# dassi vs Eigent AI

dassi verzeichnet 12.194 monatliche Besuche mit +57,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Eigent AI verzeichnet 575.703 monatliche Besuche mit +1,4 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [dassi](https://openaitools.app/de/tool/dassi) | [Eigent AI](https://openaitools.app/de/tool/eigent-ai) |
| :--- | :--- | :--- |
| Website-URL | https://dassi.ai | https://www.eigent.ai |
| Kategorien | AI Agent, AI Workflow, KI-Browser, KI-Produktivitätstools | AI Agent, AI Workflow, KI-Produktivitätstools, KI-Browser |
| Preismodell | Freemium | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 12.194 | 575.703 |
| MoM-Wachstumsrate | +57,9 % | +1,4 % |
| Primärmarkt | Indien | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 7.443 | 83.414 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## dassi

dassi installiert sich als Seitenpanel in Chrome, Edge oder Brave und nutzt damit Tabs, in denen du bereits angemeldet bist – ohne neuen Browser und ohne API-Integration. Das Anlernen ist beim ersten Mal bewusst manuell: Du beschreibst die Aufgabe in normaler Sprache oder zeigst sie vor, während dassi zusieht und die Seiten selbst liest. Danach legst du die Grenzen fest: welche Sites erlaubt sind, was sich pro Lauf ändert, wann gestartet wird, wohin das Ergebnis geht und welche Aktionen deine Bestätigung brauchen. Läufe finden auf deinem Rechner statt, der Browser muss also offen sein, wenn ein geplanter Lauf fällig wird.

Das eigentliche Argument des Produkts ist Kostendisziplin bei wiederkehrender Arbeit. dassi hält den Aufgabenkontext innerhalb eines Laufs byte-stabil, sodass spätere Schritte aus dem Prompt-Cache deines Modellanbieters gelesen werden – bei unterstützten Modellen sinken die Eingabe-Token-Kosten deutlich. Während er eine Site bearbeitet, schreibt er sich zudem eine kleine JavaScript-Bibliothek für diese Site und ruft danach eine Funktion auf, statt Selektoren jedes Mal aus Screenshots und HTML neu abzuleiten. Deine Korrekturen landen in einem les- und editierbaren Gedächtnis und wirken im nächsten Lauf weiter.

Den Motor wählst du: Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi oder ein anderes OpenRouter-Modell, mit eigenem Schlüssel oder inkludierten Credits, jederzeit umschaltbar. Typische Formen sind Abstimmung (Auszahlungen gegen Bestellungen), Screening (Bewerber im ATS bewerten) und Reporting (Wochenbericht in deiner Vorlage). Wird etwas unklar, hält dassi an und fragt – im Seitenpanel oder per Telegram, wenn du nicht am Platz bist.

**Preise und Tarife:** Derzeit in der Beta mit nie verfallenden Gratis-Credits und ohne Kreditkarte zum Start. Modellnutzung lässt sich über deinen eigenen Anbieter-API-Schlüssel oder über die enthaltenen dassi-Credits abrechnen. Zusätzlich gibt es ein Enterprise-Angebot für Teams; aktuelle Tarife und Credit-Sätze findest du auf der Preisseite.

- **Einmal anlernen, dauerhaft nutzen:** Beschreibe die Aufgabe in normaler Sprache oder zeige sie einmal vor; dassi speichert sie als benannten Workflow mit Plan, Sites, Eingaben und Verlauf.
- **Geplante oder manuelle Läufe:** Starte einen Workflow selbst oder lass den Zeitplan feuern – mit Abschlussmeldung oder einem Sonderfall, den nur du entscheiden kannst.
- **Menschliche Freigabepunkte:** Markiere Schritte, die bestätigt werden müssen – E-Mail senden, Supportfall eröffnen, Bewerber ablehnen – und gib sie im Panel oder per Telegram frei.
- **Editierbares Aufgabengedächtnis:** Korrekturen zu Lieferant, Spalte oder Ton landen in einem lesbaren, editierbaren Gedächtnis und gelten im nächsten Lauf.
- **Token- und Site-Skill-Effizienz:** Byte-stabiler Kontext aktiviert den Anbieter-Cache, gelernte JS-Bibliotheken pro Site ersetzen wiederholte DOM-Ableitung.

**Stärken:** Läuft im vorhandenen Browser und in bereits angemeldeten Konten, ohne Integrationen einzurichten; Modellunabhängig: Claude, GPT, Gemini oder jedes OpenRouter-Modell mit eigenem Schlüssel; Caching und Site-Skills machen wiederkehrende Arbeit mit jedem Lauf günstiger; Explizite Freigabepunkte und lokale Ausführung halten Zugangsdaten aus dem Agenten heraus

**Einschränkungen:** Geplante Läufe erfordern einen offenen Browser und ein laufendes Gerät zum Zeitpunkt; Jede Aufgabe muss erst angelernt werden, der erste Durchlauf kostet echte Zeit; Als Beta gekennzeichnet, daher können Funktionsumfang und Credit-Preise noch wechseln

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/dassi.md)

## Eigent AI

Eigent positioniert sich als Open-Source-„Cowork Desktop“ – eine Multi-Agenten-Belegschaft, die auf Ihrem Rechner statt in einem geschlossenen Cloud-SaaS läuft. In einer Sitzung geben Sie Anweisungen in natürlicher Sprache; ein koordinierender Agent zerlegt die Arbeit, entsendet Spezialisten (Browser, Terminal, Dokumente, Recherche) und zeigt live die Spur aus Suchen, Seitenaufrufen, Extraktionen und Dateischreibvorgängen. Die Ergebnisse sind echte Artefakte – Markdown-Briefings, CSVs, Diagramme, HTML – zusammen mit dem Reasoning-Trace, sodass Sie Quellen prüfen und Versionen vergleichen können, bevor Sie das Ergebnis übernehmen.

Das Produkt legt großen Wert auf Kontrolle und Einsetzbarkeit. Die Ausführung kann lokal oder selbst gehostet auf eigener Infrastruktur erfolgen; Secret-Handling und Berechtigungsentscheidungen bleiben lokal. Agenten können bei sensiblen Schritten für Freigaben pausieren und auch nach einer Unterbrechung Fragen beantworten, und ein „Agent-Browser“ beschränkt erreichbare Ziele. Die Modellwahl ist flexibel: Cloud-Anbieter, Enterprise-Gateways, lokale Modelle und BYOK, umschaltbar ohne Neuaufbau des Workflows.

Zudem führt Eigent wiederverwendbare „Spaces“ ein, die Agenten, Skills, Konnektoren und Anweisungen bündeln, damit ein Team eine Umgebung einmal einrichtet und wiederverwendet. Automatisierung lässt sich per Zeitplan, Ereignis oder Bedingung auslösen, und Fernsteuerung erlaubt Fortschrittschecks über den Browser oder Kanäle wie WhatsApp. Das Projekt wird offen entwickelt; ein Teil der Aboerlöse fließt an die Open-Source-Community CAMEL-AI zurück.

**Preise und Tarife:** Freemium mit kostenpflichtigen Stufen. Der Free-Tarif bietet die Open-Source-Desktop-App mit BYOK und lokalen Modellen für 0 USD. Plus wird mit 19,99 USD/Monat inklusive 2.000 Aufgaben-Credits pro Monat und 7-tägiger Testphase angegeben, Pro mit 99,99 USD/Monat inklusive 10.000 Credits und Prioritätssupport. Ein Teams-Tarif mit zentraler Abrechnung und geteilten Bibliotheken ist als „bald verfügbar“ markiert, Enterprise wird individuell angeboten mit lokaler Bereitstellung, Sicherheitskontrollen und Agent-RL-Umgebung. Der vollständig offene Build lässt sich auch kostenlos selbst hosten.

- **Multi-Agenten-Cowork:** Ein koordinierender Agent zerlegt ein Ziel in Schritte und entsendet spezialisierte Browser-, Terminal-, Dokument- und Recherche-Agenten, die parallel in einem lokalen Arbeitsbereich arbeiten.
- **Open Source und selbst hostbar:** Die Desktop-App ist Open Source und läuft lokal oder selbst gehostet auf eigener Infrastruktur mit eigenen Schlüsseln, sodass Daten und Geheimnisse unter Ihrer Kontrolle bleiben.
- **Modellunabhängig, BYOK:** Verbinden Sie Cloud-Anbieter, Enterprise-Gateways oder lokale Modelle und wechseln Sie ohne Neuaufbau des Workflows; eigene API-Schlüssel oder kostenlose lokale Modelle möglich.
- **Nachvollziehbare Ergebnisse und Freigaben:** Verfolgen Sie Suchen, Quellen und Dateiänderungen jedes Agenten, vergleichen Sie Versionen und geben Sie frei, überarbeiten oder fragen Sie nach, bevor Sie Ergebnisse übernehmen.
- **Spaces, Skills und Automatisierungen:** Bündeln Sie wiederverwendbare Agenten-Setups, Skills und Konnektoren in Spaces und starten Sie Arbeit per Zeitplan, Ereignis oder Bedingung mit Fernfortschritt.

**Stärken:** Open Source mit kostenlosem Self-Hosting-Pfad und BYOK, kein Vendor-Lock-in; Echte Multi-Agenten-Orchestrierung mit sichtbarem Reasoning und Quellen; Hohe Bereitstellungsflexibilität: lokal, selbst gehostet oder Enterprise; Wiederverwendbare Spaces und Automatisierungen sparen wiederholte Einrichtung

**Einschränkungen:** Erfordert technisches Verständnis für Installation, Modell- und Rechtekonfiguration; Kostenpflichtige Stufen sind credit-basiert, intensiver Einsatz erfordert Kostenkontrolle; Einige angekündigte Teamfunktionen sind noch als bald verfügbar markiert

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/eigent-ai.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich dassi und Eigent AI beim monatlichen Traffic?

dassi hat 12.194 monatliche Besuche, während Eigent AI 575.703 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

dassi verzeichnet eine Wachstumsrate von +57,9 % gegenüber dem Vormonat; Eigent AI verzeichnet +1,4 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

dassi: Freemium. Derzeit in der Beta mit nie verfallenden Gratis-Credits und ohne Kreditkarte zum Start. Modellnutzung lässt sich über deinen eigenen Anbieter-API-Schlüssel oder über die enthaltenen dassi-Credits abrechnen. Zusätzlich gibt es ein Enterprise-Angebot für Teams; aktuelle Tarife und Credit-Sätze findest du auf der Preisseite. Eigent AI: Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage. Freemium mit kostenpflichtigen Stufen. Der Free-Tarif bietet die Open-Source-Desktop-App mit BYOK und lokalen Modellen für 0 USD. Plus wird mit 19,99 USD/Monat inklusive 2.000 Aufgaben-Credits pro Monat und 7-tägiger Testphase angegeben, Pro mit 99,99 USD/Monat inklusive 10.000 Credits und Prioritätssupport. Ein Teams-Tarif mit zentraler Abrechnung und geteilten Bibliotheken ist als „bald verfügbar“ markiert, Enterprise wird individuell angeboten mit lokaler Bereitstellung, Sicherheitskontrollen und Agent-RL-Umgebung. Der vollständig offene Build lässt sich auch kostenlos selbst hosten.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Muse](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1) | 45.751.822 | +228,3 % | Preise auf Anfrage | Muse is Meta's personal AI agent that takes on real everyday tasks — from sorting email and booking reservations to shopping, managing calendars and building fitness plans — using its own secure virtual computer in the c | [.md](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1.md) |
| 2 | [Manus](https://openaitools.app/de/tool/manus) | 19.195.779 | -1,7 % | Kostenlose Testversion | Führt komplexe autonome mehrstufige Ziele und Browser-Aufgaben aus, läuft jedoch als Cloud-Dienst statt als Open-Source-Desktop-Software. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/manus.md) |
| 3 | [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | -7,4 % | Freemium | Open-Source-Workflow-Automatisierungsplattform mit integrierten KI-Agenten-Knoten, aber ohne Eigent-natives Desktop-Terminal und Dateiverwaltung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/n8n.md) |
| 4 | [WorkBuddy](https://openaitools.app/de/tool/workbuddy) | 2.341.262 | +43,9 % | Freemium | Desktop-KI-Arbeitsbereich, der Aufgabenbriefings in fertige Büroergebnisse verwandelt, aber Open-Source-Transparenz vermissen lässt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/workbuddy.md) |
| 5 | [Clawdbot (OpenClaw)](https://openaitools.app/de/tool/clawdbot) | 1.903.068 | -25,4 % | Kostenpflichtig, Kostenlos | Open-source personal AI assistant running locally, but focuses more on messaging integrations than heavy terminal orchestration. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/clawdbot.md) |
| 6 | [Dia Browser](https://openaitools.app/de/tool/dia-browser) | 1.254.172 | +108,4 % | Kostenlos | Der KI-Browser, der zwischen den Tabs mitliest | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dia-browser.md) |
| 7 | [Taskade](https://openaitools.app/de/tool/taskade) | 539.714 | -9,4 % | Freemium | Generates business apps and automated agents from text prompts, but functions primarily as a collaborative cloud workspace. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/taskade.md) |
| 8 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Visueller No-Code-KI-Agenten-Builder für Web- und Daten-Workflows, läuft jedoch in der Cloud statt auf dem lokalen Desktop. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) |
| 9 | [Relevance AI](https://openaitools.app/de/tool/relevance-ai) | 192.083 | -15,5 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | No-code platform for building specialist multi-agent workforces, but lacks local desktop execution capabilities. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/relevance-ai.md) |
| 10 | [OpenBot](https://openaitools.app/de/tool/openbot) | 145.308 | +2.617,1 % | Freemium, Free, Contact for Pricing | Führt lokale kollaborative Teams von KI-Agenten auf Ihrem Desktop aus, hat jedoch ein weniger ausgereiftes Entwickler-Ökosystem als Eigent. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openbot.md) |

---
Quelle: https://openaitools.app/de/compare/dassi-vs-eigent-ai

More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)