Der No-Code-KI-Agenten-Builder
Fachanwender und Analysten bauen KI-Agenten-Workflows auf einer visuellen Drag-and-drop-Arbeitsfläche — sie verbinden Tools, Daten und Modelle, ohne Orchestrierungscode zu schreiben — und dennoch läuft jeder Workflow, den sie zusammensetzen, unter derselben Identität, Zugriffskontrolle und demselben Audit-Trail wie entwickelte Agenten.
Ziehen, verbinden, ausliefern
Setzen Sie Agenten-Schritte auf einer visuellen Arbeitsfläche zusammen und verdrahten Sie sie mit Unternehmens-Tools, Datenquellen und Modellen als nativen Bausteinen — kein Orchestrierungscode zu schreiben.
Gebaut von den Menschen, die den Prozess kennen
Analysten und Fachteams verwandeln ihr eigenes Prozesswissen direkt in einen funktionierenden Agenten-Workflow, statt auf einen Engineering-Rückstau zu warten.
Dieselbe Governance, jedes Mal
Identität, eng gefasste Berechtigungen, Genehmigungen und ein vollständiger Audit-Trail gelten automatisch für jeden Workflow, den ein Fachanwender baut — kein separater, ungesteuerter Weg.
No-Code-KI-Agenten-Workflows ermöglichen es Fachanwendern und Analysten, KI-Agenten über einen visuellen Drag-and-drop-Builder zu bauen, zu verbinden und bereitzustellen, statt Orchestrierungscode zu schreiben. Jeder Workflow, den sie zusammensetzen, läuft dennoch auf der gesteuerten AI-OS-Laufzeitumgebung und erbt dieselbe Identität, denselben eng gefassten Zugriff, dieselben Genehmigungen und denselben Audit-Trail wie von Entwicklern gebaute Agenten.
Die meisten Agenten-Rückstände sind nicht durch Modellqualität blockiert — sie sind durch Engineering-Zeit blockiert. Diejenige Person, die einen Workflow am besten versteht, ist meist die Analystin oder der Operations-Leiter, der ihn betreibt, nicht der Entwickler, der darauf wartet, ihm zugewiesen zu werden. Scrydons No-Code-Builder erlaubt es dieser Person, Schritte zusammenzuziehen, Unternehmens-Tools und Datenquellen zu verbinden und Genehmigungen sowie das Schlussfolgern von Agenten direkt auf der Arbeitsfläche zu einer funktionierenden Automatisierung zusammenzusetzen. Nichts an dieser Abkürzung beim Bauen ist eine Abkürzung an der Governance vorbei: Der Workflow kompiliert auf dieselbe AI-OS-Laufzeitumgebung wie handgeschriebene Agenten, verankert in Ihrer Ontologie und ab dem ersten Entwurf innerhalb Ihres Perimeters eingegrenzt.
No-Code-KI-Agenten in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich No-Code-KI-Agenten ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
No-Code-KI-Agenten im Detail
Mensch + KI-Orchestrierung
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Der Human + AI Orchestrator ist die operative Runtime im Herzen des AI OS — auch Agentic OS genannt — der jede Aufgabe in Ihrem Unternehmen plant, routet und steuert, ob sie nun von einem KI-Agenten, einem bestehenden System oder einem Menschen ausgeführt wird.
Die meisten Organisationen haben kaputte Prozesse: kodiert in isolierten Systemen oder eingeschlossen in den Köpfen der Mitarbeitenden. Das AI OS macht sie sichtbar und ausführbar. Es erfasst die Absicht, führt den Kontext zusammen, handelt — und speist jedes Ergebnis zurück in die Ontologie, sodass der nächste Durchlauf intelligenter wird. Und das alles innerhalb Ihres Perimeters.
Agentische KI verwandelt Frontier-Modelle von isolierten Chatbots in echte autonome Akteure des AI OS. Statt lediglich Text zu erzeugen, sind diese Agenten gezielt dafür gebaut, jene Aufgaben auszuführen, die Ihre Mitarbeitenden nicht manuell erledigen sollten — schlussfolgern, planen und handeln über komplexe, mehrstufige Prozesse hinweg.
Das AI OS stützt sich auf ein Fundament aus Kreativität und Kontrolle, um autonome Agenten wirkungsvoll einzusetzen:
- KI-Workflows als Fundament: Der Kern des AI OS basiert auf orchestrierten KI-Workflows, die Frontier-Modelle, interne Tools und Enterprise Memory sicher miteinander verbinden.
- Deterministische und nicht-deterministische Flows: Durch die Kombination der Schlussfolgerungsfähigkeit von Frontier-KI mit strikten, deterministischen Workflows garantiert das AI OS sowohl Anpassungsfähigkeit als auch absolute Vorhersehbarkeit in geschäftskritischen Prozessen.
- Autonome Ausführung: Agenten handeln autonom innerhalb definierter Grenzen, beziehen Kontext aus Ihrem Data Lakehouse und führen Aktionen über freigegebene Tools aus.
Sicher innerhalb Ihrer Infrastruktur bereitgestellt, schöpfen diese Agenten aus Ihrer Cognitive Enterprise, um entschlossen zu handeln. Strikte, richtlinienbasierte Guardrails halten sie fest innerhalb der von Ihrer Organisation definierten Grenzen und sorgen für eine perfekte Balance zwischen Produktivität und Sicherheit auf Enterprise-Niveau.
Visuelle Workflows für KI-Agenten
Der Aufbau eines Agenten-Workflows beginnt auf einer Arbeitsfläche, nicht in einem Code-Editor. Ein Fachanwender zieht Schritte hinein, verdrahtet sie mit Unternehmens-Tools und Datenquellen, die bereits als Konnektoren bereitstehen, und fügt überall dort einen Schlussfolgerungsschritt eines Agenten ein, wo Urteilsvermögen statt einer festen Regel gefragt ist. Genehmigungsgates, Verzweigungslogik und autonome Schritte stehen im selben Flow nebeneinander, sodass ein Workflow so deterministisch oder so agentisch sein kann, wie der Prozess es tatsächlich erfordert. Das Veröffentlichen eines Workflows übergibt ihn nicht an eine separate, leichtgewichtigere Laufzeitumgebung — er wird direkt auf demselben AI OS bereitgestellt, das jeden anderen Agenten auf der Plattform betreibt.
Visuelle Arbeitsfläche — Ziehen, ablegen und verbinden Sie Schritte, um einen Agenten-Workflow zusammenzusetzen — kein Orchestrierungscode zu schreiben oder zu pflegen.
Native Konnektoren — Binden Sie Unternehmens-Tools, Datenquellen und Modelle als Bausteine ein, die bereits auf der Arbeitsfläche verfügbar sind.
Deterministisch und agentisch, kombiniert — Mischen Sie feste Logik und Genehmigungsschritte mit autonomem Schlussfolgern von Agenten im selben Flow.
Auf derselben Laufzeitumgebung veröffentlichen — Ein fertiger Workflow wird direkt auf der AI-OS-Laufzeitumgebung bereitgestellt, die jeden anderen Agenten auf der Plattform betreibt.
Warum Fachteams — nicht nur Entwickler — Agenten bauen müssen
Die Lücke zwischen einer Agenten-Idee und einem funktionierenden Agenten ist meist die Engineering-Kapazität, nicht die Prozesskomplexität. Die Analystin, die jede Woche Ausnahmen abgleicht, oder der Operations-Leiter, der Genehmigungen von Hand weiterleitet, kennt den Workflow bereits detaillierter, als es jede Spezifikation erfassen könnte — sie hatten nur nie eine Möglichkeit, ihn zu bauen. Den Builder in ihre Hände zu legen, macht aus diesem Rückstau kleiner, wertvoller Automatisierungen Dinge, die tatsächlich ausgeliefert werden, und schafft zugleich Engineering-Zeit für die Konnektoren, Integrationen und komplexen Multi-Agenten-Systeme, die sie wirklich brauchen.
Prozesswissen liegt im Fachbereich — Die Analystin, die einen Prozess täglich betreibt, kann ihn schneller und genauer abbilden als ein Entwickler, der von einer Spezifikation ausgeht.
Minuten, keine Sprints — Ein Workflow kann in dem Moment auf der Arbeitsfläche angepasst werden, in dem sich ein Prozess ändert, statt auf einen Release-Zyklus zu warten.
Engineering-Zeit reicht weiter — Plattformteams konzentrieren sich auf den Bau gesteuerter Konnektoren und komplexer Agenten, statt jede Routineautomatisierung von Hand zu programmieren.
Abdeckung über den Rückstau hinaus — Automatisierungen, die es nie auf eine Engineering-Roadmap schaffen würden, werden dennoch gebaut, geprüft und ausgeliefert.
No-Code, das Governance nicht umgeht
Agenten leicht baubar zu machen, darf nicht heißen, sie leicht missbrauchbar zu machen. Jeder auf der Arbeitsfläche zusammengesetzte Workflow läuft unter der eigenen Identität und den Berechtigungen seines Erstellers und kann daher immer nur das berühren, wozu diese Person ohnehin autorisiert ist — ein Fachanwender kann keinen Agenten zusammenziehen, der weiter reicht als er selbst. Sensible Schritte durchlaufen weiterhin dieselben Genehmigungsgates, jede Aktion landet weiterhin im selben Audit-Trail, und jeder Lese- und Schreibvorgang führt weiterhin über die gesteuerte Ontologie statt über einen abkürzenden API-Aufruf. Die No-Code-Schicht ändert, wer den Workflow baut, nicht, was er tun darf.
Eng gefasste Identität — Jeder No-Code-Agent läuft unter der Identität und den Berechtigungen seines Erstellers — er kann niemals über das hinaus handeln, wozu sein Schöpfer autorisiert ist.
Genehmigungen gelten weiterhin — Sensible Schritte erfordern in einem No-Code-Workflow dieselbe menschliche Freigabe wie in einem handgeschriebenen.
Vollständiger Audit-Trail — Jeder Schritt, den ein Fachanwender auf die Arbeitsfläche zieht, protokolliert seine Entscheidungen und Aktionen und ist von der Compliance prüfbar wie jeder andere Agent.
In der Ontologie verankert — Workflows lesen und schreiben über die gesteuerte Ontologie statt über Ad-hoc-API-Aufrufe, sodass No-Code-Automatisierung die Zugriffskontrolle nicht heimlich umgehen kann.
Häufig gestellte Fragen
Was sind No-Code-KI-Agenten?+
Wie unterscheidet sich das von Consumer-No-Code-Automatisierungstools wie Zapier oder n8n?+
Für wen ist der No-Code-KI-Agenten-Builder gedacht?+
Umgehen No-Code-Agenten-Workflows die IT- oder Sicherheits-Governance?+
Können No-Code-Workflows von Entwicklern gebaute Agenten oder Tools einbinden?+
Ist der No-Code-KI-Agenten-Builder souverän und kann er on-premises laufen?+
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