# Activepieces vs Agent-Native

Activepieces verzeichnet 258.553 monatliche Besuche mit +1,5 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Agent-Native verzeichnet 52.065 monatliche Besuche mit +90,7 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [Activepieces](https://openaitools.app/de/tool/activepieces) | [Agent-Native](https://openaitools.app/de/tool/agent-native) |
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| Website-URL | https://www.activepieces.com | https://www.agent-native.com |
| Kategorien | AI Workflow, No-Code & Low-Code, KI-Code-Assistent, AI Agent | AI Agent, KI-App-Builder, KI-Entwicklertools, AI Workflow |
| Preismodell | Freemium | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 258.553 | 52.065 |
| MoM-Wachstumsrate | +1,5 % | +90,7 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 111.328 | 22.560 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Activepieces

Activepieces ist eine KI-first Automatisierungsplattform, die auf der Idee aufbaut, dass die Agenten eines Teams und seine Mitarbeitenden denselben Arbeitsbereich teilen. Im Zentrum stehen KI-Agenten: Man beschreibt eine Aufgabe in einfachen Worten, und der Agent ermittelt Schritte, Reihenfolge und die zu öffnenden Tools aus den verbundenen Apps und jedem angegebenen MCP-Server. Sensible Schritte lassen sich hinter menschliche Freigaben legen, sodass Aktionen mit Geld, Kunden oder Produktion unter Kontrolle bleiben.

Unter der Agentenschicht liegt eine ausgereifte Workflow-Engine mit visuellem Builder. Der Chat entwirft den Großteil eines Flows, während Verzweigungen, Wiederholungen, Wartepunkte, Subflows, Fehlerbehandlung und Freigaben die schwierigen Fälle abdecken. Braucht ein Schritt echte Logik, schreibt man Inline-TypeScript und lässt den Rest visuell. Chat, Tables als leichte strukturierte Datenschicht, eine Wissensdatenbank und ein MCP-Server runden die Plattform ab, damit Agenten und Teammitglieder auf denselben Daten arbeiten.

Das Projekt ist im Kern Open Source, hunderte Beitragende pflegen MIT-lizenzierte App-Bausteine, und der Betrieb ist flexibel: Activepieces Cloud, eigene Docker- oder Kubernetes-Infrastruktur oder eine vollständig air-gapped Installation. Enterprise-Kontrollen umfassen Projekte und Zugriffsrollen, SSO über Okta oder Entra, Secret Manager wie HashiCorp Vault, an das SIEM gestreamte Audit-Logs und eigene KI-Modellschlüssel von Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock oder Google Gemini.

**Preise und Tarife:** Freemium-Modell: Ein kostenloser Tarif ohne Kreditkarte ermöglicht den Einstieg in Flows und Agenten, bezahlte Tarife bieten mehr Ausführungen und Enterprise-Funktionen. Beim Betrieb stehen Managed Cloud, Self-Hosting und Air-Gapped zur Wahl, und Open-Source-Nutzer können die Community-Edition auf eigener Infrastruktur betreiben.

- **KI-Agenten aus natürlicher Sprache:** Beschreiben Sie eine Aufgabe in Alltagssprache, und der Agent bestimmt die Schritte, wählt Werkzeuge aus verbundenen Apps und MCP-Servern und pausiert bei sensiblen Aktionen für eine Freigabe.
- **Visueller Builder mit Inline-TypeScript:** Automatisierungen auf einer Canvas mit Verzweigungen, Wiederholungen, Wartepunkten, Subflows und Fehlerbehandlung bauen und Schritte, die Code brauchen, in Inline-TypeScript schreiben.
- **Über 770 Open-Source-Konnektoren:** Jeder Baustein ist MIT-lizenziert und community-entwickelt und deckt bestehende Apps ab; für alles andere verbindet ein HTTP-Baustein beliebige REST- oder GraphQL-Endpunkte inklusive Auth und Paging.
- **Chat, Tables und Wissensdatenbank:** Flows im Gespräch entwerfen, strukturierte Daten in Tables speichern, die Flows und Agenten lesen und schreiben, und interne Dokumente für alle Agenten durchsuchbar halten.
- **Enterprise-Betrieb und Governance:** Läuft in der Managed Cloud, im eigenen Docker-/Kubernetes-Stack oder air-gapped, mit Projekten, SSO, Rollenrechten, Secret Managern, Audit-Logs und eigenen KI-Schlüsseln.

**Stärken:** Open-Source-Kern mit MIT-lizenzierten Bausteinen und echter Self-Hosting-Option; Starke Kombination aus KI-Agenten, visuellem Builder und Inline-TypeScript; Enterprise-Funktionen wie SSO, Rollen, Secret Manager und Audit-Logs; Große Konnektorbibliothek plus HTTP-Baustein für alles Übrige

**Einschränkungen:** Die Fülle aus Agenten, Tabellen, Flows und MCP kann Neueinsteiger überfordern; Einige fortgeschrittene Enterprise-Funktionen bleiben bezahlten oder selbst verwalteten Plänen vorbehalten; Self-Hosting bedeutet, Updates, Skalierung und Zuverlässigkeit selbst zu tragen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/activepieces.md)

## Agent-Native

Agent-Native ist ein Open-Source-Framework für das, was die Macher agentische Anwendungen nennen: Software, in der ein KI-Agent und eine menschliche Oberfläche gleichrangige Bestandteile sind statt ein nachträglich angeflanschter Agent. Der Kern Gedanke: Jede Fähigkeit wird nur einmal definiert. Wird eine Aktion mit defineAction() deklariert, kann derselbe Code vom eingebetteten Agenten, von React-Komponenten der Oberfläche, von externen HTTP-Clients und von Integrationen aufgerufen werden – doppelte und auseinanderlaufende Logik zwischen Automatisierung und UI entfällt.

Rund um diesen Kern verdrahtet das Framework die Bausteine, die Agentenprodukte sonst selbst nachbauen: geteilter Anwendungszustand, damit der Agent weiß, was der Nutzer gerade ansieht oder bearbeitet; eine gemeinsame PostgreSQL-Datenbank als einzige Wahrheitsquelle; dauerhaftes Gedächtnis und wiederverwendbare Skills; zeit- und ereignisgesteuerte Automatisierungen; Multi-Agenten-Teams sowie Authentifizierung mit Organisationen und ressourcenbezogenen Rechten zum Ansehen, Kommentieren, Bearbeiten und Verwalten.

Agent-Native ist bewusst stack-agnostisch. Es ist TypeScript, Open Source und darauf ausgelegt, dass man eigenes LLM, eigene Datenbank und eigenes Hosting mitbringt und den Anwendungscode im eigenen Repository behält. Das Projekt liefert außerdem Open-Source-Referenz-Apps wie Design, Slides, Clips, Analytics, Calendar, Mail, Content, Assets und Forms, die man direkt nutzen oder forken und anpassen kann. Neue Projekte entstehen über die CLI oder online mit Builder.io.

**Preise und Tarife:** Agent-Native ist ein kostenlos nutzbares Open-Source-Framework: Das Framework selbst ist gratis, bezahlt wird nur, was man selbst beisteuert, etwa eigenes LLM, Datenbank und Hosting. Die Referenz-Apps sind laut Projekt kostenlos nutz- und anpassbar.

- **Eine Aktion, alle Oberflächen:** Eine Fähigkeit einmal mit defineAction() deklarieren – Agent, React-UI, HTTP-Clients und Integrationen nutzen denselben Code, doppelte Logik entfällt.
- **Geteilter Zustand und Daten:** Der Agent weiß, was Nutzer ansehen, auswählen und bearbeiten; beide lesen und schreiben dieselbe PostgreSQL-Datenbank als einzige Wahrheitsquelle.
- **Skills und Gedächtnis:** Wiederverwendbares Fachwissen, dauerhafter Kontext und Langzeitgedächtnis sorgen dafür, dass Agenten nicht ständig neu erklärt werden müssen.
- **Automatisierungen und Agenten-Teams:** Agentenarbeit läuft zeit- oder ereignisgesteuert und wird an spezialisierte Agenten im selben oder in verbundenen Workspaces delegiert.
- **Auth, Organisationen, Freigaben:** Anmeldung, Konten, Organisationsmitgliedschaft und Rechte pro Ressource zum Ansehen, Kommentieren, Bearbeiten und Verwalten sind eingebaut.

**Stärken:** Fähigkeiten werden einmal definiert und von Agent, UI, APIs und Integrationen geteilt – deutlich weniger Duplikate; Eigenes LLM, eigene Datenbank, eigenes Hosting – kein Modell- oder Cloud-Lock-in; Open-Source-TypeScript mit Anwendungscode im eigenen Repository; Authentifizierung, Organisationen, Rechte, Gedächtnis, Skills und Automatisierungen inklusive

**Einschränkungen:** Erfordert TypeScript- und Full-Stack-Erfahrung; es ist ein Framework, kein No-Code-Builder; Hosting, Datenbankbetrieb und LLM-Kosten liegen bei dir; Ökosystem und Drittanbieter-Dokumentation sind noch relativ jung

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agent-native.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Activepieces und Agent-Native beim monatlichen Traffic?

Activepieces hat 258.553 monatliche Besuche, während Agent-Native 52.065 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Activepieces verzeichnet eine Wachstumsrate von +1,5 % gegenüber dem Vormonat; Agent-Native verzeichnet +90,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Activepieces: Freemium. Freemium-Modell: Ein kostenloser Tarif ohne Kreditkarte ermöglicht den Einstieg in Flows und Agenten, bezahlte Tarife bieten mehr Ausführungen und Enterprise-Funktionen. Beim Betrieb stehen Managed Cloud, Self-Hosting und Air-Gapped zur Wahl, und Open-Source-Nutzer können die Community-Edition auf eigener Infrastruktur betreiben. Agent-Native: Kostenlos. Agent-Native ist ein kostenlos nutzbares Open-Source-Framework: Das Framework selbst ist gratis, bezahlt wird nur, was man selbst beisteuert, etwa eigenes LLM, Datenbank und Hosting. Die Referenz-Apps sind laut Projekt kostenlos nutz- und anpassbar.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Lovable](https://openaitools.app/de/tool/lovable) | 31.052.090 | +3,8 % | Freemium | Beschreibe deine Idee im Chat – Lovable macht daraus eine lauffähige App oder Website | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lovable.md) |
| 2 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Der KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor.md) |
| 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/de/tool/google-antigravity) | 16.054.109 | +8,1 % | Freemium | Googles Entwicklungsplattform für das Agenten-Zeitalter | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-antigravity.md) |
| 4 | [Base44](https://openaitools.app/de/tool/base44) | 14.039.232 | +0,5 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Funktionierende Apps, Websites und KI-Agenten per Beschreibung erstellen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/base44.md) |
| 5 | [Replit](https://openaitools.app/de/tool/replit) | 10.016.437 | -7,7 % | Freemium, Kostenpflichtig | Beschreibe deine Idee – Replit baut in Minuten eine funktionierende App | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replit.md) |
| 6 | [Zapier](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com) | 5.065.248 | +0,4 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Riesiges vorgefertigtes App-Ökosystem und ausgefeilte UX, aber deutlich teurer und proprietär. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com.md) |
| 7 | [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | -7,4 % | Freemium | Quelloffene Workflow-Automatisierung für KI-Agenten und technische Teams | [.md](https://openaitools.app/de/tool/n8n.md) |
| 8 | [MindStudio](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio) | 1.793.337 | +14,2 % | Preise auf Anfrage | Streamlinierte Benutzeroberfläche für die Bereitstellung benutzerdefinierter KI-Agenten, aber weniger flexibel für traditionelle Datenintegrations-Pipelines. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio.md) |
| 9 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Produktionsreife agentische KI-Workflows erstellen, bereitstellen und steuern | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) |
| 10 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Ausgezeichnete Browser- und Web-Scraping-Automatisierungsfunktionen für KI-Agenten, aber weniger Standard-Unternehmens-App-Integrationen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/activepieces-vs-agent-native

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