Die besten Aufgabenmanager für KI-Agenten (2026)

Am besten für: Entwickler, die aus einem Issue einen Pull Request zurückbekommen wollen

Auf GitHub weist du ein Issue dem Cloud-Agenten von Copilot zu oder den Coding-Agenten von Claude und Codex, die in der öffentlichen Vorschau sind. Der Agent arbeitet in seiner eigenen Umgebung, öffnet einen Pull Request und bittet dich am Ende um ein Review, und du steuerst ihn über Kommentare. Wo es punktet: Der Prüfschritt ist der Pull Request, den du ohnehin nutzt, und Copilot, Claude und Codex können im selben Repository arbeiten. Der Haken: Es ist nur für Code in GitHub-Repositories, der Cloud-Agent beginnt bei Copilot Pro und Claude und Codex bei Pro+, und Sitzungen verbrauchen Actions-Minuten und KI-Credits.

Serverapi.githubcopilot.com/mcp

Am besten für: Atlassian-Teams, die Agenten als Bearbeiter von Vorgängen wollen

Mit Agents in Jira fügst du einem Vorgang einen Agenten hinzu, erwähnst ihn mit @ in einem Kommentar oder setzt ihn auf einen Workflow-Übergang oder eine Board-Spalte. Rovo-Agenten von Atlassian und Partner-Agenten, angefangen beim Coding-Agenten von GitHub Copilot, können die Arbeit übernehmen. Wo es punktet: Das Ergebnis eines Agenten bleibt privat, bis du es teilst, und Admins entscheiden, welche Agenten wo verfügbar sind. Der Haken: Agenten verbrauchen Rovo-Credits, mit Kontingenten ab dem 3. Dezember 2026, und Atlassian nennt sie eine Premium-KI-Funktion.

Servermcp.atlassian.com/v2/mcp

Am besten für: Software-Teams, die Issues an Coding-Agenten delegieren

In Linear delegierst du ein Issue an einen Agenten oder erwähnst ihn mit @. Der eingebaute Linear Agent funktioniert in jedem Workspace, und Coding-Agenten wie Codex, Cursor, GitHub Copilot und Devin installierst du aus dem Verzeichnis. Agenten berichten über Sitzungen, und einer kann mit einer Elicitation anhalten, um dich um Klärung zu bitten. Wo es punktet: Agenten sind keine bezahlten Plätze, mehrere lassen sich installieren, und die Plattform steht für eigene Agenten offen. Der Haken: Das Review passiert im Pull Request jedes Agenten statt als Schritt in Linear, und es ist für Software-Arbeit gebaut.

Servermcp.linear.app/mcp

Am besten für: Entwickler, die mehrere lokale Coding-Agenten parallel laufen lassen

Vibe Kanban ist ein Open-Source-Board (Apache-2.0), das Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Amp und Cursor parallel auf deinem Rechner ausführt, jeden in seinem eigenen Git-Worktree. Du prüfst den Diff jedes Agenten, hinterlässt Inline-Kommentare und öffnest und mergst dann den Pull Request. Wo es punktet: kostenlos, lokal und mit fast jedem Coding-Agenten nutzbar. Der Haken: Laut README wird das Projekt eingestellt, rechne also mit seltener werdenden oder ausbleibenden Updates, und es ist nur für Code.

Am besten für: Teams in Asana, die KI-Helfer nach Rollen wollen

Asanas AI Teammates sind vorgefertigte Agenten für Rollen wie Content-Autor, Projektmanager oder Analyst, dazu eigene, die du definierst. Sie arbeiten mit Asanas Work Graph und können in über 10 verbundenen Apps wie Gmail, Slack und HubSpot suchen, lesen und schreiben. Wo es punktet: Teammates teilen den Kontext deiner Projekte, halten sich an die Datengrenzen deines Teams, und zum Start hat Asana Checkpoints ergänzt, an denen ein Agent seinen Ansatz zeigt und Feedback aufnimmt. Der Haken: Sie gibt es nur in Bezahlplänen, nutzungsbasiert abgerechnet, mit 5 Anfragen pro Nutzer und Monat in Starter und Advanced, danach 0,50–0,60 $ pro Anfrage.

Servermcp.asana.com/v2/mcp

Am besten für: Wiederkehrende Team-Aufgaben, die in Notion laufen

Notions Custom Agents folgen deinen Anweisungen, nach Zeitplan oder wenn in Notion oder Slack etwas passiert. Sie lesen Seiten, Datenbanken und einige verbundene Apps und legen dann Bugs an, aktualisieren Einträge, veröffentlichen Berichte oder senden Nachrichten, und sie können einen Teil einer Aufgabe an andere Custom Agents übergeben. Wo es punktet: Auslöser, Sub-Agenten und verbundene Apps an einem Ort, und Notions MCP-Server macht Agentensitzungen auch für externe Assistenten zugänglich. Der Haken: Es braucht einen Business- oder Enterprise-Plan, Läufe verbrauchen Notion-Credits (10 $ pro 1.000), und die Kontrolle kommt im Nachhinein über Protokolle und Versionsverlauf statt als Freigabeschritt.

Servermcp.notion.com/mcp

Am besten für: Kleine Teams, die Agenten, Automationen und Apps in einem Workspace wollen

Taskade gibt einem Workspace KI-Agenten mit eigenem Gedächtnis, eigenen Tools und eigenem Wissen, die in deinen Projekten antworten, recherchieren und handeln, neben Automationen. Ab Pro kannst du Agenten mit deinem eigenen OpenAI-, Anthropic- oder Google-Schlüssel betreiben. Wo es punktet: Ein fester Preis deckt in Pro unbegrenzte Agenten ab, und sein MCP-Server lässt einen externen Assistenten einem Taskade-Agenten Anweisungen geben oder eine Automation starten. Der Haken: Taskade dokumentiert weder eine Freigabe noch eine Möglichkeit für Agenten, dich zu fragen, und der Gratis-Plan hat einen Agenten und keinen MCP-Zugang.

Serverwww.taskade.com/mcp

Am besten für: Aufgaben an den Assistenten geben, für den du schon zahlst, mit Freigabe

Done ist eine To-do-Liste, in der jede Aufgabe an einen KI-Agenten gehen kann, den du per MCP verbindest: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex oder alles andere, was das Protokoll spricht. Der Agent übernimmt die Aufgabe, kann dir einen Plan zur Freigabe vorschlagen, hinterlässt Fragen mit ask_decision und schließt mit propose_completion ab, das auf deine Freigabe wartet, bevor die Aufgabe als erledigt zählt. Benannte Agenten-Spuren mit Übergaben halten die Warteschlangen mehrerer Agenten getrennt, und Routinen starten Agenten nach Zeitplan. Wo es punktet: Die Freigabe ist standardmäßig an, es importiert aus Todoist, TickTick, Asana, Notion und Trello, und „Meinen Tag planen“ verteilt Aufgaben um deinen Google Kalender herum. Der Haken: Done liefert den Agenten nicht; du bringst ihn mit, und der Gratis-Plan begrenzt Agentenaufrufe auf 100 pro Monat.

Servertrydone.app/mcp

Am besten für: Solo-Gründer, die mit ihrer eigenen KI in Sprints arbeiten

Weft ist ein Scrumban-Board mit Sprints für Solo-Gründer und kleine Teams, und dein Assistent arbeitet es über Wefts MCP-Server ab. Ein Agent übernimmt eine Aufgabe mit start_task, hält die Reservierung mit report_progress aufrecht, stellt dir Fragen mit request_input und hält deine Entscheidungen fest. Eine zur Prüfung markierte Aufgabe landet in deiner Warteschlange statt in Erledigt, und ein Agent kann diese Markierung nicht entfernen. Wo es punktet: Sprints und ein Arbeitsgedächtnis, in dem die Erkenntnisse der Agenten gespeichert werden. Der Haken: Die Prüfung ist pro Aufgabe optional statt Standard, und der Gratis-Plan fasst 50 Aufgaben.

Serverletsweft.com/api/mcp

Am besten für: Wiederkehrende Berichte, Briefings und Routinearbeit, die du Claude gibst

In Claude Cowork beschreibst du eine Aufgabe einmal, und Claude führt sie regelmäßig oder auf Abruf aus: ein tägliches Briefing, ein Wochenbericht, Dateien aufräumen. Standardmäßig laufen Aufgaben remote, auch wenn dein Computer schläft, außer sie brauchen lokale Dateien oder Apps, und jeder Lauf ist eine eigene Sitzung, die du danach prüfst. Wo es punktet: Es gibt kein weiteres Tool einzuführen, und Läufe können dieselben Connectoren, Skills und Plugins nutzen wie jede Cowork-Aufgabe, auch den MCP-Server eines Aufgabenmanagers. Der Haken: Es plant die Arbeit eines einzelnen Assistenten; es ist keine geteilte Liste, also gibt es kein Board, keinen Verantwortlichen und keine Freigabe-Warteschlange über Aufgaben hinweg.