# Agenta vs AgentX Agenta verzeichnet 45.760 monatliche Besuche mit +29,5 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. AgentX verzeichnet 35.826 monatliche Besuche mit -11,8 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [Agenta](https://openaitools.app/de/tool/agenta) | [AgentX](https://openaitools.app/de/tool/agentx) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.agenta.ai | https://www.agentx.so | | Kategorien | KI-Entwicklertools, Prompt-Engineering, Large Language Models (LLMs), AI Agent | AI Agent, KI-Chatbot, KI-App-Builder | | Preismodell | Freemium | Freemium | | Monatliche Besuche | 45.760 | 35.826 | | MoM-Wachstumsrate | +29,5 % | -11,8 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 17.206 | 14.362 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,3 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 3 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Agenta Agenta versteht sich als Open-Source-Workspace, in dem Teams KI-Agenten und KI-Kollegen bauen statt einzelner Prompts. Man startet mit fertigen Agenten-Vorlagen, gibt dem Agenten Modelle und Tools und führt ihn im Chat, in Slack oder Telegram aus, sodass die Arbeit dort stattfindet, wo das Team ohnehin kommuniziert. Agenten können Dateien durchsuchen, lesen und schreiben und geplante Automatisierungen ausführen, die von angebundenen Systemen ausgelöst werden. Der Unterschied liegt im Fokus auf operative Kontrolle. Agenten verbinden sich mit über tausend Integrationen und MCP-Servern, Geheimnisse liegen in einem Tresor, den der Agent nutzen, aber nicht lesen kann, und Berechtigungen sowie Freigabeschritte entscheiden, welche Aktionen automatisch laufen und welche eine menschliche Bestätigung brauchen. Jeder Lauf wird mit Dauer, Token-Verbrauch und Kosten protokolliert, sodass nachvollziehbar ist, warum ein Agent ein Ergebnis erzeugt hat, und man per Feedback nachsteuern kann. Für Engineering-Teams erscheint Agenta unter MIT-Lizenz und lässt sich mit Docker Compose oder Helm selbst hosten, sodass Agenten und Daten auf der eigenen Infrastruktur bleiben – ohne Lock-in. Wer den Betrieb nicht selbst übernehmen will, nutzt die verwaltete Cloud; beide teilen dieselben Konzepte von Agenten, Skills, Sitzungen und Automatisierungen. **Preise und Tarife:** Freemium. Die Open-Source-Edition steht unter MIT-Lizenz und ist zum Selbsthosten kostenlos; zusätzlich gibt es Cloud-Zugang und eine Demo für größere Teams. Konkrete Limits stehen auf der Preisseite. - **Builder für Agenten und KI-Kollegen:** Agenten aus Vorlagen oder von Grund auf zusammenstellen, Modelle, Skills und Tools zuweisen und im Chat, in Slack oder Telegram ausführen. - **MCP-Anbindungen und über 1.000 Integrationen:** Agenten über MCP mit Notion, GitHub, HubSpot, Slack, Linear, Drive und mehr verbinden und Tools oder Skills tauschen, ohne den Agenten neu zu schreiben. - **Evaluierungen und Observability der Läufe:** Ergebnisse bewerten, Feedback sammeln und jeden Lauf mit Dauer-, Token- und Kostenprotokoll prüfen, damit Verbesserungen messbar sind. - **Guardrails, Freigaben und Secret-Tresor:** Festlegen, welche Aktionen unbeaufsichtigt laufen und welche eine Freigabe brauchen, während Zugangsdaten in einem für den Agenten unlesbaren Tresor liegen. - **Selbsthosting unter MIT-Lizenz:** Den gesamten Workspace mit Docker Compose oder Helm auf eigener Infrastruktur betreiben und Agenten sowie Daten im Haus behalten. **Stärken:** Open Source unter MIT-Lizenz, selbst hostbar ohne Anbieterbindung; Anbindung an über tausend Tools und MCP-Server statt fixer Integrationsliste; Integrierte Evaluierung und vollständige Laufprotokolle mit Token- und Kostenverfolgung; Freigabeschritte und Secret-Tresor halten Agenten unter menschlicher Kontrolle **Einschränkungen:** Das Workspace-Konzept ist breit und braucht Einarbeitungszeit; Selbsthosting setzt Erfahrung mit Containern und Helm voraus; Manche Enterprise-Funktionen werden erst nach Rücksprache mit dem Vertrieb im Detail erklärt [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agenta.md) ## AgentX AgentX basiert auf einer einfachen Prämisse: Die meisten Agent-Plattformen enden beim „Bauen“, während die wirklich schwierigen Aufgaben erst nach dem Prototyp beginnen. Die Plattform bietet eine Drag-and-drop-Leinwand, auf der ein Orchestrator-Agent und seine Arbeitsagenten jeweils eigene Rollen, Anweisungen, Modelle, Speicher und Tools erhalten – inklusive Verzweigungslogik und Übergabe an Menschen. Die Evaluierung steht im Zentrum. Agenten laufen vor dem Deployment gegen Testsets, Regressionen werden über Versionen hinweg verfolgt, und Laufzeit-Evaluierungen nutzen LLM-as-judge-Bewertungen für kontinuierliche Verhaltensüberwachung. Fehler wie Halluzinationen oder fehlerhafte Tool-Aufrufe werden sichtbar, bevor Nutzer sie erleben, und ein CI/CD-Gate erlaubt es, Releases anhand gemessener Qualität zu blockieren oder freizugeben. Bei der Observability führt AgentX Traces aus Frameworks wie LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Anthropic und Google ADK in einer Pipeline zusammen, sodass jede Agent-Entscheidung erklärbar und in Echtzeit alarmierbar ist. Das Deployment erfolgt per Klick auf API, Slack, Web-Widget, E-Mail oder Sprache – mit Versionierung, sofortigem Rollback sowie Cloud- oder On-Premises-Betrieb und SOC-2-konformen Kontrollen. **Preise und Tarife:** Der Solo-Plan lässt sich mit 200 Credits kostenlos starten; Solo Builder kostet 49 US-Dollar/Monat, Professional 199 US-Dollar/Monat und Business 299 US-Dollar/Monat, ohne Kosten pro Nutzer. Managed Builds werden pro Prozess individuell kalkuliert. Aktuelle Details stehen auf der offiziellen Preisseite. - **Multi-Agenten-Orchestrierung:** Erstellen Sie Drag-and-drop-Workflows, in denen jeder Agent Rolle, Anweisungen, Modell, Speicher und Tools erhält – mit Verzweigungen und Übergabe an Menschen. - **Evaluierung vor dem Deployment:** Führen Sie Agenten gegen Testsets aus, bewerten Sie mehrere Läufe pro Version und verfolgen Sie Regressionen, bevor echte Nutzer betroffen sind. - **Laufzeit-Evaluierung und Monitoring:** LLM-as-judge-Bewertungen und 24/7-Verhaltensüberwachung erkennen Halluzinationen und fehlerhafte Tool-Aufrufe im Live-Betrieb. - **Framework-unabhängiges Tracing:** Führen Sie Traces aus LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Anthropic oder Google ADK in einer Pipeline zusammen – für erklärbare Entscheidungen. - **Deployment per Klick mit Rollback:** Veröffentlichen Sie auf API, Slack, Web-Widget, E-Mail oder Sprache – mit Versionierung, sofortigem Rollback sowie Cloud- oder On-Premises-Betrieb. **Stärken:** Deckt ab, was die meisten Agent-Builder auslassen: Evaluierung, Tracing und Rollback.; Framework-unabhängiges Tracing für gängige Stacks wie LangChain, CrewAI und OpenAI Agents SDK.; Klare Preise vom Gratis-Plan bis 299 US-Dollar/Monat, plus On-Premises und White-Label.; Human-in-the-loop-Checkpoints und Audit-Trails für Sicherheits- und Compliance-Prüfungen. **Einschränkungen:** Der evaluierungszentrierte Workflow hat eine steilere Lernkurve als einfache No-Code-Chatbot-Builder.; Managed Builds werden individuell kalkuliert, daher ist der Preis ohne Vertriebsgespräch wenig transparent.; Solo- und Klein-Team-Pläne basieren auf Credits, was eine Beobachtung des Verbrauchs erfordert. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agentx.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Agenta und AgentX beim monatlichen Traffic? Agenta hat 45.760 monatliche Besuche, während AgentX 35.826 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Agenta verzeichnet eine Wachstumsrate von +29,5 % gegenüber dem Vormonat; AgentX verzeichnet -11,8 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Agenta: Freemium. Freemium. Die Open-Source-Edition steht unter MIT-Lizenz und ist zum Selbsthosten kostenlos; zusätzlich gibt es Cloud-Zugang und eine Demo für größere Teams. Konkrete Limits stehen auf der Preisseite. AgentX: Freemium. Der Solo-Plan lässt sich mit 200 Credits kostenlos starten; Solo Builder kostet 49 US-Dollar/Monat, Professional 199 US-Dollar/Monat und Business 299 US-Dollar/Monat, ohne Kosten pro Nutzer. Managed Builds werden pro Prozess individuell kalkuliert. Aktuelle Details stehen auf der offiziellen Preisseite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein) | 111.910.743 | +2,2 % | Freemium | Autonome Enterprise-KI-Agenten und CRM-Intelligenz auf Basis von Salesforce Data 360 und Atlas. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein.md) | | 2 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Offene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | | 3 | [Orca](https://openaitools.app/de/tool/orca) | 1.025.891 | +1 % | Free, Open Source, Enterprise on request | Viele Coding-Agenten parallel ausführen, jeder in seinem eigenen Worktree | [.md](https://openaitools.app/de/tool/orca.md) | | 4 | [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) | | 5 | [LobeHub](https://openaitools.app/de/tool/lobehub) | 654.548 | -25 % | Freemium | Immer aktive KI-Agenten in deinem Team-Chat | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lobehub.md) | | 6 | [Augment Code](https://openaitools.app/de/tool/augment-code) | 326.215 | +24,1 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Agenten-Orchestrierung für den gesamten Softwareentwicklungszyklus | [.md](https://openaitools.app/de/tool/augment-code.md) | | 7 | [Tines](https://openaitools.app/de/tool/tines) | 273.260 | +24,4 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Tines is an enterprise platform for building, running and governing AI agents, internal apps and automated workflows in one secure environment, with centralized credentials, permissions and monitoring for IT and security | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tines.md) | | 8 | [Arize AI](https://openaitools.app/de/tool/arize-com) | 249.028 | +3,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Agent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI | [.md](https://openaitools.app/de/tool/arize-com.md) | | 9 | [FlowHunt](https://openaitools.app/de/tool/flowhunt-io) | 186.190 | 0 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | No-Code-KI-Agenten und Chatbots für Marketing, SEO und Support | [.md](https://openaitools.app/de/tool/flowhunt-io.md) | | 10 | [Sim AI](https://openaitools.app/de/tool/sim-ai) | 140.953 | +20,6 % | Freemium, Paid (per user/month), and Enterprise with custom pricing; self-hosting free under Apache 2.0 | Sim is the open-source AI workspace for building, deploying and governing AI agents. Create agents visually, in Chat or in code, ground them in a synced knowledge base, connect 270+ integrations, and control access, spen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/sim-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/agenta-vs-agentx More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)