Die neuen make.com Agents (KI-Agenten 04/2025)

Im April 2025 hat Make.com seine neuen AI Agents vorgestellt – eine Erweiterung der bekannten No-Code-Plattform, die Automatisierung noch einmal grundlegend verändert.

Die Hilfe von make.com geht übrigens ins Detail. 

Anstatt if-this-then-that Workflows zu erstellen, gibt es jetzt einen Orchestrator (Agent), der eigenständig plant und die einzelnen Schritte durchführt, um das Ziel zu erreichen. Diese goal‑oriented Agenten kombinieren die visuelle Einfachheit von make.com mit KI-gestützter Entscheidungslogik und lassen sich nahtlos in bestehende Make-Szenarien integrieren.

Ich gebe zu: Ich war skeptisch.

Wieder ein neues Buzzword (bzw. ein Buzzword das extrem gestresst wird und eigentlich hat das alles wenig mit Agenten zu tun). Wieder eine dieser Meldungen, bei der du denkst:

Okay, das klingt irgendwie spannend… aber was bringt’s mir wirklich?

Aber ich bin überzeugt! Was Sven vor einigen Wochen noch mühsam mit ChatGPT Assistants zusammengefrickelt hat, gibt es jetzt embedded in make.com… 

👉 Hier das Video zu Svens „alten“ Agenten-Setup, ganz ohne die neuen Make-Agenten: 📹 KI-Agenten ohne Make-Agenten (DIY-Ansatz von Sven)

Was ist neu? Und was macht die Agenten so mächtig?

Du kannst dir die neuen Agenten als eigenständige Tools im Tool vorstellen.

Ein Agent ist ein Modul, das du in deine Szenarien einbauen kannst. Mit eigenem KI-Modell, eigener Logik, eigenen Aufgaben.

Du willst ChatGPT in deinem Prozess nutzen? Kein Problem. Du willst mehrere Szenarien mit einem Agenten koordinieren? Klar. Du willst, dass der Agent lernt und sich mit der Zeit verbessert? Jep, geht auch.

Und das Ganze funktioniert hierarchisch.

Heißt: Du kannst Agenten bauen, die mit anderen Agenten sprechen. Jeder macht seinen Job. Und am Ende liefert dir das System ein Ergebnis, das du manuell niemals in dieser Geschwindigkeit (und mit dieser Konstanz) hinbekommen würdest.

Funktionsweise und Hauptmerkmale

• Zielorientierte Autonomie: Du definierst das Was (z. B. „prüfe Lagerbestand und bestelle fehlende Artikel“), der Agent kümmert sich um das Wie.
• Tools als Szenarien: Jedes Tool ist ein eigenständiges Make-Szenario (z. B. Bestandsabfrage, Bestellung) und stellt dem Agenten Ergebnisse bereit.
• Zentrale Verwaltung: Ein AI Agent lässt sich global in mehreren Workflows wiederverwenden und individuell anpassen.
• Nahtlose Integrationen: Zugriff auf über 2.000 Apps und 30.000 Aktionen – von CRM-Systemen über Datenbanken bis hin zu E‑Mail-Diensten.
• Vereinfachte Wartung: Komplexe Modulketten werden durch eine einzige Agentenaktion ersetzt, was die Übersichtlichkeit erhöht.

Technische Details

Setup und Konfiguration

Die Einrichtung eines Make AI Agents erfolgt in wenigen Schritten:

1. Neuen AI Agent anlegen und System‑Prompt definieren.
2. Relevante Tools (Szenarien) zuweisen.
3. API-Schlüssel für LLM-Anbieter (z. B. OpenAI) hinterlegen.
4. Agent testen und in gewünschte Workflows einbinden.
5. Done!

LLM‑Integration

Make setzt auf eine flexible Zuweisung von LLMs (z. B. GPT-4). Du kannst das Modell pro Agent auswählen und API-Keys sicher in Make hinterlegen. Die Abrechnung erfolgt über Operatons‑Limits im gewählten Plan sowie die LLM‑API-Gebühren.

Integrationsmöglichkeiten

Ein großer Vorteil der Make AI Agents ist die enge Verzahnung mit dem bestehenden Ökosystem:

• Native Apps: Salesforce, Slack, Google Sheets, SAP, Mailchimp, Zendesk u.v.m.
• Datenbankanbindung: SQL-Datenbanken, Airtable, Google BigQuery.
• Kommunikation: E-Mail, SMS, Chat-Services.
• HTTP-Requests: Für proprietäre oder seltene APIs.

Vergleich zu n8n Agents

Während Make auf Plug-and-Play setzt, bietet n8n ein open source, self‑hosted Framework mit hoher Anpassbarkeit, eigener Memory-Unterstützung und flexibler Modellauswahl.

Make punktet hingegen mit Benutzerfreundlichkeit, global wiederverwendbaren Agents und einer riesigen Bibliothek nativer Integrationen.

n8n war ein Vorreiter, was Agents anbelangt und bietet hier auch eine höhere… Nutzersouveränität (ein besseres Wort fällt mir gerade nicht ein). 

Aber: make hat nachgezogen! Mehr zum Vergleich make.com vs. n8n kannst du in diesem Artikel lesen. 

Video: Dein Junior Marketeer als make.com Agent mit KI

Content-Automatisierung. Unser Lieblings-Beispiel.

Automatisierte Erstellung von LinkedIn-Posts… Schau es dir gleich auf YouTube an!

Gimmick oder mehr?

Spätestens jetzt ist klar: Das Thema KI-Agenten wird immer erreichbarer, immer einfacher umsetzbar. Auch wenn du kein Techie bist (und mit n8n rumspielen möchtest). 

Wir sprechen hier nicht mehr über reine Automatisierung. Wir sprechen über intelligente Workflows, die auch über den Einsatz von KI hinausgehen. Durch den Einsatz einen Orchestrators können wir Automatisierungen beliebig erweitern und unsere Systeme smarter machen. 

Wir fokussieren uns hier nicht auf den Prozess als solches, sondern auf ein Ziel (statt „schreibe einen LinkedIn-Post“ / „unterstütze mich bei meinem Social Media Marketing!“)

Oder mal ganz plakativ:

Weniger klicken. Mehr denken.

Weniger repetitive Aufgaben. Mehr Fokus auf Wertschöpfung.

Ein kleiner Haken?

Klar. Die Funktion ist (noch) nur in bezahlten make.com-Abos verfügbar.

Und: Die Beta ist noch nicht perfekt. Aber sie ist schon echt gut. Und sie macht Lust auf mehr.

Also, was heißt das jetzt für uns?

Ich glaube, dass wir die Art, wie wir Prozesse bauen, in den nächsten Monaten komplett neu denken werden müssen.

Nicht mehr: „Wie kann ich das automatisieren?“

Sondern: „Was wäre, wenn ein System das alles für mich erledigt – mit Kontext, mit Intelligenz, mit Struktur?“

Ich weiß, das klingt groß. Aber wer das neue Feature einmal genutzt hat, weiß: Es ist machbar.

Wie gehst du damit um?

Schon erste Szenarien gebaut? Oder wartest du noch ab?

Ich kann dir sagen: Für uns hat’s gereicht, mit einem einzigen Anwendungsfall zu starten.