# Gumloop Arbeitsagenten erstellen und im Team nutzen: Apps verbinden, Browseraufgaben ausführen und wiederkehrende Abläufe koordinieren. Kanonisches Profil: https://ki-agentenkompass.de/agenten/gumloop/ Redaktion: [Michael Meierhoff](https://ki-agentenkompass.de/ueber-mich/) Quellenabgleich: 2026-10-12 Basis: Anbieter-Dokumentation. Praxisbeispiele sind redaktionelle Vorschläge, keine eigenen Produkttests. ## Einordnung Gumloop ist eine Plattform zum Erstellen und gemeinsamen Betreiben von Agenten. - Anbieter: AgentHub Inc. - Produktfamilie: Gumloop - Profiltyp: Plattform für Arbeitsagenten - Umgebung: Verwaltete Cloud und verbundene Arbeitswerkzeuge - Verbindungen: App-Verbindungen, Browser, Slack, Microsoft Teams und Gmail - Einrichtung: Konto erstellen, Agent konfigurieren und benötigte Anwendungen verbinden. - Kostenmodell: Pro ab 37 USD/Monat mit 20.000 Credits; 8 % Orchestrierungsgebühr ausgewiesen. ## Kernfunktionen ### Agenten erstellen Teams erstellen Agenten für Aufgaben in verbundenen Geschäftsanwendungen. Quelle: https://www.gumloop.com/ ### Browseraktionen Agenten können Webseiten bedienen und bei Bedarf an einen Menschen übergeben. Quelle: https://www.gumloop.com/ ### Ereignisse und Zeitpläne App-Ereignisse und wiederkehrende Aufgaben können Agenten auslösen. Quelle: https://www.gumloop.com/ ### Im Team teilen Agenten lassen sich mit unterschiedlichen Nutzungs- und Bearbeitungsrechten teilen. Quelle: https://www.gumloop.com/ ### Nutzung nachvollziehen Die Plattform zeigt Nutzung und Ausgaben nach Agenten und Modellen. Quelle: https://www.gumloop.com/ ## Redaktionelle Praxisbeispiele ### Anfragen vorbereiten - Du gibst vor: Ein verbundenes CRM und Regeln für neue Anfragen. - Mögliches Ergebnis: Ein strukturierter Bearbeitungsvorschlag für neue Anfragen. - Das prüfst du: Kundendaten, Aktionsrechte und externe Nachrichten prüfen. ### Wöchentliche Übersicht erstellen - Du gibst vor: Freigegebene Datenquellen und ein Zeitplan. - Mögliches Ergebnis: Eine wiederkehrende Übersicht aus verbundenen Anwendungen. - Das prüfst du: Quellen, Zeitplan und Verbrauch kontrollieren. ## Voraussetzungen und Grenzen ### Verbindungen freigeben Voraussetzung: Zugriffe auf Apps und Browserkonten müssen eingerichtet werden. Quelle: https://www.gumloop.com/ ### Verbrauch berücksichtigen Einschränkung: Credits und nutzungsabhängige Kosten begrenzen den im Grundpreis enthaltenen Umfang. Quelle: https://www.gumloop.com/pricing ### Enterprise-Konditionen Noch offen: Enterprise-Preise und optionale Leistungen werden individuell vereinbart. Quelle: https://www.gumloop.com/pricing ## Passt, wenn … - du Agenten per Cron, Webhook oder Gmail-, Slack- und Teams-Ereignis starten möchtest - du pro Konnektor festlegen willst, ob Schreib- und Löschaktionen eine Bestätigung brauchen - du Agenten im Team mit gemeinsamen oder persönlichen Konten und geteiltem Arbeitsbereich betreiben willst ## Passt eher nicht, wenn … - du SSO, Audit-Log oder Connector-Richtlinien brauchst, ohne Enterprise-Tarif - du Angaben zu Datenregion oder Hosting in Europa brauchst; die geprüften Seiten nennen dazu nichts Redaktionelle Einschätzung auf Basis der Anbieterangaben. Kein Produkttest. ## Nutzbare KI-Modelle Feste Auswahl mehrerer Anbieter Du wählst aus der von Gumloop gepflegten Liste ein Modell oder eine Voreinstellung oder überlässt es dem Router Auto. Eigene Schlüssel gehen ab dem Tarif Pro für OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity, xAI und Fireworks; einen Weg, beliebige Modelle einzutragen, beschreibt die Doku nicht. Im Enterprise-Tarif können Admins Modelle einschränken und unterstützte Anbieter über einen eigenen Proxy leiten. - Genannte Modellfamilien: Anthropic (Claude), OpenAI (GPT), Google (Gemini), Meta (Llama, Muse), xAI (Grok), Moonshot (Kimi), DeepSeek, MiniMax, Z.ai (GLM) - Modellwahl: Automatisch oder selbst - Eigener API-Schlüssel: Ja - Router oder eigener Endpunkt: Nein - Lokale Modelle: Nicht genannt - Hängt ab von: Tarif, Admin-Freigabe Belegt · Quellen abgerufen am: 2026-11-05 - [Gumloop: AI models](https://docs.gumloop.com/core-concepts/ai_models) - [Gumloop: Use Your Own LLM Key](https://docs.gumloop.com/help/connectors/use-your-own-llm-key) ## Europa & regionale Verfügbarkeit Offizielle Produkt- und Regionalquellen geprüft. Die genannten offenen Punkte bleiben beim Anbieter zu klären. Geprüfter Umfang: Produktzugang, Funktionsgrenzen und regionale Nachweise Sichtung am: 2026-10-19 ### Europa: konkrete Freigabe offen Verfügbarkeit noch ungeklärt Gumloop beschreibt Agenten und behandelt EU-/EWR-Nutzer in seiner Datenschutzerklärung; diese nennt Datenübertragungen in die USA. Eine vollständige Länder- und Funktionsfreigabe für Europa ist damit weiterhin offen. Betroffene Region: EU/EWR, Vereinigtes Königreich und Schweiz Belegter Grund: Die geprüften Quellen nennen dafür keine vollständige Länderfreigabe. Offizielle Quelle: https://www.gumloop.com/ Offizielle Quelle: https://www.gumloop.com/privacy-policy ## Konten & Berechtigungen Angaben aus Anbieter-Dokumentation. Rechte hängen von Konto, Integration und Organisationsrichtlinien ab. Prüfe vor dem Einsatz die tatsächlich angeforderten Berechtigungen. Betrachtete Konfiguration: Gumloop-Agenten in der verwalteten Cloud, einzeln, im Team oder in einer Enterprise-Organisation Quellenstand: 2026-11-05 ### Verwendetes Konto Dokumentiert: Standardmäßig nutzt ein Agent das eigene Standardkonto der Person, die ihn ausführt. Alternativ lassen sich das Team-Standardkonto oder bestimmte Konten fest hinterlegen. Trigger laufen mit den Zugangsdaten ihres Erstellers. Bei agenteneigenen Zugangsdaten nutzen alle Personen mit Zugriff auf den Agenten die hinterlegten Konten. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/credentials.md Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/agent_triggers ### Admin-Freigabe Bedingt dokumentiert: Connector-Richtlinien, benutzerdefinierte Rollen für Konnektoren, Tools und Modelle, Audit-Log sowie SSO mit SCIM sind als Enterprise-Funktionen aufgeführt. Agenteneigene Zugangsdaten sind für Organisationen standardmäßig eingeschränkt; ein Admin schaltet sie pro benutzerdefinierter Rolle frei. Nachweis: https://docs.gumloop.com/enterprise-features/overview.md Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/credentials.md ### Datenzugriff & Teamfreigaben Dokumentiert: Persönliche Konnektoren sind privat, Team-Konnektoren gelten für ein Team und seine Mitglieder. Dateien im Team-Arbeitsbereich sind für alle anderen Mitglieder sichtbar; der persönliche Bereich bleibt privat. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/credentials.md Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/agent_sandbox_and_secrets.md ## Preise und enthaltene Nutzung Preisstand: 2026-10-12 Pro ab 37 USD/Monat mit 20.000 Credits; 8 % Orchestrierungsgebühr ausgewiesen. ### Pro Ab 37 USD/Monat 20.000 Credits pro Monat; 14-tägige Testphase. Preisquelle: https://www.gumloop.com/pricing ### Enterprise Individuell Individuelle Kontingente und Unternehmensfunktionen. Preisquelle: https://www.gumloop.com/pricing Der Anbieter beschreibt Token und Rechenleistung zum Selbstkostenpreis zuzüglich 8 % Orchestrierungsgebühr; konkrete Gesamtkosten hängen von der Nutzung ab. Preise und Tarifdetails: https://www.gumloop.com/pricing ## Betrieb & Betreuungsbedarf Basis: öffentliche Anbieter-Dokumentation. Einschätzungen sind redaktionelle Ableitungen aus den genannten Eigenschaften. Tatsächlicher Zeitaufwand und Zuverlässigkeit wurden nicht gemessen. Betrachtete Betriebsform: Gehostete Agenten in der Gumloop-Cloud mit Triggern, Zeitplänen und Webhooks Quellenstand: 2026-11-05 ### Dateien und Arbeitsstand Dokumentiert: Jedes Gespräch läuft in einer eigenen Cloud-Sandbox, neue Gespräche starten mit frischem Arbeitsverzeichnis. Gesprächsdateien werden mit dem Gespräch gespeichert; Team- und persönliche Arbeitsbereiche sowie installierte Pakete bleiben über Gespräche hinweg erhalten. Python-Variablen werden nicht archiviert. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/agent_sandbox_and_secrets.md ### Anmeldungen Dokumentiert: OAuth-Token werden automatisch erneuert, solange die gespeicherte Autorisierung gültig ist. Ein Konto, das so nicht weiterarbeiten kann, zeigt „Reauth needed“; dann autorisierst du es erneut und wiederholst die Aufgabe. Bei vorübergehenden Fehlern rät die Doku, zuerst einfach zu wiederholen. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/credentials.md ### Start weiterer Läufe Dokumentiert: Läufe starten per Cron-Zeitplan oder einmalig, per Webhook-URL oder durch App-Ereignisse wie Gmail, Outlook, Slack und Teams. Mit eingeschaltetem „AI Managed“ kann der Agent eigene Trigger anlegen und verwalten; Änderungen an Webhooks erfordern deine Freigabe. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/agent_triggers ### Menschliche Eingriffe Dokumentiert: Pro Konnektor stellst du ein, ob Tools immer erlaubt, jedes Mal oder nur bei Schreib- und Löschaktionen bestätigt werden. Freigaben erscheinen im Chat, in der Benachrichtigungsleiste, auf der Aufgabenseite und im Slack-Thread. Ein gesperrter Aufruf läuft nicht ohne ausdrückliche Zustimmung. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/human_in_the_loop.md ### Fehler erkennen Dokumentiert: Die Aufgabenhistorie eines Triggers listet alle Läufe und filtert nach abgeschlossen, Freigabe nötig und fehlgeschlagen. Nach drei fehlgeschlagenen Läufen in Folge wird ein Trigger deaktiviert; der Besitzer erfährt das per E-Mail, Slack-Nachricht und in der App. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/agent_triggers ### Nach Fehlern fortsetzen Dokumentiert: Ein wegen Freigabe pausierter Agent speichert seinen Zustand und setzt nach deiner Entscheidung fort. Deaktivierte Trigger lassen sich jederzeit wieder aktivieren. Automatische Wiederholung fehlgeschlagener Läufe beschreibt die Freigabe-Seite nicht. Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/human_in_the_loop.md Nachweis: https://docs.gumloop.com/core-concepts/agent_triggers ### Redaktionelle Einschätzung Fehler und Freigaben werden sichtbar gemacht, und Trigger schalten sich nach wiederholten Fehlern ab. Betreuung heißt vor allem, Verbindungen bei Bedarf neu zu autorisieren und abgeschaltete Trigger wieder zu aktivieren. ## Gedächtnis und Gesprächskontinuität Geltungsbereich: Agent Reflections und separates Brain-RAG Quellen abgerufen: 2026-11-04 Reflections verbessern gespeicherte Agentenkonfiguration; Brain durchsucht Unternehmenswissen. ### Speicherort und Umfang Teilweise belegt: Dauerhafte Änderungen betreffen gespeicherte Agentenanweisungen, Skills und Trigger; deren Backend und ein persönlicher Faktenspeicher sind hier nicht belegt. - [Reflections](https://docs.gumloop.com/core-concepts/reflections) ### Auswahl und Speicherzeitpunkt Belegt: Reflections prüfen regelmäßig Aufgabenverlauf und Konfiguration und schlagen Änderungen vor; automatische Anwendung ist konfigurierbar. - [Reflections](https://docs.gumloop.com/core-concepts/reflections) ### Einsicht, Bearbeiten und Löschen Teilweise belegt: Vorschläge und Begründungen sind prüfbar; Änderungen können übernommen und zurückgesetzt werden. Einzelne persönliche Memory-Fakten sind nicht beschrieben. - [Reflections](https://docs.gumloop.com/core-concepts/reflections) ### Agenten- und Kanalgrenzen Belegt: Reflections gehören zum jeweiligen Agenten; Brain greift auf freigegebenes Unternehmenswissen zu. - [Reflections](https://docs.gumloop.com/core-concepts/reflections) - [Agents and Brain](https://docs.gumloop.com/core-concepts/agents) ### Wiederabruf Belegt: Gespeicherte Anweisungen und Skills beeinflussen spätere Arbeit; Brain liefert separat gesuchte Dokumente und Nachrichten mit Quellen. - [Reflections](https://docs.gumloop.com/core-concepts/reflections) - [Agents and Brain](https://docs.gumloop.com/core-concepts/agents) ### Session-Reset und Compaction Teilweise belegt: Konfigurationsänderungen wirken auf spätere Aufgaben. Reset und Verdichtung des Gesprächskontexts sind in diesen Quellen nicht spezifiziert. - [Reflections](https://docs.gumloop.com/core-concepts/reflections) - [Agents and Brain](https://docs.gumloop.com/core-concepts/agents) ## Rahmen Zugriffe auf Apps und Browserkonten müssen eingerichtet werden. Offizielle Produktdokumentation geprüft. Workflows und Einschätzungen sind redaktionell; eigene Produkttests sind nicht Bestandteil dieser Übersicht. ## Offene Punkte Europa, Verfügbarkeit noch ungeklärt: - Europa: konkrete Freigabe offen Voraussetzungen und Grenzen, noch offen: - Enterprise-Konditionen ## Quellen - [Gumloop: Build AI agents for work](https://www.gumloop.com/) - [A simple, transparent pricing model](https://gusto.gumloop.com/blog/transparent-pricing) - [Pricing | Gumloop](https://www.gumloop.com/pricing) ## Anbieter Unternehmen hinter der Gumloop-Plattform. - Betreiber: AgentHub Inc. - Organisation: Unternehmen - Website: https://www.gumloop.com/ - Stand: 2026-10-12 - Anbieterquelle: https://www.gumloop.com/ [Quellen und Methode](https://ki-agentenkompass.de/quellen/)