KI-Agenten erstellen: No-Code-Plattform oder Code?

Wer sich derzeit über KI-Agenten informiert, bekommt zwei Empfehlungen, die sich widersprechen. Der Microsoft-Partner zeigt Copilot Studio: Die Fachabteilung baut sich ihre Agenten selbst zusammen, ohne Programmierung, mit Freigaben in Teams und Anbindung an die vorhandenen Systeme. Aus technischen Kreisen kommt das Gegenteil: Ernstzunehmende Agenten seien ein starkes Modell in einer Code-Umgebung, und jede grafische Plattform stehe dem Modell nur im Weg. Beide Empfehlungen stammen von Leuten, die mit ihren Werkzeugen echte Ergebnisse erzielen.

Der Widerspruch verschwindet, sobald man sieht, dass die beiden Lager von verschiedenen Aufgaben sprechen.

Zwei Aufgabenformen, ein Wort

Anthropic, der Anbieter hinter Claude, trennt in seiner Entwickler-Anleitung vom Dezember 2024 zwei Dinge, die beide „Agent“ genannt werden: Workflows, bei denen ein vordefinierter Ablauf feststeht und das Modell einzelne Schritte darin übernimmt, und Agenten im engeren Sinn, bei denen das Modell zur Laufzeit selbst entscheidet, welcher Schritt als Nächstes nötig ist. Diese Unterscheidung trägt weiter als jeder Werkzeugvergleich.

Zwei Abläufe aus unserer Arbeit für MAFU-SHERPA, einen Maschinenbauer, zeigen den Unterschied. Der automatisierte DATEV-Export aus Business Central ist ein Workflow: Kontenbewegungen werden nach festen Regeln in das DATEV-Format umgewandelt, mit Vorschau und Prüfung vor dem Download. Jeder Schritt stand fest, bevor der erste Monatsabschluss durchlief; die Schwierigkeit lag in Formatfallen wie dem Soll/Haben-Kennzeichen und dem deutschen Dezimaltrennzeichen, nicht in offenen Entscheidungen. Die Vertriebsrecherche für die kameragesteuerte CNC-Automation desselben Unternehmens hat die andere Form: Das System liest Firmenwebsites und bewertet, ob ein Betrieb als Kunde infrage kommt. Was es dort findet, bestimmt die Bewertung und die Ansprache. Die Kriterien eines erfahrenen Vertriebsmitarbeiters wurden in wiederholbare Signale übersetzt – aber welche Signale bei welcher Firma greifen, steht vorher nicht fest.

Dieselbe Firma, zweimal Automatisierung, zwei grundverschiedene Formen. Die Frage „Plattform oder Code?“ beantwortet sich weitgehend über diese Formfrage.

Was die No-Code-Plattformen wirklich können

Copilot Studio ist Microsofts grafische Umgebung für Agenten – Microsoft selbst nennt sie übrigens Low-Code, nicht No-Code. Agenten erscheinen direkt in Teams und Microsoft 365, greifen über Konnektoren auf vorhandene Systeme zu und laufen unter zentralen Datenrichtlinien: Administratoren steuern, welche Wissensquellen und Verbindungen erlaubt sind, Prüfprotokolle landen in Microsoft Purview und Microsoft Sentinel, und seit Juli 2026 erhält jeder neue Agent automatisch eine eigene Identität im Entra-Verzeichnis. Google bietet mit dem Agent Designer in Gemini Enterprise das Gegenstück: Agenten entstehen aus einer Beschreibung in Alltagssprache, laufen nach Zeitplan, und bei geplanten Läufen hält der Ablauf für eine Freigabe an, sobald eine Aktion andere Personen betrifft. Dass ein fest umrissener Ablauf auf so einer Plattform gut aufgehoben ist, haben wir selbst erlebt – die Bestandsverwaltung mit Microsoft Power Apps bei MAFU-SHERPA folgt demselben Muster.

Das ist die eigentliche Stärke dieser Plattformen. Das Schwierige an Geschäftsautomatisierung waren fast immer Anmeldungen, Berechtigungen, Protokolle und Freigaben – selten das Denken. Genau diese Schicht liefern die Plattformen mit. Und der feste Ablauf ist dort kein Mangel, sondern der Zweck: Wenn eine Freigaberegel einmal geprüft ist, soll Schritt 4 eben nicht davon abhängen, was das Modell in Schritt 3 für eine gute Idee hielt.

Wo die feste Verdrahtung zur Grenze wird

Die Grenzen stehen bei beiden Anbietern in der eigenen Dokumentation, und es lohnt sich, sie vor einem Pilotprojekt zu lesen. Microsoft dokumentiert für die generative Ablaufsteuerung der bisherigen Copilot-Studio-Generation unter anderem, dass der berücksichtigte Gesprächsverlauf begrenzt ist und der Agent Informationen aus früheren Teilen einer Unterhaltung verlieren kann; die mehrstufigen Freigaben sind noch als Vorschau-Funktion markiert. Abgerechnet wird seit September 2025 in Copilot Credits; ungenutzte Credits aus vorbezahlten Kapazitätspaketen verfallen am Monatsende, während Pay-as-you-go nur den tatsächlichen Verbrauch abrechnet. Auf der neuen, im Juni 2026 vorgestellten Generation kostet zudem bereits das Bauen und Testen Credits, nicht erst der Betrieb. Google verlangt in der Business-Ausgabe, dass Zeitpläne alle 14 Tage von Hand bestätigt werden; ein unbeaufsichtigter Agent bleibt also von allein stehen.

Die tiefere Grenze ist die Aufgabenform. Sobald ein Ablauf offene Entscheidungen enthält, wird jeder fest verdrahtete Knoten zu etwas, um das das Modell herumarbeiten muss. Microsoft beschreibt den Kompromiss in seiner eigenen Architektur-Anleitung nüchtern: Eine verwaltete Orchestrierung – die Plattform steuert den Ablauf, nicht Ihr eigener Code – beschleunigt die Einführung, schränkt aber ein, was sich anpassen lässt; wer volle Kontrolle braucht, landet bei einem Code-Framework und übernimmt damit Entwicklungsarbeit und laufende Wartung. Dieselbe Anleitung empfiehlt, kritische Geschäftslogik bewusst in feste, deterministische Abläufe zu legen, statt sie dem Modell zu überlassen.

Was der Code-Weg kann – und was er verlangt

In einer Code-Umgebung – Claude Code, Googles Agent Development Kit oder ein eigenes dünnes Gerüst – zerlegt das Modell die Aufgabe erst dann, wenn es die echten Daten vor sich hat. Es kann Zwischenergebnisse selbst prüfen, indem es Code ausführt, und ein Fehlversuch führt zu einem neuen Anlauf statt zu einem Abbruch im vorgezeichneten Diagramm. Für Recherche, Datenaufbereitung und alles, wo Schritt 4 vom Ergebnis von Schritt 3 abhängt, ist das der passende Zuschnitt. Bemerkenswert ist, dass ausgerechnet Anthropic in derselben Anleitung rät, mit dem einfachsten System zu beginnen und Komplexität nur hinzuzufügen, wenn sie messbar etwas bringt.

Der Preis steht auf der anderen Seite: Diesen Weg muss jemand betreiben. Arbeitsanweisungen pflegen, Testfälle aufbauen, das Protokoll lesen, wenn etwas schiefging. Unsere eigene Neukundenrecherche läuft seit August 2026 genau so – ein Agent, eine Arbeitsanweisung als Textdatei, ein Mensch, der die Ergebnisse prüft, bevor sie verwendet werden. Wie wir dabei zwischen Software und einer Markdown-Datei entscheiden, haben wir separat aufgeschrieben. Eine Regel aus dieser Arbeit: Die Arbeitsanweisung wird zuerst an echten Fällen ausprobiert, bevor irgendetwas gebaut wird. Der Versuch beantwortet die Formfrage zuverlässiger als jede Schätzung.

Entscheidet die Unternehmensgröße?

Weniger, als beide Lager annehmen. Vier Fragen entscheiden tatsächlich, und die Unternehmensgröße hängt mit ihnen nur zusammen:

• Die Aufgabenform. Ein vollständig beschreibbarer Ablauf mit einzelnen KI-Schritten – einordnen, auslesen, entwerfen – gehört auf eine Plattform. Echte offene Aufgaben gehören heute in eine Code-Umgebung. Diese Frage schlägt alle anderen.
• Wer den Fehler trägt. Soll eine Fachabteilung ohne Entwickler die Automatisierung selbst betreiben und pflegen, sind die Leitplanken der Plattform den Verzicht auf Fähigkeiten wert. Betreiben Entwickler das System, wird dieselbe schützende Zwischenschicht zum Hindernis: Die Plattform liefert Protokolle und Überwachung mit, erlaubt aber weniger Eingriff in ihre interne Steuerung als eigener Code.
• Das bereits bezahlte Ökosystem. Wer auf Microsoft 365 mit Entra ID arbeitet, hat Identität, Berechtigungen und Datenzugriff bereits an Ort und Stelle – Copilot Studio selbst, Premium-Konnektoren und die Credits kommen als eigene Lizenzkosten hinzu. Wer auf anderen Systemen arbeitet, bezahlt für eine Abstraktion in Microsoft-Form, die er nicht braucht.
• Die Nachweispflicht. Ein fester Ablaufgraph ist gegenüber einem Prüfer leichter zu belegen als ein Agent, der eigene Skripte schreibt und ausführt.

Große Unternehmen sammeln sich bei den Plattformen und kleine technische Teams bei den Code-Umgebungen, weil die Größe mit den Punkten zwei bis vier zusammenhängt. Wer allerdings nur nach Größe entscheidet, liegt in beiden Randfällen falsch: Das Datenteam eines Konzerns ist mit einer Code-Umgebung besser bedient, und ein Betrieb mit 20 Beschäftigten, ohne Entwickler, aber mit einem festen Freigabeprozess gehört auf eine Plattform.

Die beiden Lager bauen aufeinander zu

Wie wenig stabil diese Frontlinie ist, zeigen die Anbieter selbst. Für die erwähnte neue Generation von Copilot Studio hat Microsoft ausgerechnet das Vokabular der Code-Szene übernommen: Die neue Laufzeitumgebung heißt offiziell „GitHub Copilot Harness“, Agenten werden dort – bislang als Vorschau-Funktion – in Alltagssprache beschrieben statt in Dialogbäumen zusammengeklickt, und wiederverwendbare Arbeitsanweisungen – „Skills“ – lassen sich als Markdown-Dateien exportieren. Business-Anwender pflegen dort also künftig genau die Text-Arbeitsanweisungen, mit denen die Terminal-Szene längst arbeitet. Microsoft positioniert diese Generation ausdrücklich für offene, urteilsintensive Aufgaben; ob die Plattform diese Form schon verlässlich trägt, muss sich zeigen. Google stellte im April 2026 den No-Code-Designer und das Code-Framework ADK ausdrücklich in eine gemeinsame Plattform. In der Gegenrichtung wachsen den Code-Umgebungen die Unternehmensfunktionen zu, allen voran standardisierte Anschlüsse über das Model Context Protocol und feinere Berechtigungen. Ob die Grenze zwischen beiden Welten in zwei Jahren noch dort verläuft, wo sie heute liegt, ist offen. Absehbar ist die Richtung: Es geht immer weniger um Canvas oder Terminal und immer mehr darum, wessen Identitäts-, Anschluss- und Freigabeschicht ein Unternehmen mietet.

Sechs Fragen für die Entscheidung

Für das nächste Gespräch über einen konkreten Ablauf reichen sechs Fragen – sie lassen sich ohne uns beantworten:

1. Lässt sich der Ablauf vollständig in Prosa aufschreiben, bevor er das erste Mal läuft? Wenn ja und die KI-Schritte sind Einordnen, Auslesen oder Entwerfen: Plattform. Steht im Text mehrfach „und dann entscheidet sich, was als Nächstes nötig ist“: Code-Umgebung.
2. Wer greift ein, wenn das Ergebnis falsch ist – und kann diese Person nur die Oberfläche bedienen oder auch ein Protokoll lesen?
3. Wo liegen Daten, Identitäten und Berechtigungen heute? Ein bezahltes Microsoft- oder Google-Ökosystem ist ein echtes Argument für die zugehörige Plattform.
4. Was muss ein Prüfer in einem Jahr nachvollziehen können, und aus welchem Protokoll?
5. Was kostet der Betrieb über drei Jahre – Lizenzen und Credits auf der einen Seite, Token, Pflege und Entwicklerzeit auf der anderen?
6. Wie oft ändern sich die Regeln, und wer soll sie ändern dürfen?

Am DATEV-Export lässt sich die Logik zu Ende denken. Die Aufgabe ist Workflow-förmig; ob so ein Ablauf auf einer Plattform oder – wie dort – als bewusst schlanke eigene Anwendung umgesetzt wird, entscheiden dann Ökosystem, Betrieb und Prüfbarkeit im Einzelfall. Die Formfrage klärt also Workflow oder Agent; die vier Fragen aus dem Abschnitt zur Unternehmensgröße klären das Werkzeug. Wie sich beides in das größere Bild einordnet – vom Standardtool über den KI-Agenten bis zur eigenen Anwendung – steht im Leitfaden Geschäftsprozesse automatisieren; den begleiteten Weg von der Auswahl des ersten Ablaufs bis zur Werkzeugfrage beschreibt der gestaffelte KI-Einstieg.

Wenn Sie einen konkreten Ablauf vor Augen haben: Erstgespräch vereinbaren.