Low/No-Code AI Agent Builder: n8n, make, Zapier

Low- und No-Code AI Agent Builder ermöglichen es Benutzern, automatisierte, KI-gesteuerte Workflows zu erstellen, ohne komplexen Code zu schreiben, was die Agentenentwicklung beschleunigt und für nicht-technische Teams zugänglich macht.

Wir haben drei Tage damit verbracht, AI-Agent-Workflows zu konfigurieren, manuell LLM-Aktionen, Dokumentenparser und Suchtools einzurichten und Pipelines mit Auslösern, bedingten Schritten, Tool-Aufrufen und Webhooks zu erstellen, um zu vergleichen, wie jedes System mehrstufige Agentenautomatisierung handhabt.

Wir haben die kostenlosen Stufen beliebter Low/No-Code AI Agent Builder genutzt, darunter n8n (selbst gehostet), make und Zapier, und OpenAI's AgentKit basierend auf der offiziellen Dokumentation bewertet.¹

AI Agent Builder

Hier ist eine kurze Übersicht über jede Plattform:

1. Creatio Studio: Eine cloudbasierte Low-Code-Plattform. Sie verwendet einen visuellen Designer und Prompts in natürlicher Sprache, sodass nicht-technische Benutzer Workflows und Aufgaben automatisieren können.
2. n8n: Open-Source, entwicklerorientiert, codebasiert. Außerdem stark auf SaaS ausgerichtet. Unterstützt tiefe Agenten-Orchestrierungs-Funktionen wie Speicher oder Tool-Reasoning. Bietet einen dedizierten Agenten-Knoten.
3. OpenAI AgentKit: Open-Source-Agenten-Baukasten für Teams und Benutzer, die tief im OpenAI-Ökosystem verwurzelt sind; kein starkes Tool zum Erstellen hochgradig benutzerdefinierter Agenten. Es enthält Agenten-Evaluierungs-Tools als integrierte Funktionen, wie automatisierte Bewertung, Prompt-Optimierung und Leistungsnachverfolgung.
4. make: Cloudbasiertes SaaS-Tool. Unterstützt mehrstufige Agenten-Workflows, bedingte Verzweigungen und API-Integrationen. Bietet weniger agentische Flexibilität und Logik als n8n, unterstützt aber dennoch benutzerdefinierte Konfigurationen über HTTP-Anfragen, JSON/Router-Module und Webhooks.
5. Zapier: Cloudbasiertes SaaS-Tool. Die benutzerfreundlichste Option mit einem Code-Prompt-basierten AI Agent-Builder. Die Architektur ist jedoch linear, und tiefere Logik (wie Verzweigungen oder Feedback-Schleifen) erfordert kostenpflichtige Funktionen wie Paths oder Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: Eingebaut in die Workspace-Apps wie Gmail, Drive, Kalender, Tabellen und Chat. Es nutzt Gemini AI, um Anweisungen in natürlicher Sprache in automatisierte Workflows umzuwandeln.

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

Weiterlesen

Wenn Sie sich für die Infrastruktur interessieren, die webfähige agentic AI 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 Studio

Creatio konzentriert sich mehr auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen als auf experimentelle Agentenlogik. Sie verwendet einen visuellen Designer und Prompts in natürlicher Sprache, sodass nicht-technische Benutzer Workflows und Aufgaben automatisieren können.

Hauptmerkmale:

• Sie können UI-Elemente per Drag-and-Drop verschieben, Datenmodelle definieren und Geschäftsregeln festlegen, um Apps und Workflows zu erstellen, die mit Ihren Agenten verknüpft sind.
• Die Plattform enthält fertige AI Agents für Aufgaben wie Vertriebsansprache, Service-Automatisierung oder Marketing-Workflows.
• Apps und Prozessblöcke können teamübergreifend wiederverwendet werden, was die Konsistenz im großen Maßstab fördert.

n8n

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

Hauptmerkmale:

• Code-Unterstützung mit JavaScript und Python
• Reiche Knotenbibliothek mit Hunderten von Integrationen
• Ein dedizierter AI Agent-Knoten für mehrstufige Agentenlogik
• Erstellen Sie Agenten-Knoten über System-Prompts
• Unterstützung für Kontext und Speicher
• Mehrere Auslöser, Verzweigungen, Schleifen und Fehlerbehandlung
• Externe npm-Pakete beim Selbst-Hosting³

• Git-basierte Versionskontrolle in höheren Stufen

OpenAI's AgentKit

Im Oktober 2025 kündigte OpenAI AgentKit an, ein Toolkit zum Erstellen und Bereitstellen von AI Agents.⁴ Es ist für Teams konzipiert, die OpenAI-Modelle und -Tools verwenden. Es konzentriert sich darauf, wie Agenten denken, reasoning und Tools nutzen, nicht auf allgemeine Automatisierung.

Hauptmerkmale:

• Visuelle Leinwand zum Erstellen von Agenten-Flows

• Native Unterstützung für Speicher, Tool-Nutzung und Agenten-Delegation
• Eingebaute Logik-Blöcke (Wenn, Während, Zustand setzen)
• Enge Integration mit OpenAI-Modellen und MCP-Tools
• Eingebaute Evaluierung mit
  • Automatisierte Bewertung

• • Prompt-Optimierer

• • Agenten-Trace-Bewertung

• ChatKit-Widgets zum Einbetten von AI Agents in Websites und Apps

make

make ist eine cloudbasierte Automatisierungsplattform, auf der Sie Apps über visuelle Module verbinden können. Es kann mehrstufige AI-Workflows ausführen, die Agentenverhalten nachahmen, bietet jedoch kein echtes Agenten-Framework.

Hauptmerkmale:

• Mehrstufige Workflows, sogenannte „Szenarien"
• Router und Filter für Verzweigungen
• Schleifen und Unter-Szenarien
• API-Unterstützung über HTTP-Module

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

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Zapier

Zapier ist das einfachste und benutzerfreundliche Automatisierungstool. Es nutzt eine Schnittstelle in natürlicher Sprache zum Erstellen von AI Agents, verlässt sich jedoch auf lineare Workflows.

Hauptmerkmale:

• AI Agents (Beta), die über Anweisungen in natürlicher Sprache erstellt werden
• Code by Zapier für kleine JS/Python-Snippets
• Vorlagen für gängige Agentenaufgaben
• Paths für bedingte Verzweigungen (kostenpflichtige Funktion)
• Eingeschränkte Transparenz auf Schrittebene

Google Workspace Studio

Google Workspace Studio ist Google's No-Code AI Agent Builder.
Es wurde als Teil von Google Workspace eingeführt (ursprünglich Workspace Flows genannt). Es nutzt Gemini AI, um über Gmail, Drive, Kalender, Chat, Forms und mehr hinweg zu arbeiten.

Hauptmerkmale:

• Agenten können innerhalb von Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat und Kalender agieren. Sie ziehen Kontext aus Ihren Dateien, E-Mails und Ereignissen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen.
• Benutzer können Workflows über Ereignisse wie eingehende E-Mails, Kalenderevents, neue Formularantworten, geplante Zeiten oder Chat-Erwähnungen auslösen.
• Sobald erstellt, können Agenten teamübergreifend wie Google Docs geteilt werden, um anderen die Wiederverwendung oder Anpassung zu erleichtern.

Preisvergleich von AI Agent Buildern

Kostenmodellierung für Einzel- und Teampläne

Kostenmodellierung für Enterprise-Pläne

Hauptmerkmale:

• n8n: Berechnet pro Workflow-Ausführung: Ein Lauf zählt als eine einzelne Ausführung, unabhängig davon, wie viele Knoten sie enthält.
  
• Agentkit: Die Kosten sind an die API/Modellnutzung gebunden, wobei Sie für Token und verwendete Tools gemäß den Raten von OpenAI zahlen; es gibt keine separate Gebühr für AgentKit selbst.
  
• make: Berechnet pro Operation: Jedes Modul in einem Szenario (Make's Begriff für einen Workflow) zählt als eine Operation.
  
• Zapier: Berechnet pro Aufgabe: Jeder Aktionsschritt nach dem Auslöser zählt als eine Aufgabe.

Wenn ein Workflow beispielsweise 10 Knoten hat:

• make und Zapier würden dies jedes Mal als 10 Operationen oder Aufgaben zählen, wenn es ausgeführt wird.
  
• n8n würde es als eine Ausführung zählen, unabhängig von der Anzahl der enthaltenen Knoten.

Allerdings kann die Preisgestaltung von n8n etwas verwirrend sein: Obwohl Operationen nicht einzeln gezählt werden, hat jeder Plan immer noch ein Limit für die Gesamtzahl der Ausführungen (zum Beispiel 2.500 pro Monat in der kostenlosen Stufe).

n8n

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

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

Ab August 2025 hat n8n aktive Workflow-Limits in allen Cloud-Plänen entfernt, was bedeutet, dass Sie in jedem Plan unbegrenzte Workflows, Schritte und Benutzer haben können.⁵

AgentKit

Die Kosten sind an die API/Modellnutzung gebunden: Sie zahlen für Token und verwendete Tools gemäß den Raten von OpenAI; es gibt keine separate Gebühr für AgentKit.

make

make verwendet ein operationsbasiertes Preismodell:

Das bedeutet, dass selbst ein moderater Workflow Ihr kostenloses Kontingent schnell aufbrauchen kann. Nehmen wir an, Sie erstellen einen täglichen AI-Agenten, der 3 Mal 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.

• Kostenloser Plan: umfasst 1.000 Operationen pro Monat und erlaubt bis zu 2 aktive Szenarien.
• Kostenpflichtige Pläne: beginnen bei 9 $/Monat für 10.000 Operationen.

Weil make pro Operation abrechnet, werden Workflows mit mehr Knoten oder häufigeren Läufen kostspielig.

Zapier

Zapier berechnet basierend auf der Anzahl der von seinen Zaps ausgeführten Aufgaben. 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 dies als eine Aufgabe.

• Kostenloser Plan: 100 Aufgaben/Monat und 5 Zaps (Workflows).
  
• Kostenpflichtige Pläne: Beginnen bei 19,99 $/Monat für 750 Aufgaben/Monat.

Beachten Sie, dass Zapier, wenn Sie Ihr Aufgabenlimit überschreiten, auf eine Pay-per-Task-Abrechnung zu einem höheren Tarif umschaltet, um Ihre Zaps am Laufen zu halten.

Zapier bietet auch AI Agents als Teil seines AI-Orchestrierungspakets an. Diese Pläne ermöglichen es Ihnen, KI-gestützte Chatbots und Agenten zu erstellen. Der kostenlose Plan umfasst 400 Aktivitäten/Monat.

Weiterführende Literatur

• Lokale AI Agents
• Agentic CLI Tools im Vergleich

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},
  title  = {{Low/No-Code AI Agent Builder: n8n, make, Zapier}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ai-agent-builders}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 5. März 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.

Introducing AgentKit | OpenAI

5.

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 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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