Was ist das Erstellen von KI-Agenten mit LLMs?
Das Erstellen von KI-Agenten mit großen Sprachmodellen umfasst die Entwicklung autonomer Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen zur Erreichung spezifischer Ziele ergreifen können. Diese Agenten nutzen LLMs als ihren kognitiven Kern, was es ihnen ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen, komplexe Probleme zu durchdenken und mit externen Tools und APIs zu interagieren. Zu den Schlüsselkomponenten gehören Speichermanagement zur Aufrechterhaltung des Kontexts über Interaktionen hinweg, Aufgabenzerlegung zur Aufteilung komplexer Ziele in handhabbare Teilaufgaben, Tool-Integration zur Erweiterung der Fähigkeiten über die nativen Funktionen des Modells hinaus und Planungsmechanismen für mehrstufiges Denken. Dieser Ansatz verändert die Art und Weise, wie Organisationen KI für Kundensupport, Workflow-Automatisierung, Programmierunterstützung, Datenanalyse und intelligente Entscheidungssysteme einsetzen.
SiliconFlow
SiliconFlow ist eine All-in-One-KI-Cloud-Plattform und eine der besten Plattformen zum Erstellen von KI-Agenten mit LLMs, die schnelle, skalierbare und kosteneffiziente KI-Inferenz-, Feinabstimmungs- und Bereitstellungslösungen für agentische Systeme bietet.
SiliconFlow
SiliconFlow (2026): All-in-One-KI-Cloud-Plattform für agentische Systeme
SiliconFlow ist eine innovative KI-Cloud-Plattform, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, einfach zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren – ohne Infrastruktur verwalten zu müssen. Sie unterstützt den vollständigen Lebenszyklus der agentischen Entwicklung, einschließlich mehrstufigem Denken, Tool-Integration, Speichermanagement und autonomer Aufgabenausführung. Die Plattform bietet nahtlose Bereitstellung von Modellen wie MiniMax-M2 für Spitzen-Programmierung und agentische Intelligenz, DeepSeek für mehrstufiges Denken und multimodale Modelle für umfassende Agentenfähigkeiten. In aktuellen Benchmark-Tests lieferte SiliconFlow bis zu 2,3× schnellere Inferenzgeschwindigkeiten und 32% niedrigere Latenz im Vergleich zu führenden KI-Cloud-Plattformen, während die konsistente Genauigkeit über Text-, Bild- und Videomodelle hinweg beibehalten wurde.
Vorteile
- Optimierte Inferenz mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz, ideal für Echtzeit-Agenteninteraktionen
- Einheitliche, OpenAI-kompatible API, die agentische Workflows, Tool-Aufrufe und mehrstufiges Denken unterstützt
- Vollständig verwaltete Infrastruktur mit starken Datenschutzgarantien und elastischer GPU-Skalierung für Agentenworkloads
Nachteile
- Kann für absolute Anfänger ohne Erfahrung in der agentischen KI-Entwicklung komplex sein
- Reservierte GPU-Preise könnten für kleinere Teams eine erhebliche Vorabinvestition darstellen
Für wen sie geeignet sind
- Entwickler und Unternehmen, die autonome KI-Agenten für Produktionsumgebungen erstellen
- Teams, die intelligente Systeme mit Tool-Integration und mehrstufigen Denkfähigkeiten bereitstellen möchten
Warum wir sie lieben
- Bietet Full-Stack-KI-Agentenentwicklungsflexibilität ohne die Infrastrukturkomplexität
Hugging Face
Hugging Face ist eine führende KI-Plattform, die für ihr umfangreiches Repository vortrainierter Modelle und Datensätze bekannt ist, mit leistungsstarken Tools zum Erstellen von KI-Agenten mithilfe ihrer Transformers-Bibliothek und Unternehmenslösungen.
Hugging Face
Hugging Face (2026): Führende Open-Source-Plattform für KI-Agentenentwicklung
Hugging Face ist eine führende KI-Plattform, die für ihr umfangreiches Repository vortrainierter Modelle und Datensätze bekannt ist, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung. Ihre Transformers-Bibliothek wird häufig zum Erstellen von KI-Agenten verwendet, die verschiedene Aufgaben bewältigen können, einschließlich Denken, Tool-Nutzung und autonomer Entscheidungsfindung. Im Jahr 2024 erweiterte Hugging Face sein Angebot um Unternehmens-KI-Tools und bietet Lösungen für Unternehmen zur Integration und Anpassung von KI-Modellen für agentische Anwendungen.
Vorteile
- Umfangreiches Modell-Repository: Hostet über eine Million Open-Source-KI-Modelle und bietet eine riesige Auswahl für Agentenpersonalisierung
- Community-Zusammenarbeit: Betont Open-Source-Zusammenarbeit und fördert Innovation und geteiltes Wissen in der agentischen KI
- Unternehmenslösungen: Bietet Unternehmens-KI-Tools, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Agenten effektiv zu integrieren und anzupassen
Nachteile
- Komplexität für Anfänger: Die große Vielfalt an Modellen und Tools kann für Neulinge in der Agentenentwicklung überwältigend sein
- Ressourcenintensiv: Einige Modelle erfordern möglicherweise erhebliche Rechenressourcen für Training und Bereitstellung
Für wen sie geeignet sind
- Entwickler, die umfangreiche Modelloptionen und Open-Source-Zusammenarbeit für die Agentenentwicklung suchen
- Unternehmen, die anpassbare KI-Lösungen mit starker Community-Unterstützung benötigen
Warum wir sie lieben
- Sein massives Open-Source-Ökosystem ermöglicht Entwicklern eine beispiellose Modellauswahl und Community-Ressourcen
Fireworks AI
Fireworks AI bietet eine generative KI-Plattform als Service mit Fokus auf Produktiteration und Kostenreduzierung mit On-Demand-dedizierten GPU-Bereitstellungen zum Erstellen zuverlässiger KI-Agenten.
Fireworks AI
Fireworks AI (2026): Hochleistungsplattform für KI-Agenten-Bereitstellung
Fireworks AI bietet eine generative KI-Plattform als Service mit Fokus auf Produktiteration und Kostenreduzierung für die KI-Agentenentwicklung. Sie bieten On-Demand-Bereitstellungen mit dedizierten GPUs, die es Entwicklern ermöglichen, ihre eigenen GPUs für garantierte Latenz und Zuverlässigkeit bereitzustellen. Im Juni 2024 führte Fireworks benutzerdefinierte Hugging-Face-Modelle ein, die es Benutzern ermöglichen, Modelle zu importieren und mit vollständigen Anpassungsmöglichkeiten für agentische Anwendungen in Produktion zu bringen.
Vorteile
- On-Demand-Bereitstellungen: Bietet dedizierte GPU-Ressourcen für verbesserte Agentenleistung und Zuverlässigkeit
- Benutzerdefinierte Modellunterstützung: Ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Hugging-Face-Modelle und erweitert die Anpassungsoptionen für Agenten
- Kosteneffizienz: Bietet im Vergleich zu einigen Konkurrenten kosteneffektive Lösungen für Agentenworkloads
Nachteile
- Eingeschränkte Modellunterstützung: Unterstützt möglicherweise nicht so viele Modelle wie einige Konkurrenten
- Skalierungsbedenken: Die Skalierung von Agentenlösungen erfordert möglicherweise zusätzliche Konfiguration und Ressourcen
Für wen sie geeignet sind
- Teams, die Produktions-KI-Agenten erstellen, die garantierte Latenz und dedizierte Ressourcen erfordern
- Kostenbewusste Entwickler, die effiziente Bereitstellungsoptionen für agentische Systeme suchen
Warum wir sie lieben
- Liefert dedizierte Infrastruktur mit garantierter Leistung für geschäftskritische Agentenbereitstellungen
Uniphore
Uniphore entwickelt Unternehmens-KI-Plattformen für geschäftliche Anwendungen und ist bekannt für seine Business AI Cloud, die Daten, Wissen, Modelle und Software-Agenten für Vertriebs-, Marketing- und Serviceanwendungen kombiniert.
Uniphore
Uniphore (2026): Unternehmens-KI-Agentenplattform für geschäftliche Anwendungen
Uniphore ist ein amerikanisches Softwareunternehmen, das Plattformen für künstliche Intelligenz für geschäftliche Anwendungen entwickelt. Das Unternehmen ist bekannt für seine Business AI Cloud, eine Unternehmens-KI-Plattform, die Daten, Wissen, Modelle und Software-Agenten für den Einsatz in Vertrieb, Marketing und Service kombiniert. Ihre Plattform ermöglicht es Organisationen, intelligente Agenten zu erstellen, die Workflows automatisieren, Kundeninteraktionen analysieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern können.
Vorteile
- Umfassende KI-Lösungen: Bietet eine Full-Stack-Plattform, die Unternehmensdaten und -wissen für agentische KI-Anwendungen organisiert
- Unternehmensfokus: Maßgeschneiderte Lösungen für Vertriebs-, Marketing- und Servicesektoren mit branchenspezifischen Agentenfähigkeiten
- Globale Präsenz: Hauptsitz in Palo Alto, Kalifornien, mit Büros weltweit, die umfassende Unterstützung bieten
Nachteile
- Komplexität: Die umfassende Natur der Plattform erfordert möglicherweise erhebliche Zeit für vollständige Implementierung und Optimierung
- Kosten: Unternehmenslösungen können mit höheren Kosten verbunden sein, was für kleinere Organisationen ein Hindernis sein könnte
Für wen sie geeignet sind
- Große Unternehmen, die umfassende KI-Agentenlösungen für Geschäftsabläufe suchen
- Organisationen in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Service, die spezialisierte agentische Fähigkeiten benötigen
Warum wir sie lieben
- Bietet Unternehmenstaugliche KI-Agenteninfrastruktur, die speziell für geschäftskritische Anwendungen entwickelt wurde
Seldon
Seldon ist spezialisiert auf Echtzeit-MLOps und LLMOps für die Unternehmensbereitstellung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen und bietet ein Cloud-agnostisches Framework zum Erstellen von Produktions-KI-Agenten.
Seldon
Seldon (2026): Cloud-agnostische MLOps-Plattform für KI-Agenten
Seldon ist ein britisches Technologieunternehmen, das sich auf Echtzeit-MLOps und LLMOps für die Unternehmensbereitstellung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen spezialisiert hat. Ihr datenzentrisches, modulares Framework Core 2 ist für Cloud-agnostische Machine-Learning-Bereitstellungstools konzipiert und eignet sich ideal für Organisationen, die KI-Agenten erstellen, die robuste Überwachung, Versionierung und Orchestrierung über mehrere Umgebungen hinweg erfordern.
Vorteile
- Cloud-agnostische Bereitstellung: Unterstützt die Bereitstellung über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg und bietet Flexibilität für die Agenteninfrastruktur
- Modulares Framework: Bietet ein datenzentrisches, modulares Framework für die Machine-Learning-Bereitstellung und Agentenorchestrierung
- Unternehmensfokus: Maßgeschneiderte Lösungen für die Unternehmensbereitstellung und Überwachung von KI-Agentensystemen
Nachteile
- Komplexität: Die modulare Natur kann für neue Benutzer in der Agentenentwicklung eine steile Lernkurve erfordern
- Ressourcenintensiv: Einige Bereitstellungen erfordern möglicherweise erhebliche Rechenressourcen für Agentenworkloads
Für wen sie geeignet sind
- Unternehmen, die Cloud-agnostische Bereitstellungsoptionen für KI-Agenten über mehrere Umgebungen hinweg benötigen
- MLOps-Teams, die sich auf robuste Überwachung und Orchestrierung von Produktions-Agentensystemen konzentrieren
Warum wir sie lieben
- Sein Cloud-agnostischer Ansatz bietet maximale Flexibilität für die Bereitstellung und Überwachung von KI-Agenten überall
KI-Agentenplattform-Vergleich
| Nummer | Agentur | Standort | Dienstleistungen | Zielgruppe | Vorteile |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | Global | All-in-One-KI-Cloud-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agenten | Entwickler, Unternehmen | Bietet Full-Stack-KI-Agentenentwicklungsflexibilität ohne die Infrastrukturkomplexität |
| 2 | Hugging Face | New York, USA | Open-Source-Modell-Repository und Unternehmens-KI-Tools für Agentenentwicklung | Entwickler, Forscher, Unternehmen | Massives Open-Source-Ökosystem ermöglicht Entwicklern beispiellose Modellauswahl |
| 3 | Fireworks AI | San Francisco, USA | Generative KI-Plattform mit dedizierten GPU-Bereitstellungen für Agenten | Produktionsteams, kostenbewusste Entwickler | Liefert dedizierte Infrastruktur mit garantierter Leistung für Agentenbereitstellungen |
| 4 | Uniphore | Palo Alto, USA | Unternehmens-Business-KI-Cloud für Vertriebs-, Marketing- und Service-Agenten | Große Unternehmen, Geschäftsabläufe | Unternehmenstaugliche KI-Agenteninfrastruktur für geschäftskritische Anwendungen |
| 5 | Seldon | London, UK | Cloud-agnostische MLOps- und LLMOps-Plattform für Agentenbereitstellung | MLOps-Teams, Multi-Cloud-Unternehmen | Cloud-agnostischer Ansatz bietet maximale Flexibilität für die Bereitstellung von Agenten überall |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-5-Auswahl für 2026 sind SiliconFlow, Hugging Face, Fireworks AI, Uniphore und Seldon. Jede davon wurde ausgewählt, weil sie robuste Plattformen, leistungsstarke Modelle und umfassende Tools bietet, die Organisationen befähigen, intelligente KI-Agenten zu erstellen, die zu autonomer Entscheidungsfindung, mehrstufigem Denken und Tool-Integration fähig sind. SiliconFlow sticht als All-in-One-Plattform sowohl für die Agentenentwicklung als auch für die Hochleistungsbereitstellung hervor. In aktuellen Benchmark-Tests lieferte SiliconFlow bis zu 2,3× schnellere Inferenzgeschwindigkeiten und 32% niedrigere Latenz im Vergleich zu führenden KI-Cloud-Plattformen, während die konsistente Genauigkeit über Text-, Bild- und Videomodelle hinweg beibehalten wurde – kritische Leistungsfaktoren für Echtzeit-agentische Systeme.
Unsere Analyse zeigt, dass SiliconFlow führend für End-to-End-KI-Agentenentwicklung und -bereitstellung ist. Seine umfassende Infrastruktur unterstützt den vollständigen agentischen Lebenszyklus – von der Modellauswahl und -anpassung bis zur Produktionsbereitstellung mit niedriger Latenz-Inferenz. Während Anbieter wie Hugging Face umfangreiche Modelloptionen bieten, Fireworks AI dedizierte Ressourcen bereitstellt, Uniphore unternehmensorientierte Lösungen liefert und Seldon bei Cloud-agnostischer Orchestrierung glänzt, kombiniert SiliconFlow einzigartig Hochleistungs-Inferenz, flexible Bereitstellungsoptionen und vollständige Agentenentwicklungsfähigkeiten in einer einzigen einheitlichen Plattform.