Die 11 besten AI-Agenten-Frameworks, die Sie kennen sollten

LangChain

LangChain ist ein Framework, das entwickelt wurde, um die Erstellung von Anwendungen mit LLMs zu vereinfachen, mit starker Unterstützung für Speicher, Agenten und die Nutzung von Werkzeugen.

Hauptmerkmale:

• Wiederverwendbare Ketten und Agenten

• Integration von externen Werkzeugen (APIs, Datenbanken usw.)

• Speichermodule

• Nativ Unterstützung für OpenAI

• LangServe für API-Einsatz

• LangGraph für zustandsbehaftete Workflows

Am besten geeignet für: Forschungsagenten, Datenanreicherungs-Bots und AI-Anwendungen, die dynamisches Gedächtnis und logisches Denken benötigen.

LangChain kann für Anfänger überwältigend sein, da die modulare Architektur und die schnelle Evolution des Ökosystems anspruchsvoll sind. Entwickler müssen mit häufigen Updates Schritt halten, was zu Kompatibilitätsproblemen mit Tools wie LangServe oder LangGraph führen kann.

LangGraph

LangGraph ist eine Erweiterung von LangChain, entwickelt zur Implementierung von zustandsbehafteten, Multi-Agent-Workflows mit Hilfe von Graphen.

Hauptmerkmale:

• Graphbasierte visuelle Logikstruktur

• Unterstützung für Schleifen und bedingte Ausführung

• Dauerhafter Speicher über Aufgaben hinweg

• Eingebaute Gleichzeitigkeit und asynchrone Workflows

• Nativ Unterstützung für LangChain-Agenten

Am besten geeignet für: Komplexe Workflows, Agenten-Pipelines und LLM-Anwendungen, die logische Verzweigungen erfordern.

LangGraph bringt aufgrund seiner graphbasierten, zustandsbehafteten Architektur mehr Komplexität in das System. Es erfordert ein solides Verständnis der LangChain-Interna und asynchroner Ausführungsprinzipien.

CrewAI

CrewAI ermöglicht es Benutzern, Teams von AI-Agenten zu erstellen, die kollaborativ zusammenarbeiten können. Es konzentriert sich auf die Multi-Agent-Kommunikation und Aufgabenverteilung.

Hauptmerkmale:

• Zuweisung von Agentenrollen (z. B. Planer, Forscher, Autor)

• Parallelausführung

• Aufgabenorchestrierung

• Mensch-Agent-Überwachung

Am besten geeignet für: Multi-Agent-Systeme, kollaborative Workflows und Projektmanagement-Tools.

Als neueres Framework bietet CrewAI begrenzte Dokumentation und Community-Unterstützung, was für diejenigen eine Herausforderung sein kann, die mit der Multi-AI-Kollaboration nicht vertraut sind.

Semantic Kernel

Semantic Kernel ermöglicht Entwicklern, AI-Agenten zu erstellen, die sich in Microsoft-Dienste wie Azure, Teams und Office integrieren.

Hauptmerkmale:

• Plugin-Architektur

• Planungs- und Speichermodul

• Verkettung semantischer Funktionen

• Tiefe Integration mit Microsoft 365 und Azure

• Python-, Java- und C#-SDKs

Am besten geeignet für: Unternehmensautomatisierung, Dokumentenverarbeitung und Wissensmanagement innerhalb des Microsoft-Stacks.

AutoGen

AutoGen hilft Entwicklern, LLM-basierte Agenten zu erstellen, die eigenständig denken, planen und handeln können.

Hauptmerkmale:

• LLM-zu-LLM und LLM-zu-Mensch Kommunikation

• Zielgerichtete Architektur

• Gruppen-Chat-Vorlagen

• Werkzeug- und Plugin-Unterstützung

• Gemeinsamer Speicher und Aufgabenmanagement

Am besten geeignet für: Fortgeschrittene Anwendungsfälle wie F&E-Automatisierung, technische Workflows und Simulationen mit mehreren autonomen Rollen.

Mit dem Schwerpunkt auf Automatisierung und Benutzerfreundlichkeit senkt AutoGen die Hürden für die Entwicklung von AI-Agenten, selbst für Entwickler, die neu in dem Bereich sind. Es performt am besten in klar definierten Szenarien, in denen Konsistenz und Kompatibilität mit Microsoft-Tools wichtiger sind als Flexibilität oder tiefgehende Individualisierung.

AutoGPT

Eines der ersten und beliebtesten Open-Source-Agenten-Frameworks, das die Idee selbstanstoßender Agenten einführte, die Ziele aufschlüsseln und mit minimalem menschlichem Eingriff agieren können. AutoGPT ermöglicht autonome Aufgabenabschlüsse durch iterative Überlegungen.

Hauptmerkmale:

• Aufgabenzerlegung

• Internetzugang über Plugins

• Lokaler Dateispeicher

• Feedback-Schleifen für iterative Verbesserungen

Am besten geeignet für: Forschung, Einzelagenten, Datenabruf-Bots und experimentelle Projekte.

Rasa

Rasa ist ein unternehmensgerechtes Framework zum Erstellen kontextbewusster Chatbots mit maschinellem Lernen.

Hauptmerkmale:

• Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

• Dialogmanagement

• Open-Source- und On-Premise-Einsatz

• Mehrsprachige und Multi-Channel-Fähigkeiten

Am besten geeignet für: Regulierte Branchen, mehrsprachige Bots und Hochsicherheitsanwendungen.

Rasas Flexibilität kommt mit der Komplexität der Einrichtung. Es erfordert ein tiefes Verständnis von maschinellen Lernpipelines, Trainingsdaten und Intent-Klassifizierungsmodellen. Es ist auch schwerer im Vergleich zu leichtgewichtigen, LLM-nativen Lösungen.

Atomic Agents

Ein neueres Angebot auf dem Gebiet, Atomic Agents bietet eine modulare Lösung zum Aufbau atomarer (unabhängiger) Agenten, die auch zusammenarbeiten können.

Hauptmerkmale:

• Zustandslose und zustandsbehaftete Agenten

• Tool- und Speicherintegration

• Ereignisgesteuerte Kommunikation

• Echtzeit-Logging

Am besten geeignet für: Modulare Agentennetzwerke, das Testen neuer Ideen und das Abwickeln von leichten Operationen.

Obwohl mächtig, kann das Framework für diejenigen herausfordernd sein, die neu im Design von Multi-Agent-Systemen sind, aufgrund seiner konzeptionellen Komplexität. Es ist am besten geeignet für Teams, die kooperative Agenten effizient aufbauen möchten, ohne stark in Prompt-Engineering oder Tool-Setup zu investieren.

Langflow

Langflow bringt visuelle Programmierung zu LangChain, wodurch Benutzer AI-Workflows über eine Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen können.

Hauptmerkmale:

• Visueller Leinwandeditor

• Echtzeit-Tests

• Kompatibilität mit LangChain

• Vorlagenbibliothek und Kollaborationstools

Am besten geeignet für: Low-Code-Teams, Produktmanager und Prototyping von AI-Workflows.

Obwohl intuitiv für visuelles Prototyping, fehlt Langflow die Robustheit und Stabilität, die für Anwendungen in Produktionsgröße erforderlich sind. Teams, die mit LangChain nicht vertraut sind, könnten Schwierigkeiten haben zu verstehen, wie visuelle Komponenten der zugrunde liegenden Logik zuzuordnen sind.

Botpress

Botpress ist eine Open-Source-Konversations-AI-Plattform, die für den Bau von Chatbots und virtuellen Assistenten konzipiert ist. Botpress Cloud erleichtert die Integration von LLMs und den Einsatz über verschiedene Plattformen.

Hauptmerkmale:

• Visueller Flusseditor

• Integrierte NLU-Engine

• Modulares Plug-in-System

• Multi-Channel-Einsatz

Am besten geeignet für: Kundenservice-Automatisierung, FAQ-Bots und interne Kommunikationsagenten.

Swarm

Swarm ist ein Open-Source, experimentelles Framework von OpenAI zur Orchestrierung von Multi-Component LLM Workflows, die leichte, zustandslose Agenten und Handoff-Logik nutzen.

Hauptmerkmale:

• Zustandslose Agentenorchestrierung

• Einfache Übergabemekanismen zwischen Rollen

• Leichte, clientseitige Architektur

• Eingebaute Abruf- und Speichersunterstützung

• Läuft auf OpenAI’s Chat Completions API

Am besten geeignet für: Bildungsprojekte, Prototyping von Mehrrollen-Gesprächen und Experimentieren mit LLM-basierten Aufgabenkoordinationen.

Swarm erhöht die architektonische Flexibilität durch sein minimales, zustandsloses Design und seine handoff-betriebene Logik. Es bleibt jedoch experimentell und ist am besten für nicht-produktionsrelevante Umgebungen geeignet. Entwickler sollten mit Promptengineering und OpenAI-API-Nutzung vertraut sein, um es effektiv zu nutzen.

Zusammenfassung

Die Welt der AI-Agenten-Frameworks wächst schnell und bietet Entwicklern leistungsfähige Werkzeuge zum Aufbau autonomer, skalierbarer und intelligenter Systeme. Von Low-Code-Plattformen wie Langflow bis hin zu unternehmensfertigen Lösungen wie dem Semantic Kernel hängt die richtige Wahl von Ihren Zielen, Komplexitätsanforderungen und Ihrer Infrastruktur ab.

Bei der Auswahl eines Frameworks sollten Faktoren wie Integrationsflexibilität, Leistung und Entwicklererfahrung berücksichtigt werden. Mit dem richtigen Agenten-Framework können Sie neue Workflows freischalten, die Produktivität steigern und Ihre datengetriebenen Entscheidungsprozesse verbessern.

Ob Sie gerade erst in die Entwicklung von Agenten-AI-Frameworks einsteigen oder ein bestehendes System skalieren möchten, diese Plattformen bieten die Flexibilität und Leistungsfähigkeit, die Sie benötigen, um Ihre autonomen Agenten zum Leben zu erwecken.