Hexabot
Hexastack · Marketing · Chatbot
Hexabot ist ein selbst gehosteter KI-Chatbot-Builder für Teams, die visuelle Workflows, mehrkanalige Agenten und volle Kontrolle über ihre Daten wollen.

Über Hexabot
Was ist Hexabot
Hexabot ist eine Plattform für konversationelle KI, mit der man Agenten-Workflows über Chat-Kanäle erstellt und betreibt. Sie startete als Open-Source-Chatbot-Framework und kommt heute als Version 3, eine workflow-zentrierte Laufzeitumgebung, die Gespräche, Aktionen, Gedächtnis und Wissensabruf an einem Ort verbindet. Das Versprechen ist einfach. Man hostet selbst, also bleiben Produktionsdaten und Infrastruktur unter eigener Kontrolle. Genau das ist der Reiz der Automatisierung von Agenten-Workflows: Sie läuft zu eigenen Bedingungen.
Die Plattform richtet sich an Teams, die mehr brauchen als einen Bot zum Zusammenklicken. Man definiert Workflows in YAML, hängt schema-geprüfte Aktionen an und verbindet Kanäle wie Web, Mobil und soziale Nachrichtendienste. Ein visueller Editor übernimmt den Gesprächsfluss, während ein Plugin-System Entwicklern erlaubt, Text-zu-Aktion-Antworten und Integrationen von Drittanbietern hinzuzufügen. Wer einen verwalteten Chatbot-Dienst gegen den Besitz des Stacks abwägt, für den ist dieser Tausch (mehr Einrichtung, mehr Kontrolle) genau der Punkt.
Die größte Einschränkung ist die Zielgruppe. Hexabot setzt voraus, dass man sich mit Kommandozeile, Docker und Node.js auskennt. Es gibt keine gehostete Variante mit Klick-Start, also wer in fünf Minuten einen Bot ohne Terminal will, ist hier falsch. Die Einrichtung braucht Zeit. Der Preis läuft zudem über einen Lizenzschlüssel und hängt an Nutzer- und Workflow-Zahlen statt am Nachrichtenvolumen, was zu einem stetigen Betrieb passt, aber nicht zu kurzen, einmaligen Experimenten.
Erste Schritte
- Installiere die offizielle CLI mit
npm install -g @hexabot-ai/cli(oder führe sie über npx ohne globale Installation aus). - Lege ein Projekt aus der Startvorlage an mit
hexabot create my-projectund wähle den Paketmanager, wenn du gefragt wirst. - Wechsle in den Arbeitsbereich mit
cd my-projectund starte den lokalen Stack mithexabot dev. - Öffne die Admin-Oberfläche unter
http://localhost:3000, melde dich mit den bei der Einrichtung gesetzten Admin-Zugangsdaten an und baue deinen ersten Workflow im visuellen Editor. - Verbinde einen Kanal, hänge Aktionen oder einen RAG-Helfer an und überführe das Projekt dann mit Postgres und deinem eigenen Lizenzschlüssel in die Produktion.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Hexabot.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die eigene Chatbot-Agenten bauen
- Kleine Agenturen und freiberufliche Entwickler
- Teams mit strengen Datenregeln
Aufgaben
- Mehrkanalige Gespräche entwerfen
- Serviceanfragen automatisieren
- Antworten auf eigene Inhalte stützen
- An Menschen übergeben
Szenarien
- Einen kundennahen Assistenten aufsetzen
- Wiederkehrende Support-Last senken
- Einen Agenten-Workflow lokal erproben
Wichtigste Funktionen
Visueller Workflow-Editor
Im Editor entwirfst du Gesprächsflüsse mit einer Oberfläche zum Ziehen und Ablegen. Du fügst Textnachrichten, Schnellantworten und Karussells hinzu und verzweigst sie danach, was der Nutzer tut. Das hält die Logik für Nicht-Entwickler im Team lesbar, während die zugrunde liegende Laufzeit schema-first und code-getrieben bleibt.
Agenten-Workflows in YAML
Version 3 hat Hexabot zu Workflows verschoben, die in YAML mit typisierten Laufzeitverträgen definiert sind. Das Verhalten eines Bots liegt also in einer versionierten Datei, die man prüfen und vergleichen kann, nicht in einem Anbieter-Dashboard, das man nicht exportieren kann. Für Teams, die Automatisierung längst als Code behandeln, ist das eine bedeutende Änderung. Keine Bindung. Nur Dateien, die dir gehören.
Aktionen und Bindungen
Aktionen definieren, was ein Workflow tatsächlich tut, mit schema-geprüften Ein- und Ausgaben und Einstellungen. Ein getrenntes Bindungssystem lässt dich Fähigkeit und Konfiguration über Aufgaben hinweg wiederverwenden, sodass du nicht dieselbe Integrationslogik in jeden Fluss kopierst. Das ist der Teil, der einen Chatbot zu etwas macht, das echte Arbeit erledigt. Das ist der Sprung vom Chat zur Aktion.
Mehrkanal-Unterstützung
Hexabot behandelt Kanäle als Kernkonzept, sodass derselbe Bot über Web, Mobil und soziale Nachrichtenplattformen laufen kann. Der Gesprächsfaden bleibt über diese Oberflächen hinweg erhalten. Ist das wichtig? Ja, wenn Kunden auf einem Kanal anfangen und auf einem anderen enden. Sie müssen sich nicht wiederholen.
Gedächtnis und RAG-Helfer
Die Plattform unterstützt ausdrückliche Gedächtnisdefinitionen, damit der Bot den Kontext innerhalb einer Sitzung behält, und ein konfigurierbarer RAG-Helfer stützt KI-Antworten auf den Inhalt deines CMS. Du kannst den eingebauten Volltext-Helfer der Datenbank nutzen, einen Vektor-Helfer für SQLite oder PostgreSQL installieren oder einen eigenen für ein anderes Abrufsystem schreiben.
MCP- und LLM-Integration
Hexabot unterstützt das Model Context Protocol für Werkzeug- und Kontext-Interoperabilität und verbindet sich über Ollama, ChatGPT, Mistral oder Gemini mit LLMs. Ein Modellwechsel heißt nicht, die Workflows neu zu bauen. Teste eines und wechsle dann. Das bewahrt dich davor, an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein.
Erweiterungen und Plugin-System
Du erweiterst Hexabot, indem du Erweiterungen aus der Erweiterungsbibliothek entwickelst und installierst. Das öffnet die Tür zu Text-zu-Aktion-Antworten, Integrationen mit Drittsystemen und eigenen Helfern. Wenn deine Bedürfnisse über die eingebauten Funktionen hinausgehen, fügst du sie hier hinzu. Nichts bleibt ausgeschlossen.
Nutzer, Rollen und Übergabe
Eine feinkörnige Zugriffskontrolle deckt verschiedene Teile des Systems ab, und Abonnenten lassen sich mit Labels und Segmenten ordnen. Der Posteingang bietet ein Echtzeitfenster, in dem Gespräche beobachtet und an einen menschlichen Mitarbeiter übergeben werden, wenn der Bot die Aufgabe nicht beenden kann.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Von Grund auf selbst gehostet, sodass Gespräche und Kundendaten auf einer Infrastruktur bleiben, die du kontrollierst.
- Die workflow-zentrierte Architektur mit YAML-Definitionen lässt Automatisierungen wie Code versionieren und prüfen.
- Breite LLM-Unterstützung (Ollama, ChatGPT, Mistral, Gemini) plus MCP bewahrt dich davor, an einen Modellanbieter gebunden zu sein.
- Mehrkanal-Auslieferung und Gedächtnis lassen einen Bot mehrere Oberflächen abdecken, ohne getrennte Neubauten.
- Keine Abrechnung pro Nachricht; die Pläne skalieren über Nutzer und Workflows statt über das Nachrichtenvolumen.
Nachteile
- Keine gehostete Variante, also kannst du es nicht testen, ohne die CLI zu installieren und den Stack selbst zu betreiben.
- Die Einrichtung verlangt Sicherheit mit Node.js, Docker und Kommandozeile, was nicht-technische Nutzer ausschließt.
- Der günstigste Plan beginnt bei 19 $ pro Monat, also gibt es nichts Kostenloses zum Ausprobieren für Hobbyisten.
- Lizenzschlüssel begrenzen Aktivierungen, Nutzer und Workflows, was ein schnell wachsendes Team einengen kann.
Häufige Fragen
Hexabot wird genutzt, um KI-Chatbots und Agenten-Workflows über Chat-Kanäle zu erstellen und zu betreiben. Teams nutzen es für Kundenservice-Automatisierung, interne Aufgabenautomatisierung und KI-Assistenten, die Antworten aus eigenen Inhalten ziehen.
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