Da heutzutage viele KI-Agenten entwickeln, haben wir nach praktischen Tests mit gängigen KI-Programmieragenten , KI-Agentenentwicklern und -tools, die Benchmarks zur Bewertung ihrer realen Leistungsfähigkeit nutzen, eine Liste der über 50 besten Open-Source-KI-Agenten zusammengestellt. Klicken Sie auf die Kategorieüberschriften, um direkt zu unseren Top-Empfehlungen zu gelangen:

Wie sollte man über KI-Agenten denken?

Ein KI-Agent ist mehr als nur ein LLM mit einer Eingabeaufforderung. Technisch gesehen ist er ein modulares System , das Planung, Speicher, Werkzeugnutzung und iterative Ausführung vereint. Er bildet eine strukturierte Schleife um ein LLM, das Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen und sich an neue Informationen anpassen kann.

So kann man darüber nachdenken:

• Autonomie und Arbeitsabläufe: KI-Agenten reichen von einfacher Aufgabenautomatisierung auf Basis vordefinierter Arbeitsabläufe bis hin zu vollständig autonomen Systemen, die Zielzerlegung, Speichernutzung und Werkzeuginteraktion beherrschen. Die zentrale technische Herausforderung besteht darin, den Kontext über alle Schritte hinweg zu erhalten und mehrstufige Operationen zu koordinieren.

• Kontext und Kontrolle : Die eigentliche Herausforderung bei KI-Agenten besteht darin, sicherzustellen, dass das LLM in jedem Schritt über den passenden Kontext verfügt. Dies umfasst die Verwaltung der in das LLM eingespeisten Inhalte und die Gewährleistung, dass der Agent relevante Aufgaben auf Basis eines aktuellen Kontextes ausführt.

• Integration von Tools : Die Entwicklung effektiver Agenten erfordert die nahtlose Integration externer Tools, APIs und Datenquellen. Frameworks wie LangChain können die Integration dieser externen Ressourcen unterstützen, doch die Kontrolle über den Workflow ist unerlässlich, um das Verhalten des Agenten an neue Eingaben anzupassen.

• Vorteile von Agenten-Frameworks : Alle agentenbasierten Systeme, von einfachen Workflows bis hin zu komplexen autonomen Agenten, profitieren von den Kernfunktionen agentenbasierter Frameworks . Diese Funktionen lassen sich je nach Bedarf entweder von Grund auf neu entwickeln oder von einer bestehenden Open-Source-Plattform übernehmen.

Neue Standards

• Model Context Protocol (MCP): Der Industriestandard für die Kommunikation von Agenten mit externen Datenquellen. LangGraph integriert MCP, sodass Agenten ohne benutzerdefinierte Wrapper sofort mit Datenbanken und lokalen Tools arbeiten können.
• Stripe Agentic Commerce Protocol (ACP): Dies ist der erste branchenweite Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, Zahlungen, Lagerbestände und Versand sicher abzuwickeln. Er ermöglicht „Agentic Checkout“, bei dem der Agent einen Kauf für den Nutzer direkt im Chat abschließen kann.

Was genau ist ein KI-Agent?

Es gibt keine allgemein anerkannte Definition dessen, was einen „KI-Agenten“ ausmacht.

• Die traditionelle KI definiert Agenten als Systeme, die mit ihrer Umgebung interagieren.
• Die Umfrage von Simon Willison unter Praktikern präsentiert eine Vielzahl von Arbeitsdefinitionen von Branchenteilnehmern. ²
• Die Definition von Anthropic beschreibt Gestaltungsprinzipien für die Entwicklung effektiver und aufeinander abgestimmter KI-Agenten. ³
• Große Beratungsunternehmen betonen die Rolle von Agenten bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindungsprozessen. ⁴ .

Viele davon beinhalten explizit Arbeitsabläufe und platzieren Autonomie am Ende eines Spektrums.

Wir stimmen diesen Ansichten zu und verzichten daher auf eine strikte Definition. Stattdessen listen wir die Faktoren auf, die ein KI-System verursachen. als handlungsfähiger angesehen werden:

• Umfeld und Ziele:
  • KI-Systeme in komplexen Umgebungen, wie solchen mit mehreren Aufgaben und unerwarteten Änderungen, agieren agentenhaft.
  • KI-Systeme, die Ziele verfolgen, ohne dazu angewiesen zu werden, sind agentenbasiert.
• Benutzerschnittstelle und Überwachung: KI-Systeme, die natürliche Sprachen lernen können, und Systeme, die weniger Benutzerüberwachung benötigen, werden als agentenbasiert bezeichnet.
• Systemdesign: Systeme, die Entwurfsmuster wie Werkzeugnutzung (z. B. Websuche, Programmierung) oder Planung (z. B. Reflexion, Aufteilung in Teilziele) verwenden, sind agentenbasiert.

Zur detaillierteren Erläuterung haben wir diese Faktoren bereits zuvor aufgelistet und erörtert, wie sie agentenbasierte KI-Systeme definieren .

Sind diese Agenten vollständig autonom?

Noch nicht. Die meisten Open-Source-KI-Agenten verbessern zwar die Autonomie von Lernlernprozessen, indem sie die Nutzung von Werkzeugen, Entscheidungsfindung und Problemlösung ermöglichen, benötigen aber weiterhin strukturierte Eingaben und einen Menschen im Regelkreis.

Beispiele wie Devon und PR-Agent folgen vordefinierter Logik oder RL-Workflows, anstatt vollständig agentenbasiertes Verhalten zu demonstrieren. Anderen KI-Agenten fehlen noch die Fähigkeiten zum autonomen Lernen und zur Generalisierung.

Wann (und wann nicht) man KI-Agenten einsetzen sollte

Nicht jede LLM-Anwendung erfordert agentenbasierte Komplexität. Viele Anwendungsfälle lassen sich besser durch Lightweight Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedienen.

Agentensysteme verursachen zusätzlichen architektonischen Aufwand: Speicherverwaltung, Werkzeugorchestrierung, Fehlerbehandlung und Kontrollschleifen erhöhen Latenz und Kosten. Beispielsweise stellten wir in unseren Benchmarks fest, dass die Erfolgsraten von KI-Agenten nach 35 Minuten menschlicher Interaktion sanken.

Um diese Risiken zu minimieren, ist es unerlässlich, agentenbasierte Systeme in kontrollierten Umgebungen zu testen und vor der Implementierung robuste Schutzmechanismen einzuführen.

Agenten sind besonders wertvoll, wenn die einzelnen Schritte nicht leicht vorhergesagt oder fest codiert werden können. Sie eignen sich besonders für Situationen, in denen:

• Die Aufgaben sind dynamisch und mehrstufig , mit verzweigter Logik oder unklaren Teilzielen.
  
• Die Werkzeugnutzung erfolgt bedingt oder adaptiv , d. h. das System muss anhand der Eingaben oder des vorherigen Zustands auswählen, welches Werkzeug aufgerufen werden soll.
  
• Langzeitgedächtnis oder Kontext ist erforderlich , und zwar über verschiedene Sitzungen oder Ausführungsphasen hinweg.
  
• Die Ausführung muss auf Rückmeldungen aus der Umgebung reagieren , wie z. B. API-Ergebnisse, Suchergebnisse oder fehlgeschlagene Aktionen.
  
• Eine Zusammenarbeit mit menschlicher Beteiligung ist erforderlich , bei der Autonomie und Aufsicht miteinander verbunden werden müssen (z. B. KI-Copiloten).

Andererseits sind Workflows oder zustandslose LLM-Aufrufe vorzuziehen, wenn:

• Die Aufgabenlogik ist statisch oder vorhersehbar , wie beispielsweise das Ausfüllen von Formularen oder die Transformation von Inhalten.
  
• Geringe Latenzzeiten sind von entscheidender Bedeutung , beispielsweise bei Interaktionen mit Nutzern.
  
• Die Minimierung der Kosten ist unerlässlich , insbesondere durch Vermeidung von rekursiven LLM-Aufrufen und komplexer Orchestrierung.

Mehr lesen

Hier sind unsere neuesten Benchmarks zur Infrastruktur, die üblicherweise von agentenbasierten Systemen verwendet wird:

• Remote-Browser : Wie die Browserinfrastruktur es Agenten ermöglicht, sicher mit dem Web zu interagieren.
• Browser-MCP-Benchmark : Die besten MCP-Server für Tool-Nutzung und Webzugriff.

Open-Source-KI-Agentenbeispiele

Manche als „ KI-Agenten “ bezeichnete Tools sind in Wirklichkeit gar nicht so agentenhaft ; diese Systeme ( z. B. Devon PR-Agent ) sind größtenteils auf Reinforcement Learning basierende KI-Workflows, bei denen LLMs über vordefinierte Codepfade organisiert sind.

1. Agenten-Frameworks (Selbstbau)

Modulare Bibliotheken und SDKs für Entwickler zum Erstellen von Agenten mit Kontrolle über Logik, Speicher, Tools und Orchestrierung.

✳️ Einige Agenten wie SmolAgents und Agno passen sowohl in die Kategorie der Agenten-Frameworks als auch in die der Workflow-Automatisierung .

Allgemeine Agenten-Frameworks

Frameworks, die sich auf die Entwicklung von Agenten konzentrieren und flexible, anpassbare Werkzeuge zur Orchestrierung von Arbeitsabläufen, Multi-Agenten-Setups und allgemeinen Anwendungsfällen bieten.

• LangGraph – Graphbasierte LLM-Workflow-Orchestrierung – LangGraph ist proprietäre Software, bietet aber eine Open-Source-Bibliothek für die Agentenentwicklung. Ideal für RAG- Pipelines , Agenten - Speicher- /Zustandsverwaltung und Multi-Agenten-Setups .

• AutoGen – Asynchrone Zusammenarbeit mehrerer Agenten – Entwickelt zur Koordination von Agenten, die Tools verwenden, über chatähnliche APIs. Ideal zur Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe, insbesondere bei der autonomen Codegenerierung .

• CrewAI – No-Code/Low-Code Multi-Agenten-Framework – Eines der einfachsten Tools für den Einstieg, bietet vorgefertigte Agentenvorlagen ( z. B. einen Agenten zur Besprechungsvorbereitung ).

Spezialisierte Agenten-Frameworks

Frameworks mit einem spezialisierten Fokus auf bestimmte Arten von Agentenverhalten oder Agentenintegrationen.

• Camel – Rollenbasierte Agentensimulation – Optimiert für kollaborative, rollenspielende Agenten mit strukturiertem Schließen . Ideal für Workflow-Automatisierung und die Generierung synthetischer Daten.

• Mastra – Frontend-integrierte Agentenentwicklung – JavaScript-basiert , ideal zum Einbetten von Agenten in benutzerorientierte Anwendungen .

• PydanticAI – Typsichere, minimale Agentensteuerung – Bietet strenge Validierung und transparente Logikpfade mit Pydantic .

• Cybersecurity AI (CAI) – KI-gesteuertes Cybersecurity-Agenten-Framework – Bietet Penetrationstests , Schwachstellenerkennung und Red Teaming mit Human-in-the-Loop-Funktionen unter Nutzung großer Sprachmodelle und Integrationen mit Tools wie Nmap.

• Atomic Agents – Schema-basierter, granularer, benutzerdefinierter Agentengenerator – Entwickelt für granulare Agentenstrukturen und zusammensetzbare Logik .

• SmolAgents – Leichtgewichtiges Agenten-SDK für Entwickler – Minimale Abstraktion , Routing-Logik über Python statt JSON.

Agentenlaufzeiten (Vorkonfigurierte autonome Agenten)

Vorkonfigurierte, in sich geschlossene Agenten, die Sie sofort ausführen können (wie eine App). Sie unterstützen typischerweise die autonome Ausführung von Aufgaben, die auf natürlichsprachlichen Zielen basieren.

Vollständig autonom:

• Auto-GPT – Zielzerlegung und autonome Ausführung – Zerlegt Ziele in Teilaufgaben und führt diese mithilfe von Werkzeugen, Speicher und logischem Denken aus. Bietet vorgefertigte Agenten und eine Low-Code-Schnittstelle.

• AIlice – Lokale, allgemeine Aufgabenausführung – Führt komplexe Aufgaben direkt auf dem Gerät aus und unterstützt lokale Tools sowie die Dateimanipulation. Ziel ist die Entwicklung eines KI-Assistenten, ähnlich wie JARVIS, basierend auf dem Open-Source-Framework LLM.

• Manus AI – Universelle, geschützte Anwendungen . Führt Tools und Workflows in einer sicheren Umgebung aus und kann komplexe, mehrstufige Operationen in verschiedenen Domänen autonom durchführen. Die Lösung wurde von Meta übernommen und in Metas Ökosystem „Personal Ambient Intelligence“ integriert. ⁵

Teilweise autonom:

• BabyAGI – Iterativer Aufgabenschleifen-Ausführer – Erstellt, priorisiert und führt Aufgabenlisten in einer Feedbackschleife aus. Ideal für Experimente zur Aufgabengenerierung.

Browser-/Schnittstellenbasiert:

• AgentGPT – Browserbasierter autonomer Agent – Ermöglicht Benutzern das Erstellen und Ausführen von Aufgabenagenten über eine Weboberfläche. Ressourcenschonend, ideal für Experimente.

• OpenManus – Ein persistenter Browser-Agent – entwickelt für sitzungsübergreifende Workflows in Browserumgebungen. Nutzt Tools wie Playwright zur Automatisierung von Webinteraktionen. Ideal für die Integration in bestehende Automatisierungspipelines. Die Einrichtung mit Conda ist schnell und einfach.

2. Workflow-Automatisierung und -Orchestrierung

Tools, die Arbeitsabläufe automatisieren und mehrere Plattformen oder Dienste integrieren, oft mit der Fähigkeit, KI-Agenten zu integrieren.

Allgemeine Workflow-Automatisierung und Integration

Plattformen, die APIs verbinden, Ereignisse auslösen und Aufgaben automatisieren, erleichtern die Erstellung und Integration von Arbeitsabläufen über verschiedene Systeme hinweg.

• n8n – Visuelle Workflow-Automatisierung und API-Integration – Verbindet Anwendungen, Trigger und Datenflüsse mithilfe eines Node-Editors. Es kombiniert visuelles No-Code-Building mit benutzerdefiniertem JavaScript/Python und unterstützt über 400 Integrationen. Sie können es selbst hosten und KI-Agenten-Workflows mit LangChain ausführen. Ideal für technisch versierte Anwender.

• PlanExe – LLM-zu-Gantt/WBS-Planungstool – KI-Planer ähnlich der Deep-Research-Lösung von OpenAI. Wandelt Ziele in natürlicher Sprache mithilfe des LlamaIndex in strukturierte Zeitpläne um.

• Agno ✳️ – Entwicklerfreundlicher Workflow- und Agenten-Builder – Es eignet sich sowohl als Workflow-Automatisierungstool (zur Automatisierung von Aufgaben und Workflows) als auch als Agenten-Builder.

• SmolAgents ✳️ – Leichtgewichtiges Agenten-SDK für Entwickler – SmolAgents ist flexibel genug, um sowohl als leichtgewichtiges Agenten-SDK (für Agenten-Frameworks) als auch als Workflow-Tool (da es sich in Hugging Face-Modelle integriert) zu dienen.

• Windmill – Open-Source-Entwicklerplattform und Workflow-Engine – Konvertiert Skripte in Benutzeroberflächen, APIs und Cronjobs; unterstützt Python, TypeScript, Go und weitere Sprachen.

• Activepieces – Open-Source-Automatisierungsplattform – Selbstgehosteter visueller Workflow-Builder zur Automatisierung von Aufgaben und Integration von Anwendungen mit minimalem Programmieraufwand. Unterstützt über 280 MCP-Server für die Ausführung verteilter KI-Aufgaben und Agentenketten in großem Umfang.

• Huginn – Webautomatisierung und Agentenmanagement – Erstellt Agenten zur Automatisierung webbasierter Aufgaben und zur Überwachung.

• Node-RED – Flow-basierte Entwicklung für IoT und Echtzeitdaten – Integriert Dienste und automatisiert Aufgaben mit einem browserbasierten Flow-Editor.

Multiagenten-Workflow-Orchestrierung

Frameworks, die entwickelt wurden, um interagierende Agenten über strukturierte Arbeitsabläufe hinweg zu koordinieren und Multiagentensysteme zu integrieren.

• HyperAgent – Agentenorchestrierung über den gesamten Softwarelebenszyklus – Agenten arbeiten zusammen, um Entwicklungsaufgaben zu planen, zu codieren und zu verifizieren.

• Supercog – agentic – Modulare Orchestrierung mit wiederverwendbaren Logikblöcken – Konzipiert für skalierbare, strukturierte, teambasierte Automatisierung.

3. Webautomatisierung und Navigation

Agenten navigieren autonom auf Websites und führen mehrstufige Aufgaben aus, wie z. B. das Ausfüllen von Formularen, die Datenextraktion und die Automatisierung des Web-Browsings.

Autonome Webagenten und Copiloten

Universell einsetzbare autonome Agenten (webfähig) :

• AgenticSeek – Vollständig autonomer Webbrowser-Agent – Vollständig lokale Manus-KI. Spezialisiert auf Datenextraktion und Formularausfüllung, Automatisierung webbasierter Aufgaben.

• Agent-E – DOM-fähiger Browser-Automatisierungsagent – Konzentriert sich auf die Interaktion mit Webseiten durch Parsen des (Document Object Model) DOM, am besten geeignet zum Klicken von Schaltflächen und Ausfüllen von Formularen.

• AutoWebGLM – LLM-basierter Webagent – Nutzt Reinforcement Learning und HTML-Vereinfachung für eine bessere Navigation auf komplexen Websites.

Visionbasierte Webnavigationsagenten (multimodal) :

• Autogen -Erweiterung WebSurfer – Multimodaler Webagent – Kombiniert Text- und visuelle Eingaben (Screenshots) zur Verbesserung der Webinteraktion.

• Skyvern – KI-Agent mit Computer Vision – Automatisiert Arbeitsabläufe mithilfe von LLMs und Computer Vision und verarbeitet sowohl Text- als auch visuelle Elemente.

• WebVoyager – Vision-fähiger Webagent – Nutzt Text und Screenshots zur Verbesserung der Navigation auf bildreichen Websites.

Für weitere Informationen zur Open-Source-Webautomatisierung und -Navigation finden Sie hier eine strukturierte Übersicht einiger der besten Tools und Agenten:

Computerbenutzer

Webnavigationsagenten

Webautomatisierungs- und Scraping-Toolkits

LLM-basierte Web-RPA und Browsererweiterungen

KI-Web-Scraper und Crawler

KI-Websuchwerkzeuge

4. Programmierung und Entwicklung

KI-Agenten, die bei Codierungsaufgaben helfen und Entwicklern in Echtzeit Unterstützung durch Codevorschläge, Debugging und Aufgabenautomatisierung bieten.

CLI-basierte Codierungsagenten

• Codex C LI – Multi-Mode-Interaktionstool (Vorschläge, Bearbeitung, Ausführung) – Verbessert die Arbeitsabläufe von Entwicklern über die Befehlszeile durch Codevorschläge und Bearbeitungsmöglichkeiten.

• OpenDevin – Open-Source-KI-Programmierassistent – Unterstützt bei Programmieraufgaben und bietet Codevorschläge für verschiedene Programmiersprachen. Hinweis: OpenDevin wurde kürzlich in OpenHands umbenannt, um seiner umfassenderen Mission „KI für alle“ Ausdruck zu verleihen. ⁶

• Aider – KI-gestützter Pair-Programming-Assistent – Integriert in Ihr Terminal zur Unterstützung beim Codieren, mit Autovervollständigung, Debugging und Aufgabenautomatisierung.

KI-Code-Editoren

• Neovim – KI-integrierter Code-Editor – KI-gestützte Plugins für Codevervollständigung und Refactoring.

• Visual Studio Code (VS Code) – KI-gestütztes Tool zur Codevervollständigung und zum Debuggen – Bietet Codevorschläge und Autovervollständigung über GitHub Copilot, integriert in IDE-Umgebungen für Entwickler.

• Cursor – KI-integrierter Code-Editor – Ausgestattet mit KI-gestützter Codevervollständigung in Echtzeit.

Prompt-to-App-Builder ( Vibe Coding )

Open Source v0 / lovable / Bolt-Alternativen:

• Dyad – Open-Source-KI-App-Builder – Lokales No-Code-Tool zum Erstellen KI-gesteuerter Anwendungen mit natürlichsprachlichen Befehlen.

• vx.dev – Open-Source-KI-App-Builder – Ein lokales Low-Code-Tool, das sich auf die Umwandlung von natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen in Apps konzentriert.

5. Cybersicherheit

KI-Agenten, die zur Verbesserung von Cybersicherheitsoperationen entwickelt wurden, einschließlich Aufgaben wie Penetrationstests, Schwachstellenerkennung, Red Teaming und autonome Bedrohungserkennung.

• YAWNING TITAN – Abstrakte, graphbasierte Cybersicherheitssimulation – Unterstützt das Training von Agenten für autonome Cyberoperationen mit Schwerpunkt auf graphbasierten Umgebungen.

• bumpgen – Paketverwaltungsagent – Aktualisiert npm-Pakete (Node.js-Paketmanager) automatisch.

• Cyber-Security LLM Agents – LLM-gesteuerte Cybersicherheitsaufgaben – Basierend auf AutoGen . Werden in verschiedenen Forschungsanwendungen eingesetzt, um die ChatGPT EDR-Automatisierung und die automatisierte CI/CD für die Erkennungsentwicklung zu demonstrieren.

6. KI-gestützte Videoinhaltserstellung

KI-Agenten, die bei der Erstellung, Bearbeitung und Verbesserung visueller und multimedialer Inhalte, einschließlich Kunst , Bildern und Videos , helfen .

• Mochi – Text-zu-Video-Generierung – Wandelt Texteingaben in Videos um, mit Schwerpunkt auf der Erstellung von Kurzvideos. Ideal geeignet, um schnell Videos aus Textbeschreibungen zu generieren.

• CogVideo – Text-zu-Video-Erstellung – Wandelt Texteingaben in hochauflösende Videos um und ermöglicht so die Erstellung von Bildern zu Videos. Ein fortschrittliches Tool zur Generierung hochwertiger Videos aus Text oder Bildern.

• Allegro – Text-zu-Video-Generierung – Wandelt Texteingaben in Videos um und legt dabei Wert auf kreative Content-Erstellung. Dieses Tool fördert die kreative Videosynthese aus Text, um einzigartige visuelle Erzählungen zu erzeugen.

• DALL·E (Open-Source-Versionen) – Text-zu-Video-Generierung – Erzeugt Bilder aus Textbeschreibungen und wandelt schriftliche Vorgaben in detaillierte und kreative visuelle Inhalte um.

7. Finanzen

KI-Agenten, die automatisierte Verstärkungslernverfahren oder Echtzeit-Finanzdatenanalysen durchführen.

• FinRL – Automatisiertes Reinforcement Learning für den Handel – Lernt und führt selbstständig Handelsstrategien auf Basis von Marktdaten aus und passt sich dynamischen Finanzumgebungen an.

• OpenBB Terminal – Finanzdatenanalyse – Bietet autonome Finanzanalysen für den Echtzeithandel und ermöglicht es Anlageexperten, fundierte Handelsentscheidungen zu treffen.

8. Gesundheitswesen

KI-Agenten, die bei der medizinischen Diagnostik, der Krankheitsüberwachung und der Gewinnung von Gesundheitserkenntnissen durch die Analyse von Patientendaten und medizinischen Berichten unterstützen.

• HIA (Health Insights Agent) – Analyse medizinischer Berichte – Analysiert medizinische Berichte und liefert Erkenntnisse zur Gesundheit.
  
• KI-gestützter Gesundheitsassistent – Krankheitsdiagnose und -überwachung – Diagnostiziert und überwacht Krankheiten anhand von Patientendaten.

9. Forschung

KI-Agenten, die bei der Datenerhebung, Literaturrecherchen und Hypothesenprüfung helfen und so den Forschungsprozess optimieren.

• ChemCrow – Autonomer Agent für chemische Forschung – Integriert LLMs mit Chemie-Werkzeugen zur Planung und Durchführung komplexer experimenteller und computergestützter Aufgaben in der chemischen Analyse.

• GPT-Forscher – Autonomer allgemeiner Forschungsassistent – Führt strukturierte Online-Recherchen durch, analysiert Inhalte und erstellt detaillierte Forschungsberichte mit minimalem Benutzereingriff.

10. Datenanalyse

KI-Agenten, die Daten verarbeiten, analysieren und interpretieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Finanzen

• FinRobot – Agent für die Finanzdatenanalyse – Automatisiert die Interpretation und Berichterstellung von Finanzdaten mithilfe großer Sprachmodelle.

Business Intelligence und Abfrage

• Wren AI – Text-to-SQL Business Insights Agent – Wandelt Fragen in natürlicher Sprache in SQL-Abfragen für das Business Reporting um.

• Entaoai – GenAI-gestütztes Datenverarbeitungstool – Bietet eine Chat-Schnittstelle für Datenabfrage- und Transformationsaufgaben.

• Vanna AI – Natural language to SQL agent – Generiert SQL-Abfragen basierend auf Benutzereingaben zur Untersuchung strukturierter Datensätze.

Soziale Medien

• Twitter-Persönlichkeitsagent – Social-Media-Analyse-Agent – Analysiert die Tweet-Historie, um Verhaltens- und Persönlichkeitsmerkmale abzuleiten.

11. Persönliche Unterstützung

KI-Agenten, die bei Aufgabenmanagement, Terminplanung und persönlicher Organisation helfen und so Produktivität und Zeitmanagement verbessern.

• VacAIgent (vorgefertigter CrewAI-Agent) – Reiseplanungsassistent – Erstellt selbstständig vollständige Reisepläne mit Streamlit und LLMs.

• Inbox Zero – E-Mail-Assistent – priorisiert, klassifiziert und fasst Nachrichten mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung und Gmail-Integration zusammen.

• Cal – Kalenderplanungsagent – Automatisiert die Erstellung, Umplanung und Zusammenfassung von Besprechungen über LLM-basierte Interaktion.

Entwicklung von KI-Agentensystemen

Viele KI-Frameworks werden von einem einzigen Anbieter oder über öffentliche Repositories kontrolliert, unterliegen aber einer strengen Regulierung.

Diese Projekte tendieren häufig zu Open-Core- Modellen: Der Basiscode bleibt frei, aber Multiagenten-Orchestrierung, Observability oder detaillierte Steuerung können durch kommerzielle Lizenzen geschützt werden. In manchen „offenen“ Ökosystemen ist für den Produktiveinsatz oft der Kauf eines geschlossenen Backends erforderlich.

Quelle ⁷

KI-Agentenprojekte in der Praxis

Aus unserer Erfahrung ergeben sich folgende Anwendungsbeispiele für KI-Agenten:

• API-Entwicklung
• App-Entwicklung
• KI-Website-Generierung
• Screenshot zur Codeausführung
• Lieferungen bestellen
• Restaurantreservierung vornehmen
• Gestaltung eines Zimmers

Weitere eigenständige KI-Agentenprojekte:

Weitere Framework-basierte KI-Agentenprojekte:

Weiterführende Literatur

• Vergleich von 20 LLM-Sicherheitstools und Open-Source-Frameworks
• Was sind die 10 größten Sicherheitsrisiken im LLM-Studium?

Referenzlinks

1.

2.

Simon Willison on ai-agents

3.

Building Effective AI Agents \ Anthropic

4.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

5.

Manus, Yeniliklerin Yeni Çağı İçin Meta'ya Katılıyor

6.

One Year of OpenHands: A Journey of Open Source AI Development | Nov 12, 2025

Graham Neubig

7.

Dapr Agents: Combining AI Agents & Workflows for Production Systems | Diagrid Blog

Diagrid

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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