Make.com hat kürzlich seine KI-Agents auf den Markt gebracht und sorgt damit für Gesprächsstoff in der Tech-Community. Der neu eingeführte Agent-Builder von Make überzeugt auf den ersten Blick durch seine intuitive Benutzeroberfläche. Besonders für Einsteiger im Bereich KI-Implementierung und KI-Anwendungsfälle bietet die Plattform einen niedrigschwelligen Zugang, der das Experimentieren mit ersten Automatisierungen erleichtert.
Die visuelle Gestaltung des Agent-Builders folgt der bekannten Make.com-Philosophie: einfach, übersichtlich und ohne Programmierkenntnisse nutzbar. Für jeden, der in die Welt der KI-gestützten Automatisierung und Integration von KI in bestehende Prozesse einsteigen möchte, stellt Make.com eine zugängliche Einstiegsoption dar.
Was ist Make.com und was ist ein Agent?
Make.com ist eine benutzerfreundliche Plattform, mit der Sie verschiedene Apps und Programme miteinander verbinden können. Stellen Sie sich vor, Sie möchten automatisch neue Kunden aus Ihrem Online-Formular in Ihre Kundendatenbank eintragen und gleichzeitig eine Begrüßungs-E-Mail verschicken. Mit Make.com können Sie das ohne Programmierkenntnisse einrichten.
Ein Agent ist ein digitaler Assistent, der selbstständig Aufgaben erledigen kann. Ähnlich wie ein Mitarbeiter kann er auf Anfragen reagieren, Informationen sammeln oder Entscheidungen treffen. Diese Agents nutzen oft künstliche Intelligenz, um immer besser zu werden. Zusammen helfen Make.com und KI-Agents dabei, Prozessautomatisierung umzusetzen und Arbeitsabläufe zu vereinfachen.
Die Integration in das Make-Ökosystem
Ein wesentlicher Vorteil der Make.com KI-Agents ist ihre nahtlose Integration in das bestehende Automatisierungsuniversum von Make. Nutzer können direkt auf vorhandene Make-Automationen zugreifen und diese als Tools für ihre Agents verwenden. Dies stellt einen erheblichen Mehrwert dar, da KI-Agents grundsätzlich Tools benötigen, um effektiv zu funktionieren.
Die Möglichkeit, sowohl bestehende als auch neue Szenarien als Werkzeuge für die KI-Agents zu definieren, schafft eine flexible Grundlage für erste Automatisierungsschritte. Studien zeigen, dass diese Art der Integration den Einstieg in KI-gestützte Workflows erheblich beschleunigen kann, da Nutzer auf bereits Bekanntes aufbauen können.
Die Limitierungen für professionelle KI-Anwendungen
Trotz des gelungenen Einstiegs offenbaren sich bei genauerer Betrachtung signifikante Einschränkungen, besonders wenn es um komplexere Business Cases für KI geht. Diese Limitierungen lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen:
Fehlende Interaktionsübersicht und Black-Box-Problematik
Im Vergleich zu spezialisierten Plattformen wie Relevance AI fehlt bei Make.com eine transparente Interaktionsübersicht. Während andere Lösungen ein dediziertes Interface mit dem Agent anbieten, präsentiert Make seine Agents eher als Black Box.
„Du siehst hier den Agent, das ist aber eher wie so eine Blackbox. Du siehst nicht gut den Input und Output und das auch nicht in Szenarien.“
Diese mangelnde Transparenz erschwert die Nachvollziehbarkeit der Agent-Prozesse erheblich. Für einfache KI-Anwendungsfälle mag dies weniger relevant sein, doch bei komplexen Geschäftsprozessen wird es zum kritischen Hindernis.
Das Metadaten-Defizit
Ein zweiter, gravierender Nachteil ist das Fehlen von Metadaten zur Performance-Analyse. Metadaten – also Informationen auf einer höheren Ebene über die Leistung des Agents – sind für professionelle Anwendungen unverzichtbar.
Experten bestätigen, dass ohne diese übergeordneten Daten eine systematische Verbesserung der Agent-Performance kaum möglich ist.
„Du kannst nicht besser werden ohne Metadaten,“ fasst die Sebastian Gesellensetter prägnant zusammen. Diese Einschätzung deckt sich mit der allgemeinen Erfahrung bei der Umsetzung erfolgreicher KI-Projekte, wo datengestützte Optimierung als Grundvoraussetzung gilt.
Architektonische Einschränkungen bei komplexen Workflows
Die fehlende Subagent-Funktionalität
Der dritte wesentliche Mangel betrifft die Architektur komplexer Agent-Strukturen. Make.com bietet zwar grundlegende Anpassungsmöglichkeiten durch Additional System Instructions, Variables und Mapping, jedoch keine Möglichkeit, Subagents zu erstellen.
Diese Einschränkung wird besonders problematisch bei umfangreichen Workflows:
Man kann keine Subagents nutzen. Was ein Problem wird, wenn komplexen Workflow vorliegen, denn meistens kann ein Agent nicht mehr als zehn Tools benutzen. Danach wird es zu komplex und die Fehleranfälligkeit wird zu hoch.
Diese architektonische Limitation entspricht den Erkenntnissen aus der KI-Entwicklung, die zeigen, dass Modularität und hierarchische Strukturen entscheidend für die Skalierbarkeit von KI-Systemen sind. Die fehlende Subagent-Funktion stellt somit eine ernsthafte Barriere für komplexe KI-Projektmanagement-Szenarien dar.
Workarounds und Alternativen
Trotz der genannten Einschränkungen bietet Make.com durchaus brauchbare Grundfunktionen. Der Zugriff auf Make-Automations ist ein solider Ausgangspunkt für einfache KI Use Cases. Allerdings lassen sich ähnliche Funktionen auch mit spezialisierteren Plattformen realisieren:
Fazit: Ein vielversprechender Anfang mit klaren Grenzen
Make.com hat mit seinen KI-Agents einen wichtigen ersten Schritt in Richtung KI-gestützte Automatisierung unternommen. Die Plattform bietet einen intuitiven Einstieg und nutzt geschickt die Synergien mit dem bestehenden Make-Ökosystem.
Für ernsthafte Business Cases für KI mit komplexen Anforderungen reichen die aktuellen Funktionen jedoch nicht aus. Die fehlende Interaktionsübersicht, das Metadaten-Defizit und die eingeschränkten Architekturmöglichkeiten setzen klare Grenzen für professionelle Einsatzszenarien.
Make Agents sind ein cooler Schritt, aber eben auf jeden Fall nicht ausgereift genug, um damit komplexere Business Anwendungen zu verwalten. Das ist aber ein guter Start.
Make.com KI-Agents eignen sich hervorragend zum Experimentieren und für erste Schritte in die Welt der KI-Automatisierung. Wer jedoch komplexe, datengetriebene KI-Agents für professionelle Geschäftsprozesse entwickeln möchte, sollte ergänzend spezialisierte Plattformen wie Langchain oder Relevance AI in Betracht ziehen oder auf zukünftige Feature-Updates von Make.com warten.
Die KI-Agent-Landschaft entwickelt sich rasant weiter, und es bleibt spannend zu beobachten, wie Make.com diese identifizierten Lücken in künftigen Versionen adressieren wird.
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