Die Zukunft der massgeschneiderten KI-Agenten? Mein Test!

In der heutigen digitalen Welt gewinnt die KI-gestützte Automatisierung von Geschäftsprozessen zunehmend an Bedeutung – sie ist entscheidend, um effizient zu arbeiten und langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben – unabhängig der Größe des Unternehmens. Relevance AI bietet eine leistungsstarke Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Anwendungen in Form von KI-Agenten zu erstellen und zentral zu verwalten. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Funktionen, Vor- und Nachteile sowie konkrete Anwendungsfälle von Relevance AI– und ordnen ein, welche Rolle die Plattform innerhalb der Welt der künstlichen Intelligenz spielt.

Was ist Relevance AI?

Relevance AI ist eine Plattform, mit der sich KI-Agenten ganz ohne tiefgehende Programmierkenntnisse erstellen und verwalten lassen. Als überwiegend No-Code-Plattform überzeugt sie durch eine besonders benutzerfreundliche Oberfläche, über die auch komplexe Prozesse automatisiert und fortschrittliche, intelligente Workflows realisiert werden können. Die Lösung richtet sich an Unternehmen jeder Größe und bietet verschiedene Pakete, die individuell auf die Anforderungen der Nutzer abgestimmt sind.

Kurzer Exkurs: Was versteht man unter KI-Agenten? 

KI-Agenten sind autonome, digitale Einheiten, die mithilfe generativer künstlicher Intelligenz Aufgaben selbstständig ausführen. Sie verfolgen ein Ziel, treffen eigene Entscheidungen, nutzen Tools und können mit anderen Agenten oder Systemen interagieren – ganz ohne dass jeder Schritt vorher genau programmiert oder Regeln aufgestellt werden müssen.

Wie sind die AI Agents bei Relevance AI aufgebaut? 

Das Agenten-Konzept von Relevance AI basiert auf sogenannten „reasoning bots“, also intelligenten Agenten, die mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) eigenständig Aufgaben planen und erledigen. Diese Agenten verfügen über die Fähigkeit, den Arbeitsauftrag zu analysieren, ihn in kleinere Schritte zu zerlegen und mithilfe von integrierten Tools und externen Systemen Aufgaben ganz oder teilweise autonom zu bearbeiten. Das Konzept ist eindeutig von modernen Agenten-Architekturen wie dem ReAct-Framework inspiriert: Hierbei kombinieren Agenten logisches „Chain-of-Thought“-Reasoning (also das explizite Nachdenken in einzelnen Zwischenschritten) mit konkretem Handeln durch die Nutzung von Tools oder Schnittstellen

Grundlegende Funktionen der Plattform

Hauptfunktionen von Relevance AI

1. AI Agent erstellen

Dies ist die Hauptfunktion von RelevanceAI. In wenigen Schritten kann ein KI-Agent erstellt werden. Ihm können „Tools“ (z.B. Google Suche oder API-Zugang zu einem E-Mail Marketing System) oder auch „Wissen“ zur Verfügung gestellt werden. In den meisten Fällen ohne dass Programmierung erforderlich ist. Diese Funktion ermöglicht es Nutzern, schnell und effizient maßgeschneiderte Agenten zu entwickeln, die spezifische Aufgaben übernehmen können. 

2. Workforces (Multi-Agenten) – Beta 

Neben einzelnen Agenten kannst du auch ganze KI-Teams erstellen. Über eine leistungsstarke visuelle Plattform koordinierst du mehrere Agenten gleichzeitig – ideal, um komplexe Aufgaben aufzuteilen und die Zusammenarbeit deiner KI-Agenten effizient zu gestalten.

3. Kundenindividuelle Tools

Relevance AI stellt dir eine Vielzahl sogenannter Tools zur Verfügung, die du deinen KI-Agenten mitgeben kannst. Damit übernehmen sie ganz unterschiedliche Aufgaben – von der Datenverarbeitung bis zur Automatisierung kompletter Geschäftsprozesse. Durch diese Flexibilität kannst du deine Agenten genau auf deine individuellen Anforderungen zuschneiden.

Weitere Funktionen

1. Invent

Die Invent-Funktion ermöglicht es dir, in natürlicher Sprache zu beschreiben, was du brauchst – und daraus automatisch AI Agents oder benutzerdefinierte Tools zu erstellen. Es steht dir ein Chatbot zur Verfügung mit dem du den Agenten oder das Tool solange bearbeiten kannst, bis es passt. Auch wenn das gewünschte „Objekt“ danach noch nicht 100% perfekt ist, wird eine gute Anweisung geschrieben und ein gutes Gerüst vorgegeben. Ideal für Anfänger. 

2. Knowledge

Die Knowledge-Funktion ermöglicht es dir, deinen Agenten gezielt Kontext mitzugeben. Dies verbessert die Leistung der Agenten erheblich, da sie auf relevante Informationen zugreifen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und präzise Antworten zu liefern.

3. Metadata

Mit der Metadata-Funktion erfasst du automatisch hochwertige Daten aus jeder Agentenaufgabe. So bekommst du strukturierte Einblicke in die Leistung deiner KI-Agenten und kannst ihre Effizienz gezielt bewerten. Das ermöglicht eine fundierte Datenanalyse – zum Beispiel im Kundensupport – und liefert dir wertvolle Insights für bessere Entscheidungen.

4. Scheduling

Die Scheduling-Funktion ermöglicht dir, den Einsatz deiner Agenten zeitlich zu planen. Ideal, wenn du wiederkehrende Aufgaben wie das Versenden von Berichten oder das Bearbeiten von Anfragen automatisieren möchtest – genau dann, wenn es für dich passt.

5. Approvals – Human in the Loop

Die Approvals-Funktion stellt sicher, dass du als Mensch im Loop bleibst. Bevor ein KI-Agent wichtige Entscheidungen umsetzt, braucht er deine Freigabe. So behältst du die Kontrolle und erhöhst die Sicherheit bei automatisierten Prozessen.

6. Version Control & Dashboards

Die Version Control-Funktion ermöglicht dir, Änderungen an deinen KI-Agenten nachzuvollziehen und gezielt zu verwalten. So behältst du den Überblick, kannst Anpassungen dokumentieren und bei Bedarf zurücksetzen. Zusätzlich stehen dir Dashboards zur Verfügung, mit denen du die Nutzung deiner Agenten auswerten kannst. 

7. Chat Embedding

Die Chat Embedding-Funktion ermöglicht es Ihnen, KI-Agenten in bestehende Kommunikationskanäle zu integrieren. Dies verbessert die Interaktion mit Kunden und ermöglicht es den Agenten, in Echtzeit auf Anfragen zu reagieren.

8. Collaborate

Die Collaborate-Funktion fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Nutzern. Diese Funktion ermöglicht es Teams, gemeinsam an Projekten zu arbeiten und die Effizienz zu steigern.

Integrationen 

Die Plattform bietet über 2,000 Integrationsmöglichkeiten, mit denen sich die Plattform nahtlos in eine Vielzahl von Software und Apps einbinden lässt. Dazu gehören Integrationen mit beliebten Systemen wie Gmail, Outlook, Slack, Microsoft Teams, Google Kalender, Salesforce, HubSpot, Notion, Google Drive, Canva, Google Sheets und vielen mehr. Die Verknüpfung erfolgt entweder direkt, über No-Code-Plattformen wie Zapier und n8n (HTTP Request Node), oder per einfacher API-Anbindung, sodass KI-Agenten automatisch Aufgaben ausführen, Daten synchronisieren oder Prozesse auslösen können – ganz ohne Programmierkenntnisse. Zusätzlich lassen sich Workflows mit individuellen Triggern und Webhooks flexibel automatisieren, um den gesamten Tech-Stack zu vernetzen und Prozesse im Unternehmen zu optimieren.

Du möchtest wissen wie man einen KI-Agent erstellt? Dann gucke dir gerne diesen Artikel an.

Typische Anwendungsfälle 

Wie bereits geschrieben können viele Prozesse abgebildet werden. Die a-typischen Bereiche sind jedoch Vertrieb, Marketing, Support sowie Research. 

Vertrieb: Lead Generierung 

Der AI Sales Agent automatisiert den kompletten Vertriebsprozess: Er reagiert sofort und individuell auf Leads, übernimmt personalisierte Ansprache und bucht Meetings eigenständig. Der Agent recherchiert zu jedem Kontakt Daten aus Quellen wie LinkedIn, CRM, Google oder Bewertungsportalen und kann Tools deines Tech-Stacks nutzen. Ob Anfragen beantworten, Einwände handeln oder Termine vereinbaren

Mehr zu dem BSR Agent findest du hier!

IT-Support: Customer Support Agent

Mit dem KI-basierten Customer Support Agent von Relevance AI beantworten Unternehmen Kundenanfragen automatisiert, präzise und mehrsprachig – wie ein erfahrener Support-Mitarbeiter. Die Lösung integriert sich in bestehende Workflows, leitet Tickets intelligent weiter und analysiert auch Medien wie Screenshots automatisch.

Mehr zu dem Customer Support Agent findest du hier!

Marketing

Mit Relevance AI können Unternehmen ihre Marketingkampagnen automatisieren und personalisieren. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, gezielte Kampagnen zu erstellen, die auf den Interessen und dem Verhalten der Kunden basieren. Dies führt zu einer höheren Conversion-Rate und einer besseren Kundenbindung.

Mehr zu dem Lifecycle-Marketing Manager findest du hier!

Preismodelle 

In der heutigen Geschäftswelt kommt es darauf an, Tools zu nutzen, die genau zu deinen Anforderungen passen. Relevance AI bietet dafür verschiedene Preismodelle, die auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind. Hier findest du eine strukturierte Übersicht der Modelle und ihrer jeweiligen Unterschiede.

1. Kostenloses Modell

• Preis: Kostenlos
• Zugriff: 100 Credits pro Tag
• Benutzer: 1 Benutzer
• Speicher: 10 MB Wissensspeicher
• Funktionen: Grundlegende Funktionen, Low-Code Tool Builder

Dies eignet sich jedoch nur, um sich generell mit dem Tool vertraut zu machen und die Funktionen zu testen. 

2. Erstes kostenpflichtiges Paket

• Preis: Ab $25/Monat
• Zugriff: Erweiterte Credits (10.000) und mehr Speicherplatz
• Benutzer: Mehrere Benutzer möglich
• Funktionen: Zugang zu erweiterten Funktionen wie Workforce Management und Scheduling

3. Team- und Unternehmenslösungen

• Preis: ab $199
• Zugriff: Umfassendere Credits und Speicherplatz
• Benutzer: Für größere Teams und Unternehmen
• Funktionen: Erweiterte Integrationen, Support, maßgeschneiderte Lösungen, Premium Funktionen wie LinkedIn native Integrationen 

4. Enterprise-Lösungen

• Preis: Individuell (maßgeschneidert)
• Zugriff: Anpassbare Pakete
• Benutzer: Für große Unternehmen mit speziellen Anforderungen
• Funktionen: Vollständige Anpassung der Plattform, erweiterte Sicherheits- und Datenschutzfunktionen

Sicherheit und Datenschutz

Relevance AI legt großen Wert auf Datenschutz und Sicherheit. Die Plattform ist SOC 2 Typ II zertifiziert und wird laut eigener Aussage als DSGVO-konform beworben. Unternehmen haben die Möglichkeit zu wählen, in welchem Land ihre Daten gespeichert werden – etwa in den USA, der EU (Standort London) oder Australien – um regionale Datenschutzvorgaben besser erfüllen zu können.

Ein kleines Manko bleibt jedoch: Seit dem Austritt Großbritanniens aus der EU gilt der Serverstandort London nicht mehr als EU-konform im engeren Sinne. Auch wenn es Übergangsregelungen und Angemessenheitsbeschlüsse gibt, ist Vorsicht geboten – insbesondere bei der Verarbeitung personenbezogener Daten oder in datensensiblen Branchen.

Sämtliche Daten werden im Ruhezustand und bei der Übertragung stark verschlüsselt (z. B. mit AES-256 und TLS 1.3).

Der Zugang zu sensiblen Informationen wird durch ein feingranulares Rollen- und Rechtemanagement geschützt, inklusive Single Sign-On und mehreren Berechtigungsstufen (Enterprise). Aktivitäten von Nutzern und KI-Agenten werden revisionssicher protokolliert (Audit-Logs), um volle Nachvollziehbarkeit und Compliance-Prüfungen jederzeit zu ermöglichen.

Für Unternehmen mit erhöhtem Sicherheitsbedarf sind Single-Tenant- und Private-Cloud-Deployments möglich, sodass Daten strikt von anderen Kunden getrennt bleiben. Außerdem werden Nutzerdaten nicht zum Training der eingesetzten KI-Modelle verwendet. Weitere Maßnahmen wie verschlüsselte Workflows, Schutz sensibler Daten (wie personenbezogene oder Gesundheitsdaten) und menschliche Kontrolle für kritische Prozesse gewährleisten Sicherheit und Vertraulichkeit.

Vorteile – Hohe Benutzerfreundlichkeit für KI-Entwicklung

Benutzerfreundlichkeit

Die benutzerfreundliche Oberfläche von Relevance AI ermöglicht es auch Nutzern ohne technische Kenntnisse, die Plattform effektiv zu nutzen. Die No-Code-Plattform macht es einfach, KI-Agenten zu erstellen und zu verwalten. Zusätzlich sorgt die Visualisierung der Agenten als Avatare und Storytelling-Elemente dafür, dass komplexe KI-Prozesse verständlich und nachvollziehbar dargestellt werden. Diese Kombination senkt die Einstiegshürden und fördert das Verständnis. 

Agenten-Konzept statt Workflow

Beim Agenten-Konzept (hier „reasoning bots“) stehen eigenständige, intelligente Agenten im Mittelpunkt, die – ähnlich digitalen Mitarbeitenden – Aufgaben analysieren, planen, in Schritte unterteilen und selbstständig ausführen können. Diese Agenten sind modular, können mit anderen Agenten oder Tools zusammenarbeiten und können sogar lernen ihre Ziele zielgerichteter zu erreichen.

Im Gegensatz dazu ist ein „Workflow“ meist eine fest definierte Abfolge von Aktionen, bei der einzelne Schritte automatisch, aber weniger adaptiv ausgeführt werden. Die einzelnen Teile des Workflows haben keine Eigenintelligenz und reagieren kaum bis gar nicht auf Veränderungen oder unerwartete Situationen. Sie lernen auch nicht aus Situationen. 

Invent-Funktion, Templates und viele Ressourcen

Das Agenten-Konzept ist besonders für Einsteiger gut geeignet – auch wenn du bisher nur erste Erfahrungen mit generativer KI gemacht hast. Du brauchst kein Wissen über Algorithmen oder Programmierung. Statt komplizierter Abläufe arbeitest du mit digitalen Agenten, die ein Ziel verfolgen und Aufgaben eigenständig erledigen – ähnlich wie ein virtueller Assistent.

Gerade am Anfang ist die Invent-Funktion eine große Hilfe: Du gibst einfach in deinen eigenen Worten ein, was du brauchst – und daraus entsteht automatisch ein passender Agent oder ein Tool. So kannst du direkt loslegen, ohne dich durch technische Hürden kämpfen zu müssen.

Flexibilität und Skalierbarkeit

Relevance AI bietet flexible Preismodelle, mit denen du die Plattform genau auf deine Bedürfnisse zuschneiden kannst. Egal, ob du ein kleines Unternehmen oder Teil eines größeren Teams bist – die Lösung lässt sich problemlos skalieren und passt sich deinen Anforderungen an.

Multi LLMs 

Relevance AI stellt dir nativ eine breite Auswahl an LLM-Anbietern zur Verfügung – darunter z. B. OpenAI, Anthropic und weitere. Du kannst aber auch eigene LLM-API-Schlüssel einbinden und somit ganz flexibel das Modell nutzen, das deinen Anforderungen entspricht.

Da du dir eine ganze Workforce aus verschiedenen Agenten zusammenstellen kannst, lässt sich für jeden einzelnen Agenten auch das passende LLM wählen – je nachdem, ob es eher auf Leistung, Spezialisierung oder Kostenankommt. Besonders praktisch: Auf Wunsch übernimmt Relevance AI diese Auswahl für dich und entscheidet automatisch, welches Modell in deinem Fall die kostengünstigste oder leistungsfähigste Lösung ist. Das ist ideal, wenn du dich technisch nicht auskennst – und trotzdem direkt starten willst.

Du möchtest wissen wie man einen KI-Agent erstellt? Dann gucke dir gerne diesen Artikel an.

Nachteile der Relevance AI KI-Lösung

Server-Standort 

Obwohl auf der Website an einigen Stellen von DSGVO-Konformität die Rede ist, befindet sich der Serverstandort in London – und damit nicht mehr innerhalb der EU. Das kann aus datenschutzrechtlicher Sicht problematisch sein und sollte bei der Nutzung der Plattform unbedingt berücksichtigt werden.

Nicht lokal zu hosten 

m Gegensatz zu einigen anderen Lösungen kann Relevance AI nicht lokal auf deinen eigenen Servern betrieben werden. Das bedeutet: Deine Daten liegen grundsätzlich auf den Servern von Relevance AI. Zwar wird aktuell kein klassisches On-Premise-Hosting angeboten, jedoch unterstützt die Plattform laut eigener Aussage den Betrieb in einer Single-Tenant- oder Private-Cloud-Umgebung – was je nach Sicherheitsanforderung eine mögliche Alternative darstellen kann.

Packete 

Relevance AI kann zwar kostenlos getestet werden, und es gibt auch ein günstiges Einsteigerpaket. Der Preisunterschied zu den höheren Tarifen ist jedoch deutlich: Der Sprung geht von 19 $ auf 199 $ monatlich – was gerade für kleine Teams oder Einzelunternehmer eine große Hürde darstellen kann. Auch sind die 10.000 Credit bei der Einstiegsvariante knapp bemessen. Man kann jedoch für 20$ Weitere 10.000 Credit erwerben, wenn es mal nicht reichen sollte. 

Alternative Tools 

Obwohl Relevance AI eine leistungsstarke Plattform ist, gibt es auch Alternativen zu Relevance AI, die Unternehmen in Betracht ziehen können. Tools wie n8n, Flowise, Langflow, Botpress bieten ebenfalls KI-Lösungen mit AI Agenten Funktionen, die auf verschiedene Anwendungsfälle spezialisiert sind. Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zu berücksichtigen und die beste Lösung auszuwählen.

Fazit

Der Datenschutz & lokales Hosting 

Und immer wieder grüßt das Murmeltier: Die Funktionen und das UI von Relevance AI sind stark – besonders für Einsteiger. Doch wie so oft liegt der Knackpunkt im Thema Datenschutzstandards. Durch den Serverstandort in London und die fehlende Möglichkeit zur lokalen Installation ist der Einsatz dort problematisch, wo personenbezogene Daten (insbesondere Kundendaten) verarbeitet werden oder strenge DSGVO-Vorgaben einzuhalten sind. Für Anwendungen im Kundendatenumfeld oder in sensiblen Branchen ist deshalb genau hinzusehen.

Für Solopreneure

Gerade Solopreneure, die erfahrungsgemäß viele Aufgabenbereiche selbst abdecken, finden in Relevance AI dennoch einen spannenden Einstieg in die Welt der KI-Agenten. Die Plattform punktet mit ihrer hohen Benutzerfreundlichkeit, einer Vielzahl an Templates, Trainingsressourcen und der intuitiven Invent-Funktion. Für typische Aufgaben wie Content-Erstellung, einfache Automatisierungen oder SEO-Prozesse ist Relevance AI definitiv eine Empfehlung wert – vor allem, wenn keine sensiblen Daten verarbeitet werden. Ich sehe hier einige Prozesse, wo eine Skalierung mittels diesen KI-Tools möglich wäre. 

Hier entlang!* wenn du Relevance AI einmal ausprobieren möchtest.

Für KMU – Eine Plattform für Unternehmen? 

Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist Relevance AI aus heutiger Sicht nur bedingt empfehlenswert. Zwar bietet die Plattform einen unkomplizierten Einstieg in das Arbeiten mit KI-Agenten, doch gerade bei Unternehmen, die mit personenbezogenen Daten arbeiten oder strenge Compliance-Vorgaben einhalten müssen, stößt das System an seine Grenzen.

Der fehlende EU-Serverstandort sowie die nicht vorhandene Möglichkeit zur lokalen Installation sind aus Datenschutz- und Sicherheitsgründen ein klares Manko. Auch wenn es erste Fortschritte in Richtung Single-Tenant- oder Private-Cloud-Lösungen gibt, bleibt die Plattform aktuell eher ein Tool für Experimentier- und Testzwecke, nicht für den langfristigen und vollumfänglichen Unternehmenseinsatz.

Wer als KMU ernsthaft mit KI-Agenten arbeiten will, sollte auf selbst gehostete oder DSGVO-konforme Alternativen setzen, die sich besser in bestehende IT- und Datenschutzstrukturen integrieren lassen.