Make AI Agents Alternative für Unternehmen: KI-Agenten, Kosten und Unternehmenswissen im Vergleich

Damit eignet sich Make für deutlich mehr als lineare Automatisierungen. Gleichzeitig stellt sich bei produktiven Unternehmensprojekten die Frage, wie Agenten, Wissen, Berechtigungen, Kosten und langfristige Wartbarkeit organisiert werden, wenn aus einzelnen Szenarien ein unternehmensweites KI-System wird.

Wir vergleichen Make AI Agents mit AI Cowork. AI Cowork ist unser eigenes Produkt. Deshalb zeigen wir bewusst, wann Make die bessere Wahl sein kann und wo sich unser individuell implementierter Ansatz unterscheidet.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Make AI Agents sind direkt in den Make-Canvas integriert und kombinieren agentische Entscheidungen mit deterministischen Workflows.

• Make unterstützt über 3.500 Apps und ist besonders stark bei visueller SaaS-Automatisierung.

• Reasoning ist sichtbar: Unternehmen können nachvollziehen, welche Schritte ein Agent gewählt hat.

• Manuelle Freigaben sind möglich. Kritische Aktionen können gestoppt und kontrolliert fortgesetzt werden.

• Knowledge kann Agents zusätzlichen Geschäftskontext geben.

• Die Abrechnung erfolgt über Credits. Klassische Module und AI-Funktionen können je nach Nutzung unterschiedlich viele Credits verbrauchen.

• AI Cowork wird besonders interessant, wenn eine eigene Kundeninstanz, gemeinsames Unternehmensgedächtnis, Legacy-Integrationen und individuelle fachliche Rechte benötigt werden.

Wie wir diesen Vergleich erstellt haben

Wir betrachten Make anhand der aktuellen Herstellerinformationen zu AI Agents, Pricing, Credits, Knowledge, Governance und Enterprise-Funktionen. Entscheidend sind für uns nicht einzelne Feature-Listen, sondern die Fragen, die bei produktiven Unternehmensprojekten entstehen: Wie gut lässt sich ein Agent kontrollieren? Wie werden Wissen und Rechte organisiert? Wie entwickeln sich die Kosten bei höherem Volumen? Und wer betreibt die Gesamtarchitektur langfristig?

Dieser Artikel ist kein standardisierter Benchmark. Make ist eine breite Automatisierungsplattform, die Unternehmen selbst konfigurieren können. AI Cowork wird individuell um konkrete Geschäftsprozesse, Systeme und Benutzerrollen herum implementiert.

Was sind Make AI Agents?

Make AI Agents erweitern klassische Make-Szenarien um agentische Entscheidungen. Ein normaler Workflow folgt einer vorher definierten Logik. Ein Agent kann dagegen anhand eines Ziels und des verfügbaren Kontexts entscheiden, welches Tool oder welcher nächste Schritt sinnvoll ist.

Make selbst empfiehlt diese Trennung ebenfalls: Wenn ein Prozess klar definiert ist, eignet sich ein normales Szenario. Wenn ein Prozess Beurteilung, Interpretation oder den Umgang mit unstrukturierten Eingaben benötigt, kann ein AI Agent sinnvoll sein.

KI-Agent statt Chatbot

Ein klassischer Chatbot reagiert primär auf Eingaben und erzeugt Antworten. Ein KI-Agent kann zusätzlich Werkzeuge nutzen und Aktionen in angebundenen Systemen ausführen. Er kann beispielsweise eine E-Mail analysieren, Daten aus dem CRM abrufen, eine Entscheidung treffen und anschließend einen vorhandenen Make-Workflow starten.

Für Unternehmen ist genau diese Kombination wichtig: Gute Agentenarchitekturen bestehen häufig aus flexibler KI-Entscheidung und klar definierten deterministischen Prozessschritten.

Make AI Agents im visuellen Canvas

Make hat seine neue Agentengeneration direkt in den Scenario Builder integriert. Agenten werden dadurch innerhalb derselben visuellen Umgebung gebaut, ausgeführt und debuggt wie klassische Automatisierungen.

Ein zentraler Vorteil ist die sichtbare Ablaufansicht. Make zeigt in den Ausführungsschritten unter anderem beteiligte Tools und Daten und stellt einen Reasoning-Bereich bereit. Das unterstützt Tests und die Fehleranalyse; die Anzeige ist für sich genommen keine Garantie für richtige oder vollständig erklärbare Entscheidungen.

Tools und Integrationen

Make nennt aktuell mehr als 3.500 Apps in seinem Ökosystem. Für AI Agents ist das besonders relevant, weil bestehende Szenarien und Integrationen als Werkzeuge verwendet werden können.

Typische Anwendungsfälle sind:

• CRM-Daten lesen und aktualisieren,

• E-Mails analysieren und beantworten,

• Tickets klassifizieren und weiterleiten,

• Dokumente auswerten,

• Marketing- und Vertriebsprozesse anstoßen,

• Daten aus mehreren SaaS-Anwendungen zusammenführen.

Make bietet zusätzlich einen MCP Server, eigene API-Funktionen und die Möglichkeit, JavaScript oder Python innerhalb von Automatisierungen einzusetzen.

Knowledge für Make AI Agents

Make AI Agents können Knowledge verwenden, um Entscheidungen mit zusätzlichen Unternehmensinformationen zu unterstützen. Dokumente können beispielsweise als Wissensbasis eingebunden werden, sodass ein Agent nicht ausschließlich auf das allgemeine Wissen des Sprachmodells angewiesen ist.

Das verbessert viele Anwendungsfälle wie Produktberatung, Support oder interne Wissensassistenz. Für größere Unternehmensarchitekturen stellt sich anschließend eine zweite Frage: Ist Wissen nur Kontext für einen einzelnen Agenten oder soll es als zentral verwaltetes, berechtigungsabhängiges Unternehmensgedächtnis für viele virtuelle Mitarbeiter dienen?

Knowledge-Dateien und Pflege im laufenden Betrieb

Make dokumentiert für die neue Agenten-Version Knowledge-Dateien mit Größen- und Mengenbegrenzungen. Nach Herstellerangabe werden Dateien nach 180 Tagen ohne Abfrage durch den Agenten gelöscht. Für kritisches Unternehmenswissen sollten Teams deshalb Aufbewahrung, Aktualisierung, Verantwortlichkeit und die Rechte im gesamten Datenfluss prüfen. Die Originaldatei in einem anderen System ist davon nicht automatisch betroffen; entscheidend ist die konkrete Anbindung. Make: Knowledge-Dateien und Grenzen

Manuelle Freigaben und Human-in-the-Loop

Make AI Agents können mit Regeln, deterministischen Schritten und manuellen Freigaben kombiniert werden. Ein Agent muss dadurch nicht jede Aktion autonom ausführen.

Das ist für produktive Unternehmensprozesse entscheidend. Ein Agent kann beispielsweise einen Vorgang analysieren und vorbereiten, während eine Zahlung, ein Rabatt oder eine Nachricht an einen wichtigen Kunden erst nach menschlicher Prüfung ausgeführt wird.

Make kann solche Freigaben innerhalb der Automatisierungslogik abbilden. Der Unterschied zu einer individuell implementierten Architektur liegt weniger in der Existenz der Funktion als in der Frage, wie fein die Freigaberegeln mit Benutzerrollen, Zielsystemrechten und Unternehmenswissen verbunden werden müssen.

Was kostet Make?

Make verwendet Credits als Abrechnungseinheit. In klassischen Szenarien verbraucht eine Modulaktion üblicherweise einen Credit. Bestimmte AI-Funktionen können abhängig von Modell und Tokenverbrauch zusätzliche Credits benötigen.

Make bietet einen kostenlosen Einstieg mit einem begrenzten monatlichen Credit-Kontingent sowie kostenpflichtige Tarife und ein individuelles Enterprise-Angebot. Die Preise hängen unter anderem vom gewählten Credit-Volumen und Abrechnungsintervall ab. Prüfen Sie die aktuellen Beträge und Bedingungen direkt auf der Preisseite von Make.

Make AI Agents befinden sich laut aktueller Preisseite weiterhin in Beta und sind grundsätzlich in allen Plänen verfügbar. Der Make AI Provider kann auf allen Plänen genutzt werden; eigene LLM-Verbindungen stehen auf bezahlten Plänen zur Verfügung.

Wie Credits bei AI Agents entstehen

Bei einem Agenten können mehrere Verbrauchsarten zusammenkommen. Der Agent-Lauf selbst verbraucht Credits, aufgerufene Tools verbrauchen weitere Credits und bei Nutzung des Make AI Providers kann zusätzlich der Tokenverbrauch des Sprachmodells einfließen.

Make hat die Token-Abrechnung seines eigenen AI Providers im August 2026 angepasst. Bei den Modellen Small, Medium und Large werden Input- und Output-Tokens seitdem mit unterschiedlichen Raten berechnet. Für typische Extraktions-, Klassifikations- und Agenten-Workflows kann das den Creditverbrauch gegenüber dem früheren Modell reduzieren.

Für Unternehmen ist trotzdem eine Simulation mit realen Prozessdaten sinnvoll. Ein Agent, der pro Vorgang mehrere Tools und Szenarien aufruft, kann ein deutlich anderes Kostenprofil haben als ein einfacher klassischer Workflow.

KI-Agenten erstellen: Make oder eine individuelle Lösung?

Ein Unternehmen kann mit Make einen AI Agent visuell erstellen und vorgefertigte Tools für die Automatisierung nutzen. Ein möglicher Anwendungsfall: Ein Assistent ordnet Support-Nachrichten ein, liest freigegebene Produktinformationen und erstellt einen Antwortentwurf. Ob eine Nachricht autonom versendet werden darf oder eine Person sie prüft, wird im Workflow und in den Zugriffsrechten festgelegt.

Bei der Auswahl des Sprachmodells spielen Kosten, Qualität und Datenfluss eine Rolle. Make unterstützt laut Dokumentation auf bezahlten Plänen eigene Verbindungen zu Anbietern wie OpenAI und Anthropic. Mit einer eigenen Verbindung können neben den Make-Credits weitere Modellkosten beim jeweiligen Anbieter entstehen. Ein Pilot mit denselben Testfällen macht vergleichbar, wie gut die gewählte KI arbeitet und wie viel Nacharbeit anfällt. Make: Creditverbrauch nach Verbindungstyp

Eine individuelle Anwendung kann zusätzliche Programmierung, eigene APIs und projektspezifische Rechte benötigen. Dafür lassen sich Integrationen und Freigaben auf den jeweiligen Ablauf zuschneiden. Welche Lösung wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt auch davon ab, wer das System betreibt und Änderungen langfristig umsetzt.

Make AI Agents vs. AI Cowork

Wo Make besonders stark ist

Make ist besonders stark, wenn ein Unternehmen viele Cloud-Anwendungen visuell verbinden und die Automatisierungen selbst entwickeln möchte.

Zu den Stärken gehören:

• sehr visueller Workflow Builder,

• großes Integrationsangebot,

• klare Verbindung zwischen deterministischer Automation und Agents,

• sichtbares Reasoning,

• Debugging innerhalb des bestehenden Canvas,

• wiederverwendbare Agents,

• manuelle Freigaben,

• vergleichsweise niedrige Einstiegskosten.

Wenn Ihre Prozesse überwiegend in unterstützten Cloud-Anwendungen stattfinden und Ihr Team Make bereits beherrscht, kann es sinnvoller sein, AI Agents innerhalb der bestehenden Make-Umgebung aufzubauen als eine neue Plattform einzuführen.

Wann AI Cowork interessanter wird

AI Cowork wird besonders interessant, wenn aus vielen einzelnen Automatisierungen eine zentrale Unternehmensarchitektur entstehen soll.

Typische Anforderungen sind:

• mehrere spezialisierte virtuelle Mitarbeiter,

• gemeinsames berechtigungsabhängiges Unternehmenswissen,

• individuelle fachliche Rechte innerhalb desselben Agenten,

• Integration eines ERP oder Branchensystems ohne fertigen Connector,

• lokale oder hybride Sprachmodelle,

• eine eigene Kundeninstanz,

• laufende Implementierung und Betreuung statt reinem Self-Service.

AI Cowork ergänzt die Zugriffskontrolle durch Pseudonymisierung personenbezogener Angaben. Erkannte Angaben werden vor der Modellverarbeitung durch Platzhalter ersetzt. Enthält das Ergebnis diese Platzhalter, werden sie anschließend wieder den ursprünglichen Angaben zugeordnet. Das Verfahren wird bei lokalen Modellen ebenso wie mit Azure oder Amazon Bedrock eingesetzt. Es ersetzt keine Prüfung des konkreten Datenflusses. Für Azure und Amazon Bedrock nutzen wir Server in Deutschland; falls sie für den vorgesehenen Einsatz dort nicht verfügbar sind, wählen wir einen Standort in der EU.

Unternehmenswissen: Knowledge-Dateien oder gemeinsames Memory?

Make bietet Knowledge für AI Agents und kann damit Unternehmensinformationen als Kontext bereitstellen. Das ist für viele Agenten-Use-Cases ausreichend.

Bei AI Cowork behandeln wir Unternehmenswissen zusätzlich als zentrale, agentenübergreifende Governance-Ebene. Mehrere virtuelle Mitarbeiter können auf dieselben freigegebenen Informationen zugreifen, wobei Rechte je Nutzer, Gruppe und Agent berücksichtigt werden können.

Neue Korrekturen oder Erkenntnisse können kontrolliert freigegeben werden, bevor sie dauerhaft in das gemeinsame Unternehmensgedächtnis übernommen werden.

Governance und Berechtigungen in Make

Make bietet auf Team- und Enterprise-Ebene verschiedene Governance-Funktionen. Dazu gehören Team-Rollen, Custom Roles, Audit Logs, private Spaces und weitere administrative Kontrollen.

Deshalb wäre es zu pauschal, Make als Plattform ohne Berechtigungs- oder Governance-Modell darzustellen. Für individuell ausgeführte Agentenaktionen bleibt dennoch zu prüfen, wie Rollen aus Make mit Berechtigungen in CRM, ERP oder anderen Zielsystemen zusammenspielen.

Wann sollte ein Unternehmen Make AI Agents einsetzen?

Make AI Agents sind sinnvoll, wenn ein Prozess neben festen Arbeitsschritten auch Interpretation oder Entscheidungen benötigt.

Beispiele:

• eingehende Nachrichten verstehen und passend routen,

• Dokumente auswerten und Folgeprozesse auswählen,

• Leads anhand unstrukturierter Informationen qualifizieren,

• Kundenanfragen analysieren und passende Workflows starten,

• Informationen aus mehreren Apps zusammenführen und bewerten.

Für rein deterministische Aufgaben ist ein klassisches Szenario häufig einfacher, günstiger und besser vorhersehbar.

KI-Agenten für Unternehmen: n8n, Copilot Studio und weitere Alternativen

Neben Make kommen unterschiedliche Plattformen und Entwicklungsansätze infrage. n8n eignet sich für Teams, die Workflows visuell gestalten, mit Code erweitern und bei Bedarf selbst hosten möchten. Microsoft Copilot Studio kann für Unternehmen interessant sein, die bereits stark mit Microsoft 365 und der Power Platform arbeiten. Beide bieten Möglichkeiten, KI-Agenten zu erstellen; Rechte, Betriebsmodell und Kosten sind für den konkreten Einsatz zu prüfen.

Frameworks wie LangChain oder LangGraph richten sich eher an Entwicklungsteams, die eine eigene Anwendung programmieren und betreiben möchten. Für solche Projekte müssen Schnittstellen, Überwachung und Berechtigungen passend zur Architektur umgesetzt werden. Make bietet dagegen einen visuellen No-Code-Einstieg; AI Cowork wird individuell für den jeweiligen Geschäftsprozess implementiert. Die Ansätze können bestehende Systeme ergänzen und müssen nicht sämtliche bisherigen Automatisierungen ersetzen.

Wann sollten Sie bei Make bleiben?

Ein Wechsel ist nicht automatisch sinnvoll. Make ist wahrscheinlich die bessere Wahl, wenn:

• Ihre Szenarien bereits zuverlässig laufen,

• die benötigten Apps vorhanden sind,

• Ihr Team den visuellen Builder selbst pflegen kann,

• Knowledge und manuelle Approvals Ihre Anforderungen abdecken,

• das Credit-Modell zu Ihrem Prozessvolumen passt.

KI-Agenten testen: Wie vergleichen Unternehmen Make und Alternativen?

Wählen Sie für einen Pilot einen begrenzten Geschäftsprozess und dieselben repräsentativen Testfälle für alle betrachteten Tools. Prüfen Sie neben gelungenen Fällen auch fehlende Angaben, widersprüchliche Dokumente und nicht erlaubte Aktionen. Für jeden Test halten Sie fest, ob der Agent die Aufgabe fachlich korrekt bearbeitet, die erlaubten Quellen verwendet und die erforderliche Freigabe einholt.

Erfassen Sie außerdem die Zahl der Aufrufe, den Credit- und Modellverbrauch, die Bearbeitungsdauer und den Aufwand für menschliche Korrekturen. Achten Sie darauf, für den Vergleich keine vertraulichen Kundendaten ohne passende Freigabe einzusetzen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen beurteilen, welche Lösung sie produktiv betreiben und wer die Automatisierung später pflegt.

Wie aufwendig ist eine Migration von Make?

Bei einer Migration sollten nicht nur einzelne Szenarien betrachtet werden. Ein produktives Make-Setup kann Connections, Webhooks, Data Stores, Variablen, Subscenarios, Agents und Knowledge enthalten.

Wir würden zunächst erfassen:

1. welche Szenarien produktiv und stabil laufen,

1. welche davon überhaupt migriert werden müssen,

1. welche Apps und Credentials genutzt werden,

1. welche Agenten und Knowledge-Quellen existieren,

1. welche Fehlerbehandlung und Freigaben vorgesehen sind,

1. welcher tatsächliche Creditverbrauch pro Geschäftsprozess entsteht.

Stabile Make-Automatisierungen müssen nicht zwangsläufig ersetzt werden. AI Cowork kann bestehende Systeme und Automatisierungen auch ergänzen.

Häufige Fragen zu Make AI Agents Alternativen

Fazit: Make AI Agents oder individuelle KI-Architektur?

Make AI Agents verbinden agentische Entscheidungen sehr sinnvoll mit einer der etabliertesten visuellen Automatisierungsplattformen. Besonders stark ist die Kombination aus tausenden Integrationen, deterministischen Szenarien, sichtbarem Reasoning und manuellen Freigaben.

Eine Alternative wird vor allem dann interessant, wenn die Herausforderung nicht mehr das Erstellen einzelner Automatisierungen ist, sondern eine unternehmensweite Architektur mit mehreren virtuellen Mitarbeitern, gemeinsamem Wissen, fachlichen Rechten und individueller Systemintegration.

AI Cowork ist auf genau diese individuelleren Unternehmensprozesse ausgerichtet.

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Über diesen Vergleich

AI Cowork ist unser eigenes Produkt. Der Vergleich basiert auf der aktuellen Make-Dokumentation zu AI Agents, Pricing und Credits sowie unserer Erfahrung mit KI- und Automatisierungsprojekten.

Die Make AI Agent (New) App befindet sich laut Hersteller in einer Open Beta. Funktionen und Preise können sich ändern.

Ausgewählte Herstellerangaben zuletzt geprüft: 4. November 2026.

Quellen

• Make – AI Agents

• Make – Preise und Credits

• Make – Credit Usage for AI Agents

• Make – AI Provider Token Pricing