Cassidy ist eine codefreie Plattform für KI-Agenten und Workflows, gebaut für interne Business-Teams, die Wissensarbeit automatisieren wollen – Fragen aus Unternehmensdaten beantworten, geplante Reports erstellen oder eingehende Anfragen vorsortieren –, ohne dafür Entwickler für individuelle Integrationen einzustellen.
Für wen es gedacht ist
Cassidy richtet sich an Operations-, IT-, HR- und kundennahe Teams in mittelgroßen und großen Unternehmen, die Agenten brauchen, die auf internes Wissen (Dokumente, Wikis, CRM-Daten) zugreifen und danach handeln können, statt an Entwickler, die ein maßgeschneidertes Agenten-Produkt bauen. Es passt zu Organisationen, die bereits verstreute interne Daten haben und eine KI-Ebene wollen, die darüber suchen und handeln kann, ohne ein großes Implementierungsprojekt.
So funktioniert es
Teams bauen Agenten über eine codefreie Oberfläche, verbinden sie mit internen Wissensquellen und geben ihnen die Möglichkeit, zeitgesteuert oder ereignisgesteuert zu laufen, etwa bei einem neuen Support-Ticket oder einer Formular-Einreichung. Cassidy unterstützt mehrere zugrundeliegende KI-Modelle, sodass Teams nicht an einen Anbieter gebunden sind, und Agenten können mit einem gewissen Grad an Autonomie handeln – Workflows ausführen und Informationen zusammentragen –, bevor bei heiklen oder unklaren Fällen an einen Menschen übergeben wird. Für Teams, die Cassidy-Agenten in andere interne Tools einbetten wollen, steht eine API bereit.
Preise
Cassidy wird kostenpflichtig verkauft, ein kostenloser Tarif oder ein fester Einstiegspreis sind in unseren Daten nicht dokumentiert; abgerechnet wird über ein an die Agenten-Nutzung gekoppeltes Credit-System. Da es keine öffentliche Selbstbedienungs-Preisliste gibt, sollten Teams die aktuellen Preise direkt bei Cassidy erfragen und anhand des erwarteten Agenten-Volumens budgetieren, statt von einer festen Monatssumme auszugehen.
Stärken und Kompromisse
Die Stärke von Cassidy liegt in der gezielten Ausrichtung auf interne Wissensarbeit: codefreie Einrichtung, flexible Zeit- und Ereignis-Trigger, Multi-Model-Unterstützung, damit Teams für jede Aufgabe das passende Modell wählen können, sowie SOC-2-Konformität für Enterprise-Vertrauen. Der Kompromiss: Die Preisgestaltung ist vorab nicht transparent, und als Credit-abgerechnetes, reines Cloud-Produkt sind Kosten und Hosting-Flexibilität schwerer vorhersagbar als bei einer Pauschale oder einer selbst hostbaren Alternative. Für interne Teams, die KI-Agenten ohne großen Entwicklungsaufwand auf Unternehmenswissen ansetzen wollen, ist Cassidy neben ähnlichen internen Agenten-Plattformen wie Glean und Dust eine sinnvolle Option. Interessierte Teams sollten das Credit-basierte Kostenmodell vorab gegen die erwartete Agenten-Nutzung abwägen, bevor sie breit ausrollen.