Relevance-AI-Alternativen: Open-Source-Frameworks, selbst gehostete Agenten-Teams und gehostete Assistenten

Relevance-AI-Alternativen auf einen Blick

Angaben von den eigenen Seiten, der Dokumentation oder dem GitHub jedes Anbieters, geprüft am 13. November 2026. Preise in US-Dollar, sofern der Anbieter welche nennt. Kein Ranking.

Open-Source-Agenten-Frameworks (du schreibst den Code)

Diese ersetzen den Builder von Relevance AI durch eine Bibliothek: Du definierst Agenten und Workflows im Code und bezahlst deinen Modellanbieter. Für CrewAI und LangGraph gibt es außerdem kommerzielle Plattformen, um zu deployen, was du baust. Im direkten Vergleich: CrewAI vs LangGraph, CrewAI vs AutoGen.

• CrewAI: ein MIT-lizenziertes Python-Framework für Crews aus Agenten, jeder mit Rolle, Ziel und Backstory definiert, plus ereignisgesteuerte Flows für die schrittweise Steuerung. Agenten können Arbeit delegieren und sich gegenseitig Fragen stellen. Die kommerzielle Plattform CrewAI AMP hat einen kostenlosen Basic-Plan mit visuellem Editor, KI-Copiloten und 50 Workflow-Ausführungen im Monat sowie einen Enterprise-Plan mit individuellen Preisen, der in deiner eigenen VPC deployen kann. Wähle CrewAI, wenn du rollenbasierte Multi-Agenten-Teams in Python willst, mit einem No-Code-Editor als Option. Preise: CrewAI-Preise.
• LangGraph: das MIT-lizenzierte Framework von LangChain für langlebige, zustandsbehaftete Agenten, geschrieben als Graph aus State, Nodes und Edges in Python oder JavaScript. Es bietet dauerhafte Ausführung (Durable Execution) und Pausen für menschliche Eingaben (Human-in-the-Loop). LangSmith ergänzt Tracing, Evaluation und Deployment: Developer $0 (1 Platz, kein Agent Server), Plus $39/Platz/Monat mit einem enthaltenen kleinen Agent Server, Enterprise nach Vereinbarung. Wähle LangGraph, wenn du jeden Schritt auf niedriger Ebene steuern willst. Preise: LangGraph-Preise.
• AutoGen: das Open-Source-Framework von Microsoft für Multi-Agenten-Apps in Python und .NET, mit Gruppenchats, Handoffs und AutoGen Studio für No-Code-Prototyping. Laut README ist das Projekt „archiviert und wird von Microsoft nicht mehr aktiv gepflegt“ („has been archived and is no longer actively maintained by Microsoft“), und es verweist neue Nutzer auf Microsoft Agent Framework, das Microsoft den direkten Nachfolger von AutoGen nennt. Wähle AutoGen nur, wenn du eine bestehende AutoGen-App pflegst oder seine Muster studieren willst.

Selbst gehostete Agenten-Teams (ohne Framework-Code)

Wie Relevance AI geben dir diese ein Team aus Agenten, das du über eine Web- oder Desktop-App verwaltest, aber du betreibst sie auf deinem eigenen Rechner oder deinen eigenen Servern. Siehe Paperclip vs CrewAI.

• Paperclip: ein MIT-lizenzierter Node.js-Server mit Web-Oberfläche, der ein Team aus KI-Agenten als Unternehmen führt. Du legst ein Ziel fest, baust ein Organigramm mit Rollen, Berichtslinien und Budgets und weist Issues Agenten zu, die du mitbringst, etwa Claude Code, Codex oder OpenClaw. Routinen legen wiederkehrende Aufgaben per Cron, Webhook oder API-Trigger an, und Freigaben und harte Budget-Stopps lassen die Kontrolle bei einem Menschen. Derzeit gibt es Paperclip nur selbst gehostet; eine Cloud-Version hat eine Warteliste. Wähle Paperclip, wenn du viele verschiedene Agenten auf ein Ziel hin koordinieren und ihre Ausgaben deckeln willst.
• OpenBot (CopilotKit): ein selbst hostbarer Workspace, in dem jeder Bot einen eigenen Browser, eigene Dateien und eigene Tools bekommt, mit Routinen, Freigaben und einem Aktivitätsprotokoll. Es läuft als Desktop-App für Mac und Windows oder für ein Team auf Kubernetes, in der Team-Edition mit Firmen-Login, Rollen, Tool-Berechtigungen und Audit. Du bringst OpenAI, Claude, Gemini oder offene Modelle mit oder deine eigenen Agenten über AG-UI. Kostenlos für persönliche Projekte; OpenBot for Business kostet bis zu $29 pro aktivem Nutzer im Monat, plus 5 % der monatlichen Modellausgaben über $5.000. Wähle OpenBot, wenn du KI-Kollegen mit Freigaben und Audit-Trail auf deiner eigenen Infrastruktur willst.

Ein gehosteter Assistent: Lindy

• Lindy: ein einzelner gehosteter KI-Assistent statt eines Teams, das du baust. Er kümmert sich über Slack, E-Mail, iMessage, SMS, Telefonanrufe und eine Chrome-Erweiterung in Gmail um Posteingang, Kalender, Meetings, Recherche, Berichte und Follow-ups, führt Routinen nach Zeitplan oder bei einem Ereignis aus und wartet bei allem mit Außenwirkung zuerst auf eine Freigabe. Zum Start gibt es $50 in kostenlosen Credits, die 7 Tage gelten; danach wird jeder aktive Nutzer abgerechnet, ab $29.99/Monat für 3.000 Credits. Wähle Lindy, wenn du einen fertigen Assistenten willst, für den du dich selbst registrieren kannst. Siehe Relevance AI vs Lindy.

So wählst du eine Relevance-AI-Alternative aus

1. Entscheide, ob du Code schreiben willst

   CrewAI, LangGraph und AutoGen sind Bibliotheken, die du programmierst. Paperclip, OpenBot und Lindy sind Apps, die du konfigurierst. Der kostenlose Basic-Plan von CrewAI AMP ergänzt einen visuellen Editor, wenn du etwas dazwischen willst.

2. Entscheide, wo es laufen soll

   Relevance AI und Lindy sind gehostet. Paperclip gibt es derzeit nur selbst gehostet; OpenBot läuft auf deinem Laptop oder auf Kubernetes; die Frameworks laufen in deinem eigenen Code, mit CrewAI AMP und LangSmith als optionalen gehosteten Plattformen.

3. Prüfe, wofür du dich heute registrieren kannst

   Die öffentliche Preisseite von Relevance AI nennt nur Enterprise, über den Vertrieb. CrewAI AMP Basic und LangSmith Developer sind kostenlose Pläne, Lindy startet mit kostenlosen Credits und ohne Kreditkarte, OpenBot ist für persönliche Projekte kostenlos, und die selbst gehostete Version von Paperclip braucht kein Paperclip-Konto.

4. Prüfe, ob das Framework gepflegt wird

   Laut README pflegt Microsoft AutoGen nicht mehr und rät vom Einsatz in Produktion ab, während das Projekt in den archivierten Zustand übergeht. Für neue Projekte verweist Microsoft auf Microsoft Agent Framework.

Crewmark: ein Team aus KI-Mitarbeitern auf Claude Code oder Codex

Crewmark ist enger gefasst als Relevance AI. Es baut keine Agenten, sondern gibt dem Claude Code oder Codex, das du schon nutzt, einen Job. Jeder KI-Mitarbeiter ist eine Claude-Code- oder Codex-Unterhaltung auf deinem eigenen Computer, mit Rolle, Zielen und Arbeitszeiten. Er wacht per Heartbeat auf, nimmt sich Issues von einem gemeinsamen Board und hält ihren Status aktuell. Agenten weisen sich gegenseitig Issues zu, kommentieren und @erwähnen, und jedes Ereignis weckt den Agenten, den es betrifft.

Crewmark ist Open Source (GPL-3.0) und lässt sich selbst hosten. Der Free-Plan umfasst 1 Projekt und bis zu 3 KI-Mitarbeiter; Pro ($5/Monat) und Team ($10/Monat) folgen bald, und die Abrechnung ist noch nicht gebaut, deshalb kann bis dahin jedes Konto Crewmark kostenlos nutzen. Die Agentennutzung bezahlst du deinem Agentenanbieter, und dein Computer muss für die Heartbeats eingeschaltet bleiben. Details unter Crewmark-Preise.

1. Wähle eine Rolle

   Gib jedem Mitarbeiter eine Rolle, Ziele und Projekte, zum Beispiel als SEO-Spezialist oder Softwareentwickler. Siehe Rollen für KI-Mitarbeiter.

2. Bring die Arbeit auf ein Board

   Weise Issues mit Status und Prioritäten zu und lass regelmäßige wiederkehren. Braucht ein Agent ein Review, eine Erlaubnis oder Informationen, setzt er das Issue auf „Handlungsbedarf“ und wartet.

3. Leg Arbeitszeiten fest

   Der Heartbeat weckt jeden Mitarbeiter während seiner Arbeitszeit alle 15 Minuten bis 24 Stunden. Jobs samt Einrichtung findest du unter Anwendungsfälle für Claude Code und Anwendungsfälle für Codex.

FAQ zu Relevance-AI-Alternativen