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

Low- und No-Code-KI-Agenten-Builder ermöglichen es Benutzern, automatisierte, KI-gestützte Workflows zu erstellen, ohne komplexen Code schreiben zu müssen, was die Agentenentwicklung schneller und für nicht-technische Teams zugänglich macht.

Wir haben drei Tage damit verbracht, KI-Agenten-Workflows zu konfigurieren, manuell LLM-Aktionen, Dokumentenparser, Suchwerkzeuge einzurichten und Pipelines mit Triggern, bedingten Schritten, Tool-Aufrufen und Webhooks zu erstellen, um zu vergleichen, wie jedes System die mehrstufige Agentenautomatisierung handhabt.

Wir haben die kostenlos-Tarife beliebter Low-/No-Code-KI-Agenten-Builder genutzt, darunter n8n (selbstgehostet), make und Zapier, und haben OpenAIs AgentKit anhand der offiziellen Dokumentation bewertet.¹

KI-Agenten-Builder

Hier ist eine kurze Übersicht über jede Plattform:

1. Creatio Studio: Eine cloudbasierte Low-Code-Plattform. Sie verwendet einen visuellen Designer und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, sodass nicht-technische Benutzer Workflows und Aufgaben automatisieren können.
2. n8n: Open-Source, entwicklerorientiert, codegesteuert. Auch stark in Richtung SaaS tendierend. Unterstützt tiefgehende Agenten-Orchestrierungs-Funktionen, wie Speicher oder Tool-Reasoning. Bietet einen dedizierten Agenten-Node.
3. OpenAI AgentKit: Open-Source-Agenten-Builder für Teams und Benutzer, die tief im OpenAI-Ökosystem verankert sind; kein starkes Tool zum Erstellen hochgradig individueller Agenten. Es enthält Agenten-Evaluierungs-Tools als integrierte Funktionen, wie automatische 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 dennoch benutzerdefinierte Konfigurationen über HTTP-Anfragen, JSON/Router-Module und Webhooks.
5. Zapier: Cloudbasiertes SaaS-Tool. Die anfängerfreundlichste Option mit einem auf Code-Prompts basierenden KI-Agenten-Builder. Allerdings ist seine Architektur linear und tiefere Logik (wie Verzweigungen oder Rückkopplungsschleifen) erfordert kostenpflichtige Funktionen wie Paths oder Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: In die Workspace-Apps wie Gmail, Drive, Calendar, Sheets und Chat integriert. Es nutzt Gemini KI, um Anweisungen in natürlicher Sprache in automatisierte Workflows umzuwandeln.

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

Weiterlesen

Wenn Sie sich mit der Infrastruktur befassen, die webfähige agentische KI ermöglicht, hier sind 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 Geschäftsprozessautomatisierung als auf experimentelle Agentenlogik. Es verwendet einen visuellen Designer und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, sodass nicht-technische Benutzer Workflows und Aufgaben automatisieren können.

Wichtige Funktionen:

• Sie können UI-Elemente per Drag & Drop verschieben, Datenmodelle definieren und Geschäftsregeln festlegen, um Apps und Workflows zu erstellen, die in Ihre Agenten eingebunden sind.
• Die Plattform enthält fertige KI-Agenten für Aufgaben wie Vertriebsansprache, Service-Automatisierung oder Marketing-Workflows.
• Apps und Prozessblöcke können teamübergreifend wiederverwendet werden, was die Konsistenz im großen Maßstab unterstützt.

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 nach Belieben erweitern. Was n8n auszeichnet, ist, dass der gesamte Quellcode auf GitHub verfügbar ist.²

Wichtige Funktionen:

• Unterstützung von Code mit JavaScript und Python
• Umfangreiche Node-Bibliothek mit Hunderten von Integrationen
• Ein dedizierter KI-Agent-Node für mehrstufige Agentenlogik
• Erstellung von 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.⁴ Es ist für Teams konzipiert, die OpenAI-Modelle und -Tools nutzen. Es konzentriert sich darauf, wie Agenten denken, schlussfolgern und Tools nutzen, nicht auf allgemeine Automatisierung.

Wichtige Funktionen:

• Visuelles Canvas zum Erstellen von Agenten-Flows

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

• • Prompt-Optimierer

• • Agenten-Trace-Bewertung

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

make

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

Wichtige Funktionen:

• Mehrstufige Workflows, die als „Szenarien“ bezeichnet werden
• 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 anfängerfreundlichste Automatisierungstool. Es verwendet eine Schnittstelle in natürlicher Sprache, um KI-Agenten zu konstruieren, verlässt sich jedoch auf lineare Workflows.

Wichtige Funktionen:

• KI-Agenten (Beta), erstellt über Anweisungen in natürlicher Sprache
• Code by Zapier für kleine JS/Python-Snippets
• Vorlagen für häufige Agentenaufgaben
• Paths für bedingte Verzweigungen (kostenpflichtige Funktion)
• Eingeschränkte 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.

Wichtige Funktionen:

• Agenten können in Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat und Calendar agieren. Sie beziehen Kontext aus Ihren Dateien, E-Mails und Ereignissen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen.
• Benutzer können Workflows durch Ereignisse wie eingehende E-Mails, Kalenderereignisse, neue Formularantworten, geplante Zeiten oder Chat-Erwähnungen auslösen.
• Einmal erstellt, können Agenten wie Google Docs teamübergreifend geteilt werden, sodass andere sie wiederverwenden oder anpassen können.

Preisvergleich der KI-Agenten-Builder

Kostenmodellierung für Einzel- und Teampläne

Kostenmodellierung für Unternehmenspläne

Wichtige Highlights:

• n8n: Berechnet pro Workflow-Ausführung: Ein Durchlauf zählt als eine Ausführung, unabhängig von der Anzahl der enthaltenen Nodes.
  
• Agentkit: Die Kosten sind an die API/Modell-Nutzung gebunden, wobei Sie für Tokens und verwendete Tools gemäß den OpenAI-Tarifen zahlen; für AgentKit selbst fallen keine separaten Gebühren an.
  
• make: Berechnet pro Vorgang: Jedes Modul in einem Szenario (Makes Begriff für einen Workflow) zählt als ein Vorgang.
  
• Zapier: Berechnet pro Aufgabe: Jeder Aktionsschritt nach dem Trigger zählt als eine Aufgabe.

Wenn ein Workflow z. B. 10 Nodes hat:

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

Allerdings kann die Preisgestaltung von n8n etwas verwirrend sein: Obwohl Vorgänge nicht einzeln gezählt werden, hat jeder Plan dennoch eine Begrenzung der 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 mit Docker oder Docker Compose auf Ihrer eigenen Infrastruktur ausgeführt werden.

Der Community-Edition fehlen einige Funktionen auf Unternehmensebene, 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.

Ab August 2025 hat n8n die aktiven Workflow-Limits in allen Cloud-Plänen entfernt, sodass Sie unbegrenzt Workflows, Schritte und Benutzer in jedem Plan haben können.⁵

AgentKit-Preispläne

Die Kosten sind an die API/Modell-Nutzung gebunden: Sie zahlen für Tokens und verwendete Tools gemäß den OpenAI-Tarifen; für AgentKit fallen keine separaten Gebühren an.

make-Preispläne

make verwendet ein betriebsbasiertes Preismodell:

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

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

Da make pro Vorgang abrechnet, werden Workflows mit mehr Nodes oder häufigeren Ausführungen teuer.

Zapier-Preispläne

Zapier berechnet basierend auf der Anzahl der Aufgaben, die von seinen Zaps ausgeführt werden. 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.

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

Beachten Sie, dass Zapier bei Überschreitung des Aufgabenlimits auf eine Pay-per-Task-Abrechnung zu einem höheren Tarif umstellt, damit Ihre Zaps weiterlaufen.

Zapier bietet auch KI-Agenten als Teil seines KI-Orchestrierungspakets an. Mit diesen Plänen können Sie KI-gestützte Chatbots und Agenten erstellen. Der kostenlose Plan umfasst 400 Aktivitäten/Monat.

Weiterführende Lektüre

• Lokale KI-Agenten
• Agentic-CLI-Tools im Vergleich

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
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  title  = {{Low-/No-Code-KI-Agenten-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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