Darum geht es
Relevance AI, Gumloop oder Make Agents? KI-Agenten-Plattformen 2026 im direkten Vergleich: Stärken, Preise und welche Plattform zu welchem Use-Case passt.
- Relevance AI
- Gumloop
- Make
- Agenten
Einordnung zum Artikel
"Workflow" reicht nicht mehr — alle reden von Agenten. Drei Plattformen lohnen den Blick: Relevance AI, Gumloop und die neuen Make Agents.
Relevance AI
Spezialisiert auf Multi-Agent-Teams. Du baust spezialisierte Agenten ("Researcher", "Writer", "QA") und sie kollaborieren. Sales-Agent-Stack ist sehr ausgereift. Schwäche: lange Lernkurve, Pricing pro Credits skaliert teuer.
Gumloop
Visueller Drag-and-Drop für Document-Processing-Pipelines. PDFs, Webscraping, Klassifikation. Enge Integration mit OpenAI und Claude. Stärke: extrem schnell prototypbar. Schwäche: weniger Konnektoren als Make, kein Self-Hosting.
Make Agents
Make hat 2025 native Agenten-Knoten ergänzt. Vorteil: Du kombinierst Agents mit den 2.000+ Make-Konnektoren. Beste Wahl wenn du bestehende Make-Workflows mit Agenten erweiterst.
Wann was?
Vergleich und Prüfpunkte aus dem vollständigen Artikel.
- Use-Case – Empfehlung
- Sales-Outreach mit mehreren spezialisierten Agenten – Relevance AI
- Vertrags-/PDF-Massenanalyse – Gumloop
- Bestehender Make-Stack erweitern – Make Agents
- Self-Hosting + DSGVO – n8n + LangGraph (siehe n8n Self-Hosted)
Realität-Check
"AI Agent" bezeichnet sehr unterschiedliche Systeme. Mehrstufige Abläufe brauchen strukturierte Ausgaben, Wiederholungsregeln, Testfälle, Freigaben und Fehlerwege. Welcher technische Stack passt, folgt erst danach. Mehr im LLM-Vergleich.
Fazit
Oft ist ein klarer Workflow robuster als ein frei handelnder Agent. Die nötige Autonomie sollte pro Entscheidung belegt werden. Konkrete Beispiele: KI-Agenten und Workflows im Katalog. KI-Potenzial-Check anfragen.