Automatisierung mit KI-Agenten
Agentische Automatisierung verbindet Workflows, Schnittstellen und Bedienoberflächen – dort, wo feste Regeln allein nicht mehr ausreichen.
Klassische Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn A eintritt, geschieht B. Agentische Automatisierung ergänzt diese Regeln um Entscheidungen, die ein Agent im Rahmen seines Auftrags trifft – etwa, welcher nächste Schritt sinnvoll ist oder wie eine unstrukturierte Eingabe einzuordnen ist.
Zu dieser Kategorie gehören Workflow-Plattformen mit Agentenbausteinen ebenso wie Agenten, die Desktop-Anwendungen oder ganze Betriebssysteme bedienen (Computer Use).
Rolle im AI-first-Geschäftsmodell
Ein KI-first Operating Model ersetzt feste Regeln und klassische Automatisierung nicht, sondern verbindet sie mit Agenten. Was sich verlässlich als Regel beschreiben lässt, bleibt eine Regel. Agenten übernehmen dort, wo Urteilsvermögen gefragt ist.
Entscheidend ist die Frage, welche Handlungen ein Agent vorbereitet, empfiehlt, mit Freigabe ausführt oder innerhalb festgelegter Grenzen selbstständig erledigt. Diese Abstufung macht Automatisierung beherrschbar.
Worauf Sie bei der Auswahl achten
- Kombination aus festen Regeln und Agentenentscheidungen
- Abgestufte Handlungsrechte je Aktion
- Nachvollziehbare Zustände und Wiederholbarkeit
- Robustheit gegenüber Änderungen an Oberflächen und Schnittstellen
13 Tools in dieser Kategorie
DemoGPT
Open-Source-Werkzeug, das aus einem einzelnen Prompt schnell eine lauffähige Demo-Anwendung erzeugt. Es nutzt dafür einen Tree-of-Thoughts-Ansatz über die LangChain-Dokumentation und eignet sich für schnelles Prototyping.
RestGPT
Forschungsprojekt für einen LLM-basierten autonomen Agenten, der reale Anwendungen über REST-APIs steuert. Interessant für alle, die Agenten Aufgaben über bestehende Web-Schnittstellen ausführen lassen wollen.
XAgent
Autonomer LLM-Agent von OpenBMB, der komplexe Aufgaben selbstständig in Teilschritte zerlegt und bearbeitet. Geeignet, um autonome Aufgabenlösung mit Agenten zu erproben.
LLM Agents
Schlanke Bibliothek, mit der sich Agenten bauen lassen, die von einem Sprachmodell gesteuert werden. Sie eignet sich gut, um das Grundprinzip von Agenten mit Werkzeugaufrufen nachzuvollziehen.
uAgents
Leichtgewichtiges Framework von Fetch.ai, mit dem sich dezentrale Agenten schnell erstellen lassen. Gedacht für Szenarien, in denen mehrere unabhängige Agenten miteinander kommunizieren sollen.
Maestro
Framework, in dem Claude Opus als Orchestrator eine Aufgabe zerlegt und an Subagenten verteilt. Ein anschauliches Beispiel für das Orchestrator-Subagent-Muster bei der Automatisierung mehrstufiger Aufgaben.
llama-agents
Asynchron ausgelegtes Framework aus dem LlamaIndex-Umfeld, um Multi-Agenten-Systeme zu bauen, weiterzuentwickeln und produktiv zu betreiben. Es unterstützt unter anderem Kommunikation zwischen Agenten, verteilte Tool-Ausführung und Human-in-the-Loop.
Agno
Open-Source-Plattform, um Agenten-Plattformen zu bauen, zu betreiben und zu verwalten. Sie richtet sich an Teams, die Agenten nicht nur entwickeln, sondern auch dauerhaft im Betrieb halten wollen.
AgentK
Experimentelles, modular aufgebautes Agentensystem, das sich selbst weiterentwickeln soll, indem es bei Bedarf neue Agenten und Werkzeuge erstellt. Eher ein Forschungs- und Lernprojekt als ein Produktivwerkzeug.
ADAS
Forschungsprojekt zum automatisierten Entwurf agentischer Systeme (Automated Design of Agentic Systems). Es untersucht, wie Agenten-Architekturen automatisch gesucht und verbessert werden können, statt sie von Hand zu entwerfen.
Giselle
Builder für agentische Workflows, mit dem sich KI-gestützte Abläufe zusammenstellen lassen. Geeignet für Teams, die Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten aufbauen wollen, ohne alles von Grund auf zu programmieren.
RedAmon
Selbst gehosteter KI-Agent für Penetrationstests auf Basis von LangGraph. Er bildet die Angriffsfläche als Graph ab, testet sie aus einer Kali-Sandbox mit menschlichen Freigabeschritten und schlägt Korrekturen als Pull Requests vor.
OpenConnector
Open-Source-Gateway, über das Agenten Aktionen in SaaS-Anwendungen finden und ausführen können, per MCP, HTTP oder OpenAPI. Es verwaltet OAuth- und API-Key-Zugangsdaten und vergibt eng begrenzte Laufzeit-Tokens.
Vom Tool zum Ergebnis
Im AI-first-Coaching klären Sie, welche Ergebnisse KI-Agenten in Ihrer Marktbearbeitung verantworten sollen und in welchem Rahmen. Danach gestaltet, entwickelt und betreibt REVAGO Ihr System. Sie zahlen für Ergebnisse – nicht für Aktivität.
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Neutrale Einordnung, keine Empfehlung einzelner Anbieter. REVAGO ist mit den aufgeführten Projekten nicht verbunden. Beschreibungen beruhen auf den öffentlichen Angaben der Projekte; Funktionsumfang und Lizenzen können sich ändern. Auswahl nach awesome-agents (kyrolabs), Stand 19. Oktober 2026.