CopilotKit

Eine kurze Beschreibung

CopilotKit ist ein Frontend-Framework für KI-Agenten, das für Entwickler entwickelt wurde, um Chats, generative Benutzeroberflächen, gemeinsam genutzte Zustände, Aufrufe von Tools sowie menschliche Freigabeprozesse in echte Anwendungen zu integrieren. Es verfügt über einen open-source-basierten Kern, der eigenständig bereitgestellt werden kann, sowie über persistente Threads, gehostete Überwachungsfunktionen und eine Plattform für Unternehmensbetrieb.

Einführung in die Tools

CopilotKit ist kein Chatbot für normale Nutzer, sondern ein SDK sowie eine Laufzeitumgebung zur Erstellung von Agenten-Produktoberflächen. Entwickler können vorgefertigte Chat-Komponenten verwenden, um schnell online zu gehen, oder die Headless-API nutzen, um die Gestaltung und Interaktion vollständig unter Kontrolle zu haben.

Das Framework verbindet die Benutzeroberfläche mit dem Agenten-Backend über AG-UI, wodurch dieselbe Frontend-Oberfläche auf verschiedene Modelle, Frameworks oder benutzerdefinierte Agenten zugreifen kann. Die Enterprise-Intelligenzplattform fügt neben dem Open-Source-Runtime Funktionen wie Persistenz, Echtzeit-Synchronisierung, Kontrollkonsole sowie Mehr-Mietern-Fähigkeiten hinzu.

Zusammensetzung des Produkts

Hauptfunktionen

Vorfabrizierte Chat-Komponenten

CopilotChat, CopilotSidebar und CopilotPopup ermöglichen es, schnell eine vollständige Chat-Oberfläche zu erstellen. Sie unterstützen den Nachrichtenfluss, die Reaktionen der Agenten sowie verschiedene Tools. Die Teams können Etiketten, Begrüßungstexte, Themen sowie das Verhalten bei Interaktionen anpassen.

Headless UI

Im Headless-Modus werden nur Zustand und Verhalten bereitgestellt; die Verwendung von Standard-Visualisierungskomponenten ist nicht zwingend erforderlich. Er eignet sich für Teams mit bereits vorhandenen Designsystemen, Barrierefreiheitsvorgaben oder komplexen Produktinteraktionen, erfordert jedoch mehr Aufwand in der Frontend-Entwicklung.

generative UI

Ein Agent kann die von Entwicklern registrierten React-Komponenten basierend auf Aufgaben rendern, die Ergebnisse von Backend-Tools verarbeiten oder die Benutzeroberfläche anhand von fließenden Zustandsänderungen aktualisieren. Es können auch deklarative oder offene Ansätze wie A2UI oder MCP Apps verwendet werden, doch je höher der Grad der Offenheit ist, desto strengere Anforderungen an Überprüfung und Isolierung bestehen.

Geteilter Status

Die Benutzeroberfläche und der Agent können denselben typisierten Zustand lesen und schreiben sowie durch Ereignisse synchronisiert werden. Sie eignet sich für Filter, Formulare, Zeichentafeln und mehrstufige Aufgaben, muss jedoch Berechtigungen, Konflikte und Serverüberprüfungen berücksichtigen.

Aufrufe von Frontend-Tools

Entwickler können Browserfunktionen als Agent-Tools bereitstellen, beispielsweise für die Navigation, das Aktualisieren von Formularen oder das Öffnen von Bestätigungsdialogen. Jedes Tool mit externen Nebeneffekten sollte Überprüfungen der Berechtigungen, Validierungen der Parameter sowie eine Bestätigung durch den Benutzer beinhalten.

Menschliche Einmischung

Der Agent kann an entscheidenden Schritten anhalten, um die Zustimmung des Benutzers einzuholen, Eingaben zu bearbeiten, es erneut zu versuchen oder den Vorgang auf einer höheren Ebene fortzusetzen. Diese Fähigkeit eignet sich für Prozesse wie Zahlungen, Löschungen, Veröffentlichungen sowie für Empfehlungen mit hohem Risiko, bei denen eine menschliche Kontrolle unerlässlich ist.

Backend-Tools-Anzeige

Wenn der Backend-Agent Werkzeuge aufruft, kann die Frontend-Seite die Parameter, den Fortschritt und die Ergebnisse in benutzerdefinierten Karten anzeigen. Dadurch können die Benutzer verstehen, was der Agent gerade tut, und erhalten bei langwierigen Aufgaben kontinuierliche Rückmeldungen.

Multimodal und Sprache

Das Framework unterstützt mehrmodale Anhänge wie Dokumente und Bilder sowie die Darstellung von Sprach- und Inferenzergebnissen in Dokumenten. Die Unterstützung für Modelle, Speicherung und Browser hängt weiterhin von der jeweiligen Integration und dem Paket ab.

Dauerhafte Threads und Überprüfungen

Enterprise Intelligence ermöglicht es, Gespräche unabhängig von Neuaufladungen, Geräten und Sitzungen fortzusetzen, sowie Threads und Ereignisse in der Konsole zu überprüfen. Der Open-Source-Kern kann von Entwicklern selbst zur Persistenzierung genutzt werden, es wird jedoch keine verwaltete Benutzeroberfläche bereitgestellt.

Mehrfachzugänge zu Kanälen

Die offiziellen Lager unterstützen derzeit ausdrücklich Slack und Microsoft Teams und ermöglichen es demselben Agenten, Werkzeuge, Status sowie den manuellen Genehmigungsmodus beizubehalten. Discord, WhatsApp, Telegram, Google Chat, iMessage und SMS sind weiterhin als geplant markiert und nicht als bereits unterstützt zu betrachten.

• Vordefinierte Chat-, Seitenleisten- und Pop-up-Agent-Komponenten
• Vollständig anpassbare visuelle Headless-Frontend-Schnittstelle
• Statische, deklarative und offene generative UI-Lösungen
• Zweierseitiger Statusaustausch zwischen Agent und Anwendung
• Aufrufe von Frontend-Tools und Anzeige der Ergebnisse von Backend-Tools
• Prozesse für manuelle Freigabe, Änderung, erneuten Versuch und Aufwertung
• Dauerhafte Threads, Echtzeit-Synchronisierung und Plattform für verwaltete Überprüfungen
• Anbindung an Slack- und Microsoft Teams-Kanäle

Was ist AG-UI?

AG-UI ist ein offenes Ereignisprotokoll, das vom CopilotKit-Team entwickelt wurde und für die Verbindung zwischen Agenten und der Benutzeroberfläche zuständig ist. Es überträgt Nachrichten, Statusänderungen, Aufrufe von Tools sowie benutzerdefinierte Ereignisse – dadurch muss die Frontend-Entwicklung kein eigenes Kommunikationsformat für jedes Agentenframework erstellen.

Diese Protokolle ersetzen sich nicht gegenseitig. Ein Produkt kann über die AG-UI-Dienste für die Benutzeroberflächeninteraktion genutzt werden, mit MCP als Zugriffstool, und anschließend über A2A mit anderen Agenten verbunden werden.

Unterstützte Agent-Frameworks

Die offiziellen Dokumentationen bieten mehrere Wege für die Backend-Integration, darunter eingebaute Agenten, LangGraph, CrewAI, Mastra, Google ADK, AWS Strands, PydanticAI, Microsoft Agent Framework, Agno, LlamaIndex und das Claude Agent SDK.

Frontend und Kanalunterstützung

Anleitung zur Verwendung

Erstes CopilotKit-App erstellen

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js 20 oder eine neuere Version installiert ist, und bestimmen Sie den zu verwendenden Modelldienst sowie die API-Schlüssel.
2. Erstellen Sie ein neues Projekt mit der offiziellen CLI, wählen Sie das Frontend-Framework, den Agentenpfad sowie aus, ob persistente Threads aktiviert werden sollen.
3. Legen Sie den Schlüssel in Umgebungsvariablen auf der Serverseite ab, und schreiben Sie ihn nicht in den Client-Code oder in das Versionsverwaltungssystem.
4. Starten Sie das lokale Projekt und überprüfen Sie zunächst den Flusschat, den Fehlerzustand sowie einen einfachen Toolaufruf.
5. Nach dem Hinzufügen der Authentifizierung, der Serverautorisierung und der Maskierung von Protokollen wird es im Testumfeld bereitgestellt.

Chatten in bestehenden Anwendungen hinzufügen

1. Installieren Sie die Kernkomponenten der Frontend-Plattform, die UI sowie die Laufzeitpakete und erstellen Sie anschließend einen Eingangspunkt für den Serverbetrieb gemäß dem vorhandenen Framework.
2. Wenden Sie die Root-Konfiguration des Providers an, um Agenten oder Modelle zur Registrierung beim Laufzeitbetrieb zu verbinden.
3. Wählen Sie die Komponenten Chat, Sidebar oder Popup aus und passen Sie sie an das bestehende Design sowie die Layouts für mobile Geräte an.
4. Fügen Sie ein read-only-Frontend-Tool hinzu, um zu überprüfen, dass Parameter, Ergebnisse und Fehler korrekt angezeigt werden.
5. Schrittweise wird die Schreibfunktion freigegeben, wobei für jede Nebenwirkung eine Benutzerbestätigung sowie eine Überprüfung der Serverrechte hinzugefügt werden.

Anbindung an den bestehenden Agenten-Backend

1. Erst prüfen, ob es bereits einen offiziellen AG-UI-Adapter für das Backend-Framework gibt, und anschließend die entsprechende Dokumentationsversion auswählen.
2. Definieren Sie die Agent-Identifikation, die Thread-Identifikation, den Anfangszustand sowie die Art der aufrufbaren Tools.
3. Registrieren Sie den Agent bei Copilot Runtime und beschränken Sie den Zugriff sowie die Anfragen zwischen Benutzern.
4. Überprüfen Sie, ob Nachrichtenfluss, Statusänderungen, Stornierungen, Wiederholungsversuche sowie manuelle Unterbrechungen konsistent sind.
5. Simulieren Sie vor der Produktion Netzwerkunterbrechungen, wiederkehrende Ereignisse, lange Aufgaben und parallele Tabellen.

Einsatz einer Plattform für persistente Threads

1. Wählen Sie zunächst je nach Datenspeicherung und Wartungsfähigkeit entweder Copilot Cloud oder eine selbst gehostete Unternehmens-Intelligenzplattform.
2. Nach der Erstellung von Organisationen und Projekten im Cloud-Ansatz werden projektbezogene Laufzeit-Schlüssel erzeugt, die nach Umgebungen getrennt werden.
3. Die Self-Hosting-Lösung bereitet Kubernetes, Postgres, Redis, OIDC sowie Eingangs- und Schlüsselverwaltung vor.
4. Konfigurieren Sie die Adresse und Anmeldeinformationen der Laufzeitplattform, um die Wiederherstellung von Threads über Neu laden sowie zwischen Geräten zu überprüfen.
5. Einstellung von Aufbewahrungsfristen, Tenant-Isolation, Backups, Schlüsselwechsel, Überwachung und Prozessen für die Handhabung von Ereignissen.

Vergleich von generativen UI-Lösungen

Für welche Entwicklerteams geeignet

• SaaS-Team: Hinzufügen eines kontextsensitiven Copilots zu den bestehenden Produkten
• Agent-Gründerteam: Schnelle Erstellung von Chats, Tools und einer generativen UI-Oberfläche
• Interne Unternehmensplattform: Prozessagenten in Webseiten, Slack oder Teams einbetten
• Data-Produkt-Team: Ermöglicht es dem Agenten, Filter, Tabellen und Visualisierungskomponenten zu steuern.
• Kundenservice- und Betriebsteam: Vor wichtigen Aktionen eine manuelle Bestätigung hinzufügen
• Mehrfach-Rahmen-Team: Durch AG-UI werden die Kosten für den Frontend-Teil bei einem Wechsel des Agenten-Backends reduziert.
• Compliance-Team: Verwendung einer selbst verwalteten Persistenzschicht sowie projektbezogener Isolierung zur Steuerung von Dialogen

Typische Anwendungsszenarien

Unterschiede zwischen Open-Source-Kernen und Unternehmensplattformen

Der Open-Source-Kern reicht aus, um funktionierende Agentenanwendungen zu erstellen – es ist keine Nutzung der CopilotKit-Hosted-Dienste erforderlich. Wenn eine Persistenz über verschiedene Sitzungen hinweg notwendig ist, kann das Team die Speicherung selbst umsetzen oder eine Unternehmensintelligenzplattform erwerben.

Preise und Pakete

Stand zum 22. August 2026 bietet die aktuelle offizielle Preisliste die vier Versionen Developer, Pro, Team und Enterprise an. Auf den früheren Produkt- PDFs sowie auf den alten Preislisten wurden unterschiedliche Beträge angegeben; es gelten daher die Angaben auf der aktuellen offiziellen Preisliste.

Developer, Pro und Team beinhalten Cloud-Hosting, Inspector, Frontend-SDK, Agent-Backend-Verbindungen sowie eine Headless-UI. Team bietet zudem einen eigenen Slack-Support, während Enterprise zusätzlich SLA, Priorisierung bei der Fehlerbehebung, Teilhabe an der Roadmap sowie bis zu 5 Stunden wöchentlicher Entwicklungsunterstützung bietet.

Channel-Limits

Die Channel-Punkte stellen die Kapazität der CopilotKit-Kanäle dar und sind nicht identisch mit den Token der zugrunde liegenden Modelle. Wenn man die eigenen Modell-Schlüssel verwendet, werden die Kosten für die Modellverarbeitung in der Regel vom jeweiligen Anbieter des Modells berechnet.

Einrichtungsmethode

Eine selbst verwaltete intelligente Unternehmensplattform lässt sich nicht einfach durch das Herunterladen einer einzigen Datei in Betrieb nehmen. Der offizielle Implementierungsansatz erfordert Kubernetes, Postgres, Redis, eine OIDC-Identitätsquelle, Eingangspunkte, Schlüsselwechsel sowie Überwachungsfunktionen.

Vorteile des Produkts

• Der Open-Source-Kern umfasst den gesamten Ablauf für Chats, Tools, Statusanzeigen sowie generative UIs.
• AG-UI entkoppelt die Frontend-Schicht von verschiedenen Agenten-Frameworks.
• Vorgefertigte Komponenten und der Headless-Ansatz vereinen Geschwindigkeit und Gestaltungsfreiheit.
• Die Fähigkeit zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine eignet sich für reale Geschäftsprozesse mit Nebenwirkungen.
• Die offizielle Integration umfasst TypeScript, Python sowie verschiedene Agenten-Frameworks.
• Derselbe Agent kann auf Webseiten, mobile Geräte und Team-Kanäle erweitert werden.
• Man kann schrittweise von einer selbst verwalteten, open-source-basierten Kernplattform zu einer persistenten Unternehmensplattform aufsteigen.
• Aktive GitHub-Community, Beispiele und Dokumentation erleichtern das Fehlerbeheben

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Es handelt sich um ein Entwicklungsframework – es ist kein allgemeiner Chatbot, den man direkt nach der Registrierung verwenden kann.
• Dass Open-Source-Frameworks kostenlos sind, bedeutet nicht, dass Modelle, Vektorbibliotheken, Hosting und Wartung kostenlos sind.
• Komplexe generative UIs erfordern strenge Beschränkungen hinsichtlich Komponenten, Eigenschaften und ausführbaren Aktionen.
• Der gemeinsame Status sowie die Frontend-Tools müssen auf der Serverseite erneut auf Berechtigungen überprüft werden.
• Dauerhafte Threads, die Verwaltungskonsole sowie die Echtzeit-Synchronisierung gehören zu den Grenzen der Business-Plattform.
• Eine selbstverwaltete Unternehmensplattform erfordert ausgeprägte Fähigkeiten in Kubernetes sowie im Betrieb von Datenbanken.
• Die Reifegrad der Dokumentation für mobile sowie nicht-React-basierte Frontends ist möglicherweise geringer als auf dem React-Weg.
• Die geplante Nachrichtenplattform kann den Kunden nicht mit den derzeit verfügbaren Kapazitäten zugesichert werden.
• Es bestehen Unstimmigkeiten zwischen den offiziellen Dokumenten und den Lizenztexten im Repository; es sollte die jeweilige Version überprüft werden.

Sicherheit und Privatsphäre

CopilotKit befindet sich zwischen der Benutzeroberfläche, den Agenten, den Modellen sowie den Geschäftswerkzeugen. Die Sicherheitsarchitektur muss alle Ebenen abdecken. Das Verstecken von Schaltflächen in der Benutzeroberfläche bedeutet keine Kontrolle der Berechtigungen – alle Parameter der Werkzeuge sowie die Identität der Benutzer müssen auf einem zuverlässigen Server erneut überprüft werden.

Das letzte Update der offiziellen Datenschutzerklärung stammt vom Oktober 2023. Darin wird erklärt, dass Kontoinformationen, Nutzungsinformationen sowie IP-Adressen und Daten zum Browser und Betriebssystem erfasst werden. Zudem können die Daten durch Dienstleister verarbeitet werden. Unternehmen sollten bei Einkäufen aktualisierte Unterlagen zur Datenverarbeitung, -speicherung, Drittverarbeitern, Sicherheitsmaßnahmen sowie zum Umgang mit Vorfällen anfordern.

• Speichern Sie die Modell-Schlüssel, Plattform-Schlüssel und Tool-Zugangsdaten auf der Serverseite.
• Eindeutige Trennungsgrenzen für Organisationen, Projekte, Benutzer und Threads schaffen.
• Die Operationen Löschen, Bezahlen, Veröffentlichen und Versenden sollen einer manuellen Bestätigung unterliegen.
• Ausführung von Prüfungen des Modus für die Eigenschaften der von Agenten erzeugten Komponenten sowie die Parameter der Tools
• Verhindern, dass eingefügte Inhalte direkt hochberechtigte Frontend- oder Backend-Tools auslösen.
• In den Protokollen: Maskierte Nachrichten, Anhänge, Token, persönliche Daten und Geschäftsdaten
• Einstellen von Haltbarkeitszeiten, Export-, Lösch- und Backup-Strategien für persistente Threads
• Prüfen Sie vor der Upgrade-Abhängigkeit die Sicherheitsmitteilungen, die Migrationsanleitungen sowie Änderungen bei den Lizenzen.

GitHub, SDKs und Lizenzen

Das offizielle Hauptrepositorium von CopilotKit enthält Pakete für die Frontend-Entwicklung, die Laufzeitumgebung, Beispiele, eine CLI sowie Verzeichnisse für das Python SDK. Auf der aktuellen öffentlichen Seite sind etwa 36.900 Sterne sowie 4.600 Forks angezeigt. In der README-Datei des Repositoriums sowie in der zugrunde liegenden Lizenzdatei wird ausdrücklich die MIT-Lizenz angegeben.

In den offiziellen Vergleichsdokumenten zu OSS wird weiterhin Apache 2.0 angegeben, was im Widerspruch zum aktuellen Hauptrepository steht; das separate Repository von AG-UI verwendet derzeit ebenfalls ausdrücklich die MIT-Lizenz. Bei der tatsächlichen Veröffentlichung oder Weiterverteilung sollte man die Lizenzdatei der installierten Version überprüfen, anstatt sich nur auf die Übersichtsseiten zu verlassen.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungsbewertung liegt bei 4,7 von 5 Punkten. CopilotKit bündelt die schwierigsten Aspekte der Benutzeroberfläche für Agenten – wie fließende Interaktionen, die Darstellung von Tools, den Austausch von Zuständen, generative UIs sowie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine – zu einem vollständigen Entwicklungsframework.

Es eignet sich am besten für Projekte, die über ein Engineering-Team verfügen und bereit sind, Agenten in echte Produkte zu integrieren. Vor der Auswahl sollten die Grenzen zwischen Open Source und kommerziellen Lösungen, die Kosten der Modelle, die Anforderungen an die Persistenz, die Reifegrad außerhalb von React sowie die Lizenzversionen klar definiert werden.

Häufige Fragen

Ist CopilotKit kostenlos?

Der Open-Source-Kern kann kostenlos genutzt werden, und auch das Developer-Cloud-Paket ist dauerhaft kostenlos. Die Kosten für die Aufrufung von Modellen, externe Datenbanken, Cloud-Ressourcen sowie die Verwaltung durch das Team müssen in der Regel separat bezahlt werden.

Wie viel kostet das günstigste Abo?

Der aktuelle Pro-Plan kostet 39 US-Dollar pro Monat und beinhaltet 5.000 Threads, 5 Tage Speicherung, 10 GB an multimedialen Speicherplätzen sowie 2.000 Channel-Punkte pro Monat.

Ist CopilotKit ein Chatbot?

Es handelt sich nicht um einen fertigen, allgemeingültigen Chat-Dienst, sondern um ein Framework zur Entwicklung von Chat- und Interaktionsoberflächen für Agenten. Die Benutzer müssen ein Modell oder einen Agenten-Backend bereitstellen und die Anwendung integrieren.

Kann man auf Copilot Cloud verzichten?

Ja. Der Open-Source-Kern kann auf eigener Infrastruktur laufen, und das Team kann die Authentifizierung sowie die Persistenz selbst umsetzen; Plattformen mit Hosting bieten hauptsächlich fertige Persistenzmechanismen sowie Funktionen für Überwachung und Wartung.

Welche Modelle werden unterstützt?

Der integrierte Agent kann mit OpenAI, Anthropic, Google sowie Modellen verknüpft werden, die ein kompatibles AI-SDK haben. Zudem können über externe Agent-Frameworks weitere Modelle genutzt werden. Die Verfügbarkeit der Modelle hängt vom jeweiligen Backend ab.

Wird LangGraph unterstützt?

Unterstützung: Offiziell werden Optionen wie Python, FastAPI und TypeScript bereitgestellt – es handelt sich dabei um eine der am besten ausgestatteten Integrationen.

Was ist der Unterschied zwischen AG-UI und MCP?

AG-UI ist für die Echtzeit-Kommunikation zwischen dem Agenten und der Benutzeroberfläche zuständig, während MCP für die Verbindung des Agents zu Tools und Daten sorgt. Beide ergänzen sich gegenseitig und werden häufig in derselben Anwendung gemeinsam eingesetzt.

Kann man React-Komponenten erstellen?

Ja, der Agent kann vorregistrierte Komponenten aufrufen, die Ergebnisse von Backend-Tools rendern oder die UI anhand des geteilten Zustands aktualisieren. In der Produktivumgebung sollten das Verzeichnis der Komponenten sowie der Bereich der Eigenschaften eingeschränkt werden.

Wird die manuelle Freigabe unterstützt?

Unterstützung: Der Agent kann die Aktion pausieren und auf die Genehmigung, Bearbeitung, erneute Versuche oder Aufwertung durch den Benutzer warten. Die tatsächlichen Geschäftsrechte müssen weiterhin vom Server gesteuert werden.

Wird Slack und Teams unterstützt?

Derzeit werden beide offiziell unterstützt und sind durch Beschränkungen bezüglich der Anzahl der Pakete, Kanäle sowie Punkte begrenzt. Weitere Nachrichtenplattformen befinden sich noch in der Planungsphase.

Welche Lizenz wird von CopilotKit verwendet?

Der aktuelle Hauptrepo auf GitHub sowie die zugrunde liegende Lizenz sind ausdrücklich MIT, doch in einem offiziellen Überblicksdokument steht weiterhin Apache 2.0. Es gilt die Lizenz des jeweiligen Repos und der Pakete, wie sie tatsächlich verwendet werden.

Ist die Unternehmens-Intelligenzplattform open source?

Nein. CopilotKit verwendet ein zweistufiges Modell mit einer Open-Source-Core-Struktur sowie einer kommerziellen Unternehmensplattform. Dauerhafte Threads, gehostete Überprüfungen, Multi-Tenancy-Funktionen sowie Unternehmensunterstützung gehören zu den kommerziellen Funktionen.

Zusammenfassung

CopilotKit eignet sich zur Erstellung von AI-Agenten, die wirklich in Produkte integriert werden können – und nicht nur als separate Chat-Fenster. Der open source-basierte Kern bietet ausreichend umfassende Funktionen für Chats, Tools, Statusanzeigen, eine generative Benutzeroberfläche sowie Möglichkeiten zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Nachdem das Projekt in die Produktion gegangen ist, muss entschieden werden, ob eine eigene Plattform entwickelt oder eine kommerzielle Plattform erworben werden soll – unter Berücksichtigung von Aspekten wie Thread-Persistence, Synchronisierung über verschiedene Geräte, Management-Konsole sowie Compliance-Anforderungen. Gleichzeitig müssen ständig Änderungen bei Paketen, Abhängigkeiten und Lizenzen überprüft werden.