# Labelbox vs Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)

Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) verzeichnet 111.910.743 monatliche Besuche mit +2,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

| Kennzahl | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | [Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein) |
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| Website-URL | https://labelbox.com | https://www.salesforce.com/agentforce/ |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | KI-App-Builder, KI-Entwicklertools, KI-CRM, No-Code & Low-Code |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium |
| Monatliche Besuche | 762.803 | 111.910.743 |
| MoM-Wachstumsrate | -22,8 % | +2,2 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 370.024 | 60.741.009 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 20 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Labelbox

Labelbox nimmt im KI-Stack eine ungewöhnliche Position ein: Das Unternehmen verkauft nicht in erster Linie einen Chatbot oder Generator, sondern baut die Umgebungen und Daten, aus denen Modelle lernen, sowie die Agenten, die wiederkehrende Engineering- und Research-Arbeit übernehmen. Die Aussage auf der Startseite ist direkt — Frontier-KI-Labore trainieren auf Labelbox-Umgebungen und Experten-Daten, während Engineering- und Research-Teams ihren wiederkehrenden Backlog an Agenten auf Recursion übergeben. Eine kürzliche Series-E-Runde über mehr als 100 Millionen US-Dollar signalisiert eine stark finanzierte Wette auf diese These.,Für Unternehmen ist die neuere Produkthälfte Recursion. Agenten werden durch reale Signale ausgelöst — einen fehlgeschlagenen Build, einen PagerDuty-Alert, eine neue Dependency-Version, einen frischen Modell-Checkpoint oder einen Montagmorgen-Zeitplan — und arbeiten dann im Hintergrund, bis der Auftrag erledigt ist. Die beworbenen Beispiele sind konkrete Ergebnisse statt Zusammenfassungen: ein getesteter Pull Request mit Preview-Link, ein Postmortem-Entwurf in Confluence mit vollständiger Quellenangabe, eine Ablationstabelle mit den entscheidenden Änderungen oder ein Patch für jeden exponierten Service nach einer kritischen CVE. Ein Grader-Agent benotet jeden Lauf, und die bewertete Session hinterlässt Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.,Das ursprüngliche Fundament bleibt das Datengeschäft: Labeling, Annotation, Kuration und Model Evaluation mit Unterstützung menschlicher Experten-Reviewer, genutzt für Computer Vision, NLP, Supervised Fine-Tuning, RLHF und Red Teaming. In der Praxis verstärken sich beide Hälften gegenseitig, da die Umgebungen, in denen hochwertige Trainingsdaten entstehen, dieselben sind, in denen Agenten echte Arbeit lernen. Die Preisgestaltung ist enterprise-typisch, läuft über Vertriebsgespräche und richtet sich nach Datenvolumen und Agentennutzung; einen öffentlichen Self-Service-Tarif gibt es nicht.

**Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Labelbox veröffentlicht keine Self-Service-Pläne oder öffentlichen Preislisten; die Preisroute führt interessierte Teams stattdessen zu einem Vertriebsgespräch, und die Kosten richten sich nach Umfang der Datenproduktion, Agenten-Deployment und Enterprise-Anforderungen. Eine kostenlose Variante ist nicht veröffentlicht. Interessenten sollten ein Angebot auf Basis ihrer Volumina und Anwendungsfälle anfordern.

- **Data Labeling und Experten-Annotation:** Strukturierte Annotation, Datenkuration, Model Evaluation und Human-in-the-Loop-Review über Vision-, Sprach- und generative Aufgaben hinweg als Grundlage für Trainings- und Eval-Daten.
- **Autonome Agent-Sessions:** Recursion-Agenten starten selbstständig durch Builds, Alerts, Commits, Checkpoints und Zeitpläne und arbeiten im Hintergrund, bis die Aufgabe erledigt und prüfbar ist.
- **Fachliche Spezialisten nach Funktion:** Spezialisten-Agenten decken Software Engineering, Reliability, Security, ML Research, Evals, R&D, Produkt und Finance ab — von flaky-Test-Fixes bis zu Postmortem-Entwürfen.
- **Bewertete Ergebnisse mit Lerneffekt:** Jeder Agentenlauf wird benotet, und benotete Sessions hinterlassen Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.
- **Native Tool- und Datenintegrationen:** Agenten arbeiten mit den vorhandenen Tools: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel und Cloud-Anbieter.

**Stärken:** Deckt beide Seiten ab: Produktion von Trainings- und Eval-Daten sowie Agenten, die wiederkehrende Arbeit erledigen; Getragen von einer aktuellen Series-E-Runde über 100 Mio.+ USD und von Frontier-KI-Laboren genutzt; Agentenläufe liefern konkrete, belegte Ergebnisse — Tests, Reruns, Ablationen — statt ungeprüfter Vorschläge; Integriert sich in die bestehende Toolchain: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery und Databricks

**Einschränkungen:** Keine Self-Service-Preise und keine offene Registrierung: alles läuft über ein Verkaufsgespräch, was die Evaluierung verlangsamt; Die Plattform setzt echte Engineering- und Research-Infrastruktur voraus (GitHub, Cloud-Anbieter, Data Warehouses); Die Positionierung hat sich schnell in Richtung autonomer Agent-Sessions verschoben; wer nur Labeling-Workflows will, findet es womöglich überdimensioniert

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

## Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)

Salesforce' Flaggschiff-KI-Plattform startete ursprünglich als Salesforce Einstein für prädiktives CRM-Scoring und später als Einstein Copilot für konversationelle Unterstützung; heute wird sie von Agentforce angeführt. Nativ in die Salesforce Platform integriert und auf einheitlichen Unternehmensdaten über Data 360 (ehemals Data Cloud) gestützt, geht Agentforce über starre Entscheidungsbaum-Chatbots und passive Textgeneratoren hinaus und setzt autonome KI-Agenten ein, die mehrstufige Probleme durchdenken und rund um die Uhr echte Geschäftsaktionen ausführen können.

Im Kern der Plattform steht die Atlas Reasoning Engine, die eingehende Kundenanfragen oder Systemauslöser bewertet, verifizierten Kontext aus CRM-Datensätzen und externen APIs abruft, einen Ausführungsplan formuliert und Salesforce Flows, Apex-Klassen, MuleSoft-Konnektoren oder verifizierte Model Context Protocol (MCP)-Server aufruft. 2026 erweiterte Salesforce die Plattform um die Long-Horizon Runtime – Agenten können damit mehrtägige Workflows unter menschlicher Aufsicht verfolgen –, dazu Multi-Agent Orchestration, Agentforce Voice für natürliche Telefoninteraktionen jenseits klassischer IVR und Agent Optimizer für Echtzeit-Observability.

Organisationen können mit dem Low-Code Agent Builder vorgefertigte Rollenagenten in wenigen Klicks starten oder mit Agent Script deterministische Logik anpassen. Zu den Out-of-the-Box-Rollen gehören Customer-Service-Agenten, autonome Sales Development Representatives (SDRs), die Leads qualifizieren und Meetings buchen, Sales Coaches für interaktives Deal-Rollenspiel, Commerce Personal Shoppers sowie Employee-Coworker-Agenten, die direkt in Slack und den Salesforce-Clouds eingebettet sind.

**Preise und Tarife:** Bestehende Enterprise+-Kunden können über Salesforce Foundations (0 US$) kostenlos starten; nutzungsbasierte Optionen umfassen Flex Credits zu 500 US$ pro 100.000 Credits (0,10 US$ pro Standardaktion, 0,15 US$ pro Sprachaktion), 2 US$ pro Kundenkonversation oder 2 US$ pro Help-Agent-Resolution, während ungemessene Mitarbeiter-Sitz-Add-ons 125–150 US$/Nutzer/Monat kosten und Max-Editionen (Agentforce 1) ab 550 US$/Nutzer/Monat beginnen.

- **Atlas Reasoning Engine und Long-Horizon Runtime:** Zerlegt komplexe Anfragen in mehrstufige Aktionspläne, die auf Data 360 gestützt sind, und behält den Status über Tage oder Wochen, um Multi-Touch-Betriebsworkflows mit Guardrails für menschliche Eskalation abzuschließen.
- **Low-Code Agent Builder und Agent Script:** Konfiguriert eigene Agenten, Subagenten, natürlichsprachliche Anweisungen und deterministische Guardrails mithilfe bestehender Salesforce Flows, Prompt-Builder-Vorlagen, Apex-Code und MuleSoft-APIs.
- **Multi-Agent-Orchestrierung und MCP-Interoperabilität:** Koordiniert spezialisierte Subagenten über Abteilungen hinweg und verbindet sich sicher mit externen Enterprise-Tools über verifizierte Model Context Protocol (MCP)-Server von AgentExchange-Partnern.
- **Agentforce Voice und Omnichannel-Deployment:** Ersetzt starre telefonische IVR-Bäume durch latenzarme konversationelle Sprachagenten und ermöglicht einheitliche Deployments über Webchat, WhatsApp, SMS, mobile Apps und Slack.
- **Vorgefertigte Rollenagenten und Agent Optimizer:** Setzt sofort einsatzbereite Service-, SDR-, Sales-Coach-, Buyer- und Merchandiser-Agenten ein und überwacht anschließend Resolutionsgenauigkeit und Engpässe nahezu in Echtzeit mit dem Agent Optimizer.

**Stärken:** Tiefer nativer Zugriff auf Salesforce-CRM-Objekte, Flows, Apex-Logik, MuleSoft-Integrationen und Data 360 ohne fragile Drittanbieter-Synchronisation.; Flexible Abrechnungsmodelle 2026 lassen Unternehmen wählen zwischen Flex Credits pro Aktion (0,10 US$/Aktion), 2 US$ pro Konversation, 2 US$ pro Resolution oder ungemessenen Lizenzen pro Nutzer.; Der enterprise-taugliche Einstein Trust Layer erzwingt Zero-Data-Retention bei externen LLM-Anbietern, PII-Masking und Toxizitätserkennung.; Unterstützt offene Multi-Agent-Interoperabilität über Model Context Protocol (MCP) und mehrtägige Aufgabenausführung mit Long-Horizon.

**Einschränkungen:** Verbrauchsbasierte Preise über Flex Credits, Data-360-Credits und Sitz-Add-ons sind schwer zu prognostizieren und verhindern die Mischung von Flex Credits und Konversationsmetern in derselben Org.; Erfordert saubere, gut strukturierte Salesforce-CRM- und Data-360-Governance, um ungenaue Agentenaktionen zu vermeiden.; Vollständige Enterprise-Funktionen bringen hohe Gesamtbetriebskosten mit sich; die Top-Editionen Max / Agentforce 1 erreichen 550 US$ pro Nutzer und Monat.

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Labelbox und Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) beim monatlichen Traffic?

Labelbox hat 762.803 monatliche Besuche, während Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) 111.910.743 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Labelbox verzeichnet eine Wachstumsrate von -22,8 % gegenüber dem Vormonat; Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) verzeichnet +2,2 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Labelbox: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Labelbox veröffentlicht keine Self-Service-Pläne oder öffentlichen Preislisten; die Preisroute führt interessierte Teams stattdessen zu einem Vertriebsgespräch, und die Kosten richten sich nach Umfang der Datenproduktion, Agenten-Deployment und Enterprise-Anforderungen. Eine kostenlose Variante ist nicht veröffentlicht. Interessenten sollten ein Angebot auf Basis ihrer Volumina und Anwendungsfälle anfordern. Salesforce Agentforce (ehemals Einstein): Freemium. Bestehende Enterprise+-Kunden können über Salesforce Foundations (0 US$) kostenlos starten; nutzungsbasierte Optionen umfassen Flex Credits zu 500 US$ pro 100.000 Credits (0,10 US$ pro Standardaktion, 0,15 US$ pro Sprachaktion), 2 US$ pro Kundenkonversation oder 2 US$ pro Help-Agent-Resolution, während ungemessene Mitarbeiter-Sitz-Add-ons 125–150 US$/Nutzer/Monat kosten und Max-Editionen (Agentforce 1) ab 550 US$/Nutzer/Monat beginnen.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Zapier](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com) | 5.065.248 | +0,4 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Zapier is a no-code automation and AI orchestration platform that connects thousands of apps so you can build automated workflows, AI agents and chatbots without writing code, and govern them with enterprise-grade contro | [.md](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com.md) |
| 2 | [Intercom](https://openaitools.app/de/tool/intercom-com) | 4.471.110 | +2,7 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Hervorragender Kundensupport und Helpdesk-Workflow-Automatisierung, aber weniger geeignet für breites Enterprise-CRM und Vertriebsabwicklung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/intercom-com.md) |
| 3 | [Gong – Revenue AI OS](https://openaitools.app/de/tool/gong-io) | 2.337.769 | +3 % | Preise auf Anfrage | Superior revenue intelligence and call analytics, but specialized for sales insights rather than general agentic workflow automation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gong-io.md) |
| 4 | [MindStudio](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio) | 1.793.337 | +14,2 % | Preise auf Anfrage | Visual no-code builder for custom AI agents, but lacks Salesforce's native enterprise data connectors and CRM structure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio.md) |
| 5 | [Attio](https://openaitools.app/de/tool/attio) | 1.652.928 | -4,2 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Modernes, anpassbares CRM mit integrierten KI-Agenten, dem jedoch das massive Unternehmensökosystem und die Skalierung von Salesforce fehlen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/attio.md) |
| 6 | [Roboflow](https://openaitools.app/de/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Optimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/roboflow.md) |
| 7 | [Appen](https://openaitools.app/de/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2 % | Preise auf Anfrage | Setzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/appen-com.md) |
| 8 | [Scale](https://openaitools.app/de/tool/scale) | 616.915 | +12,5 % | Preise auf Anfrage | Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scale.md) |
| 9 | [Chatbase](https://openaitools.app/de/tool/chatbase) | 396.383 | -7 % | Freemium, Kostenpflichtig | Simple no-code AI chatbot deployment, but less equipped for complex enterprise-grade CRM automation and multi-system agents. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/chatbase.md) |
| 10 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/labelbox-vs-salesforce-einstein

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