Der Bereich Conversational AI entwickelt sich rasant weiter – mehr Plattformen denn je behaupten, die richtige Wahl für moderne Unternehmen zu sein.
Egal, ob Sie einen KI-Chatbot für Supportanfragen einführen oder einen vollwertigen KI-Agenten zur Automatisierung interner Abläufe entwickeln: Die Wahl der passenden Plattform ist entscheidend – und oft verwirrend.
Dialogflow CX und Botpress sind zwei führende Lösungen für Teams, die KI-Agenten entwickeln.
Sie möchten wissen, wie sie sich unterscheiden? Hier ist der Vergleich zwischen Dialogflow CX und Botpress.
Kurzübersicht: Dialogflow CX vs. Botpress
Dialogflow CX ist Googles fortschrittliche Conversational-AI-Plattform zum Erstellen virtueller Agenten, die komplexe Gespräche über Text- und Sprachkanäle führen. Mithilfe eines visuellen, zustandsbasierten Flow-Systems und Natural Language Understanding wandelt sie Nutzereingaben in strukturierte Daten um.
Dialogflow CX unterstützt Web, mobile Apps, Interactive Voice Response-Systeme und smarte Geräte. Damit eignet sich die Plattform für Enterprise-Bots, die große Interaktionsvolumen bewältigen müssen. Sowohl Text- als auch synthetische Sprachantworten werden unterstützt.

Botpress ist eine Conversational-AI-Chatbot-Plattform zur Entwicklung anspruchsvoller KI-Agenten. Mit Funktionen wie integrierter Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Multi-Turn-Memory ermöglicht Botpress die Erstellung von KI-Agenten, die nicht nur Support automatisieren, sondern auch Produktempfehlungen geben, Onboarding-Prozesse begleiten, interne Abläufe steuern und mehr – und das alles vollständig anpassbar.

Funktionaler Vergleich
Dialogflow CX vs. Botpress: Preisvergleich
Fazit: Dialogflow CX eignet sich für Teams, die feingranulare Steuerung innerhalb der Google Cloud benötigen. Botpress spricht Teams an, die skalierbare Conversational AI mit planbaren Kosten und voller Kontrolle über die KI-Nutzung suchen.
Dialogflow CX Preise
Dialogflow CX verwendet ein nutzungsbasiertes Preismodell. Es gibt $600 an kostenlosen Credits für Standardfunktionen und $1.000 für generative KI-Funktionen.
Die Preise richten sich nach Anfragetyp (Text oder Sprache) und Funktion (Standard oder generative KI):
- Standard-Textanfragen: $0,007 pro Anfrage
- Text mit Generativer KI: $0,012 pro Anfrage
- Audio-Ein-/Ausgabe ohne Generative KI: $0,001 pro Sekunde
- Audio-Ein-/Ausgabe mit Generativer KI: $0,002 pro Sekunde
- Generative KI-Speicherung: Die ersten 10 GiB/Monat kostenlos, danach $5,00 pro GiB/Monat
Botpress Preise
Botpress bietet einen kostenlosen Tarif mit $5 monatlichen KI-Credits. Diese Credits dienen als Budget für intelligente Funktionen wie Wissensabruf und Textumformulierung in Ihren Bots.
Botpress bietet außerdem ein Pay-As-You-Go-Modell, bei dem Teams nur für die tatsächlich genutzte KI-Leistung zahlen – eine kosteneffiziente Lösung für Unternehmen.
Bei den kostenpflichtigen Tarifen setzt Botpress auf transparente Preisstufen:
Integrationsmöglichkeiten
Fazit: Dialogflow CX bietet native Integrationen im Google-Ökosystem, setzt für weitergehende Integrationen jedoch stark auf Webhooks und externe Anbindungen. Botpress unterstützt über 190 Integrationen direkt und ermöglicht es, eigene Verbindungen ohne zusätzliche Middleware einfach zu erstellen.
Dialogflow CX stellt über 12 native Integrationen bereit, darunter gängige Messaging-Kanäle, sowie Web-Chat über Dialogflow Messenger und Sprache über Telefonie/IVR. Die Plattform integriert sich gut mit anderen Google-Cloud-Diensten und erlaubt es fortgeschrittenen Entwicklern, externe Systeme per Webhook anzubinden. Für umfassendere Integrationen – etwa mit CRMs, E-Commerce-Plattformen oder internen Datenbanken – sind jedoch meist individuelle Lösungen und oft Middleware wie Make oder Zapier erforderlich.
Botpress bietet über 190 vorgefertigte Integrationen für eine Vielzahl von Tools wie CRMs, Helpdesks, E-Commerce-Plattformen, Datenbanken und Kommunikationskanäle. Dazu gehören native Integrationen mit Plattformen wie Salesforce, HubSpot, Zendesk, Shopify und mehr, was vielfältige Anwendungsfälle wie die Synchronisierung von Kundendaten, das Aktualisieren von Datensätzen, das Auslösen von Workflows oder die Automatisierung von Ticketing-Prozessen ermöglicht. Entwickler können zudem eigene Integrationen einfach über die integrierte API-Unterstützung von Botpress erstellen – so lassen sich interne Systeme oder Drittanbieter-Services ohne externe Middleware anbinden.
Sicherheitsfunktionen
Fazit: Dialogflow CX setzt für Sicherheit auf Google Cloud. Botpress bietet integrierte Enterprise-Sicherheitsfunktionen.
Sowohl Dialogflow CX als auch Botpress bieten eine solide Sicherheitsbasis, unterscheiden sich jedoch hinsichtlich Ursprung und Umfang ihrer Funktionen.
Dialogflow CX läuft auf der Google Cloud Platform. Das bedeutet, dass die Sicherheitsfunktionen von Dialogflow CX auf Projektebene in der Google Cloud verwaltet werden, nicht direkt in der Dialogflow CX-Konsole. Teams müssen Sicherheitseinstellungen über das Identity and Access Management (IAM) der GCP konfigurieren.
Botpress verfügt über ein umfassendes Sicherheitspaket direkt in der Plattform. Botpress unterstützt die lokale Installation (On-Premise), was die Einhaltung strenger Compliance-Anforderungen wie Datenresidenz erleichtert. Außerdem werden SSO-Integrationen und verschlüsselte Speicherverwaltung unterstützt, sodass Teams die volle Kontrolle darüber haben, wie Daten im gesamten System verwaltet und abgerufen werden.
So unterscheiden sich die Sicherheitsfunktionen von Dialogflow CX und Botpress:
Wissensfunktionen
Fazit: Dialogflow CX ermöglicht statischen Wissenszugriff über generative KI, bietet aber wenig Flexibilität für Live- oder strukturierte Daten. Botpress bietet fortschrittliches Wissensmanagement, verbindet sich mit Echtzeitdaten und nutzt intelligente Abrufmethoden.
Dialogflow CX verfügt über eine Funktion namens Data Stores (Teil der generativen KI-Tools), mit der Bots Fragen beantworten können, indem sie Inhalte aus indizierten Quellen wie PDFs, Webseiten oder Dokumenten abrufen. Allerdings unterstützt Dialogflow CX nicht nativ die Anbindung an Live-APIs, Datenbanken oder andere strukturierte Datenquellen – hierfür sind Webhooks oder externe Tools nötig. Zudem gibt es nur begrenzte Steuerungsmöglichkeiten, wie Antworten aus mehreren Quellen kombiniert oder bewertet werden, und alle erweiterten Abruffunktionen fallen unter die generative KI-Preisgestaltung.
Botpress verwendet eine integrierte Retrieval-Augmented-Generation-Engine, mit der Bots sowohl in statischen als auch in Live-Daten zur Laufzeit suchen können. Teams können Dokumente hochladen, APIs anbinden, Datenbanken abfragen und Formate wie JSON, CSV und PDFs nutzen. Der Bot kann dann auf Basis der relevantesten Informationen personalisierte Antworten generieren. Das ist ideal für den Kundensupport, interne Tools oder überall dort, wo aktuelle Geschäftsdaten referenziert werden müssen.
Anpassung & Flexibilität
Fazit: Botpress gibt Teams volle Kontrolle über Bot-Verhalten und Integrationen. Dialogflow CX setzt für erweiterte Anpassungen stark auf externe Tools.
Dialogflow CX bietet ein zustandsbasiertes Konversationsdesign, das die Entwicklung und Verwaltung strukturierter Dialoge erleichtert. Das hilft bei geführten Abläufen, bedeutet aber auch, dass die Anpassung von externen Diensten abhängt.
Um erweiterte Logik in Dialogflow CX zu integrieren, müssen Teams Webhooks nutzen, die mit externen Tools wie Google Cloud Functions oder Firebase verbunden sind – es gibt keinen integrierten Script- oder Code-Editor. Für strukturierte Abläufe funktioniert das gut, aber es fehlen eingebaute Scripting-Möglichkeiten, wiederverwendbare Module und fortgeschrittene Anpassungstools. Auch die Anpassung der Chat-Oberfläche ist, insbesondere mit Dialogflow Messenger, eingeschränkt.

Botpress hingegen ist für vollständige Anpassbarkeit ausgelegt. Entwickler können eigenen Code (JavaScript oder TypeScript) direkt in der Plattform schreiben und ausführen, APIs ansprechen und komplexe Workflows erstellen – alles innerhalb der Umgebung.
Botpress unterstützt wiederverwendbare Komponenten, bedingte Logik, kontextabhängige Abläufe und individuelles UI-Design. So lässt sich die Plattform einfach an spezifische Geschäftsprozesse oder Markenanforderungen anpassen. Außerdem können Teams jede Ebene anpassen – von der Nachrichtensteuerung über das NLP-Verhalten bis hin zur Darstellung des Frontend-Widgets.

Speicherdauer
Fazit: Dialogflow CX bietet keine integrierte Sitzungsübergreifende Speicherung. Botpress verfügt über eingebauten Speicher, sodass Chatbots Nutzer und Kontext über längere Zeit behalten können.
Viele Chatbot-Plattformen behalten den Kontext während eines Gesprächs, aber nur wenige können diesen Kontext auch über längere Zeiträume hinweg speichern.
Dialogflow CX kann während einer aktiven Sitzung Informationen speichern, bietet jedoch standardmäßig keinen dauerhaften Speicher. Dadurch kann der Bot den Kontext über mehrere Gesprächsrunden hinweg aufrechterhalten. Nach Beendigung der Sitzung (in der Regel nach 30 Minuten Inaktivität) gehen diese Informationen jedoch verloren. Möchte ein Team, dass der Bot Benutzerdaten auch zwischen Sitzungen behält, muss eine externe Datenbank eingerichtet und die Daten per Webhooks manuell abgerufen oder gespeichert werden.
Botpress verfügt über integrierten Sitzungs- und Langzeitspeicher, sodass Bots automatisch Informationen über Nutzerinteraktionen hinweg behalten können. Bots können Nutzerhistorie, Präferenzen und Verhalten verfolgen und zukünftige Antworten personalisieren. Entwickler steuern, was gespeichert wird, wie lange es aufbewahrt bleibt und wie es genutzt wird – ganz ohne externe Tools oder zusätzliche Infrastruktur.
Community & Support
Kurzfassung: Sowohl Dialogflow CX als auch Botpress bieten umfangreiche Lernressourcen und Dokumentation. Dialogflow CX setzt auf Googles etabliertes Support-Ökosystem, während Botpress zusätzlich eine sehr aktive Entwickler-Community und praxisnahe Unterstützung für alle Tarife bietet.
Grundsätzlich stellen sowohl Dialogflow CX als auch Botpress umfassende Lernressourcen bereit, darunter Dokumentationen, Tutorials und Produktanleitungen.
Dialogflow CX folgt dem klassischen Support-Modell von Google Cloud. Entwickler können über Plattformen wie Google Cloud Skills Boost, Codelabs und YouTube-Tutorials sowie die ausführliche offizielle Dokumentation lernen. Unterstützung durch Google-Experten ist über kostenpflichtige Google Cloud Support-Pläne verfügbar. Für kostenlose Nutzer erfolgt Hilfe hauptsächlich per Selbstbedienung über Foren wie Stack Overflow und die Google Cloud Community, die jedoch nicht aktiv vom Dialogflow-Produktteam betreut werden.
Botpress bietet ein Community-orientiertes und praxisnahes Support-Modell, das speziell auf Teams zugeschnitten ist, die KI-Agenten entwickeln und skalieren möchten. Dazu gehören:
- Live-Chat-Support ab den Plus-Tarifen und höher
- Max, der KI-Support-Bot, liefert sofortige Antworten und Hilfestellung direkt in der Plattform
- Customer Success Teams sind in den Team- und Enterprise-Tarifen enthalten
- Ein Discord-Server mit über 30.000 Mitgliedern bietet aktiven Austausch, Produktdiskussionen und tägliche Live-AMAs mit Botpress-Ingenieuren
Während Dialogflow CX strukturierte Lernangebote im Rahmen des Google-Ökosystems bereitstellt, kombiniert Botpress Echtzeit-Support mit einer engagierten Community.
Welche Plattform ist besser für mein Unternehmen?
1. 24/7 mehrsprachiger Support für ein globales Reiseunternehmen
Zentrales Problem: Rund-um-die-Uhr-Support in mehreren Sprachen über verschiedene Kanäle für eine weltweite Kundschaft bereitzustellen.
Amir leitet den Kundensupport bei einer globalen Reisebuchungsplattform. Sein Team bearbeitet zeitkritische Anfragen wie Flugänderungen, Stornierungen und Reisehinweise – oft in mehreren Sprachen und über Kanäle wie WhatsApp, mobile Apps und die Firmenwebsite. Amir benötigt:
- Einen Chatbot, der mehrere Sprachen versteht und in diesen antworten kann
- Ein konsistentes Nutzererlebnis auf allen Plattformen
- Zugriff auf Buchungsdaten in Echtzeit und die Möglichkeit, Aktionen wie Stornierungen oder Änderungen an der Reiseroute durchzuführen
Kurzfassung: Dialogflow CX kann mehrsprachige Anfragen verarbeiten und lässt sich in Messaging-Apps integrieren, aber Botpress bietet leistungsfähigere mehrsprachige NLP und größere Flexibilität bei den Kanälen.
Dialogflow CX unterstützt über 30 Sprachen und ermöglicht die Spracherkennung für lokalisierte Nutzererlebnisse. Amir kann seinen Chatbot auf WhatsApp, im Web und in IVR-Systemen mit den integrierten Schnittstellen bereitstellen und komplexe Abläufe mit visuellem, zustandsbasiertem Konversationsdesign verwalten. Das hilft seinem Team, verschiedene Nutzerreisen abzubilden.
Allerdings fehlt Dialogflow CX weiterhin ein integrierter Langzeitspeicher, sodass die Personalisierung über mehrere Sitzungen hinweg externe Datenbanken und Webhooks zur Datenabfrage erfordert. Während die Integration mit Google Cloud gut funktioniert, muss Logik für Buchungen in Echtzeit (wie Flugstatus prüfen oder Reservierungen aktualisieren) außerhalb der Plattform entwickelt und verwaltet werden. Die Kosten für Dialogflow CX können zudem schnell steigen, insbesondere bei Nutzung von Sprach- oder Generative-AI-Funktionen.
Botpress bietet umfassende mehrsprachige Unterstützung (über 100 Sprachen) mit Kontrolle über lokalisierte Inhalte und NLU-Leistung. Es unterstützt sofort einsatzbereite Integrationen mit Web, WhatsApp und eigenen Kanälen und ermöglicht es Amirs Team, Abläufe zu erstellen, die sich je nach Sprache oder Buchungsstatus anpassen.
Noch wichtiger: Botpress-Bots können Nutzerpräferenzen und -historie zwischen Sitzungen speichern, was eine personalisierte Reiseberatung erleichtert, ohne dass Nutzer sich wiederholen müssen. Botpress bietet zudem transparente Preismodelle und eine nutzungsbasierte Abrechnung, was für Amir eine kostengünstigere Lösung darstellt.
Wenn Amirs Team also flexible mehrsprachige Unterstützung mit Backend-Automatisierung und Personalisierung benötigt, bietet Botpress die stärkeren Möglichkeiten.
2. Skalierung des Kundensupports für ein SaaS-Abonnementunternehmen
Zentrales Problem: Ein schnell wachsendes SaaS-Unternehmen möchte grundlegende technische und Abrechnungsanfragen automatisieren, ohne mehr Supportmitarbeiter einzustellen.
Sam ist Leiter des Supports bei einem schnell wachsenden B2B-SaaS-Unternehmen. Sein Team bearbeitet eine Flut von Anfragen zu Login-Problemen, Abrechnungsfragen und Onboarding. Um Schritt zu halten, ohne mehr Personal einzustellen, benötigt Sam:
- Einen Chatbot, der wiederkehrende technische und Abrechnungsfragen beantworten kann
- Einfache Integration in Zendesk- und Intercom-Workflows
- Backend-Integration mit CRM- und Abrechnungssystemen wie Stripe oder HubSpot
Kurzfassung: Dialogflow CX ermöglicht strukturierte FAQ-Bots und Backend-Integration, aber Botpress bietet tiefere Anpassung, Sitzungs-Speicher und integrierte Unterstützung für fortgeschrittene Workflows.
Dialogflow CX stellt Sam Werkzeuge zur Verfügung, um strukturierte Support-Bots zu erstellen. Der Bot kann auf Slack, im Web oder Messenger eingesetzt werden und über Webhooks mit externen Diensten wie Stripe oder HubSpot kommunizieren.
Allerdings bietet Dialogflow CX weiterhin keinen integrierten Speicher über Sitzungen hinweg. Um wiederkehrende Nutzer zu erkennen oder Supporthistorien zu verfolgen, muss eine externe Speicher- und Abruflogik eingerichtet werden. Während Dialogflow CX für strukturierte Supportabläufe leistungsfähig ist, erfordern komplexere Workflows oder personalisierte Nachverfolgung mehr Entwicklungsaufwand und Infrastrukturmanagement.
Botpress hingegen unterstützt dauerhaften Speicher und visuelle Ablaufsteuerung. Sam kann den Bot mit Stripe-APIs verbinden, damit Nutzer ihren Abrechnungsstatus prüfen oder Zahlungsmethoden aktualisieren können. Mit JavaScript-basierten Custom Nodes ermöglicht Botpress vollständige Backend-Integration und Echtzeit-Logik – und lässt sich nahtlos in Helpdesk-Workflows einbinden. Der Bot kann sogar Gespräche für die Überprüfung durch Agenten markieren oder automatisierte Onboarding-Erinnerungen versenden.
Für ein schnell wachsendes SaaS-Unternehmen, das Support automatisieren und gleichzeitig flexibel bleiben möchte, bietet Botpress eine skalierbare und integrierte Lösung.
3. Automatisiertes Bestellmanagement für eine D2C-E-Commerce-Marke
Hauptproblem: Automatisierung von Support nach dem Kauf, wie Sendungsverfolgung, Rückgaben und Produktanfragen.
Priya leitet das Kundenerlebnis bei einer D2C-E-Commerce-Marke, die gerade international expandiert ist. Ihr Team bearbeitet jede Woche tausende Anfragen zu Sendungsverfolgung, Rückgaben und Produktdetails. Priya benötigt:
- Einen Chatbot, der Kunden durch Rückgabeprozesse führt und Bestellungen in Echtzeit verfolgen kann
- Nahtlose Integration in Shopify und Web-Chat
- Unterstützung bei der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie Rückerstattungsanfragen oder FAQs
Kurz gesagt: Dialogflow CX unterstützt strukturiertes Conversation Design und Automatisierung per Webhook, aber Botpress bietet bessere Möglichkeiten für Echtzeitdaten, Speicher und komplexe Workflows.
Dialogflow CX ermöglicht es Priya, strukturierte Abläufe nach dem Kauf mit dem visuellen Flow-Builder zu verwalten. Ihr Team kann Abläufe für Rückgaben, Versandfragen und Produkt-FAQs erstellen und über Webhooks mit Tools wie Shopify in Echtzeit Trackingdaten abrufen oder Rückgaben bearbeiten.
Allerdings verfügt Dialogflow CX nicht über einen integrierten Langzeitspeicher, sodass der Bot frühere Nutzerpräferenzen oder Produktinteraktionen ohne externe Speicherung nicht erkennen kann. Auch gibt es keine eingebaute Unterstützung für komplexe, mehrstufige Workflows. Beispielsweise würde die Überprüfung der Rückgabeberechtigung, die Aktualisierung einer Bestellung und das Versenden einer Rückerstattungsbestätigung mehrere externe Integrationen und eigene Logik erfordern. Die Preisgestaltung ist nutzungsbasiert, was in Hochphasen wie Sales oder Feiertagen zu unvorhersehbaren Kosten führen kann.
Botpress bietet Priya und ihrem Bot erweiterte Möglichkeiten. Der Bot kann Bestellungen über die Shopify-API abrufen, den Lieferstatus bestätigen oder Nutzer durch den Rückgabeprozess führen. Dank integrierter Speicherfunktion merkt sich der Bot Nutzerpräferenzen oder Produktkategorien aus früheren Chats. Außerdem unterstützt Botpress individuelle Flows und eine natürliche Sprachfilterung, um große Produktkataloge zu durchsuchen. Für Priyas Team ist Botpress auch kostentechnisch sinnvoll: Durch planbare monatliche Preise für Nutzung, Integrationen und Mehrsprachigkeit bleibt das Budget auch in Hochphasen überschaubar.
Für Support nach dem Kauf mit Echtzeit-Updates und Automatisierung ist Botpress die flexiblere und kostengünstigere Wahl.
4. Unterstützung für stark regulierte Branchen (Gesundheitswesen)
Zentrales Problem: Automatisierung von Anfragen bei gleichzeitiger Einhaltung strenger Compliance- und Audit-Anforderungen.
Marcus ist für das Kundenerlebnis bei einem Gesundheitsdienstleister verantwortlich. Sein Team möchte Terminvereinbarungen, Fragen zu Policen und Informationen zur Abdeckung automatisieren – und dabei HIPAA sowie regionale Datenschutzgesetze einhalten. Marcus benötigt:
- Einen sicheren Chatbot, der Patientendaten schützt
- Vollständige Prüfprotokolle und Zugriffskontrolle
- Die Möglichkeit, lokal zu installieren, um interne Sicherheitsrichtlinien einzuhalten
TL;DR: Dialogflow CX profitiert von der starken Sicherheit und Compliance von Google Cloud, während Botpress mit On-Premise-Bereitstellung, integrierter Nachvollziehbarkeit und flexibler Zugriffskontrolle mehr Kontrolle bietet.
Dialogflow CX läuft auf der Google Cloud Platform und bietet Marcus Zugriff auf Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau, darunter Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, rollenbasierte Steuerung per IAM, Prüfprotokolle und Optionen für Datenresidenz. HIPAA-Konformität wird durch ein unterzeichnetes Business Associate Agreement (BAA) unterstützt und ist durch die SOC 2-Zertifizierungen von Google Cloud abgedeckt. Diese Funktionen werden jedoch über die GCP-Infrastruktur konfiguriert, nicht direkt in Dialogflow CX.
Um die Anforderungen seines Teams – wie Terminvereinbarungen oder das Abrufen von Patientendaten – zu erfüllen, müsste Marcus externe Logik über Webhooks aufbauen und alle patientenbezogenen Daten außerhalb von Dialogflow speichern. Persistenter Speicher wird nicht nativ unterstützt und erfordert eine Anbindung an eine sichere Datenbank.
Botpress hingegen bietet Prüfprotokolle, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Speicher standardmäßig. Am wichtigsten: Botpress kann lokal oder in einer privaten Cloud betrieben werden, sodass die volle Kontrolle über sensible Daten gewährleistet ist. Entwickler können Workflows wie Versicherungsprüfungen oder Labor-Terminplanung erstellen und wichtige Details sicher mit verschlüsseltem Speicher ablegen.
Zusammengefasst: Für Anwendungsfälle mit höchsten Anforderungen an Sicherheit und Kontrolle bei der Bereitstellung ist Botpress besser geeignet, um Unternehmens-Compliance zu erfüllen.
Fazit: Botpress vs Dialogflow ES
Dialogflow CX eignet sich hervorragend für strukturierte Bots auf Google Cloud, während Botpress die bessere Wahl für individuelle, voll ausgestattete KI-Agenten in verschiedenen Branchen und Infrastrukturen ist.
Dialogflow CX ist für Teams konzipiert, die strukturierte, mehrstufige Konversationsagenten – insbesondere im Google Cloud-Ökosystem – entwickeln. Der visuelle Flow-Builder und das zustandsbasierte Design sind ideal für die Verwaltung komplexer Dialogbäume.
Botpress richtet sich an Teams, die volle Kontrolle über das Verhalten und die Integrationen ihres Chatbots wünschen. Mit integriertem Speicher, Workflow-Automatisierung und flexibler Preisgestaltung eignet sich Botpress besonders für Unternehmen, die ihren Support skalieren oder Bots entwickeln, die über einfache Frage-Antwort-Systeme hinausgehen.
FAQs
1. Wie steil ist die Lernkurve für jede Plattform für Einsteiger?
Die Lernkurve bei Botpress ist moderat. Nicht-technische Nutzer können mit dem visuellen Editor starten, aber Entwickler profitieren am meisten von der vollständigen Code-Flexibilität. Dialogflow CX hat eine steilere Lernkurve aufgrund der Zustandsmaschinen-Architektur und der Abhängigkeit von Google Cloud-Konfigurationen, was oft Kenntnisse in IAM, Webhooks und externen Tools erfordert.
2. Welche Speicherlimits gelten für Wissensdatenbank-Dateien oder Dokumente auf den jeweiligen Plattformen?
Botpress erlaubt das Hochladen von Dateien (z. B. PDFs, CSVs, JSON) mit einer weichen Größenbeschränkung von etwa 50 MB pro Datei in den meisten Fällen. Teams können den Speicher durch Integrationen oder externe Quellen erweitern. Die Wissensaufnahme von Dialogflow CX ist an die Data Stores (Teil der Generative AI-Funktionen) gebunden. Es gibt zwar kein offiziell veröffentlichtes Dokumentgrößenlimit, aber Google berechnet für generativen Speicher nach den ersten 10 GiB/Monat zusätzliche Gebühren, was Skalierung teurer macht.
3. Welche Plattform bietet besseren Support für sprachbasierte Assistenten oder IVR-Systeme?
Dialogflow CX bietet besseren nativen Support für Sprach- und IVR-Anwendungen, einschließlich direkter Telefonie-Integrationen (z. B. mit Twilio, Vonage) sowie Audio-Ein- und Ausgabe über die Speech-to-Text- und Text-to-Speech-APIs. Botpress unterstützt Sprach-Anwendungsfälle, erfordert dafür aber mehr manuelle Einrichtung mit externen STT/TTS-APIs und Konnektoren und ist daher weniger sofort einsatzbereit für sprachzentrierte Anwendungen.
4. Wie gehen diese Plattformen mit Versionskontrolle oder Staging-Umgebungen um?
Botpress unterstützt Versionierung über Workspaces und Git-basierte Workflows, sodass Teams verschiedene Umgebungen verwalten und Änderungen bei Bedarf zurücksetzen können. Dialogflow CX bietet integrierte Versionierungs- und Deployment-Tools, mit denen Nutzer Flows gezielt in bestimmte Stufen (z. B. Test, Produktion) testen und veröffentlichen können. Für komplexere DevOps-Prozesse sind jedoch oft Google Cloud-Tools und IAM-Konfigurationen notwendig.
5. Welche Plattform ermöglicht schnelleres Prototyping für interne Stakeholder oder Tests?
Mit seinem Drag-and-Drop-Editor, der Sofortvorschau und den integrierten Testwerkzeugen im Studio ermöglicht Botpress ein schnelleres Prototyping. Dialogflow CX erfordert mehr Konfiguration im Vorfeld, insbesondere beim Verwalten von Agenten, Intents und Flows. Obwohl leistungsstark, dauert es daher länger, ohne Entwicklerhilfe einen einsatzbereiten Prototyp zu erstellen.
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