Bei der Wahl eines AI Workflow Builders tauchen vier Kandidaten häufig auf: AirOps, Unbody, LlamaIndex (Workflows) und Baselit (FinOps). Hier die pragmatische Analyse – und wann Draft’n Run die bessere Option ist.
Kurzfazit
- AirOps: stark für Content-/SEO-Teams; außerhalb von Marketing schnell limitiert.
- Unbody: vielversprechende Open-Source-Stack, noch jung; API-first.
- LlamaIndex (Workflows): mächtig für datengetriebenes RAG; Code erforderlich.
- Baselit: top für Snowflake-Kosten; kein allgemeiner Workflow-Builder.
- Draft’n Run: einheitlich, Open Source, visueller Builder + Observability; produktionsreif.
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Vergleich im Überblick
- Interface: Draft’n Run liefert einen visuellen Builder für komplexe Flows (Branches, Loops, Parallelität). LlamaIndex ist Code-first; AirOps bietet Content-Templates; Baselit fungiert als FinOps-Dashboard.
- Observability: Draft’n Run hat End-to-End-Traces, Kosten/Token-Tracking und Alerts out of the box. AirOps bleibt rudimentär. LlamaIndex bietet Callbacks/LlamaTrace, Einrichtung liegt jedoch bei Ihnen.
- Offenheit: Draft’n Run und Unbody sind Open Source (Self-Host oder Managed). AirOps/Baselit sind geschlossene SaaS-Produkte.
- Abdeckung: Draft’n Run deckt Design → Test → Deployment → Monitoring ab. Die anderen liefern Teilbereiche.
Wann AirOps sinnvoll ist
AirOps glänzt im Marketing: Content-Pipelines, SEO-Refresh at Scale, CMS-Publishing. Für rein redaktionelle No-Code-Workflows eine gute Wahl. Für breitere Automatisierung, Observability und Governance stößt es an Grenzen.
- Externer Link: AirOps
- Draft’n Run Alternative: redaktionelle Flows im AI Workflow Builder mit Tracing und rollenbasierter Governance umsetzen.
Wann Unbody sinnvoll ist
Unbody kombiniert Knowledge Backend + Vectorsuche + Agenten-APIs in einer modularen Open-Source-Stack. Ideal für Dev-Teams, die API/SDK-Kontrolle und Headless-Ansatz suchen. Benötigt manuelles Setup, Ökosystem noch jung.
- Externer Link: Unbody
- Draft’n Run Alternative: bestehende Infrastruktur via Integrationen anbinden, während Studio, Observability und Deployment zentral bleiben.
Wann LlamaIndex Workflows sinnvoll ist
Wer bereits RAG-Systeme entwickelt und feine Kontrolle (Indizes, Retriever, Tools) braucht, ist mit LlamaIndex erprobt. Ingestion, Tracing und Deployment müssen jedoch selbst gebaut oder via LlamaCloud genutzt werden.
- Externer Link: LlamaIndex
- Draft’n Run Alternative: LlamaIndex als Tool in Draft’n Run verwenden und visuelle Orchestrierung plus integrierte Traces/APIs nutzen.
Wann Baselit sinnvoll ist
Baselit eignet sich, wenn Snowflake-Kostenoptimierung per autonomen Agenten das Ziel ist. Dafür stark – nicht jedoch für allgemeine KI-Workflows.
- Externer Link: Baselit
- Draft’n Run Alternative: Für breitere Automatisierung deckt Draft’n Run Chatbots, Dokumente und Datenprozesse mit Observability ab.
Warum Teams auf Draft’n Run setzen
- Open Source + SaaS: Self-Hosted oder Managed – freie Wahl.
- Produktionsready ab Werk: Versionierung, Tests, RBAC, API-Deployment unter einem Dach.
- Integrierte Observability: Traces, Kosten, Alerts – ohne Zusatztool.
- Erweiterbar: Web/APIs/DBs anbinden, LangChain-Tools wiederverwenden, eigene Modelle integrieren.
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