Quick-Vergleich: CrewAI vs n8n
| Kriterium | CrewAI | n8n |
|---|---|---|
| Ansatz | Multi-Agent-Framework (Python) | Workflow-Automation (Visual) |
| Hosting | Self-Hosted oder Cloud | Self-Hosted oder Cloud |
| Integrationen | 30+ Tools (700+ via Integrationen) | 400+ native Nodes (+ jede API) |
| Code-Zugriff | Python (OSS) / No-Code (Studio) | JavaScript, Python (optional) |
| KI-Features | Multi-Agent, RAG, Memory | LangChain, OpenAI als Node |
| Preis (Einstieg) | Kostenlos (Open Source) | Kostenlos (Self-Hosted) |
| Abrechnungsmodell | Pro Execution | Pro Workflow-Ausführung |
| Zielgruppe | AI/ML-Engineers, Researcher | Entwickler, Tech-Teams |
CrewAI auf einen Blick
n8n auf einen Blick
Bewertung im Überblick
Gesamtbewertung
n8n gewinnt bei Integrationen, Benutzerfreundlichkeit und Preis-Leistung. CrewAI ist ungeschlagen bei Multi-Agent-KI-Features. Für klassische Workflow-Automation mit KI-Elementen → n8n. Für autonome Multi-Agent-Systeme → CrewAI.
Für wen ist welches Tool geeignet?
Zielgruppen-Matching
CrewAI
n8n
Kriterien im Detail
Flexibilität & Anpassbarkeit
CrewAI
Volle Python-Kontrolle über Agent-Verhalten, Rollen und Tools. Agents können mit beliebigen LLMs arbeiten (OpenAI, Anthropic, lokale Modelle). Custom Tools lassen sich als Python-Funktionen definieren. Die Einschränkung: Alles erfordert Code.
n8n
Visueller Editor kombiniert mit optionalem JavaScript/Python-Zugriff. Beliebige APIs ansprechbar, Custom Nodes erstellbar, Git-Integration für Versionierung. Self-Hosting ermöglicht vollständige Infrastruktur-Kontrolle. Flexibler für nicht-KI-zentrierte Workflows.
KI-Integration
CrewAI
Speziell für Multi-Agent-KI entwickelt. Agents mit spezialisierten Rollen (Researcher, Writer, Editor) arbeiten autonom zusammen. Native Features: Agentic RAG mit Query-Rewriting, Short/Long-Term Memory, Planning Agents. Unterstützt Qdrant, Pinecone, Weaviate als Vector Stores. LLM-agnostisch.
n8n
Native Nodes für OpenAI, Anthropic, Ollama und LangChain. KI ist ein Schritt im Workflow – kein autonomes System. Vector-Store-Integration (Pinecone, Qdrant, ChromaDB) für RAG möglich. Gut für KI-gestützte Datenverarbeitung, aber keine echten Multi-Agent-Crews.
Integrationen
CrewAI
30+ native Tools für Agents, 700+ via Composio-Integration (Gmail, Slack, Notion, HubSpot, Salesforce, Web-Suche). Fokus auf Tools, die Agents zur Aufgabenerfüllung nutzen – nicht auf bidirektionale App-Konnektoren. Custom Tools via Python einfach erstellbar.
n8n
400+ native Nodes für Apps, APIs und Services. Von CRMs über Datenbanken bis zu Cloud-Diensten. HTTP-Node für beliebige REST-APIs. Webhooks für Echtzeit-Trigger. Klassische iPaaS-Stärke: Systeme verbinden und Daten synchronisieren.
Benutzerfreundlichkeit
CrewAI
Das Open-Source-Framework erfordert Python-Kenntnisse. Für Nicht-Entwickler bietet CrewAI jedoch das CrewAI Studio – einen visuellen Editor mit AI-Copilot (siehe nächster Abschnitt). Gute Dokumentation, aber konzeptionelle Lernkurve für Agent-Architekturen bleibt.
n8n
Visueller Drag-and-Drop-Editor, der auch ohne Code funktioniert. Templates für häufige Use Cases. Dokumentation mit Beispiel-Workflows. Lernkurve moderater – grundlegendes API-Verständnis reicht für den Einstieg.
CrewAI Studio: Der visuelle Editor
CrewAI Studio ist CrewAIs Antwort auf die No-Code-Bewegung – ein visueller Editor, der Multi-Agent-Systeme auch für Nicht-Entwickler zugänglich macht.
Was ist CrewAI Studio?
CrewAI Studio ist eine browserbasierte Oberfläche mit Drag-and-Drop-Canvas und integriertem AI-Copilot. Du beschreibst in natürlicher Sprache, was deine Agent-Crew tun soll – der AI-Copilot generiert Agents, Tasks und Tool-Konfigurationen automatisch.
Kernfunktionen
| Feature | Beschreibung |
|---|---|
| Visual Canvas | Workflow als Nodes und Edges – ähnlich wie n8n |
| AI-Copilot | Natürlichsprachliche Agent-Erstellung ("Erstelle einen Researcher-Agent, der...") |
| Voice Input | Sprachsteuerung für Workflow-Design |
| Integrierte Tools | Gmail, Slack, Notion, HubSpot, Salesforce direkt verfügbar |
| Hybrid-Modus | Visuell bauen und bei Bedarf in Code wechseln |
Studio vs. n8n Editor
| Aspekt | CrewAI Studio | n8n Editor |
|---|---|---|
| Fokus | Multi-Agent-KI-Systeme | Workflow-Automation |
| AI-Copilot | Kern-Feature, generiert Agents | Nicht vorhanden |
| Komplexität | Agent-Architekturen verstehen | API-Grundlagen reichen |
| Verfügbarkeit | Nur Cloud (kostenpflichtig) | Cloud + Self-Hosted |
| Zielgruppe | "Subject Matter Experts" für KI | Technische Teams |
Wann Studio, wann Open Source?
CrewAI Studio nutzen, wenn:
- Du schnell Multi-Agent-Prototypen bauen willst
- Keine Python-Kenntnisse vorhanden sind
- Der AI-Copilot bei der Agent-Definition helfen soll
- Budget für Cloud-Kosten vorhanden ist
Open-Source-Framework nutzen, wenn:
- Du volle Kontrolle über den Code brauchst
- Self-Hosting erforderlich ist
- Du in bestehende Python-Projekte integrieren willst
- Kosten minimiert werden sollen
Enterprise-Readiness
CrewAI
Enterprise-Plan mit SSO, RBAC, SOC2-Compliance und PII-Detection. Self-Hosting via VPC oder Kubernetes möglich. Dedicated Support und SLAs. Große Enterprises (PwC, IBM, NVIDIA) als Referenzkunden.
n8n
Enterprise-Version mit SSO/SAML, Audit-Logs und RBAC. Self-Hosting für volle Datenhoheit. $240M Funding zeigt Marktvertrauen. 3.000+ Enterprise-Kunden, 200.000+ Community-Nutzer. Flexible Compliance durch Self-Hosting.
DSGVO & Datenschutz
CrewAI
Das Open-Source-Framework kann selbst gehostet werden, was volle Datenhoheit ermöglicht. CrewAI Enterprise bietet SOC 2-Compliance und VPC-Deployment. Die Cloud-Plattform ist jedoch relativ neu und verarbeitet Daten primär in den USA. Kein expliziter AVV für den deutschen Markt dokumentiert. Für DSGVO-kritische Projekte ist Self-Hosting des Open-Source-Frameworks der sicherste Weg.
n8n
Self-Hosting auf eigenen Servern oder bei EU-Cloud-Anbietern für volle Datenhoheit. n8n Cloud verarbeitet Daten in der EU (AWS Frankfurt). AVV verfügbar, Source-Code einsehbar und auditierbar. Etablierte DSGVO-Compliance durch jahrelange Enterprise-Erfahrung im europäischen Markt. Für den deutschen Markt die ausgereifteste Lösung.
Wo stehen AutoGen und LangGraph im Vergleich?
Neben CrewAI und n8n gibt es mit Microsofts AutoGen und LangChains LangGraph zwei weitere Multi-Agent-Frameworks. AutoGen ist Microsofts Open-Source-Framework für konversationsbasierte Multi-Agent-Systeme, erfordert aber tiefe Python-Kenntnisse und bietet keine Cloud-Plattform. LangGraph ist Teil des LangChain-Ökosystems und fokussiert auf zustandsbehaftete Agent-Graphen. CrewAI bietet die zugänglichste Multi-Agent-Lösung (besonders mit Studio), während n8n die breiteste Automation-Plattform mit KI-Erweiterung bleibt.
Beispiel-Use-Case im Vergleich
Content-Research und Artikel-Erstellung
Recherchiere ein Thema, fasse Informationen zusammen und erstelle einen Blog-Artikel.
| Schritt | CrewAI | n8n |
|---|---|---|
| 1. Thema definieren | Agent-Crew initialisieren | Trigger-Node (Webhook/Schedule) |
| 2. Web-Recherche | Researcher-Agent (autonom) | HTTP-Node + OpenAI-Analyse |
| 3. Informationen strukturieren | Analyst-Agent (autonom) | Code-Node (JSON-Parsing) |
| 4. Artikel schreiben | Writer-Agent (autonom) | OpenAI-Node mit Prompt |
| 5. Review & Editing | Editor-Agent (autonom) | Zweiter OpenAI-Node |
| Komplexität | ⭐⭐⭐ Hoch (Python) | ⭐⭐ Mittel (Visual) |
| Autonomie-Level | Hoch (Agents entscheiden selbst) | Niedrig (fester Ablauf) |
CrewAI
- Researcher-Agent durchsucht eigenständig das Web
- Agents delegieren Aufgaben untereinander
- Memory-System für Kontext über mehrere Durchläufe
- Weniger vorhersagbar, aber adaptiver bei komplexen Themen
n8n
- Fester Workflow: Schritt für Schritt definiert
- Vorhersagbare Ausführung, klares Debugging
- Jeder Schritt einzeln testbar und anpassbar
- Besser für reproduzierbare, kontrollierte Prozesse
Detaillierter Feature-Vergleich
Feature-Übersicht
| Feature | CrewAI | n8n |
|---|---|---|
| Grundkonzept | ||
| Multi-Agent-Systeme | ||
| Visueller Workflow-Editor | ⚠ (nur Cloud) | |
| Bedingte Logik | ||
| Fehlerbehandlung | ||
| Webhook-Trigger | ||
| Hosting & Deployment | ||
| Self-Hosting | ||
| Cloud-Version | ||
| Docker-Support | ||
| Kubernetes-Ready | ||
| Entwickler-Features | ||
| JavaScript-Zugriff | ||
| Python-Zugriff | ✓ (nativ) | |
| API-Direktzugriff | ||
| Git-Integration | ||
| Custom Erweiterungen | ✓ (Tools) | ✓ (Nodes) |
| KI-Integration | ||
| OpenAI-Anbindung | ||
| Anthropic-Support | ||
| LangChain-Support | ✗ (unabhängig) | |
| Custom AI Agents | ✓ (Kern-Feature) | |
| RAG-Workflows | ✓ (nativ) | |
| Agent-Memory | ||
| Multi-Agent-Orchestrierung | ||
| Enterprise | ||
| SSO/SAML | ||
| Audit-Logs | ||
| RBAC | ||
| SOC2/Compliance | ||
Kosten-Vergleich
| Plan | CrewAI | n8n |
|---|---|---|
| Open Source | Kostenlos | Kostenlos |
| Cloud Basic | $0 (50 Executions) | €20/Monat (2.500 Executions) |
| Cloud Pro | $25/Monat (100 Exec.) | €60/Monat (10.000 Exec.) |
| Enterprise | Auf Anfrage | €800/Monat |
| Ultra/Business | $120.000/Jahr | Auf Anfrage |
| Abrechnungsbasis | Pro Execution | Pro Workflow-Run |
Kostenbeispiel: AI-Automation-Team
Szenario: 5 Entwickler, 10.000 Agent/Workflow-Ausführungen pro Monat
| Variante | CrewAI | n8n |
|---|---|---|
| Self-Hosted | $0 (nur Server) | $0 (nur Server) |
| Cloud (Standard) | $25 + Overages | €60/Monat |
| Mit 10K Executions | ~$5.000/Monat | €60/Monat |
| Enterprise | Individuell | €800/Monat |
Wichtig: CrewAI berechnet $0.50 pro zusätzlicher Execution über das Limit. Bei hohem Volumen explodieren die Kosten – Self-Hosting wird dann attraktiv. n8n's Execution-basiertes Modell ist bei hohem Volumen deutlich günstiger.
n8n Automation lernen
Im n8n Kurs lernst du, wie du Workflow-Automation für dein Business einsetzt.
Vor- und Nachteile
CrewAI
Vorteile
- Spezialisiert auf Multi-Agent-KI-Systeme
- Autonome Agents mit Memory und Planning
- LLM-agnostisch (OpenAI, Anthropic, lokale Modelle)
- Native RAG mit Qdrant, Pinecone, Weaviate
- Enterprise-Kunden wie PwC, IBM, NVIDIA
- Aktive Entwicklung ($18M Funding)
Nachteile
- Erfordert Python-Kenntnisse
- Weniger App-Integrationen als klassische iPaaS
- Steile Lernkurve für Agent-Architektur
- Hohe Kosten bei vielen Executions in der Cloud
n8n
Vorteile
- 400+ native App-Integrationen
- Visueller Editor + optionaler Code
- Kostenloses Self-Hosting unbegrenzt
- Günstige Cloud-Preise bei hohem Volumen
- Etabliert (170K+ GitHub Stars, $240M Funding)
- Niedrigere Einstiegshürde als CrewAI
Nachteile
- KI als Workflow-Schritt, nicht als Agent-System
- Keine echten Multi-Agent-Crews
- Weniger autonom als CrewAI-Agents
- Begrenzte Agent-Memory-Features
Häufige Fragen (FAQ)
Nur teilweise. n8n ist eine Workflow-Automation-Plattform, die KI als Schritt integriert. CrewAI ist ein dediziertes Framework für Multi-Agent-KI-Systeme. Sie lösen unterschiedliche Probleme – n8n verbindet Apps und automatisiert Prozesse, CrewAI orchestriert autonome KI-Teams.
Ja, das ist ein häufiges Pattern. n8n übernimmt Triggering, Datenabfrage und Ergebnis-Verteilung. CrewAI erledigt die komplexe KI-Arbeit mit autonomen Agents. n8n ruft CrewAI-Crews via API auf und verarbeitet deren Output weiter.
Bei Self-Hosting beide kostenlos. In der Cloud ist n8n deutlich günstiger bei hohem Execution-Volumen. CrewAI's $0.50/Execution wird bei 10.000+ Ausführungen teuer. n8n bietet 10.000 Executions für €60/Monat.
CrewAI ist für KI gebaut – Multi-Agent-Crews, Memory, Planning, native RAG. n8n bietet solide KI-Integration (OpenAI, LangChain) als Teil größerer Workflows. Für autonome AI-Agents: CrewAI. Für KI-gestützte Automation: n8n.
Nicht zwingend. Das Open-Source-Framework erfordert Python. Mit CrewAI Studio (Cloud) kannst du jedoch Multi-Agent-Systeme visuell per Drag-and-Drop bauen – inklusive AI-Copilot, der Agents aus natürlicher Sprache generiert. Studio ist kostenpflichtig, macht CrewAI aber auch für Nicht-Entwickler zugänglich.
Beide bieten Enterprise-Features (SSO, RBAC, Audit). CrewAI hat große Referenzkunden (PwC, IBM). n8n hat höheres Funding ($240M vs $18M) und längere Marktpräsenz. Die Wahl hängt davon ab, ob du Multi-Agent-KI (CrewAI) oder Workflow-Automation (n8n) brauchst.
Beide Tools sind Open Source und können selbst gehostet werden – der sicherste Weg für DSGVO-Compliance. n8n bietet zusätzlich eine EU-Cloud (AWS Frankfurt) mit AVV und hat jahrelange Erfahrung im europäischen Markt. CrewAIs Cloud-Plattform ist neuer und verarbeitet Daten primär in den USA. Für DSGVO-kritische Projekte empfiehlt sich bei beiden Tools das Self-Hosting.
CrewAI Studio ist ein visueller Editor speziell für Multi-Agent-KI-Systeme mit integriertem AI-Copilot. Du beschreibst Agents in natürlicher Sprache, der Copilot generiert die Konfiguration. n8n ist ein universeller Workflow-Editor für App-Integrationen, bei dem KI ein optionaler Baustein ist. Studio fokussiert auf autonome Agent-Crews, n8n auf deterministische Prozesse.
Ja, n8n GmbH ist ein deutsches Unternehmen mit Sitz in Berlin, gegründet 2019 von Jan Oberhauser. Mit einer Bewertung von 2,5 Milliarden Dollar und über 170.000 GitHub-Stars ist n8n eines der erfolgreichsten Open-Source-Projekte aus Deutschland.
CrewAI ist das zugänglichste Multi-Agent-Framework mit optionaler No-Code-Oberfläche (Studio). Microsofts AutoGen fokussiert auf konversationsbasierte Multi-Agent-Systeme, erfordert aber tiefe Python-Kenntnisse. LangGraph von LangChain spezialisiert sich auf zustandsbehaftete Agent-Graphen. Alle drei sind Open Source.
Fazit & Empfehlung
CrewAI und n8n lösen unterschiedliche Probleme – ein direkter Vergleich zeigt die jeweiligen Stärken:
Wähle CrewAI, wenn:
- Du autonome Multi-Agent-KI-Systeme bauen willst
- Agents mit spezialisierten Rollen zusammenarbeiten sollen
- Du Python beherrschst und Code-First bevorzugst
- Enterprise-KI-Projekte mit Memory und Planning anstehen
Wähle n8n, wenn:
- Du viele Apps und APIs verbinden musst
- KI ein Schritt in größeren Automations-Workflows ist
- Du einen visuellen Editor mit optionalem Code bevorzugst
- Kosteneffizienz bei hohem Execution-Volumen wichtig ist
Kombination als Best Practice: Viele Teams nutzen beide Tools zusammen – n8n als Automatisierungs-Backbone mit CrewAI für komplexe KI-Aufgaben. n8n triggert, sammelt Daten und verteilt Ergebnisse. CrewAI erledigt das autonome "Denken" mit spezialisierten Agent-Crews.