Hermes Agent vs Make.com: Denkender Agent oder Szenarien?

Der Vergleich, der ständig auftaucht

Wenn Sie nach "make.com vs ki-agent" gesucht haben, ahnen Sie bereits, dass die beiden Werkzeuge in benachbarten Kategorien liegen, nicht in derselben. Make (früher Integromat) ist eine visuelle Automatisierungsplattform, auf der Sie "Szenarien" bauen: Flussdiagramme aus Triggern, Aktionen, Filtern und Routern, die über 3.000 Apps verbinden. Hermes Agent ist eine zustandsbehaftete KI-Laufzeit, mit der Sie über Telegram, WhatsApp, Discord oder ein Terminal sprechen und die selbst entscheidet, wie sie jede Anfrage behandelt.

Make hat 2025 eine AI-Agents-Beta veröffentlicht, die beide Kategorien näher zusammenrückt, der Vergleich ist also nicht mehr rein akademisch. Die falsche Wahl bleibt teuer, und nur eines von beiden zu nutzen, wo die richtige Antwort das parallele Betreiben beider ist, ist der häufigere Fehler.

Was Make.com tatsächlich tut

Make ist eine No-Code-Integrationsplattform. Sie ziehen Apps auf eine visuelle Leinwand, verbinden sie mit Linien, und jedes Modul ist ein Trigger (ein Webhook, ein Zeitplan, eine neue Zeile in Airtable), eine Aktion (schicke diese E-Mail, erstelle diese Notion-Seite, poste diese Slack-Nachricht) oder ein Stück Logik (Router, Filter, Iterator, Aggregator). Ein Szenario läuft von oben nach unten, deterministisch, einmal pro Ausführung.

Die Stärke ist Zuverlässigkeit im Maßstab. Make ist das, wozu Sie greifen, wenn Sie genau wissen, was passieren soll, und wollen, dass es zehntausendfach im Monat gleich passiert. Konkrete Beispiele, in denen Szenarien glänzen:

Ein neuer Lead landet in Ihrem Formular: Anreicherung über Clearbit, Scoring, Routing an den richtigen Vertriebler, Log in HubSpot, Slack-Notify.
Ein Stripe-Payment löst einen Webhook aus: Notion-Task anlegen, Onboarding-Mail senden, Kunde in eine Mailchimp-Liste, DM an den Founder.
Ein täglicher Cron zieht die Zeilen von gestern aus Airtable, transformiert sie und schreibt sie nach BigQuery.

Die 2026-Preise reichen von Free (1.000 Credits pro Monat) über Core zu 9 $, Pro zu 16 $ bis Teams zu 29 $ pro Monat. Die Plattform ist im August 2025 von "Operations" auf "Credits" umgestellt worden, und KI-Module verbrauchen mehr Credits als normale Module - genau das ist die Zeile, die Sie im Blick behalten müssen, sobald Sie die nativen KI-Funktionen anfassen.

Make hat außerdem AI Agents in einer Public Beta veröffentlicht. Ein Agenten-Modul lebt innerhalb eines Szenarios und kann zur Laufzeit entscheiden, welche Tools es aufruft, in welcher Reihenfolge und wie oft, basierend auf einem Ziel, das Sie definieren. Das ist ein ernst gemeinter Schritt in Richtung Reasoning innerhalb der Leinwand und verdient ernst genommen zu werden. Die aktuelle Beta hat harte Kanten: der System-Prompt ist statisch (keine dynamischen Variablen), ein Szenario ist auf einen Trigger beschränkt, und ein Modellwechsel unter der Haube erzwingt einen neuen Agenten. Heute nutzbar, aber Public Beta, es bewegt sich schnell.

Was Hermes Agent tatsächlich tut

Hermes Agent ist eine Open-Source-Agent-Laufzeit von Nous Research. Es ist ein langlaufender Prozess, mit dem Sie über Telegram, WhatsApp, Discord oder ein Terminal sprechen und der selbst entscheidet, wie er jede Anfrage behandelt. Es gibt keine Leinwand, keine Szenario-Datei, keine Triggerliste zu konfigurieren.

Was Hermes stattdessen tut, ist Zustand halten. Er pflegt eine Datei USER.md mit Ihrem Profil, eine MEMORY.md mit dem, was er über Sie und Ihre Arbeit gelernt hat, und eine Bibliothek von Skills, die er bedarfsgetrieben lädt. Jede Konversation baut auf den vorherigen auf. Er erinnert sich, was Sie gestern gefragt haben, an die Korrektur letzte Woche und den Projektkontext vom letzten Monat. Wir haben das im Beitrag zu Speicher und Skills des Hermes Agent im Detail beschrieben.

Die Stärke ist Urteilsvermögen. Wenn Sie sagen "schreib eine Nachfassmail an den Kunden, den wir Dienstag getroffen haben, aber netter, die letzte war zu forsch", kann er das mit der tatsächlichen Gesprächshistorie vor Augen durchdenken. Es gibt keinen Fluss zu entwerfen. Der Agent wählt die Werkzeuge nach Bedarf: Kalender, um den Dienstag-Termin zu finden, Speicher, um den vorherigen Entwurf zu holen, die Messaging-Skill, um Ihnen die Fassung zur Freigabe zurückzuschicken.

Der Preis zeigt sich an den Rändern. Hermes ist nicht deterministisch. Derselbe Prompt kann leicht unterschiedliche Sequenzen von Tool-Aufrufen erzeugen. Für mehrdeutige, urteilslastige Arbeit ist genau das der Punkt. Für 100 % vorhersehbares Verbinden zweier SaaS-Werkzeuge ist es überdimensioniert.

Die Entscheidungsgrenze

Der saubere Denkrahmen: Make ist für deterministische Szenarien, bei denen Sie die Regel im Voraus kennen, und Hermes für Urteilsarbeit, bei der die Regel von einem Kontext abhängt, den der Agent zur Laufzeit erst zusammensetzen muss.

Frage	Make.com	Hermes Agent
Kernabstraktion	Szenario auf einer visuellen Leinwand	Konversation mit einem zustandsbehafteten Agenten
Orchestrierungslogik	Von Ihnen entworfen, lebt im Fluss	Vom Agenten zur Laufzeit entschieden
Zustand zwischen Läufen	Pro Ausführung, plus Data-Store-Module, die Sie verdrahten	Persistenter Speicher, Profil, Skills
Determinismus	Hoch, gleicher Input, gleicher Pfad	Niedrig, Agent überlegt pro Runde neu
Am besten in	SaaS verbinden, ereignisgetriebenes Plumbing	Urteil, Entwurf, Zusammenfassung, Erinnerung
Am schlechtesten in	Nuance in freier Sprache lesen	Harten Garantien einer festen Sequenz
Oberfläche	Browser-Leinwand	Telegram, WhatsApp, Discord, CLI
Selbst gehostet	Nein (Make ist rein Cloud)	Ja, Docker, MIT-Lizenz
Preismodell	Credits pro Modul-Ausführung	Die Token-Rechnung Ihres Anbieters

Wenn Sie sich dabei ertappen, in Make lange Ketten aus Filtern und Routern zu bauen, um die schmutzige Form einer menschlichen Nachricht zu zähmen, ist das das Signal. Sie simulieren Reasoning mit Verzweigungen, und die Verzweigungen wachsen weiter. Diese Arbeit gehört zu einem Agenten.

Wenn Sie sich dabei ertappen, Hermes-Skills zu schreiben, die immer dieselben sieben Schritte, in derselben Reihenfolge, gegen dieselben drei APIs ausführen, ist das das andere Signal. Sie simulieren ein Szenario innerhalb eines Agenten, und Sie zahlen dafür in Latenz und Kosten. Diese Arbeit gehört zu Make.

Wann Make.com gewinnt

Make ist die richtige Antwort, wenn:

der Trigger klar ist und die gewünschte Aktion auch ("wenn eine Stripe-Zahlung erfolgreich ist, mach X, Y, Z"),
Sie eine garantierte Sequenz mit Retries, Fehlerzweigen und einem Audit-Trail pro Ausführung brauchen,
die benötigten Integrationen bereits im 3.000+-Katalog liegen und Sie nicht coden wollen,
Ihnen Durchsatz wichtig ist: tausende Ausführungen pro Stunde bei vorhersehbaren Kosten pro Lauf,
das Team hinter der Automatisierung eine visuelle Leinwand einem Chat vorzieht.

Hier lebt der Großteil der Business-Automatisierung: Lead-Routing, Billing-Flows, Notifications, ETL zwischen SaaS, Tagesreports. Make frisst diese Kategorie. Wenn Ihre Last eher wie n8n-Terrain aussieht, wir haben die beiden ausführlich in Hermes Agent vs n8n verglichen, und derselbe Rahmen gilt hier.

Wann Hermes Agent gewinnt

Hermes ist die richtige Antwort, wenn:

der Input unstrukturierte Sprache ist und die Antwort davon abhängt, ihn zu verstehen,
die Arbeit persönlich ist, kein geteilter Geschäftsprozess. Ihr Agent, Ihre Projekte, Ihre Kontakte,
Sie langlebiges Gedächtnis über viele Sitzungen wollen, nicht nur innerhalb eines Laufs,
die Oberfläche ein Chat sein sollte, den Sie schon zehnmal am Tag öffnen, nicht noch ein Browser-Dashboard,
Sie Fähigkeiten hinzufügen wollen, indem Sie eine Markdown-Skill schreiben, nicht Module auf eine Leinwand ziehen.

Hier lebt die Kategorie persönlicher Agent. Tages-Digests in Ihrem Ton, Nachschlagen mit dem Kontext Ihrer Projekte, wiederkehrendes Journaling, Lesetipp-Kuratierung, Fokus-Assistenten, die Wochen überdauern. Wir haben Hermes gegen die großen Chat-only-KI-Tools in Hermes Agent vs ChatGPT, Claude und Gemini verglichen, und dasselbe memory-first-Denken ist es, das ihn vom szenario-first-Modell von Make trennt.

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Das Hybrid-Muster, das beide schlägt

Der zu vermeidende Fehler ist, das als Entweder-oder zu behandeln. Die stärksten 2026er Setups nutzen beide, mit sauberer Übergabe:

Make bewegt die Daten. Webhooks, Cron-Trigger, API-Plumbing, deterministisches Fan-out, Retries, Audit-Logs. Hier leben Zuverlässigkeit und Durchsatz.
Hermes entscheidet, was damit zu tun ist. Wenn ein Szenario Nuance braucht ("fasse dieses Support-Ticket zusammen und labele es richtig", "verfasse eine Antwort in unserem Ton", "entscheide, ob dieser Lead das Wecken des Vertrieblers wert ist"), ruft Make Hermes über den OpenAI-kompatiblen HTTP-Endpunkt und nutzt die Antwort als Wert eines weiteren Moduls.

In der Praxis heißt das: ein Make-Szenario, das per Webhook feuert, mitten im Fluss einen Hermes-Endpoint mit dem unstrukturierten Payload anspricht, die strukturierte Rückgabe von Hermes parst und den deterministischen Weg fortsetzt. Hermes bringt Speicher, Urteil und Ihren akkumulierten Kontext ins Szenario. Make bringt Zuverlässigkeit, Integrationen und ratebegrenztes Fan-out drumherum.

Die andere Richtung funktioniert genauso. Eine Hermes-Skill kann einen Make-Webhook aufrufen, um "die Sache" verlässlich zu tun: die tatsächlichen E-Mails senden, die tatsächlichen Datensätze aktualisieren, das Fan-out zu den tatsächlichen SaaS-Werkzeugen fahren. Der Agent denkt, Make führt aus.

Was ist mit Makes eigenen AI Agents?

Berechtigte Frage. Die AI-Agents-Beta von Make zeigt, dass die Plattform genau diese Lücke sieht, und für eine bestimmte Klasse von Arbeit reicht das eingebaute Agenten-Modul. Wenn Ihre Automatisierung zu 90 % deterministisches Plumbing mit einem Schritt ist, der eine Modellentscheidung braucht, ist in Make zu bleiben die einfachere Antwort.

Wo die eingebauten Agenten heute kurz greifen, ist alles Speicher- oder Konversationslastige. Der statische System-Prompt bedeutet, dass sich der Agent nur schwer an Ihren wachsenden Kontext von Woche zu Woche anpasst. Die Bindung an einen Trigger pro Szenario lässt das "Chat mit Ihrem Agenten"-Muster nicht wirklich passen. Und das Modell ist an die Agent-Instanz genäht, ein Wechsel auf einen billigeren oder neueren Anbieter zwingt zum Neubau.

Hermes ist memory-first und conversation-first. Wenn die Arbeit über viele Runden läuft, sich an das erinnert, was Sie letzten Monat gesagt haben, und Sie dort erreicht, wo Sie schon sind, ist das die Last, für die Hermes gebaut wurde. Wenn die Arbeit einmal feuert, fünf deterministische Schritte macht und ein Ergebnis zurückgibt, ist das Makes Heimterrain, mit oder ohne integrierten Agenten.

Kosten, Hosting und Lock-in

Make ist rein Cloud, gehostet von Celonis. Es gibt heute keinen Self-Hosting-Weg. Der Preis ist Credit-basiert, und KI-Module verbrauchen mehr Credits als normale, ein KI-intensives Szenario kann also einen Plan schneller durchbringen, als sein Ausführungszähler suggeriert.

Hermes steht unter MIT-Lizenz und kommt mit mehreren Backends, darunter Docker und SSH. Die Kosten dominiert der LLM-Anbieter, auf den Sie zeigen: Ihre OpenAI-, Anthropic- oder OpenRouter-Rechnung, mit praktisch keinem Overhead durch die Laufzeit. Hermes ist von Grund auf bring-your-own-key, Sie steuern Modellwahl und Ausgaben direkt. Die Abwägungen zwischen Selbstbetrieb und verwaltetem Setup haben wir in Hermes Agent hosting vs self-hosting aufgeschlüsselt.

Für die meisten Einzelbetreiber liegt die reale Monatsrechnung für Hermes bei 5 $ bis 30 $ je nach Konversationsvolumen, plus optional die Zeile für verwaltetes Hosting. Die reale Make-Rechnung lebt auf Core oder Pro (9 $ bis 16 $), solange Sie Ihren Credit-Verbrauch auf KI-Modulen im Blick halten.

Wie wählen

Kurz-Recap zur Entscheidung:

Wenn Ihr Problem "verbinde diese SaaS, wenn etwas passiert" heißt, wählen Sie Make.
Wenn Ihr Problem "ich will eine KI, die mich kennt und für mich handelt" heißt, wählen Sie Hermes.
Wenn Ihr Problem "ich will SaaS-Automatisierung, die unstrukturierten Input intelligent handhabt" heißt, nutzen Sie beide, mit Make, das Hermes mitten im Szenario ruft, oder Hermes, das Make für die deterministischen Schritte ruft.

Eines der beiden zu zwingen, die Arbeit des anderen zu machen, ist der Fehlerpfad. Make ist kein memory-first Reasoning-Agent, und Hermes ist keine Szenario-Engine. Ist das verinnerlicht, wird die Wahl leicht und das Hybrid-Muster wird offensichtlich.