KI-Agenten-Tools: Vergleich von 15 Plattformen

Ein KI-Agent liest den Kontext, wählt ein Tool, handelt und prüft das Ergebnis, bevor er den nächsten Schritt wählt. Diese Schleife trennt einen Agenten von einem Chatbot. Agenten arbeiten als Co-Piloten: Sie recherchieren, entwerfen und führen aus, und eine Person genehmigt alles, was Konsequenzen hat.

Die 15 unten aufgeführten Tools decken vier Kategorien ab: Coding-Agenten, Enterprise-Agentenplattformen, Kundenservice- und Conversational-Agenten sowie Agentenentwicklungs- und Automatisierungs-Frameworks.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent arbeitet in Schleifen. Das ist der Kernunterschied zu einem Chatbot. Ein Chatbot antwortet. Ein Agent plant einen Schritt, ruft ein Tool auf, liest das Ergebnis und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, bis die Aufgabe endet oder ein Limit ihn stoppt.

Quelle: GitHub¹

Keine einheitliche Definition gilt branchenweit. Die traditionelle KI definiert einen Agenten als ein System, das eine Umgebung wahrnimmt und auf sie einwirkt. Einige Analystenfirmen reservieren den Begriff für Systeme, die unabhängig über lange Zeiträume hinweg operieren. Andere wenden ihn auf präskriptive Workflows mit einem Model in der Mitte an.

Das 12-Faktoren-Agenten-Projekt schlägt technische Prinzipien für den Bau zuverlässiger LLM-gestützter Anwendungen vor, einschließlich strukturierter Tool-Aufrufe, explizitem Kontextmanagement, Ausführungsstatus, menschlicher Übergaben und explizitem Kontrollfluss.²

Zwei Eigenschaften sind wichtiger als die Bezeichnung. Erstens, ob der Agent Aktionen mit echten Konsequenzen durchführt. Zweitens, ob eine Person diese Aktionen überprüft, bevor sie eintreten.

Hier ist ein reales Beispiel und ein Gespräch eines Open-Source-Software-Agenten, der Deployments bei Humanlayer verwaltet:³

Quelle: GitHub ³

Fähigkeiten agentischer KI-Systeme

Adaptiert von: Cobus Greyling⁴

Weiterlesen: Enterprise-KI-Agenten, KI-Agenten-Builder, Large Action Models (LAMs) und Agentische KI in der Cybersicherheit.

KI-Coding-Agenten

Claude Code Anthropics terminalbasierter Coding-Agent, der ein Repository liest, Dateien bearbeitet, Tests ausführt und bei Fehlern iteriert. Seine Code-Review-Funktion entsendet parallele Agenten über einen Pull-Request, verifiziert Ergebnisse, um False Positives herauszufiltern, und postet Inline-Kommentare, die nach Schweregrad sortiert sind, ohne den PR selbst zu genehmigen.⁵

OpenAI Codex OpenAIs Coding-Agent, verfügbar über eine CLI, eine Desktop-App, IDE-Integrationen und ChatGPT. Die CLI ist Open Source, verbindet sich mit MCP-Servern und kann bestehende Setups und frühere Sitzungen aus Claude Code und Cursor importieren.⁶

Cursor Ein KI-Code-Editor, der auf VS Code aufbaut und lokale sowie Cloud-Agenten nebeneinander ausführt. Er liefert seine eigenen Composer-Models zusammen mit Drittanbieter-Models sowie Plugins, MCP-Servern, Hooks, Skills und iOS-Fernsteuerung für Cloud-Agenten.⁷

GitHub Copilot Eine Multi-Agenten-Entwicklungsumgebung, die CLI, VS Code und JetBrains-IDEs umfasst. Ihre CLI delegiert an vier spezialisierte Agenten, die parallel laufen – Explore, Task, Plan und Code-review – und komprimiert den Gesprächsverlauf automatisch bei 95 % des Token-Limits.⁸

Kiro (AWS) Eine spezifikationsgetriebene IDE und CLI, die übliche Reihenfolge der Arbeit umkehrt. Eine Anfrage in einfacher Sprache wird zu einer strukturierten Spezifikation, einem Design-Dokument und sequenzierten Aufgaben, bevor irgendein Code geschrieben wird, mit Hooks und benutzerdefinierten Subagenten, die gegen diesen Plan laufen.

Enterprise-Agentenplattformen

OpenAI Frontier Eine End-to-End-Plattform zum Erstellen und Verwalten von Agenten, einschließlich Agenten, die außerhalb von OpenAI erstellt wurden. Jeder Agent erhält eine eigene Identität, die auf den für eine Aufgabe erforderlichen Zugriff beschränkt ist, mit Überwachung und detaillierten Protokollen sowie einer gemeinsamen Kontextschicht, die CRMs, Data Warehouses und interne Anwendungen verbindet.

Microsoft Agent 365 Eine Control Plane, die Agenten steuert, unabhängig davon, ob sie in Copilot Studio erstellt, von einem Anbieter gekauft oder auf dem Gerät eines Benutzers installiert wurden. Sie erweitert die Netzwerkkontrollen von Microsoft Entra auf diese Agenten, schränkt ein, welche Ziele sie erreichen können, und filtert riskante Dateibewegungen.

Gemini Enterprise Agent Platform Googles Nachfolger von Vertex KI, das Model-Auswahl, Agentenerstellung, Orchestrierung und Governance in einer Konsole abdeckt. Mehr als 200 Models sind über Model Garden verfügbar, zusammen mit verwalteten MCP-Servern, wobei Apigee bestehende APIs mit Agenten verbindet.

IBM watsonx Orchestrate Eine Orchestrierungsschicht für regulierte Branchen. Ihre Agentic Control Plane fügt ein Governance-Dashboard, ein Sicherheitskontrollzentrum und Observability-Traces hinzu, die zeigen, wie sich der Kontext ändert, während Arbeit durch einen Workflow fließt.

Kundenservice- und Conversational-Agenten

Salesforce Agentforce Kundenservice- und Vertriebsagenten, die direkt auf Salesforce-Datensätzen arbeiten und Agentforce Sales, Agentforce Service und Agentforce Analytics auf einer gemeinsamen Plattform umfassen. Salesforce misst die Leistung in Agentic Work Units – Aufgaben, die ein Agent abgeschlossen hat – statt in Lizenzen oder Sitzungen.

OpenAI Presence Ein Sprach- und Chat-Agenten-Produkt, bei dem jede Bereitstellung auf eine einzige Aufgabe beschränkt ist, etwa die Lösung eines Abrechnungsproblems oder einer IT-Serviceanfrage. Das Unternehmen legt die Richtlinien, genehmigten Aktionen und Eskalationsregeln fest; Codex schlägt dann Updates aus Produktionssitzungen vor, die Teams vor dem Rollout gegen die Live-Version testen.

Tidio Lyro Ein KMU-Chat-Agent, der auf Claude basiert. Er antwortet aus vom Betreiber bereitgestellten Inhalten wie FAQ-Einträgen, Hilfeartikeln und gescrapten Seiten, statt aus offener Generierung, und leitet Fragen, die er nicht lösen kann, an einen menschlichen Agenten weiter.

Agentenentwicklungs- und Automatisierungs-Frameworks

Teams nutzen diese Produkte, um Agenten zu bauen, statt sie zu kaufen.

LangGraph Eine Low-Level-Orchestrierungs-Runtime, die Agenten-Workflows als Graphen mit einem expliziten Zustandsschema modelliert. Mit einem konfigurierten Checkpoint kann ein Lauf an jedem Punkt gespeichert und fortgesetzt werden, was mehrtägige Genehmigungsprozesse und Hintergrundjobs praktikabel macht.

CrewAI Ein Python-Framework, in dem jeder Agent eine Rolle, ein Ziel und eine Hintergrundgeschichte erhält und dann über einen Crew-Orchestrator zusammenarbeitet. Es unterstützt MCP für den Tool-Zugriff, A2A für die Delegation zwischen Agenten und Checkpointing, das einen Lauf ab einem gewählten Schritt wiederholt oder verzweigt.

n8n Eine Workflow-Automatisierungsplattform mit dedizierten KI-Agenten-Nodes. Ihre MCP-Client- und Server-Nodes ermöglichen es einem Workflow, sowohl externe Tools aufzurufen als auch als Tool zu fungieren, das andere Agenten aufrufen, und die Community Edition ist selbst gehostet ohne Ausführungslimit.

So wählen Sie aus

Autonomie vs. Kontrolle

Die erste Entscheidung ist, wie weit die Unabhängigkeit reichen soll.

Co-Pilot-Agenten wie Cursor und Claude Code halten eine Person am Entscheidungspunkt. Sie recherchieren und führen aus und warten dann auf Genehmigung, bevor sie eine irreversible Aktion durchführen. Workflow-Plattformen wie n8n folgen vordefinierten Pfaden mit begrenzter Echtzeit-Entscheidungsfindung, was vorhersehbar ist und bei unerwarteter Eingabe abbricht. Regelbasierte Systeme reagieren auf Trigger ohne kontextuelles Verständnis.

Volle Autonomie schafft mehr Probleme, als sie löst, wenn nicht zuerst umfangreiche Schutzmaßnahmen vorhanden sind.

Zuverlässigkeit vs. Genauigkeit

Die Benchmark-Genauigkeit beantwortet eine Frage: Wie oft schließt ein Agent die Aufgabe ab? Die Bereitstellung wirft drei weitere auf. Verhält er sich zweimal gleich? Hält er stand, wenn sich die Bedingungen ändern? Erkennt er, wenn er falsch liegt?

Ein Princeton-Team hat alle vier Dimensionen über 15 Models auf GAIA und τ-bench gemessen, wobei Model-Veröffentlichungen von Anfang 2024 bis Mitte 2026 abgedeckt und jede Aufgabe wiederholt statt einmal ausgeführt wurde. Ihr zentrales Ergebnis: Rund 24 Monate an Genauigkeitsgewinnen brachten minimale Zuverlässigkeitsgewinne. Die Genauigkeit stieg stetig; die Zuverlässigkeit blieb auf beiden Benchmarks deutlich dahinter zurück. Die Autoren beschreiben das Muster als ein branchenweites Plateau und nicht als Schwäche eines einzelnen Anbieters, da alle Frontier-Anbieter zusammen clustern.⁹

Für die Beschaffung sind zwei Besonderheiten wichtig:

• Die Ergebnis-Konsistenz bleibt bei jedem getesteten Model niedrig. Ein Agent, der eine Aufgabe lösen kann, schafft es häufig nicht, sie bei jedem Lauf zu lösen. Ein Rückerstattungsagent, der einen Anspruch in drei von fünf Läufen genehmigt und in den anderen beiden ablehnt, erzeugt Haftung statt Einsparungen.
• Die Prompt-Robustheit variiert stark zwischen Models. Agenten verkraften echte Infrastrukturausfälle wie API-Timeouts besser als eine umformulierte Anweisung. „Ich möchte mein Abonnement kündigen“ und „Bitte beenden Sie meinen Tarif“ können zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Ein praktischer Test vor dem Kauf: Führen Sie dieselbe Aufgabe fünfmal aus, formulieren Sie die Anweisung um, injizieren Sie einen Tool-Fehler und vergleichen Sie. Ein einzelner Benchmark-Lauf beantwortet keine dieser Fragen.

Integrationstiefe

Zwei offene Standards liegen heute den meisten Agenten-Bereitstellungen zugrunde, und sie lösen unterschiedliche Probleme.

MCP verbindet einen Agenten mit Tools. Anthropic hat das Model Context Protocol im Dezember 2025 an die Agentic AI Foundation der Linux Foundation gespendet und es damit unter dasselbe unabhängige Governance-Model wie Kubernetes und Node.js gestellt.¹⁰

MCP hat seine größte Überarbeitung am 28. Juli 2026 veröffentlicht. Die Spezifikation 2026-07-28 verabschiedet den Initialize-Handshake und den Session-Header und macht MCP von einem zustandsbehafteten bidirektionalen Protokoll zu einem zustandslosen Request/Response-Protokoll. Jede Anfrage trägt ihre eigene Protokollversion, Client-Identität und Fähigkeiten, sodass jede Anfrage auf jeder Serverinstanz hinter einem einfachen Load Balancer landen kann.

Vier Änderungen sind in der Produktion wichtig:

• Header-basiertes Routing. Methoden- und Tool-Namen wandern in den Mcp-Method- und Mcp-Name-HTTP-Headern, sodass Gateways und Rate Limiter routen können, ohne Request-Bodys zu parsen.
• Cachebare Listenergebnisse. Antworten von tools/list und verwandten Aufrufen tragen Cache-Hinweise und eine deterministische Reihenfolge, was Upstream-Prompt-Caches über Wiederverbindungen hinweg stabil hält.
• Autorisierungs-Härtung. Autorisierungsserver geben einen Issuer-Parameter gemäß RFC 9207 zurück, und Clients müssen ihn validieren, bevor sie einen Code einlösen, womit ein Verwechslungsloch beim Autorisierungsserver geschlossen wird. Die Dynamic Client Registration ist zugunsten von Client ID Metadata Documents veraltet.
• Eine zwölfmonatige Abkündigungs-Untergrenze. Roots, Sampling, Logging und der alte HTTP+SSE-Transport funktionieren noch mindestens ein Jahr lang.

MCP-Maintainer melden fast eine halbe Milliarde monatliche Downloads über die Tier-1-SDKs, wobei das TypeScript- und das Python-SDK jeweils über eine Milliarde Gesamt-Downloads liegen.¹¹

A2A verbindet Agenten miteinander. Google hat das Agent2Agent-Protokoll im April 2025 veröffentlicht und es zwei Monate später an die Linux Foundation gespendet. Zum einjährigen Jubiläum im April 2026 meldete die Linux Foundation mehr als 150 unterstützende Organisationen, Integrationen auf Plattformen von Google, Microsoft und AWS sowie Produktionsbereitstellungen in Lieferkette, Finanzdienstleistungen, Versicherungen und IT-Betrieb. Die Spezifikation 1.0 fügte signierte Agent Cards zur kryptografischen Identitätsüberprüfung hinzu.¹²

Die beiden Standards berichten unterschiedlich über Fortschritte, und der Unterschied ist es wert, benannt zu werden. MCP veröffentlicht Download-Volumen und eine öffentliche Server-Registry. A2A veröffentlicht Unterstützerzahlen und Plattformintegrationen ohne Nutzungsmetriken. In einer Bewertung ist „unterstützt von“ ein schwächeres Signal als „läuft in Produktion bei“.

Sicherheit, Identität und Compliance

Sicherheitszertifizierungen beschreiben die Plattform. Die Agentenidentität beschreibt, was ein Agent erreichen kann, und darauf hat sich die jüngste Arbeit konzentriert.

OWASP hat am 9. Dezember 2025 die Top 10 für agentische Anwendungen mit den Kennungen ASI01 bis ASI10 veröffentlicht. Die Liste behandelt einen Agenten als Prinzipal mit Zielen, Tools, Memory und Inter-Agenten-Protokollen, die jeweils eine eigene Angriffsfläche darstellen. Goal Hijacking steht an der Spitze: Ein Angreifer platziert Anweisungen in einem Dokument, einer E-Mail oder einer Kalendereinladung, die der Agent später als Kontext liest und ausführt.¹³

Anbieterprodukte haben sich auf eine ähnliche Antwort zubewegt. OpenAI Frontier weist jedem Agenten eine definierte Identität mit eingeschränkten Berechtigungen zu. Microsoft Agent 365 erweitert die Entra-Netzwerkkontrollen auf Agenten auf Endgeräten. Das gemeinsame Muster behandelt einen Agenten so, wie ein Identity-Team ein Service-Konto behandelt.

Die Arbeitscheckliste für einen Produktionsagenten ist kurz: eine eindeutige Identität, auf eine einzige Aufgabe beschränkte Berechtigungen, ein Audit-Trail und ein Kill-Switch, der die Ausführung mitten im Lauf anhält.

Regulierung. Die Compliance-Termine haben sich 2026 zweimal verschoben, und die Abdeckung war uneinheitlich. Zwei Dinge wurden in der EU am 2. August 2026 durchsetzbar: die Transparenzpflichten nach Artikel 50 und die Durchsetzungsbefugnisse der Europäischen Kommission gegenüber allgemeinen KI-Models.

Artikel 50 ist enger, als die Kurzform vermuten lässt. Er legt Anbietern von Systemen, die direkt mit Menschen interagieren, eine Offenlegungspflicht auf, mit einer Ausnahme, wenn der KI-Charakter der Interaktion für eine angemessen informierte Person offensichtlich ist, sowie weiteren Ausnahmen in Bereichen wie der Strafverfolgung. Davon getrennt legt er Anbietern generativer Systeme eine maschinenlesbare Kennzeichnungspflicht und Betreibern, die synthetische Inhalte veröffentlichen, eine Offenlegungspflicht auf. Die Strafen erreichen €15 Millionen oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes, je nachdem, welcher Betrag höher ist.

Die Hochrisiko-Verpflichtungen traten zu diesem Datum nicht in Kraft. Der Digital Omnibus on KI verschob eigenständige Systeme nach Anhang III auf den 2. Dezember 2027 und in Produkte eingebettete Systeme nach Anhang I auf den 2. August 2028.¹⁴

Für eine Agenten-Bereitstellung, die EU-Nutzer erreicht, besteht die kurzfristige Arbeit eher in der Abgrenzung als in der Konformitätsbewertung: Es gilt zu ermitteln, welche Agenten-Oberflächen unter die Offenlegungs- und Kennzeichnungspflichten fallen und welche außerhalb davon liegen. Eine pauschale Kennzeichnung ist weder erforderlich noch ausreichend.

Kosten- und Preismodell

Direkte Kosten umfassen Model-API-Aufrufe, Tool-Ausführung und Infrastruktur für selbst gehostete Systeme. Versteckte Kosten sind größer und weniger sichtbar:

• Die Nutzung des Kontextfensters summiert sich über Multi-Turn-Sitzungen.
• Fehlgeschlagene Versuche werden in Rechnung gestellt, einschließlich der Wiederholungen.
• Debugging und Prompt-Verfeinerung verbrauchen Engineering-Zeit.
• Governance- und Sicherheitsinfrastruktur schlagen mit eigenen Haushaltsposten zu Buche.
• Teams benötigen Schulung, um mit Agenten zu arbeiten.

Führende Unternehmen behandeln Agentenkosten als architektonische Einschränkung und nicht als Posten, der nach der Bereitstellung überprüft wird. Übliche Optimierungen: einfache Anfragen an kleinere Models weiterleiten, wiederholten Kontext cachen, Circuit Breaker setzen, die außer Kontrolle geratene Agenten stoppen, die Token-Nutzung pro Aufgabe überwachen und Anfragen bündeln, wenn die Latenz es zulässt.

Die Preisstruktur bewegt sich parallel zum Preisniveau. Eine Seat-Lizenz geht davon aus, dass ein Login einer Einheit produktiver Arbeit entspricht. Diese Annahme bricht, wenn ein Agent unabhängig von einem Benutzer arbeitet, und Anbieter haben begonnen, dies öffentlich zu sagen: Sierra-Mitgründer Clay Bavor machte diesen Punkt im Juli 2026 gegenüber CNBC.¹⁵

Drei Strukturen sind am Markt:

• Pro Seat oder pro Agenteninstanz, eine pauschale monatliche Gebühr pro Einheit.
• Verbrauch, abgerechnet pro gestarteter Aufgabe, pro API-Aufruf oder pro Sprachminute.
• Ergebnis, abgerechnet pro gelöstem Ticket, gebuchtem Meeting oder eingezogener Rechnung, ohne Gebühr bei Eskalationen.

Hybride Preisgestaltung – eine Basis-Plattformgebühr plus eine Nutzungs- oder Ergebnisstufe – ist zur gängigen Struktur geworden, weil sie Käufern eine vorhersehbare Untergrenze und Anbietern einen Anteil am Aufwärtspotenzial bietet.

Das Vertragsrisiko steckt in einem einzigen Wort. „Resolution“ braucht eine schriftliche Definition im Vertrag, sonst liefert der Anbieter eine. Ein Gespräch, das ohne Eskalation endet, ist nicht dasselbe wie ein gelöstes Kundenproblem, und die Lücke zwischen diesen beiden Lesarten ist die gesamte Rechnung.

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Das Governance-Problem, das noch niemand gelöst hat

Governance-Tooling beginnt aufzuholen. Mehrere konkrete Lösungen wurden ausgeliefert:

• Cisco KI Agent Monitor for Splunk Observability Cloud Echtzeit-Überwachung der Qualität von Agenten-Workflows, Kosten pro Lauf und Verhaltensanomalien, geht in den öffentlichen Test. ¹⁶
• OpenAI Frontier jedem Agenten wird eine definierte Identität mit expliziten Berechtigungen, Audit-Trails und Guardrails zugewiesen, modelliert danach, wie Unternehmen den Zugriff menschlicher Mitarbeiter verwalten¹⁷
• Agentic AI Foundation (AAIF), OpenAI, Anthropic und Block haben im Dezember 2025 ein von der Linux Foundation unterstütztes Konsortium mitbegründet, um offene, anbieterneutrale Governance-Standards für agentische KI zu etablieren. AWS, Google, Microsoft, Bloomberg und Cloudflare traten als Platinum-Mitglieder bei. Anthropic spendete MCP an die Foundation und stellte sicher, dass es ein offener Industriestandard und kein proprietäres Protokoll bleibt¹⁸

Was funktioniert und was nicht

Funktioniert heute

Coding-Unterstützung mit menschlichem Reviewer. Ein gängiges Muster kombiniert einen schnellen IDE-Agenten mit einem langsameren Reasoning-Agenten: der erste für die Iteration, der zweite für Architekturentscheidungen. Der Agent führt Tests aus und iteriert bei Fehlern. Eine Person überprüft vor dem Merge.

Repetitiver Support mit hohem Volumen. Agenten lösen Routineanfragen mit Raten, die Anbieter veröffentlichen und die Käufer anhand ihrer eigenen Inhaltsqualität überprüfen sollten. Die Antwortlatenz verbessert sich unabhängig von der Lösungsrate, denn eine sofortige Teilantwort ist besser als eine Antwort am nächsten Tag.

Forschungssynthese mit Zitaten. Agenten scannen neue Publikationen, extrahieren relevante Abschnitte und pflegen Referenzlisten. Die Ausgabe muss überprüft werden, und die eingesparte Zeit ist dennoch erheblich.

Verwaltete Agenten-Inventare. Die neuesten Produkte in dieser Kategorie lösen das Zählen und die Berechtigungen statt der Fähigkeiten. Das ist ein echtes Problem in Organisationen, in denen Agenten gleichzeitig aus mehreren Teams kommen.

Funktioniert noch nicht

Vollautonome Produktionsbereitstellung. Agenten, die Code ausliefern oder Geld ohne Genehmigung bewegen, bleiben für die meisten Organisationen zu riskant. Die Zuverlässigkeitsforschung erklärt, warum: Die Konsistenz hat sich über zwei Jahre an Fähigkeitsgewinnen kaum verbessert. Begrenzte Systeme mit behebbaren Fehlern sind die Ausnahme.

Komplexe Kundensituationen. Agenten versagen, wenn Empathie, Urteilsvermögen oder unausgesprochener Kontext erforderlich ist.

Entscheidungen mit mehreren Interessengruppen. Agenten können organisatorische Politik nicht lesen oder um unausgesprochene Einschränkungen herum verhandeln.

Neuartige Strategie. Agenten optimieren innerhalb vorgegebener Parameter. Sie hinterfragen die Parameter nicht.

Eindämmung von Multi-Agenten-Fehlern. Wenn Agenten die Ausgaben des jeweils anderen konsumieren, wird ein Fehler stromabwärts zu einer akzeptierten Prämisse. Die Zuverlässigkeitsliteratur markiert die Fehlerausbreitung zwischen Agenten als offenes Forschungsproblem, während Unternehmen trotzdem Multi-Agenten-Architekturen ausliefern.

Weiterführende Literatur

• Vergleichen Sie 20 LLM Security Tools & Open-Source-Frameworks
• KI-Agenten-Builder

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

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  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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  year   = {2026},
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Änderungsprotokoll

12 Aktualisierungen

1. 202618. Aug

   Abschnitt „Zuverlässigkeit vs. Genauigkeit“ mit einer Princeton-Studie zu Agenten-Benchmarks hinzugefügt.

2. 22. Jul

   Liste der beispielhaften agentischen KI-Plattformen und Tools aus dem Einleitungsabschnitt entfernt.

3. 16. Mär

   Die Daten für Cursor, Claude Code, GitHub Copilot und Kiro im Abschnitt „Coding Agents“ wurden aktualisiert.

4. 16. Feb

   OpenAI Frontier und Kiro (AWS) wurden zur Liste der beliebten Agentenplattformen hinzugefügt.

5. 22. Jan

   Creatio wurde zur Liste der beliebten agentenähnlichen Plattformen und Tools hinzugefügt.

6. 202525. Nov

   Ein Abschnitt, Hauptunterschiede bei den Fähigkeiten und Designansätzen von KI-Agenten, wurde zu Risikobewertung und Priorisierung hinzugefügt.

7. 18. Jul

   n8n, Tidio's Lyro, Sully.ai und AiSDR wurden zur Liste der beliebten agentenähnlichen Plattformen und Tools hinzugefügt.

8. 24. Apr

   Der Abschnitt „AIMultiple kann Ihrer Organisation bei der Suche nach dem richtigen Anbieter helfen“ wurde entfernt.

9. 202419. Sep

   Nummerierung aus der Liste der KI-Agenten-Tools entfernt.

10. 7. Sep

    Ninja Tech AI zur Liste der KI-Agenten-Tools hinzugefügt.

11. 23. Aug

    Der Abschnitt „Deep Dives für KI-Agenten-Builder“ wurde entfernt.

12. 5. Aug

    Bricklayer AI zu den KI-Agenten-Tools hinzugefügt.

Referenzlinks

1.

GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? · GitHub

2.

GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? · GitHub

3.

agents/deploybot-ts at main · got-agents/agents · GitHub

4.

5 Levels Of AI Agents (Updated). 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝗼𝘂𝘀 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀… | by Cobus Greyling | Medium

Medium

5.

Code Review for Claude Code | Claude by Anthropic

6.

Codex Updates by OpenAI - August 2026 - Releasebot

Releasebot

7.

What's New in Cursor — Latest Updates & Release Notes

Cursor

8.

GitHub Copilot CLI: Enhanced agents, context management, and new ways to install - GitHub Changelog

9.

[2602.16666] Towards a Science of AI Agent Reliability

10.

Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation \ Anthropic

11.

The 2026-07-28 Specification | Model Context Protocol Blog

12.

A2A Protocol Surpasses 150 Organizations, Lands in Major Cloud Platforms, and Sees Enterprise Production Use in First Year

The Linux Foundation

13.

OWASP Top 10 for Agentic Applications for 2026 - OWASP Gen AI Security Project

OWASP Top 10 for LLM & Generative AI Security

14.

The EU AI Act – when does it become enforceable now? | Data Protection Report

15.

How AI Agents Are Breaking Per-Seat SaaS Pricing | Automation Atlas

Automation Atlas

16.

Daily AI Agent News - Last 7 Days

17.

OpenAI launches a way for enterprises to build and manage AI agents | TechCrunch

TechCrunch

18.

ttps://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

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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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Industrieanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und ist als Industrieanalystin bei AIMultiple tätig. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Answer-Engine-Optimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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