplanung und Datenanalyse.
Limitless AI (Rewind)
Bewertung: 75 Millionen US-Dollar (Stand 2022) 15
Funktionalität: Unterstützt Ingenieure beim Wiederherstellen von verlorenem Code, beim Reproduzieren von Fehlern, beim Verwalten komplexer Setups und beim Verfolgen von Terminalverläufen. Für Führungskräfte bietet es automatisierte Meeting-Zusammenfassungen zur Steigerung der Effizienz.
Agentic AI-Unternehmen für die Softwareentwicklung
Cognition
Finanzierung: 5 Milliarden US-Dollar (Stand 2025)16
Funktionalität: Entwickelt Devin, einen agentic AI, der als vollautonomer Softwareingenieur fungiert. Devin erzielte auf dem SWE-bench Coding-Benchmark Top-Leistung und löste 13,86 % der Probleme von Anfang bis Ende ohne menschliches Eingreifen.
Ellipsis
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Funktionalität: Bietet AI-Entwickler-Tools für automatisierte Code-Reviews und Fehlerbehebungen bei Pull Requests (GitHub-integriert), mit agentic Verhaltensweisen wie dem Generieren von Fixes und Workflows, die durch Repo-Ereignisse ausgelöst werden.
Anysphere
Bewertung: 2,5 Milliarden US-Dollar (Stand 2025)17
Funktionalität: Konzentriert sich auf AI-gestützte Analysen für Unternehmen, die ihr Supply-Chain-Management, Predictive Maintenance und Business-Intelligence-Prozesse optimieren möchten. Es bietet Produkte wie Cursor, einen AI-unterstützten Code-Editor. Als proprietärer Fork von Visual Studio Code entwickelt, hilft es Entwicklern, Code mit natürlichen Sprach-Prompts, Autovervollständigung und Chat zu schreiben, zu bearbeiten und zu verstehen.
Agentic AI-Unternehmen für den Kundenservice
Tidio
Bewertung: 48,4 Millionen US-Dollar (Stand 2024)18
Funktionalität: Live-Chat und AI-Chatbot-Automatisierung für KMUs via Tidio Lyro. Fokus auf Echtzeit-Engagement und einfache Automatisierung via Chat über Web- und Social-Kanäle.
Integriert mit Shopify, WordPress, Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp und wichtigen E-Commerce-Plattformen, Social-Messengern und CRM/Helpdesk-Systemen.
Besuchen Sie Tidio’s Website
Website besuchenada
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Funktionalität: Spezialisiert auf konversationelle Automatisierung mit Fokus auf Kundenservice-Chatbots, die Selbstbedienung für Kundeninteraktionen anbieten.
Arbeitet mit Salesforce, Zendesk und Shopify zusammen, um integrierte Lösungen zu liefern, die nahtlose Kundenservice-Erlebnisse bieten.
SIERRA
Bewertung: 4,5 Milliarden US-Dollar (Stand 2024)19
Funktionalität: Konzentriert sich auf AI-gestützte Vertriebsassistenten-Lösungen. Integriert mit großen CRM-Plattformen wie Salesforce und HubSpot für nahtlose Operationen.
Ema
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Funktionalität: Bietet personalisierten Kundenservice durch die Automatisierung von Aufgaben wie Anfragebearbeitung und Serviceanfragen, mit Fokus auf Sektoren wie E-Commerce und Telekommunikation.
Kollaboriert mit CRM-Plattformen wie Salesforce für eine einfache Bereitstellung innerhalb von Kundenservice-Workflows.
ServiceNow
Bewertung: 218 Milliarden US-Dollar (Stand 2024)20
Funktionalität: Bietet Cloud-basierte Unternehmenslösungen. Fokus auf Workflow-Automatisierung, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Operationen in Bereichen wie IT-Service-Management, Kundenservice-Management und HR-Management zu straffen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenAgentic AI-Unternehmen für das Gesundheitswesen
Hippocratic AI
Bewertung: 1,64 Milliarden US-Dollar (Stand 2024)21
Konzentriert sich auf die Automatisierung von Low-Risk-, nicht-diagnostischen Aufgaben im Gesundheitswesen, insbesondere im chronischen Krankheitsmanagement, Wellness-Coaching und Nachsorge.
Agentic AI-Unternehmen für Cybersicherheit
Dropzone AI
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Konzentriert sich auf AI-getriebene Bedrohungserkennung und -reaktion in der Cybersicherheit und nutzt agentic AI-Systeme, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren.
Prophet
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Eine Cybersicherheits-AI-Plattform, die prädiktive Analysen und agentic AI nutzt, um Sicherheitsrisiken vorherzusagen und Bedrohungen in Unternehmensnetzwerken proaktiv zu mindern.
RadiantSecurity
Bewertung: Die Bewertung ist nicht öffentlich bekanntgegeben.
Spezialisiert auf AI-gestützte Sicherheitsoperationen und integriert agentic AI zur Automatisierung der Bedrohungserkennung, Risikobewertung und Incident-Response für Organisationen.
Open-Source-Agentic-AI-Unternehmen
SuperAGI
Bewertung: 100 Millionen US-Dollar (Stand 2024)22
SuperAGI ist eine Open-Source-Plattform zur Entwicklung agentic AI-Lösungen und bietet Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von AI-Agenten, die komplexe Workflows und Aufgaben bewältigen können.
Agentic AI vs. generative AI
Agentic AI liefert autonome Fähigkeiten durch die Nutzung eines digitalen Ökosystems, das große Sprachmodelle (LLMs) integriert, um Aufgaben unabhängig im Namen eines Benutzers oder eines anderen Systems auszuführen. Während ChatGPT, ein beliebtes generatives AI-Modell, einige kreative Funktionen mit agentic AI teilt, ist es nicht dasselbe.
- Generative AI ist für die Inhaltserstellung konzipiert. Es generiert neuen Text, Bilder, Videos und Code basierend auf menschlichen Eingaben und Prompts. Es ist jedoch immer noch auf menschliche Anleitung angewiesen, um den Kontext und die Richtung seiner Ausgaben zu gestalten.
- Agentic AI konzentriert sich auf Aktion. Es ist darauf ausgelegt, komplexe Situationen zu verstehen, autonome Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um Probleme zu lösen oder Ziele zu erreichen.
Einfach ausgedrückt: Gen AI geht es um das „Erstellen“ von Inhalten, während Agentic AI um das „Erledigen“ von Aufgaben, das Lösen von Problemen und das Ausführen von Strategien geht.
Weiterführende Literatur
- Open-Source-AI-Agenten: Basierend auf GitHub Stars
- Top 100+ Generative AI-Anwendungen mit realen Beispielen
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Top 30+ Agentic AI Unternehmen}},
year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-companies}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 12. Juni 2026}
}Referenzlinks
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