Low-/No-Code-KI-Agenten-Builder: n8n, make, Zapier

Wir verbrachten drei Tage damit, Low- und No-Code-KI-Agenten-Builder, KI-Agenten-Workflows zu konfigurieren, LLM-Aktionen, Dokumentparser und Suchtools manuell einzurichten und Pipelines mit Triggern, bedingten Schritten, Tool-Aufrufen und Webhooks zu erstellen, um zu vergleichen, wie jedes System mehrstufige Agentenautomatisierung handhabt.

Wir nutzten die kostenlos-Tarife beliebter Low-/No-Code-KI-Agenten-Builder, darunter Creatio KI Studio, n8n (selbst gehostet), make und Zapier, und bewerteten OpenAIs AgentKit anhand seiner offiziellen Dokumentation.¹

KI-Agenten-Builder

Hier ist ein kurzer Überblick über jede Plattform:

1. Creatio Studio: Eine cloudbasierte Low-Code-Plattform. Sie verwendet einen visuellen Designer und natürliche Sprachprompts, sodass nichttechnische Benutzer Workflows und Aufgaben automatisieren können.
2. n8n: Open-Source, entwicklerorientiert, codegesteuert. Außerdem tendiert es stark zu SaaS. Unterstützt tiefgehende Agenten-Orchestrierung-Funktionen wie Speicher oder Tool-Reasoning. Bietet einen dedizierten Agenten-Node.
3. OpenAI AgentKit: Open-Source-Agenten-Builder für Teams und Benutzer, die tief in das OpenAI-Ökosystem eingebettet sind; kein starkes Tool für den Aufbau hochgradig individueller Agenten. Es enthält Tools zur Agentenbewertung als integrierte Funktionen, wie automatisierte Bewertung, Prompt-Optimierung und Leistungsverfolgung.
4. make: Cloudbasiertes SaaS-Tool. Unterstützt mehrstufige Agenten-Workflows, bedingte Verzweigungen und API-Integrationen. Bietet weniger agentische Flexibilität und Logik als n8n, unterstützt aber weiterhin benutzerdefinierte Konfigurationen über HTTP-Anfragen, JSON-/Router-Module und Webhooks.
5. Zapier: Cloudbasiertes SaaS-Tool. Die einsteigerfreundlichste Option mit einem code-prompt-basierten KI-Agenten-Builder. Allerdings ist seine Architektur linear, und tiefere Logik (wie Verzweigungen oder Feedback-Schleifen) erfordert kostenpflichtige Funktionen wie Paths oder Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: Integriert in die Workspace-Apps wie Gmail, Drive, Calendar, Sheets und Chat. Es nutzt Gemini KI, um natürlichsprachliche Anweisungen in automatisierte Workflows umzuwandeln.

Für diejenigen, die Frameworks gegenüber No-Code-Tools in Betracht ziehen, lesen Sie unsere praktischen Erfahrungen beim Erstellen von KI-Agenten mit LangGraph, CrewAI, Swarm und LangChain.

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.

Creatio KI Studio

Creatio KI Studio ist Creatios Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Agenten, veröffentlicht im Juli 2026 als Teil des Creatio 10X-Updates. Wie der restliche Creatio-Stack zielt es auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen und nicht auf experimentelle Agentenlogik ab, bietet aber eine Governance-Ebene und getrennte Build-Pfade für Geschäftsanwender, No-Code-Builder und Entwickler.

Sehen Sie ein Beispiel für das Erstellen von KI-Agenten ohne Programmierung mit Creatio:

Wichtigste Funktionen:

• Mehrere Build-Pfade: Geschäftsanwender beschreiben dem KI Twin Assistant ein Ziel in einfacher Sprache. No-Code-Benutzer konfigurieren Agentenverhalten, Skills, Datenzugriff und Trigger im Prompt Agent Designer und Workflow Agent Designer. Entwickler nutzen das Agent SDK mit Coding-Agenten wie Claude Code, Codex oder Cursor, und die resultierenden Agenten werden zusammen mit nativen verwaltet.
• Governance-Dashboard: Ausführungsverlauf, Erfolgsraten, Richtlinienverstöße und Verbrauch auf einen Blick. Admins definieren Richtlinien (PII- und PCI-Kontrollen, benutzerdefinierte Einschränkungen) und legen Genehmigungs-Checkpoints für Menschen innerhalb der Agenten-Workflows fest. Agentenentscheidungen werden mit einem Audit-Trail protokolliert, was in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und öffentlichem Sektor wichtig ist.
• Bibliothek vorgefertigter Agenten: Rollenspezifische Agenten für Vertrieb, Marketing und Service, die Account-Recherche, Lead-Scoring, Kampagnendurchführung, Fallklassifizierung und Meeting-Vorbereitung abdecken. Creatio stellt diese ohne zusätzliche Lizenzkosten bereit.
• Modell- und Kanalabdeckung: Mehrere LLMs werden unterstützt, einschließlich Bring-your-own-Models. Agenten laufen über Sprache, Chat, Video, SMS und E-Mail ohne separate Kanalintegrationen.
• Gemeinsamer Skills-Katalog: Skills sind wiederverwendbare Fähigkeitsbausteine, die zentral von der IT kuratiert werden. Agenten, die von Geschäftsanwendern über Twin erstellt werden, greifen auf denselben Katalog zu wie Agenten von Entwicklern, wodurch Berechtigungen und Verhalten teamübergreifend konsistent bleiben.

Creatio KI Studio ist ausschließlich cloudbasiert; es gibt keine Self-Hosting-Bereitstellungsoption.

n8n

n8n ermöglicht es Benutzern, komplexe KI-Agenten-Workflows zu erstellen. Es ist entwicklerfreundlich und flexibel. Sie können echten Code innerhalb von Workflows schreiben und ihn beliebig erweitern. Was n8n auszeichnet, ist, dass der gesamte Quellcode auf GitHub verfügbar ist.²

Wichtigste Funktionen:

• Code-Unterstützung mit JavaScript und Python
• Umfangreiche Node-Bibliothek mit Hunderten von Integrationen
• Ein dedizierter KI-Agent-Node für mehrstufige Agentenlogik
• Erstellen Sie Agenten-Nodes über System-Prompts
• Kontext- und Speicherunterstützung
• Mehrere Trigger, Verzweigungen, Schleifen und Fehlerbehandlung
• Externe npm-Pakete beim Self-Hosting³

• Git-basierte Versionskontrolle in höheren Tarifen

OpenAIs AgentKit

Im Oktober 2025 kündigte OpenAI AgentKit an, ein Toolkit zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agenten.¹ Es ist für Teams konzipiert, die OpenAI-Modelle und -Tools nutzen. Es konzentriert sich darauf, wie Agenten denken, schlussfolgern und Tools einsetzen, nicht auf allgemeine Automatisierung.

Wichtigste Funktionen:

• Visueller Canvas zum Erstellen von Agenten-Flows

• Native Unterstützung für Speicher, Tool-Nutzung und Agentendelegation
• Integrierte Logikblöcke (If, While, Set State)
• Enge Integration mit OpenAI-Modellen und MCP-Tools
• Integrierte Evaluierung mit
  • Automatisierte Bewertung

• • Prompt-Optimierer

• • Agenten-Trace-Bewertung

• ChatKit-Widgets zum Einbetten von KI-Agenten in Websites und Apps

make

make ist eine cloudbasierte Automatisierungsplattform, auf der Sie Apps mithilfe visueller Module verbinden. Sie kann mehrstufige KI-Workflows ausführen, die Agentenverhalten nachahmen, bietet aber kein echtes Agenten-Framework.

Wichtigste Funktionen:

• Mehrstufige Workflows, „Szenarien“ genannt
• Router und Filter für Verzweigungen
• Schleifen und Unterszenarien
• API-Unterstützung über HTTP-Module

• Chrome DevTools-Erweiterung für detailliertes Debugging
• Klare Schritt-für-Schritt-Protokolle

Zapier

Zapier ist das einfachste und einsteigerfreundlichste Automatisierungstool. Es nutzt eine natürlichsprachliche Schnittstelle zum Erstellen von KI-Agenten, stützt sich jedoch auf lineare Workflows.

Wichtigste Funktionen:

• KI-Agenten (Beta), erstellt über natürlichsprachliche Anweisungen
• Code by Zapier für kleine JS-/Python-Snippets
• Vorlagen für häufige Agentenaufgaben
• Paths für bedingte Verzweigungen (kostenpflichtige Funktion)
• Begrenzte Transparenz auf Schrittebene

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Google Workspace Studio

Google Workspace Studio ist Googles No-Code-KI-Agenten-Builder.
Es wurde als Teil von Google Workspace eingeführt (ursprünglich Workspace Flows genannt). Es nutzt Gemini-KI, um über Gmail, Drive, Calendar, Chat, Forms und mehr hinweg zu arbeiten.

Wichtigste Funktionen:

• Agenten können innerhalb von Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat und Calendar agieren. Sie ziehen Kontext aus Ihren Dateien, E-Mails und Ereignissen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen.
• Benutzer können Workflows aus Ereignissen wie eingehenden E-Mails, Kalenderereignissen, neuen Formularantworten, geplanten Zeiten oder Chat-Erwähnungen starten.
• Einmal erstellt, können Agenten teamübergreifend wie Google Docs geteilt werden, sodass andere sie wiederverwenden oder anpassen können.

Preisvergleich von KI-Agenten-Buildern

Kostenmodellierung für Einzel- und Teamtarife

Kostenmodellierung für Enterprise-Tarife

Wichtigste Erkenntnisse:

• n8n: Berechnet pro Workflow-Ausführung: Ein Lauf zählt als eine einzelne Ausführung, unabhängig davon, wie viele Nodes er enthält.
  
• Agentkit: Die Kosten hängen von der API-/Modellnutzung ab, wobei Sie für Tokens und alle verwendeten Tools gemäß den Tarifen von OpenAI zahlen; für AgentKit selbst entsteht keine separate Gebühr.
  
• make: Berechnet pro Operation: Jedes Modul in einem Szenario (Makes Begriff für einen Workflow) zählt als eine Operation.
  
• Zapier: Berechnet pro Aufgabe: Jeder Aktionsschritt nach dem Trigger zählt als eine Aufgabe.

Wenn ein Workflow beispielsweise 10 Nodes hat:

• make und Zapier würden dies bei jedem Lauf als 10 Operationen bzw. Aufgaben zählen.
  
• n8n würde es als eine Ausführung zählen, unabhängig von der Anzahl der enthaltenen Nodes.

Die Preisgestaltung von n8n kann jedoch etwas verwirrend sein: Auch wenn Operationen nicht einzeln gezählt werden, gibt es bei jedem Tarif weiterhin ein Limit für die Gesamtzahl der Ausführungen (z. B. 2.500 pro Monat im kostenlos-Tarif).

n8n-Preispläne

n8n bietet sowohl selbst gehostete als auch cloudgehostete Optionen. Beide können auf Ihrer eigenen Infrastruktur mit Docker oder Docker Compose ausgeführt werden.

Die Community-Edition vermisst einige Enterprise-Funktionen, darunter SSO, Zugriffskontrollen und globale Variablen. Einige dieser fehlenden Funktionen können durch von der Community erstellte Nodes ersetzt werden; zum Beispiel bietet das Paket n8n-nodes-globals eine Alternative zu globalen benutzerdefinierten Variablen.

Seit August 2025 hat n8n die Limits für aktive Workflows in allen Cloud-Tarifen entfernt, sodass Sie in jedem Tarif unbegrenzt viele Workflows, Schritte und Benutzer haben können.⁴

AgentKit-Preispläne

Die Kosten hängen von der API-/Modellnutzung ab: Sie zahlen für Tokens und alle verwendeten Tools gemäß den Tarifen von OpenAI; für AgentKit entsteht keine separate Gebühr.

make-Preispläne

make verwendet ein operationsbasiertes Preismodell:

Das bedeutet, dass selbst ein moderater Workflow Ihr kostenlos-Kontingent schnell aufbrauchen kann. Angenommen, Sie erstellen einen täglichen KI-Agenten, der dreimal am Tag läuft und 5 Module verwendet (z. B. Nachrichten abrufen, filtern, OpenAI aufrufen, Ergebnis formatieren, E-Mail senden). Das sind 5 Operationen × 3 Läufe = 15 Operationen pro Tag. Über 30 Tage sind das ~450 Operationen.

• Free-Tarif: umfasst 1.000 Operationen pro Monat und erlaubt bis zu 2 aktive Szenarien.
• Kostenpflichtige Tarife: beginnen bei $9/Monat für 10.000 Operationen.

Da make pro Operation abrechnet, werden Workflows mit mehr Nodes oder häufigeren Läufen kostspielig.

Zapier-Preispläne

Zapier rechnet basierend auf der Anzahl der von seinen Zaps ausgeführten Aufgaben ab. Eine Aufgabe entspricht jedem Datenelement, das von einem Aktionsschritt im Workflow verarbeitet wird. Wenn ein Zap beispielsweise eine Zeile zu einem Google-Sheet hinzufügt, zählt das als eine Aufgabe.

• Free-Tarif: 100 Aufgaben/Monat und 5 Zaps (Workflows).
  
• Kostenpflichtige Tarife: beginnen bei $19.99/Monat für 750 Aufgaben/Monat.

Beachten Sie, dass Zapier bei Überschreitung des Aufgabenlimits auf eine Abrechnung pro Aufgabe zu einem höheren Tarif umstellt, damit Ihre Zaps weiterlaufen.

Zapier bietet KI-Agenten auch als Teil seines KI-Orchestrierungspakets an. Diese Tarife ermöglichen es Ihnen, KI-gestützte chatbots und Agenten zu erstellen. Der Free-Tarif umfasst 400 Aktivitäten/Monat.

Weiterführende Lektüre

• Lokale KI-Agenten
• Vergleich agentischer CLI-Tools

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.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Low-/No-Code-KI-Agenten-Builder: n8n, make, Zapier}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ai-agent-builders}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 10. August 2026}
}

Referenzlinks

1.

Introducing AgentKit | OpenAI

2.

GitHub - n8n-io/n8n at pixeljets.com · GitHub

3.

n8n/packages/nodes-base/nodes/Code at bf2ee51e36214c44bb7bb57d27d33dd29a8ccf72 · n8n-io/n8n · GitHub

4.

New plan, no active workflow limits — n8n's new pricing explained. – n8n Blog

n8n Blog

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. 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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