Beste Multimodal AI (2026)

1

Algomo

Kundenunterstützung durch KI-gesteuertes Automatisieren über Chats, E-Mails und Messaging-Kanäle.

5.0 (6)

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Algomo ist eine Kundenservice-Plattform, die KI einsetzt, um Interaktionen über mehrere Kanäle zu automatisieren und zu personalisieren, darunter Live‑Chat, E‑Mail und beliebte Messaging‑Apps. Sie zielt darauf ab, häufige Kundenanfragen sofort zu lösen und gleichzeitig komplexere Probleme an menschliche Agenten weiterzuleiten, wodurch Support‑Teams skalieren können, ohne den Personalbestand proportional zu erhöhen. Die Plattform kombiniert generative KI mit Wissensdatenbank‑Integrationen, um kontextbezogene, markenkonforme Antworten in mehreren Sprachen zu liefern. Unternehmen können sie für Anwendungsfälle wie E‑Commerce‑Support, Lead‑Qualifizierung und interne Helpdesks einsetzen, wobei Analysen zur Verfolgung von Lösungsquoten und Kundenzufriedenheit bereitstehen.

• Generative-AI-Chatbot für Kundenunterstützung
• Multi-Channel-Deployment (Web, WhatsApp, E-Mail)
• Wissensbasis und Dokumenteninhalt
• Übergabe an menschliche Mitarbeiter und Live-Chat
• Multilinguale Gesprächsunterstützung
• Analytics und Leistungsanzeige

2

AgentFi

Erstellen, anpassen und teilen Sie On-Chain AI-Agenten für DeFi-Workflows.

5.0 (5)

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AgentFi ist eine Plattform zum Erstellen von KI-gesteuerten Agenten, die direkt on‑chain arbeiten und speziell für dezentrale Finanzanwendungen (DeFi) entwickelt wurden. Benutzer können Agenten konfigurieren, um Aufgaben wie Portfoliomanagement, Ertragsstrategien, Handelssignale und Protokollinteraktionen zu übernehmen, ohne Low‑Level‑Smart‑Contract‑Code schreiben zu müssen. Die Plattform betont die Teilbarkeit: Ersteller können Agenten‑Vorlagen veröffentlichen, die andere klonen, anpassen oder ausführen können. So wird es sowohl für technische Entwickler als auch für weniger erfahrene DeFi‑Nutzer einfacher, automatisierte, autonome Strategien auf unterstützten Chains und Protokollen auszuprobieren.

• Anpassbare On-Chain AI-Agenten
• Automatisierung von DeFi-Strategien
• Vorlagenmarkt und gemeinschaftliches Teilen
• Wallet- und Protokoll-Integrationen
• Agentenüberwachung und Steuerung
• Multi‑Chain-Kompatibilität

3

Magentic One

Open-Source-Generalist-Multi-Agenten-System zur Bewältigung komplexer, mehrstufiger Aufgaben

5.0 (4)

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Magentic One ist ein forschungsorientiertes Multi-Agenten-Framework von Microsoft, das entwickelt wurde, um offene, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die das Web, Dateien und Code umfassen. Ein leitender Orchestrator-Agent plant, delegiert und verfolgt den Fortschritt, während spezialisierte Agenten das Websurfen, die Dateinavigation, das Coden und die Terminalausführung übernehmen. Basierend auf dem AutoGen-Framework bietet es eine modulare Architektur, die Forscher und Entwickler erweitern oder an ihre eigenen Bereiche anpassen können. Es ist als Ausgangspunkt für die Untersuchung agentischer KI-Systeme gedacht und kein verfeinertes Consumer-Produkt. Magentic One wird mit einem Evaluierungs-Toolkit (AutoGenBench) ausgeliefert, sodass Teams die Agentenleistung bei standardisierten Aufgaben benchmarken und verschiedene Modellbasis- oder Agentenkonfigurationen vergleichen können.

• Orchestrator-Agent für Planung und Aufgabenverfolgung
• WebSurfer-Agent für browserbasierte Aktionen
• FileSurfer-Agent für lokale Dateinavigation
• Coder- und ComputerTerminal-Agenten für Code-Aufgaben
• Auf dem AutoGen-Multi-Agenten-Framework aufgebaut
• AutoGenBench-Integration für Evaluation

4

Project Astra

Ein universales AI-Agent, das mit Google DeepMind die Welt sieht, hört und sich in Echtzeit über die Welt unterhält.

5.0 (4)

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Project Astra ist ein experimenteller, universeller KI-Assistent von Google DeepMind, der darauf ausgelegt ist, bei alltäglichen Aufgaben zu helfen, indem er die Welt auf dieselbe Weise versteht wie Menschen. Er verarbeitet Video, Audio, Bilder und Text gleichzeitig, sodass Benutzer eine Kamera richten oder natürlich sprechen können und kontextbezogene Antworten erhalten. Basierend auf Googles Gemini-Modellen, ist Astra für eine 대화orientierte Interaktion mit geringer Latenz und einem persistenten Speicher für den kürzlichen Kontext konzipiert. Es wird als Forschungprototyp positioniert, der untersucht, wie ein universeller Agent schließlich auf Smartphones, intelligenten Brillengläsern und anderen Umgebungsgeräten ausgeführt werden könnte. Obwohl es noch nicht als öffentlich verfügbares Produkt erhältlich ist, zeigt Astra die Richtung, die Google für agentische KI einschlägt, die Umgebung beobachten, sich an das Gesehene erinnern und hilfreiche Aktionen im Auftrag eines Benutzers ausführen kann.

• Video- und Bildanalyse in Echtzeit
• Voice-based Konversationsinterface
• Persitente Kontexterinnerung
• Multimodale Begründung über Text, Audio und Visuals
• Integration mit der Familie von Gemini-Modellen
• Prototypenunterstützung für Smart Glasses und iPhones

Auralis AI ist eine Plattform zur Automatisierung des Kundensupports, die Routineanfragen bearbeitet, Antworten entwirft und relevante Informationen bereitstellt, sodass menschliche Agenten sich auf komplexe Probleme konzentrieren können. Sie integriert sich in bestehende Helpdesk- und Kommunikationstools, um sofortige, kontextbezogene Antworten über alle Kanäle hinweg zu liefern. Über automatisierte Antworten hinaus fungiert Auralis AI als Echtzeit‑Co‑Pilot für Support‑Teams und bietet vorgeschlagene Antworten, Knowledge‑Base‑Abfragen sowie Gesprächszusammenfassungen. Das Ziel ist, die Reaktionszeiten zu verkürzen, das Ticket‑Volumen zu senken und die gesamte Kundenzufriedenheit zu steigern, ohne dabei die menschliche Note zu verlieren.

• Automatisierung der Antwort-Erstellung
• Agenten-Kopilot-Empfehlungen
• Integration der Wissensbasis
• Konversations-Summarisierung
• Multi-Kanal-Implementierung
• Analytik und Leistungsinformationen

6

EmbedAI

Erstellen Sie benutzerdefinierte ChatGPT-basierte Chatbots, die auf Ihren eigenen Daten trainiert sind und überall einbinden lassen.

4.8 (6)

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EmbedAI ist eine No‑Code‑Plattform zur Erstellung von KI‑Chatbots, die anhand Ihrer eigenen Inhalte antworten. Nutzer können Dokumente hochladen, Websites verlinken oder andere Datenquellen anbinden, und die Plattform verarbeitet diese Informationen zu einem konversationsfähigen Assistenten, der von großen Sprachmodellen wie ChatGPT angetrieben wird. Einmal trainiert, kann der Chatbot mit einem Code‑Snippet auf einer Website eingebettet oder als eigenständiger Link geteilt werden. Er wird häufig für Kundensupport, interne Wissensdatenbanken, Lead‑Erfassung und interaktive Produktdokumentation eingesetzt und hilft Teams, wiederholende Fragen zu reduzieren und Informationen effizienter bereitzustellen.

• Benutzerdefiniertes Chatbot-Training auf hochgeladenen Daten
• Website- und Dokumentenaufnahme
• Einbettbares Chat-Widget für jede Website
• Teilbare Chatbot-Links
• ChatGPT-basierte konversationelle Antworten
• Mehrquellen-Unterstützung für Wissensbasen

Siena AI ist eine autonome Kundenservice-Plattform, die speziell für E-Commerce-Marken konzipiert wurde. Sie bearbeitet routinemäßige und komplexe Kundenanfragen über E-Mail-, Chat- und Social-Media-Kanäle und zielt darauf ab, mit dem Ton und der Empathie eines menschlichen Agenten zu antworten, anstatt mit einem typischen Chatbot. Die Plattform verbindet sich mit gängigen Commerce-Stacks wie Shopify, Gorgias, Zendesk und Klaviyo, wodurch sie echte Aktionen wie die Bearbeitung von Rücksenden, die Verfolgung von Bestellungen und die Aktualisierung von Abonnements durchführen kann. Marken können Personas konfigurieren, Siena auf ihre Stimme und Richtlinien trainieren und es ermöglichen, repetitive Tickets zu verwalten, während menschliche Agenten sich auf höherwertige Gespräche konzentrieren. Siena ist positioniert für wachsende DTC- und Einzelhandelsmarken, die den Support skalieren möchten, ohne die Mitarbeiterzahl proportional zu erhöhen, während sie die Interaktionen markenkonform und kundenfreundlich halten.

• Autonomer AI-Agent für Kunden servicesty
• Verbindungen mit Shopify, Gorgias, Zendesk, und Klaviyo
• Mehrkanalet-Coverage: E-Mail, Live-Chat, soziale Kanäle
• Einrichtbare Markenpersonen und Ton
• Automatisierte Bestell-, Rücksende- und Abonnement-Aktionen
• Humaner Hand-Off und Eskalations-Workflows

8

Langroid

Eine offene Quellcode-Plattform in Python, die die Entwicklungsarbeiten von LLM-Anwendungen erleichtert, indem sie ein vielfältiges Programmierparadigma verwendet.

4.8 (6)

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Langroid is a Multimodal AI tool listed on Agent Pantheon.

9

Lumivar

KI-Agenten, speziell für die Automobilindustrie entwickelt

4.8 (6)

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Lumivar entwickelt KI-Agenten, die auf die Bedürfnisse von Automobilunternehmen zugeschnitten sind, von Händlern und Werkstätten bis zu Ersatzteilzulieferern und Fuhrparkbetreibern. Die Agenten sollen routinemäßige Kundeninteraktionen bewältigen, Leads qualifizieren, Termine planen und Erkenntnisse aus Betriebsdaten aufdecken. Durch die Automatisierung von Telefonaten, Nachrichten und Back‑Office‑Workflows zielt Lumivar darauf ab, Reaktionszeiten zu verkürzen und das Personal von Routineaufgaben zu entlasten, damit es sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren kann. Die Tools werden als branchen­spezifische Alternativen zu generischen Chatbots positioniert, mit Workflows, die auf Automobilverkäufe und Serviceprozesse abgestimmt sind.

• KI-Sprach- und Chat-Agenten
• Automatisierung der Terminbuchung
• Lead-Erfassung und -Qualifizierung
• Integration mit Händler‑Systemen
• Fachspezifische Gesprächsabläufe für die Automobilindustrie
• Analyse von Kundeninteraktionen

10

Alaya AI

Web3-Datenmarktplatz, der KI-Entwickler mit globalen Contributoren im Rahmen eines spielfreundlichen Incentive-Systems verbindet.

4.8 (5)

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Alaya AI ist eine dezentrale Plattform, die KI‑Modellentwickler mit verteilten Datenanbietern über eine Web3‑Community‑Struktur verbindet. Sie konzentriert sich darauf, vielfältige, hochwertige Trainingsdaten für maschinelles Lernen zu beschaffen, indem sie auf ein globales Netzwerk von Mitwirkenden zurückgreift, die Datensätze labeln, validieren und einreichen. Die Plattform nutzt Gamification, Tokens und NFTs, um die Teilnahme zu motivieren, und verwandelt Datenerhebung und Annotation in eine ansprechende Aktivität statt einer lästigen Pflicht. Mitwirkende erhalten Belohnungen basierend auf der Qualität und Quantität ihrer Arbeit, während Entwickler Zugriff auf skalierbare, vielfältige Datensätze erhalten, die sich für das Training von Nischen‑ oder kulturspezifischen Modellen eignen. Durch die Kombination von Blockchain-Transparenz mit sozialer Schwarmintelligenz will Alaya AI die KI-Datenpipelines gerechter, nachverfolgbarer und für kleinere Teams, die über keine umfangreichen internen Labeling-Ressourcen verfügen, zugänglicher machen.

• Decentrale Datenverteilung und -beschriftung
• Token- und NFT-basiertes Belohnungssystem
• Gamifizierte Aufgaben und Community-Challenges
• Swarm-Intelligenz für verteilte Annotation
• Unterstützung für vielfältige und niche- Datensätzen
• Echtzeitspuren für Beiträge auf der Blockchain