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

Wir haben drei Tage damit verbracht, Low- und No-Code-KI-Agenten-Builder und KI-Agenten-Workflows zu konfigurieren, LLM-Aktionen, Dokumentenparser und Suchwerkzeuge manuell einzurichten und Pipelines mit Triggern, Bedingungsschritten, Tool-Aufrufen und Webhooks zu erstellen, um zu vergleichen, wie jedes System die 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 OpenAI’s AgentKit anhand seiner offiziellen Dokumentation.¹

KI-Agenten-Builder

Hier eine kurze Übersicht über jede Plattform:

1. Creatio Studio: Eine cloudbasierte Low-Code-Plattform. Sie verwendet einen visuellen Designer und natürlichsprachliche Prompts, sodass technisch weniger versierte Benutzer Workflows und Aufgaben automatisieren können.
2. n8n: Open-Source, entwicklerorientiert, codegesteuert. Außerdem stark auf SaaS ausgerichtet. Unterstützt tiefgehende Agentenorchestrierungs-Funktionen wie Speicher oder Tool-Argumentation. Bietet einen dedizierten Agent-Node.
3. OpenAI AgentKit: Open-Source-Agenten-Builder für Teams und Benutzer, die tief im OpenAI-Ökosystem verwurzelt sind; kein starkes Tool zum Erstellen hochgradig benutzerdefinierter Agenten. Es enthält integrierte Agenten-Evaluierungswerkzeuge 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 einsteigerfreundlichste Option mit einem auf Code-Prompts basierenden KI-Agenten-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: Integriert in die Workspace-Apps wie Gmail, Drive, Kalender, Tabellen und Chat. 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 praktische Erfahrung bei der Erstellung von KI-Agenten mit LangGraph, CrewAI, Swarm und LangChain.

Weiterlesen

Wenn Sie sich die Infrastruktur ansehen, die webfähige agentische KI antreibt, 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 Webzugang.

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 Rest des Creatio-Stacks zielt es auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen ab, anstatt auf experimentelle Agentenlogik, fügt aber eine Governance-Schicht und separate Erstellungspfade für Geschäftsanwender, No-Code-Builder und Entwickler hinzu.

Sehen Sie ein Beispiel für die Erstellung von KI-Agenten ohne Programmierung mit Cretio:

Hauptmerkmale:

• Mehrere Erstellungspfade: Geschäftsanwender beschreiben dem KI-Twin-Assistenten ein Ziel in einfacher Sprache. No-Code-Benutzer konfigurieren Agentenverhalten, Skills, Datenzugriff und Trigger im Prompt Agent Designer und Workflow Agent Designer. Entwickler verwenden das Agent SDK mit Coding-Agenten wie Claude Code, Codex oder Cursor, und die resultierenden Agenten werden neben nativen verwaltet.
• Governance-Dashboard: Ausführungsverlauf, Erfolgsraten, Richtlinienverstöße und Verbrauch auf einen Blick. Administratoren definieren Richtlinien (PII- und PCI-Kontrollen, benutzerdefinierte Einschränkungen) und legen menschliche Genehmigungspunkte innerhalb der Agentenworkflows fest. Agentenentscheidungen werden mit einem Audit-Trail protokolliert, was in regulierten Sektoren wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und öffentlichem Sektor von Bedeutung ist.
• Bibliothek vorgefertigter Agenten: Rollenspezifische Agenten für Vertrieb, Marketing und Service, die Kontorecherche, Lead-Scoring, Kampagnendurchführung, Fallklassifizierung und Besprechungsvorbereitung abdecken. Creatio stellt diese ohne zusätzliche Lizenzkosten zur Verfügung.
• Modell- und Kanalabdeckung: Mehrere LLMs werden unterstützt, einschließlich Bring-your-own-Modelle. 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, die von Entwicklern erstellt wurden, was Berechtigungen und Verhalten teamübergreifend konsistent hält.

Creatio KI Studio ist rein cloudbasiert; es gibt keine selbst gehostete Bereitstellungsoption.

n8n

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

Hauptmerkmale:

• Code-Unterstützung mit JavaScript und Python
• Umfangreiche Node-Bibliothek mit Hunderten von Integrationen
• Ein dedizierter KI-Agent-Node für mehrstufige Agentenlogik
• Erstellen von Agent-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

OpenAI’s AgentKit

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

Hauptmerkmale:

• Visuelle Arbeitsfläche zum Erstellen von Agentenabläufen

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

• • Prompt-Optimierer

• • Agent-Trace-Bewertung

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

make

make ist eine cloudbasierte Automatisierungsplattform, auf der Sie Apps mit visuellen Modulen verbinden. Sie kann mehrstufige KI-Workflows ausführen, die Agentenverhalten nachahmen, bietet jedoch kein echtes Agenten-Framework.

Hauptmerkmale:

• Mehrstufige Workflows, genannt „Szenarien“
• 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 Oberfläche, um KI-Agenten zu erstellen, basiert jedoch auf linearen Workflows.

Hauptmerkmale:

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

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

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 verwendet Gemini KI, um über Gmail, Drive, Kalender, Chat, Formulare und mehr hinweg zu arbeiten.

Hauptmerkmale:

• Agenten können innerhalb von Gmail, Google Drive, Docs, Tabellen, Chat und Kalender agieren. Sie beziehen 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 initiieren.
• 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 Teampläne

Kostenmodellierung für Enterprise-Pläne

Wichtige Highlights:

• n8n: Berechnet pro Workflow-Ausführung: Ein Durchlauf zählt als eine einzelne Ausführung, unabhängig davon, wie viele Nodes er enthält.
  
• Agentkit: Die Kosten sind an die API-/Modellnutzung gebunden, wobei Sie für Tokens und verwendete Tools gemäß den Tarifen von OpenAI bezahlen; für AgentKit selbst fällt keine separate Gebühr an.
  
• make: Berechnet pro Operation: Jedes Modul in einem Szenario (Makes Bezeichnung 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 das bei jedem Durchlauf als 10 Operationen oder Aufgaben zählen.
  
• n8n würde es als eine Ausführung zählen, unabhängig von der Anzahl der enthaltenen Nodes.

Allerdings kann die Preisgestaltung von n8n etwas verwirrend sein: Obwohl Operationen nicht einzeln gezählt werden, hat jeder Plan dennoch 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 betrieben werden.

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

Ab August 2025 hat n8n die aktiven Workflow-Limits in all seinen Cloud-Plänen entfernt, sodass Sie unbegrenzt viele Workflows, Schritte und Benutzer in jedem Plan haben können.⁴

AgentKit Preispläne

Die Kosten sind an die API-/Modellnutzung gebunden: Sie bezahlen für Tokens und verwendete Tools gemäß den Tarifen von OpenAI; für AgentKit selbst fällt keine separate Gebühr an.

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 täglich läuft und 5 Module verwendet (z. B. Nachrichten abrufen, filtern, OpenAI aufrufen, Ergebnis formatieren, E-Mail senden). Das sind 5 Operationen × 3 Durchläufe = 15 Operationen pro Tag. Über 30 Tage sind das ca. 450 Operationen.

• Kostenloser Plan: Enthält 1.000 Operationen pro Monat und ermöglicht bis zu 2 aktive Szenarien.
• Kostenpflichtige Pläne: Beginnen bei $9/Monat für 10.000 Operationen.

Da make pro Operation abrechnet, werden Workflows mit mehr Nodes oder häufigeren Durchläufen teuer.

Zapier Preispläne

Zapier berechnet anhand 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 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, wenn Sie Ihr Aufgabenlimit überschreiten, auf eine Abrechnung pro Aufgabe zu einem höheren Tarif umschaltet, um Ihre Zaps am Laufen zu halten.

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

Weiterführende Lektüre

• Lokale KI-Agenten
• Agentische 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 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.

Presentamos 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.

Vollständiges Profil anzeigen

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, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten