10.09.2025
2 Min. Lesezeit
Die Top 5 KI-Agenten-Plattformen im Jahr 2025: Wie Sie die Richtige auswählen
Wenn Sie dieses Jahr irgendwo in der Nähe von Tech-Twitter, VC-Decks oder Produkt-Roadmaps waren, haben Sie den gleichen Hype gehört: AI-Agenten sind das nächste große Ding.
Und das aus gutem Grund.
Unternehmen sind müde von Chatbots, die nur Fragen beantworten, und Automatisierungstools, die beim kleinsten Wandel versagen. Sie wollen Software, die echte Aktionen ausführt, Werkzeuge, die Ergebnisse liefern, nicht nur Schritte.
Also eilen jetzt alle, um „Agenten“ zu bauen.
Einige Startups starten elegante Demos, die auf der Bühne großartig aussehen. Große Plattformen fügen das Wort „Agent“ zu alten Kopiloten hinzu. Und einige wenige? Sie liefern tatsächlich Systeme, die in komplexen Unternehmensumfeldern funktionieren.
Dieser Blog ist hier, um Ihnen bei der Unterscheidung zu helfen.
Wir werden analysieren:
Die 5 meistdiskutierten AI-Agenten-Plattformen im Jahr 2025
Wo jede momentan steht, nicht nur theoretisch, sondern praktisch
Warum Beam AI still und leise zur Agenten-Plattform wird, auf die Unternehmen setzen
Wenn Sie Agenten-Technologie bewerten, versuchen, über fragile RPA hinauszugehen, oder einfach herausfinden möchten, was in diesem Bereich real ist, sind Sie hier genau richtig.
Die 5 AI-Agenten-Plattformen, die jeder im Jahr 2025 beobachtet
Lassen Sie uns die fünf Plattformen betrachten, die im AI-Agenten-Bereich derzeit am meisten Aufsehen erregen. Dies sind die, die echte Aufmerksamkeit von Käufern, Entwicklern und Analysten bekommen. Aber wie Sie sehen werden, gibt es einen großen Unterschied zwischen einer Demo-Präsentation und der Bereitschaft für Unternehmensausführung.
1. Relevance AI
Was es ist: Eine No-Code-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, AI-Agenten mit Workflows und Tools zu bauen. Relevance begann als Analyseplattform und entwickelte sich zu einem Agenten-Bauer, der sich auf kundenorientierte Anwendungsfälle konzentriert.
Stärken:
Intuitive Benutzeroberfläche zum Erstellen grundlegender Agenten
Aktive Entwicklergemeinschaft
Nützlich für interne Assistenten oder Automatisierung von kleinen Teams
Einschränkungen:
Nicht für komplexe, systemübergreifende Workflows gebaut
Begrenzte Features für Unternehmenskonformität oder Governance
Mehr Task-Assistent als autonomer Betreiber
Urteil: Relevance ist schnell einsatzbereit, aber nicht für Unternehmen gedacht, die hochriskante Prozesse laufen lassen.
2. Beam AI
Was es ist: Ein modulares Agenten-Betriebssystem, das speziell für Unternehmen entwickelt wurde. Beam-Agenten überlegen, handeln und passen sich über reale Workflows an, mit eingebauter Aufsicht, Systemintegration und Unternehmensausführung.
Stärken:
Wahre agentische Automatisierung mit zielgerichtetem Denken
Eingebaute Konformität, Governance und Prüfbarkeit
Arbeitet mit bestehenden Systemen, kein Bedarf zum Ersetzen
Hohe Genauigkeit in den Bereichen Finanzen, HR, Kundenservice und mehr
Entwickelt für End-to-End-Ausführung, nicht nur Vorschläge
Einschränkungen:
Unternehmensorientiert, könnte für kleine persönliche Aufgaben übertrieben sein
Erfordert einige Vorarbeiten zum Design von Agentenzielen und Workflows
Urteil: Beam ist keine aufsehenerregende Demo; es ist die Realität für Unternehmen, die zuverlässige, autonome Ausführung im großen Maßstab benötigen.
3. Kognition (Devin)
Was es ist: Devin machte Schlagzeilen als der "erste KI-Software-Ingenieur." Es kann Code schreiben, Fehler debuggen und Entwicklungsaufgaben in einer simulierten Entwicklungsumgebung abschließen.
Stärken:
Starke LLM-Orchestrierung für codebezogene Arbeiten
Beeindruckende Leistung in ingenieurfokussierten Demos
Zeigt das Potenzial von aufgabenorientierten Agenten-Workflows
Begrenzungen:
Nicht anwendbar außerhalb von Entwicklungs- oder Ingenieur-Workflows
Geschlossenes Ökosystem, begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
Keine Governance-, Compliance- oder Bereitstellungskontrollen für Unternehmen
Urteil: Devin ist eine leistungsstarke Demo, aber keine Plattform für multifunktionale Unternehmensautomatisierung.
4. Inflection (Pi)
Was es ist: Ein konversationeller Agent, der empathisch, hilfsbereit und ansprechend sein soll. Pi konzentriert sich auf emotionale Intelligenz und menschenähnliche Interaktion.
Stärken:
Klassenton und UX auf höchstem Niveau
Tiefgehende Forschung zur Personalisierung
Nützlich als digitaler Begleiter oder Wissensassistent
Begrenzungen:
Nicht handlungsorientiert, führt keine Aufgaben aus oder verbindet sich mit Geschäftssystemen
Keine Workflow-Automatisierung oder Unternehmensanwendung
Einschränkungen bei Datenschutz und Datenkontrolle
Urteil: Inflection ist eine beeindruckende Schnittstellenschicht, aber nicht für Ergebnisse oder Unternehmensautomatisierung ausgelegt.
5. MultiOn
Was es ist: Ein persönlicher KI-Agent, der im Browser lebt. MultiOn soll digitale Aufgaben wie Flugbuchungen, das Senden von E-Mails oder das Überprüfen von Kalendern handhaben, ähnlich wie ein menschlicher Assistent im Browser.
Stärken:
Saubere Benutzeroberfläche mit einem neuartigen Verbraucher-fokussierten Ansatz
Beeindruckende Demos für einfache digitale Aufgaben
Visionär in seiner Ausrichtung
Begrenzungen:
Fokussiert auf individuelle Produktivität, nicht auf Unternehmensoperationen
Minimale Transparenz, keine Unternehmensintegrationen
Frühe Phase der Ausführung mit begrenzter Kontrolle oder Kontextbewusstsein
Urteil: MultiOn ist ehrgeizig, aber noch auf die Verbraucherschicht fokussiert. Unternehmen werden mehr Strenge, Sicherheit und Zuverlässigkeit benötigen.
Wo andere Plattformen im Unternehmen scheitern
Es ist eine Sache, einen KI-Agenten zu bauen, der Fragen beantworten oder ein einfaches Skript ausführen kann. Es ist eine andere, ein System zu entwerfen, das in einem Fortune 500-Unternehmen arbeiten kann, auf sensible Daten zugreifen, komplexe Richtlinien navigieren und tatsächlich Ergebnisse liefern kann.
Hier geraten die meisten Plattformen ins Stocken.
Sie wurden nicht für unordentliche, reale Workflows gebaut. Sie kämpfen mit:
1. Starrheit und Bruch
Viele KI-Agenten sind nur clevere Umhüllungen um Skripte oder Makros. Sie folgen linearen Anweisungen und brechen, wenn sich die Struktur ändert. Wenn sich die Daten verschieben oder es einen Spezialfall gibt, gerät der Agent ins Stocken, und Ihr IT-Team muss eingreifen.
In Finanzen, Kundenservice oder Personalwesen führt dies zu mehr Nacharbeit als Ergebnissen. Statische Werkzeuge können mit wöchentlich sich entwickelnden Prozessen nicht mithalten.
2. Mangel an Kontext und Argumentation
Einige Agentenplattformen können Aufgaben abschließen, jedoch nur in einem festen Kontext. Sie fehlen die Fähigkeit, über mehrere Schritte hinweg zu argumentieren oder sich basierend auf den Ereignissen anzupassen.
Sie können vielleicht einen einfachen „Rechnung senden“-Workflow durchlaufen, aber sobald sie eine Entscheidung treffen oder mehrere Systeme überprüfen müssen, frieren sie ein. Ohne strukturierte Argumentation sind sie blockiert.
3. Keine eingebettete Governance
In einem Unternehmensumfeld ist Autonomie ohne Aufsicht ein Dealbreaker.
Die meisten Plattformen bieten keine Kontrollen dazu, wann ein Mensch einbezogen werden soll, wie Unternehmensrichtlinien durchzusetzen sind oder wie Aktionen für die Compliance protokolliert werden. Dies wird zu einem großen Hindernis in Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen, wo Nachvollziehbarkeit unverzichtbar ist.
4. Begrenzte Systemintegration
Es ist eine Sache, in einer Sandbox zu arbeiten. Es ist eine andere, aus internen Datenbanken abzurufen, mit CRMs zu interagieren, zu ERPs zu schreiben und all dies sicher zu tun.
Die meisten Agenten-Frameworks haben keinen tiefen Integrationssupport. Ohne native Konnektoren und API-Zugang zu echten Systemen sind sie auf Frontend-Aufgaben beschränkt, was bedeutet, dass sie nicht ausführen, sondern nur assistieren.
5. Nicht für Skalierbarkeit konzipiert
Ein Proof-of-Concept-Bot mag für eine Aufgabe oder ein Team funktionieren. Aber das auf Hunderte von Workflows über mehrere Funktionen skalieren? Das erfordert Infrastruktur, Beobachtbarkeit und Vertrauen. Nur sehr wenige Plattformen sind für einen solchen Maßstab ausgelegt.
Wie man die richtige Agentenplattform wählt
Wenn Sie KI-Agentenlösungen evaluieren, kann es schwierig sein, den Überblick zu behalten. Jeder verspricht Autonomie, aber nur wenige können diese in realen Unternehmensumgebungen liefern. Um zu vermeiden, dass Sie etwas kaufen, das unter Druck bricht, sind hier die Fragen, die wichtig sind.
1. Kann es sich anpassen, wenn sich Dinge ändern?
Unternehmensprozesse bleiben selten gleich. Ein guter Agent sollte neue Eingaben, Ausnahmen und Logikänderungen bewältigen können, ohne ständige Überarbeitung zu benötigen.
Fragen Sie den Anbieter:
Was passiert, wenn sich das Eingabeformat ändert? Kann der Agent durch Randfälle navigieren?
2. Führt es tatsächlich aus oder unterstützt es nur?
Es gibt einen großen Unterschied zwischen einem Vorschlag und der Erledigung der Aufgabe. Suchen Sie nach zielorientierter Ausführung, nicht nur nach einer weiteren Ebene von Eingabeaufforderungen.
Fragen Sie den Anbieter:
Kann Ihr Agent einen Prozess von Anfang bis Ende abschließen, wie Rechnungen abgleichen oder einen Kunden an Bord nehmen?
3. Welche Kontrollmöglichkeiten haben wir?
Autonomie ohne Governance ist ein No-Go. Sie sollten Aufsicht, Sichtbarkeit und die Möglichkeit haben, genau festzulegen, wie Agenten sich verhalten.
Fragen Sie den Anbieter:
Können wir sehen, was der Agent tut? Können wir festlegen, wann Menschen einbezogen werden?
4. Wie gut integriert es sich in unsere bestehenden Systeme?
Ihre Automatisierungslösung sollte nicht erfordern, dass Sie Ihren gesamten Stack umstellen müssen. Suchen Sie nach Plattformen, die mit Ihren bestehenden Anwendungen funktionieren.
Fragen Sie den Anbieter:
Welche Integrationen werden sofort unterstützt? Wie schnell können wir implementieren?
5. Kann es über Funktionen und Teams hinweg skalieren?
Sie beginnen vielleicht mit einem Prozess, aber eine starke Plattform sollte mit Ihnen wachsen. Suchen Sie nach modularem Design, wiederverwendbaren Komponenten und übergreifenden Teamfähigkeiten.
Fragen Sie den Anbieter:
Wie sieht eine Ausweitung nach einem erfolgreichen Pilotprojekt aus?
Wenn Sie diese Fragen stellen und keine klaren Antworten erhalten, ist die Plattform wahrscheinlich nicht bereit für die Produktion.
Was macht Beam AI anders?
Die meisten Plattformen, die versuchen, Agenten zu bauen, starten von einem von zwei Punkten: entweder einem Chatbot, der leistungsfähiger wurde, oder einer Skript-Engine, die ein paar KI-Eingabeaufforderungen hinzugefügt hat. Beam hat ganz woanders angefangen, mit der Frage: „Wie baut man Software, die in einem echten Unternehmen Dinge erledigen kann?“
Hier ist, was Beam unterscheidet.
1. Entwickelt für reale Komplexität
Beam-Agenten verlassen sich nicht auf unflexible Skripte oder statische Regeln. Sie nutzen strukturiertes Denken und Entscheidungsfindung, um Unsicherheiten zu navigieren. Wenn sich Ihr Datenmodell ändert oder eine Ausnahme auftritt, kann der Agent sich anpassen.
Dies ist wichtig in Umgebungen, in denen Arbeitsabläufe nie gleich bleiben. Anstatt bei jedem neuen Ereignis zu scheitern oder eskalieren, finden Beam-Agenten eine Lösung, genau wie ein fähiger Teamkollege es tun würde.
2. Ausführung, nicht nur Vorschläge
Co-Piloten sind hilfreich. Sie empfehlen, fassen zusammen und suchen. Aber sie schließen die Arbeit nicht ab.
Beam-Agenten sind zielorientiert. Sie geben das gewünschte Ergebnis an, und sie entscheiden, welche Schritte zu unternehmen sind, welche Werkzeuge zu verwenden sind und wann ein Mensch eingebunden werden sollte. Der Agent stoppt nicht bei „Hier ist ein Vorschlag“, er erledigt die Aufgabe.
Möchten Sie den Unterschied sehen? Entdecken Sie die Fähigkeiten von Beam’s Agenten.
3. Unternehmensgerechte Governance
Beam wurde von Anfang an mit Unternehmensanforderungen konzipiert.
Jede Aktion eines Agenten wird verfolgt und protokolliert
Sie können klare Richtlinien festlegen, wann Agenten alleine handeln oder um Hilfe bitten
Sicherheit, Zugriffskontrolle und Kontrollierbarkeit sind in die Plattform integriert
Dies gibt Führungskräften Vertrauen, dass sie Automatisierung skalieren können, ohne Sichtbarkeit oder Kontrolle zu verlieren.
4. Nahtlose Integration mit bestehenden Systemen
Sie müssen nicht Ihren gesamten Stack neu aufbauen, um mit Beam zu arbeiten. Die Plattform bietet native Integrationen und APIs für große Unternehmenssysteme. Ob Sie mit Oracle, Salesforce, SAP oder internen Tools arbeiten, Beam kann sich verbinden und übergreifend handeln.
Dies verkürzt die Implementierungszeit und macht Beam zu einer realistischen Option für Teams, die keine Monate für Prototypen haben.
5. Skalierbar und messbar
Jede Ausführung wird bewertet, evaluiert und für die kontinuierliche Verbesserung genutzt. Sie führen nicht nur Automatisierung durch, sondern bauen ein System auf, das besser wird, je mehr Sie es nutzen.
Sie können mit einem einzigen Workflow beginnen und über Teams, geografische Regionen und Abteilungen hinweg skalieren, mit dem Vertrauen, dass die Basis damit umgehen kann.
Fazit
KI-Agentenplattformen sind im Moment im Trend. Überall gibt es neue Tools, die behaupten, Ihre Arbeit zu automatisieren, autonom zu agieren oder Agenten in Unternehmen zu integrieren.
Aber wenn man genauer hinsieht, fallen die meisten in eine von zwei Kategorien. Entweder sind es aufregende Prototypen, die in Demos großartig aussehen, aber nicht über Pilotprojekte hinaus skalieren können, oder es sind neu verpackte Automatisierungstools, die nicht wirklich denken oder sich anpassen können, sondern nur reagieren.
Deshalb braucht dieser Bereich Klarheit, nicht nur mehr Hype.
Wenn Sie ein Unternehmens- oder Technologieführer sind, der auf Agenten setzt, um reale Abläufe zu optimieren, benötigen Sie mehr als nur Funktionen. Sie benötigen eine Plattform, die Randfälle durchdenken kann, sich anpasst, wenn sich Daten ändern, und sich sicher, zuverlässig und skalierbar in Ihre tatsächlichen Systeme integriert.
Das ist, wo Beam sich abhebt.
Es wurde nicht als Wrapper oder Sidecar entwickelt. Es ist eine vollwertige Ausführungsebene, die Agenten zur Leistung bringt, nicht nur zur Nachahmung. Wenn Sie ernsthaft darüber nachdenken, eine agentenbasierte Zukunft in Ihrem Unternehmen aufzubauen, lohnt es sich, zu sehen, was Beam wirklich kann.
