20+ KI-Agenten-Builder: Microsoft, CrewAI, LangGraph und mehr
Nach Durchsicht der Dokumentation und mehrstündigem Testen dieser KI-Agenten-Builder haben wir eine Liste der besten Open-Source-Frameworks und Low-Code-/No-Code-Plattformen zusammengestellt. Um Anwendungsfälle von KI-Agenten-Buildern zu demonstrieren, haben wir ein Tutorial zum Erstellen eines Produktexperten-Agenten mit CrewAI bereitgestellt.
Low-Code-/No-Code-Plattformen
Low-Code-/No-Code-Plattformen mit vorgefertigten Tools eignen sich am besten für Aufgaben zur Automatisierung von Unternehmensworkflows und für schnelle Bereitstellung.
Low-Code-/No-Code-Plattformen sind proprietäre Software.
Creatio
Creatio ermöglicht es Business-Teams, KI-Agenten ohne Entwicklerressourcen zu erstellen, mit Schwerpunkt auf Vertriebs-, Marketing- und Serviceautomatisierung.
Funktionen des KI-Agenten-Builders: Die KI-Agenten von Creatio bearbeiten Kundeninteraktionen, automatisieren Prozesse und analysieren Daten. Die Plattform verwendet vorgefertigte Vorlagen für häufige Szenarien, z. B. Lead-Qualifizierung, Kundenservice-Antworten und Auftragsverarbeitung, die Sie durch visuelle Konfiguration statt Code anpassen.
Der Agenten-Builder integriert sich direkt in die CRM-Daten von Creatio. Ein KI-Agent kann auf die Kundenhistorie zugreifen, Bestellinformationen abrufen, den Lagerbestand prüfen und Workflows auslösen – alles auf derselben Plattform, auf der Ihre Geschäftsdaten liegen.
Workflow-Automatisierung: Der Drag-and-Drop-Prozessdesigner erstellt mehrstufige Workflows. Verbinden Sie KI-Agenten mit Geschäftsprozessen: Wenn ein Lead bestimmte Kriterien erreicht, qualifiziert der Agent ihn automatisch, weist ihn Vertriebsmitarbeitern zu und plant Nachfassaktionen.
Vertex AI Builder
Ein No-Code-Agenten-Builder für geschäftliche Anwendungsfälle, mit dem Sie Antwortvorlagen erstellen können. Unterstützt die Integration mit Open-Source-Frameworks wie LangChain. Eine Einschränkung ist, dass die Vertex-API von der Authentifizierung bis zu den Endpoints komplex zu handhaben ist.
Beam AI
- Horizontale Plattform zum Erstellen mehrerer KI-Agenten, wie zum Beispiel:
- Compliance-Management-Agent
- Produktrückgabe-Agent
- Kundenservice-Agent
- Dateneingabe- und Abrechnungs-Agent
- Datenextraktions-Agent
- Auftragsverarbeitungs-Agent
Microsoft Copilot Studio
Eine Low-Code-KI-Agenten-Plattform für SaaS-Umgebungen mit Zugriff auf 1.400+ Power-Platform-Connectors. Sie kann:
- Automatisieren Sie Aufgaben wie das Versenden von Benachrichtigungen.
- Erstellen Sie interne Chatbots.
- Führen Sie Geschäftsabläufe wie das Bestellmanagement aus.
Microsoft 365 Copilot enthält seit Ende 2024 einen No-Code-Agent-Builder. Dort erstellte Agenten können für erweiterte Workflows und Integrationen in Copilot Studio kopiert werden. Agentenflüsse in Copilot Studio bieten außerdem eine Aktion „Informationen anfordern“, die einen Fluss anhält, Eingaben von Prüfern über Outlook sammelt und mit deren Antworten fortfährt.1
Lyzr Agent Studio
Kann von Entwicklern, Unternehmen und Business-Anwendern genutzt werden. Es ist modular und nützlich für Prototyping. Am besten geeignet für die Automatisierung von Workflows in den Bereichen Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Customer Experience.
Glide
Bietet No-Code vorgefertigte Designs, Layouts und Komponenten für die Agentenerstellung. Am besten geeignet für die Automatisierung von Workflows in den Bereichen Außendienst, Inspektionen, Arbeitsaufträge, Inventar, CRM, Dashboards und Portale.
Postman KI Agent Builder
Am besten geeignet für Prototyping und die Erstellung von KI-Agenten in einer kollaborativen Umgebung. Es bietet Tools wie den Postman-Client, Collection Runner und Postman Flows, um LLM-Antworten, Prompts und Eingaben zu testen.
UiPath Agent Builder
Ein Low-Code-Agentenentwicklungstool, das Teil von UiPath Studio ist.
String
Ein KI-Agenten-Builder, mit dem Benutzer aufgabenspezifische Agenten ohne Programmierung erstellen können. Agenten werden mit vorgefertigten Vorlagen und einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche erstellt. Er verbindet sich mit Tools wie SharePoint, Salesforce und internen APIs, um Workflows zu automatisieren. Der Datenschutz wird durch Compliance auf Unternehmensniveau gewährleistet, und Agenten können sowohl in Cloud- als auch On-Premises-Umgebungen ausgeführt werden.
Relevance KI
Am besten geeignet für Operations-Teams, die KI-Agenten für das Incident-Management erstellen möchten, ohne auf Entwicklerressourcen angewiesen zu sein. Es ist kein technischer Hintergrund erforderlich.
Lindy
Spezialisiert sich auf die Automatisierung verschiedener kaufmännischer Abläufe, einschließlich medizinischer Dokumentation, Kundenservice, Personalwesen und Vertrieb. Mit Lindy können Sie für jede Aufgabe einen „personalisierten Agenten“ erstellen, ihn mit Tools wie Gmail oder Slack verbinden und ihn über Trigger automatisch arbeiten lassen.
Bricklayer KI
Ein autonomes KI-System zum Erstellen von Agenten, die Security Operations Centers (SOCs) automatisieren. Kann verschiedene SOC-Aufgaben wie Alert-Triage, Incident Response und Threat-Intelligence-Analyse verbessern. Ermöglicht SOCs die Erstellung von Multitasking-Workflows, ähnlich wie SOAR-Playbooks.
Vonage KI Studio
Ein visueller Agenten-Builder im Vonage KI Studio ermöglicht es Ihnen, automatisierte Design-Flows für Chatbots oder Sprachassistenten über Messaging- und Sprachkanäle zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.
Trilex KI
Ein No-Code-Agenten-Builder, mit dem selbstbewusste Agenten als Team zusammenarbeiten können. Er ist schnittstellenorientiert und nicht für den Unternehmenseinsatz bereit.
Open-Source-Frameworks
Agentische Frameworks eignen sich in der Regel am besten für komplexe, KI-gesteuerte Projekte in Entwicklungsumgebungen, die Anpassung und Codierung erfordern. Einige (z. B. Crew KI, AutoGen) können auch Low-Code-Funktionen bieten.
LangGraph
LangGraph 1.0 wird von Unternehmen wie Uber, LinkedIn und Klarna für Produktionsworkloads eingesetzt.2 Es dient als Low-Level-Orchestrierungs-Framework zum Aufbau dauerhafter, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mit automatischer Zustandspersistenz: Wenn ein Server mitten im Gespräch neu startet, setzen Workflows genau dort fort, wo sie aufgehört haben. Das Framework bietet erstklassige API-Unterstützung für Human-in-the-Loop-Muster und ermöglicht es Agenten, die Ausführung für menschliche Überprüfung, Änderung oder Genehmigung zu pausieren.
LangGraph bietet mehr Kontrolle und eignet sich gut für komplexe agentische Workflows, insbesondere bei Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder bei der Orchestrierung von KI-Aufgaben über externe APIs oder Datenbanken.
LangGraph hat austauschbare Sandbox-Integrationen eingeführt, darunter langchain-modal, langchain-daytona und langchain-runloop, für sichere Codeausführungsumgebungen.3 Das Framework hat Modellprofile hinzugefügt, die unterstützte Funktionen und Fähigkeiten über ein .profile-Attribut bereitstellen und so eine bessere kontextabhängige Entscheidungsfindung ermöglichen. Die Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs erfolgt jetzt im Modellknoten über wrap_model_call-Ereignisse, wobei der vollständige Nachrichtenverlauf im Graph-Status erhalten bleibt, um eine genauere Token-Zählung zu ermöglichen.
LangChain-Integration: LangChain v1.1.0 nutzt jetzt die Laufzeit von LangGraph, um verzweigte, speichergestützte, dauerhafte Agenten-Workflows zu ermöglichen – mit über 100 Plug-and-Play-Integrationen durch standardisierte Abstraktionen, Middleware-Unterstützung und OpenTelemetry-Observability.4
AutoGen / Microsoft Agent Framework
AutoGen wurde im Oktober 2025 in den Wartungsmodus versetzt und im Rahmen des neuen Microsoft Agent Framework in Semantic Kernel integriert. AutoGen bleibt verfügbar und erhält weiterhin kritische Fehlerbehebungen und Sicherheits-Patches, aber keine neuen Funktionen.5 Entwickler sollten für zukünftige Funktionen zum Microsoft Agent Framework migrieren.
Hauptfunktionen:
- Multi-Agenten-Workflows mit dauerhaftem Zustand und kontinuierlichem Kontextaustausch über lang laufende Aufgaben hinweg
- Unterstützung offener Standards, einschließlich Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A)-Messaging und OpenAPI-Integration für plattformübergreifende Portabilität
- Integrierte verantwortungsvolle KI-Schutzmaßnahmen: Task Adherence (hält Agenten aufgabenkonform), PII-Erkennung (alarmiert, wenn Agenten auf sensible Daten zugreifen) und Prompt Shields (schützt vor Prompt-Injection)
- Sprachübergreifende Unterstützung für Python und .NET mit asynchroner, ereignisgesteuerter Architektur
Enterprise-Bereitstellung: Das Framework unterstützt lokale Experimente mit Bereitstellung im Foundry Agent Service von Azure AI Foundry, der Multi-Agenten-Workflow-Orchestrierung, Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Wiederherstellung in großem Maßstab bietet. Unternehmen wie KPMG nutzen es, um spezialisierte Agenten mit Unternehmensdaten zu verbinden und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.6
CrewAI
Eines der einfachsten Tools für den Einstieg, mit vorgefertigten Agentenvorlagen (z. B. Meeting-Vorbereitungsagent) und einer minimalen Lernkurve mit No-Code-Optionen.
CrewAI zeichnet sich als schlankes, eigenständiges, leistungsstarkes Multi-Agenten-Framework aus, das vollständig unabhängig von LangChain ist und schnellere Ausführung sowie geringere Ressourcenanforderungen bietet.7
Das Framework bietet jetzt zwei komplementäre Ansätze: CrewAI Crews für autonome, kollaborative KI-Agenten und CrewAI Flows für ereignisgesteuerte, granulare Kontrolle über die Aufgabenorchestrierung. Es unterstützt sowohl Crews nativ als auch einzelne LLM-Aufrufe für eine präzise Ausführung.8
Das Framework hat Dienstprogramme für die Agent-to-Agent (A2A)-Aufgabenausführung hinzugefügt, mit denen Agenten Aufgaben in strukturierten Workflows dynamisch delegieren können, sowie multimodale Dateiverarbeitungsfunktionen und Ereignisreihenfolge durch Parent-Child-Hierarchien, was eine deterministische Workflow-Ausführung sicherstellt.9 Zu den Enterprise-Funktionen gehören Keycloak SSO-Authentifizierung und ein verbesserter Dateispeicher mit Fallback-Speichercache.
Der Kompromiss besteht darin, dass es schwieriger sein kann, Rollen dynamisch anzupassen oder Aufgaben mitten im Workflow an andere Agenten zu delegieren, da der Crews-Ansatz von CrewAI vordefinierte Rollen und Aufgaben verwendet, die starr sind. Flows bieten mehr Flexibilität für komplexe Orchestrierungsmuster.
OpenAI Swarm
Swarm war ein experimentelles, pädagogisches Framework, das OpenAI 2024 veröffentlichte, um Multi-Agenten-Muster durch leichtgewichtige Agenten und „Handoff“-Funktionen zu erforschen. Im März 2025 ersetzte OpenAI es durch das Agents SDK, eine produktionsreife Weiterentwicklung von Swarm, die aktiv gepflegt wird, und empfiehlt die Migration dorthin für alle Produktionsumgebungen.10
Swarm bleibt für Lernen und Prototyping verfügbar, erhält aber keine neue Entwicklung. Es läuft vollständig über die Chat-Completions-API und ist zwischen Aufrufen zustandslos, sodass es keine Erinnerung an frühere Interaktionen behält. Das Agents SDK behält das gleiche Agenten- und Handoff-Modell bei und ergänzt Guardrails, Tracing, Sitzungsspeicher und integrierte Tools.11
Camel
Ein Low-Code-Multi-Agenten-Rollenspiel-Framework, das KI-Agenten die Kommunikation ermöglicht. Am besten geeignet für Workflow-Automatisierung und synthetische Datengenerierung. Bietet 20+ Integrationen mit Modellplattformen.
ChatDev
Enthält KI-Agenten (wie Designer, Entwickler, Tester und Dokumentare), die interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen. ChatDev bietet einen browserbasierten Visualisierer, um die Interaktionen jedes Agenten innerhalb seiner Rolle und Umgebung zu untersuchen.
Pydantic KI
Ein Python-Agenten-Framework erfordert kein Erlernen einer neuen domänenspezifischen Sprache. Nützlich für die Verarbeitung strukturierter Daten und für Prototyping. Integriert sich in Protokollierungstools wie LogFire für die Echtzeit-Datenvisualisierung.
Agent Zero
Ein auf GitHub gehostetes autonomes KI-Agenten-Framework. Kann für die Full-Stack-App-Generierung, das Codieren und RAG verwendet werden. Interagiert mit verschiedenen Tools und APIs über natürlichsprachliche Befehle.
Automatische Agenten
Ein leichtgewichtiges Framework zum Erstellen von agentischen KI-Pipelines und -Apps. Anders als Frameworks wie AutoGen und Crew KI, die Abstraktionen auf hoher Ebene verwenden, verfolgt Atomic Agents einen modularen Low-Level-Ansatz. Dadurch erhalten Entwickler direkte Kontrolle über Komponenten wie Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speicherverwaltung, wodurch jeder Agent besser steuerbar wird.
Bee Agent Framework
Ein quelloffenes No-Code-Toolkit, entwickelt von IBM Research. Implementiert in TypeScript und Python. Es bietet sandboxed Codeausführung für Sicherheit, flexible Speicherverwaltung zur Optimierung der Token-Nutzung (insbesondere für Modelle wie Llama 3.1) und Workflow-Steuerungen, die komplexe Verzweigungen, das Anhalten/Fortsetzen von Zuständen und nahtlose Fehlerbehandlung ermöglichen.
Was sind Agenten?
„Agent“ kann auf verschiedene Arten definiert werden:
- Traditionelle KI definiert Agenten als Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und auf sie einwirken können.
- Einige Analystenhäuser definieren Agenten als vollständig autonome Systeme, die über lange Zeiträume unabhängig arbeiten und Tools wie Funktionen oder APIs nutzen , um mit ihrer Umgebung zu interagieren und Entscheidungen auf Basis von Kontext und Zielen zu treffen.12
- Andere verwenden den Begriff, um stärker präskriptive Implementierungen zu beschreiben, die vordefinierten Workflows folgen.13
Anstatt eine strenge Definition zu liefern, kategorisieren wir diese Varianten als agentische Systeme, treffen aber eine wichtige architektonische Unterscheidung zwischen Workflows und Agenten:
- Workflows sind Systeme, in denen LLMs und Tools durch vordefinierte Codepfade organisiert sind.
- Agenten sind Systeme, in denen LLMs unabhängig:
- ihre Prozesse und Tool-Nutzung verwalten.
- entscheiden, wann sie die bereitgestellten Tools iterativ nutzen, um das Hauptziel zu erreichen, und bestimmen
- Wie Aufgaben zu erledigen sind.
Warum KI-Agenten-Builder verwenden?
Das Erstellen von Agenten von Grund auf ist eine komplexe Aufgabe, und zwar aus folgenden Gründen:
- Zuverlässigkeit: Die Verkettung mehrerer KI-Schritte kann KI-Halluzinationen verstärken, insbesondere bei Aufgaben, die exakte Ausgaben erfordern.
- Integrationsfähigkeit: Mehrere Anwendungsfälle erfordern, dass Agenten auf Datenspeicher oder externe Anwendungen zugreifen.
- Orchestrierung: Agenten müssen zur richtigen Zeit und in der richtigen Reihenfolge arbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, was eine komplexe Synchronisierung erfordert.
- Zustandsverwaltung: Es ist komplex, sicherzustellen, dass Agenten den Status der anderen verfolgen und dass Änderungen im Zustand eines Agenten die anderen nicht stören.
Agenten-Builder erleichtern dies, indem sie es Entwicklern ermöglichen, sich auf die Anwendungslogik zu konzentrieren, statt sich mit KI-Halluzinationen, Tool-Integrationen, Orchestrierung usw. zu befassen.
Builder liefern die erforderlichen Komponenten, um zuverlässigere und leistungsfähigere KI-Agenten zu erstellen, darunter:
- Frameworks, die eine Spezialisierung (z. B. Workflow-Management) des agentischen KI-Modells definieren.
- Datenvorlagen, die dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein KI-Modell exakte Ausgaben erzeugt, wodurch Halluzinationen reduziert werden.
- Datenspeicher, die den Zugriff auf externe Daten, SQL- und NoSQL-Datenbanken für Datenspeicherung und Abfragen ermöglichen.
- Integrierte Orchestrierungstools (z. B. Kommunikationsprotokolle usw.)., die mehrere Agenten koordinieren.
- Zustandsverwaltungskomponenten, die es Agenten ermöglichen, sich an vergangene Interaktionen zu erinnern und ihr Verhalten in dynamischen Umgebungen anzupassen.
Weiterlesen
Wenn Sie sich die Infrastruktur ansehen, die webfähige agentische KI antreibt, finden Sie hier unsere neuesten Benchmarks:
- Remote-Browser: Wie Browser-Infrastruktur es Agenten ermöglicht, sicher mit dem Web zu interagieren.
- Browser-MCP-Benchmark: Top-MCP-Server für Tool-Nutzung und Webzugriff.
Erstellen eines CrewAI-Agenten-Tutorials
In diesem praxisorientierten Tutorial erstellen wir mit CrewAI einen KI-Agenten, der Laptops empfiehlt, die auf die spezifischen Anforderungen eines CTO zugeschnitten sind.
Szenario: Empfehlen Sie die drei besten Laptops für einen Chief Technology Officer (CTO), der hauptsächlich mit E-Mail arbeitet und umfangreiche Python-basierte Softwareentwicklung betreibt.
Installation
Beginnen wir mit der Installation der erforderlichen Bibliotheken:
Warum benötigen wir die OpenAI-API?
CrewAI verwendet ein LLM, wie die GPT-Modelle von OpenAI, um die Argumentation und Antworten von Agenten zu steuern. Der Agent interpretiert Aufgaben und generiert Ausgaben, wofür ein OpenAI-API-Schlüssel erforderlich ist.
Hinweis: Der API-Schlüssel wird benötigt, um auf OpenAI-Modelle wie GPT-4 zuzugreifen. CrewAI kann auch mit Open-Source-Modellen wie Llama 3 arbeiten.
Definieren des Agenten
Wir erstellen einen Produktexperten-Agenten: einen KI-Assistenten, der sich mit Technologieprodukten auskennt. Da unser Szenario die Unterstützung eines technischen Benutzers (eines CTO) umfasst, benötigen wir einen Agenten mit fundiertem Produktwissen und analytischen Fähigkeiten.
CrewAI definiert einen Agenten auf der Grundlage seiner Beziehung zu Aufgaben. Für jeden Agenten müssen wir seine Rolle, sein Ziel, seine Hintergrundgeschichte und die Tools angeben, die er verwenden kann:
- role: Der Fachbereich, den der Agent vertritt; in diesem Fall ein technisch versierter Produktexperte.
- goal: Ein klares und spezifisches Ziel für den Agenten.
- backstory: Verleiht dem Agenten Charakter, Tiefe und Domänenwissen.
Definieren der Aufgabe
In diesem Teil weisen wir dem Agenten die Aufgabe zu, drei geeignete Laptops für den CTO zu empfehlen, einschließlich ihrer Preise und einer kurzen Ein-Satz-Zusammenfassung für jeden.
CrewAI übernimmt die Argumentation und Formatierung auf der Grundlage Ihrer Vorgaben, wie durch die Parameter description, expected_output und agent festgelegt.
- description: Erklärt, was der Agent tun soll.
- expected_output: Definiert die Ausgabestruktur; dies gewährleistet Klarheit und Qualität.
- agent: Weist die Aufgabe dem von uns erstellten Agenten zu.
Erstellen der Crew und Ausführen des Workflows
Als Nächstes erstellen wir die Crew, ein System, in dem Agenten erstellt, Aufgaben zugewiesen werden und interagieren, um ihre Ziele zu erreichen.
CrewAI in Aktion: Ausgabe der Agentenausführung
Sobald die Methode crew.kickoff() aufgerufen wird, führt CrewAI die Aufgabe mit dem definierten Agenten aus. Unten sehen Sie eine Beispielausgabe aus dem Terminal, die zeigt, wie die Aufgabe zugewiesen, ausgeführt und die endgültige Antwort vom Produktexperten-Agenten zurückgegeben wird:
Dann liefert der Agent seine Ausgabe wie folgt:
Diese Ausgabe zeigt, wie ein Agent bei korrekter Definition strukturierte, relevante und hochwertige Antworten für die Integration in reale Tools oder Workflows liefern kann.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas KI-Agenten-Builder unterscheidet
Die Wahl zwischen KI-Agenten-Buildern bedeutet nicht, das „beste“ Tool zu finden – es geht darum, architektonische Kompromisse an die Fähigkeiten Ihres Teams und die Projektanforderungen anzupassen. Hier ist, was diese Plattformen tatsächlich unterscheidet.
Kontrolle vs. Bequemlichkeit
Low-Code-Plattformen (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) ermöglichen es Ihnen, Komponenten per Drag-and-Drop zu ziehen und abzulegen, um Agenten zu erstellen. Keine Programmierung erforderlich. Die Plattform übernimmt Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Fehlerbehandlung automatisch.
Der Vorteil: Nicht-technische Teams können in Stunden funktionierende Agenten erstellen. Perfekt für Standard-Geschäftsworkflows wie Auftragsverarbeitung, Kundenservice-Routing oder Automatisierung der Dateneingabe.
Die Einschränkung: Sie können die Kernlogik nicht anpassen. Benötigen Sie ein neuartiges Koordinationsmuster oder eine spezifische Optimierung? Dann sind Sie an das gebunden, was die Plattform bietet. Diese Tools funktionieren hervorragend, bis Ihr Anwendungsfall von ihren Vorlagen abweicht.
Open-Source-Frameworks (LangGraph, Atomic Agents) geben Ihnen vollständige Kontrolle. Sie schreiben Code, der genau definiert, wie Agenten denken, koordinieren und ausführen.
Der Vorteil: Unbegrenzte Anpassung. Erstellen Sie jedes Koordinationsmuster, optimieren Sie für Spezialfälle und implementieren Sie benutzerdefinierte Reasoning-Loops. Die explizite Zustandsverwaltung von LangGraph funktioniert für komplexe mehrstufige Prozesse. Mit Atomic Agents können Sie Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speicher auf granularer Ebene steuern.
Die Einschränkung: Erfordert erhebliche Entwicklungserfahrung und Zeit. Was in einer Low-Code-Plattform Stunden dauert, dauert in einem Framework Wochen.
Hybride Optionen wie CrewAI versuchen, den Mittelweg zu gehen – Vorlagen für schnelle Starts und Code-Anpassungen bei Bedarf. Aber die starre Rollenstruktur von CrewAI macht dynamische Änderungen mitten im Workflow schwierig. Sie erhalten eine einfachere anfängliche Entwicklung auf Kosten der Anpassungsfähigkeit.
Weiterführende Literatur
- Vergleichen Sie 20 LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
- Vergleichen Sie 50+ KI-Agenten-Tools
Diese Forschung zitieren
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}Änderungsprotokoll
21 AktualisierungenStack AI aus der Liste der Low-Code-Plattformen entfernt.
Creatio wurde zur Liste der AI Agent Builder hinzugefügt.
Referenzlinks
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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