# Agenta vs Agno Agenta verzeichnet 45.760 monatliche Besuche mit +29,5 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Agno verzeichnet 140.302 monatliche Besuche mit -3,3 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage, Kostenlos“. | Kennzahl | [Agenta](https://openaitools.app/de/tool/agenta) | [Agno](https://openaitools.app/de/tool/agno) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.agenta.ai | https://www.agno.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, Prompt-Engineering, Large Language Models (LLMs), AI Agent | AI Agent, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle | | Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage, Kostenlos | | Monatliche Besuche | 45.760 | 140.302 | | MoM-Wachstumsrate | +29,5 % | -3,3 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Indien | | Direkte Besuche | 17.206 | 78.790 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,6 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 2 | | 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) ## Agno Agno begann als schlanke Open-Source-Bibliothek für modellunabhängige KI-Agenten und hat sich zu einer vollständigen Plattform für den Produktivbetrieb von Agenten entwickelt. Der Kern ist das Agno SDK mit drei kombinierbaren Mustern — agents, teams und workflows — sowie über 100 Toolkits und Funktionen wie Gedächtnis, Wissen, strukturierte Ein-/Ausgaben, Guardrails, Human-in-the-Loop-Schritte und Evaluierungen. Da es modellunabhängig ist, unterstützt es über 30 Modellanbieter und kann auch Agenten ausführen, die mit anderen Frameworks wie LangGraph, DSPy oder dem Claude SDK gebaut wurden. Agenten zuverlässig und skalierbar zu betreiben ist ein Plattformproblem, deshalb kombiniert Agno das SDK mit AgentOS: eine Runtime mit allem Nötigen, die Agenten in eine API verwandelt, die Ihr Produkt aufruft, und in einen MCP-Server, mit dem Assistenten wie ChatGPT und Claude sich verbinden. AgentOS ergänzt dauerhafte Ausführung, verteilten Zustand, Session-Isolation, wiederaufnehmbares Streaming, JWT-basiertes RBAC, Audit-Logs, Scheduling und tiefe Observability — mit einer Control-Plane-UI für Traces, Sessions, Evaluierungen und Nutzungsmetriken. Das entscheidende Versprechen ist Kontrolle: Agenten laufen überall dort, wo ein Container läuft — in Ihrer Cloud, On-Premise oder lokal — und die Daten bleiben in Ihrer eigenen Datenbank. Das Projekt hat eine große Open-Source-Community (Zehntausende GitHub-Sterne) und wird für Support-Copiloten, Wissensagenten, Research-Workflows und in Produkte eingebettete Assistenten genutzt. **Preise und Tarife:** Agno bietet ein kostenloses Open-Source-SDK, einen kostenlosen Einstiegstarif sowie kostenpflichtige/Enterprise-Tarife (inklusive Enterprise-Option) für AgentOS, den Control Plane und kommerziellen Support. Die genauen Preise werden auf Anfrage genannt; aktuelle Zahlen finden Sie auf der offiziellen Preisseite. - **Agno SDK mit drei Mustern:** Kombinieren Sie agents, teams und workflows aus einfachen Primitiven, mit über 100 Toolkits und wiederverwendbaren Fähigkeiten wie Gedächtnis, Wissen, strukturierter Ausgabe und Guardrails. - **AgentOS-Runtime:** Macht Agenten zu einer Produktions-API und einem MCP-Server mit dauerhafter Ausführung, verteiltem Zustand, Session-Isolation, wiederaufnehmbarem Streaming, Scheduling und JWT-basiertem RBAC. - **Observability mit Control Plane:** Eine Leitstand-Oberfläche für jeden Agenten-, Team- und Workflow-Lauf: Traces, Sessions, Evaluierungen, Token-Verbrauch, Audit-Logs, Freigaben und Benutzerrollen. - **Von Grund auf modellunabhängig:** Native Unterstützung für über 30 Modellanbieter und die Möglichkeit, Agenten aus Agno, LangGraph, DSPy, dem Claude SDK oder eigenem Code auszuführen. - **Läuft in Ihrer eigenen Cloud:** Bereitstellung auf jeder Container-Plattform — Ihrer Cloud, On-Premise oder lokal — mit Daten in Ihrer eigenen Datenbank und einem Lernkreislauf obendrein. **Stärken:** Open-Source-Kern mit großer, aktiver Community und Zehntausenden GitHub-Sternen; Modellunabhängig: über 30 Anbieter und Ausführung von Agenten aus anderen Frameworks; Läuft in Ihrer eigenen Cloud oder On-Premise, sodass Daten und Infrastruktur Ihre Kontrolle bleiben; Komplette Runtime und Control Plane decken die schwierigen Teile zustandsbehafteter, verteilter Agenten ab **Einschränkungen:** Die Breite von SDK, AgentOS und Control Plane kann für einfache Anwendungsfälle überfordernd sein; Kommerzielle Tarife werden auf Anfrage angeboten, was die Kostenschätzung erschwert; Die volle Nutzung von Observability und Governance setzt Container- und Cloud-Kenntnisse voraus [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agno.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Agenta und Agno beim monatlichen Traffic? Agenta hat 45.760 monatliche Besuche, während Agno 140.302 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Agenta verzeichnet eine Wachstumsrate von +29,5 % gegenüber dem Vormonat; Agno verzeichnet -3,3 %. ### 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. Agno: Preise auf Anfrage, Kostenlos. Agno bietet ein kostenloses Open-Source-SDK, einen kostenlosen Einstiegstarif sowie kostenpflichtige/Enterprise-Tarife (inklusive Enterprise-Option) für AgentOS, den Control Plane und kommerziellen Support. Die genauen Preise werden auf Anfrage genannt; aktuelle Zahlen finden Sie auf der offiziellen Preisseite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Manus](https://openaitools.app/de/tool/manus) | 19.195.779 | -1,7 % | Kostenlose Testversion | Ein universeller KI-Agent, der Aufgaben ausführt statt nur zu antworten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/manus.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 | [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | -7,4 % | Freemium | Knotenbasierte Workflow-Automatisierungsplattform, die robuste visuelle Automatisierung mit KI-Agenten-Orchestrierung verbindet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/n8n.md) | | 4 | [MindStudio](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio) | 1.793.337 | +14,2 % | Preise auf Anfrage | No-code builder and deployment platform designed for creating custom enterprise AI agents and automated workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio.md) | | 5 | [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) | | 6 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Open-Source-Visueller Plausch zum Erstellen von LLM-Apps und Agenten-Workflows, der Python-Code gegen eine Canvas-Benutzeroberfläche eintauscht. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) | | 7 | [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) | | 8 | [LlamaIndex](https://openaitools.app/de/tool/llamaindex) | 387.910 | +19,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Leistungsstarkes Daten-Framework, spezialisiert auf RAG und Dokumenten-Ingestion, aber weniger auf allgemeine Agenten-Orchestrierungs-Schleifen fokussiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/llamaindex.md) | | 9 | [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) | | 10 | [Coze](https://openaitools.app/de/tool/coze) | 177.539 | -33,3 % | Freemium | Visuelle Agenten-Entwicklungsplattform zum Erstellen und Veröffentlichen autonomer Bots ohne komplexen Backend-Code. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/coze.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/agenta-vs-agno 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)