3 Monate weniger Umwege gehen: Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl des AI-Agenten-Frameworks
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Herausgeberhinweis: Dieser Artikel ist eine leidvolle Zusammenfassung der praktischen Tests von 12 AI-Agenten-Frameworks: Von Code-freien Tools bis hin zu anspruchsvollen Entwicklungsstapeln, um Ihnen zu helfen, drei Monate an Fehlversuchen zu vermeiden und den richtigen "Agentenpartner" zu finden. Der Artikel stammt aus einer Übersetzung.
Es besteht tatsächlich Hype um AI-Agenten.
Aber einen selbst zu entwickeln? Das ist eine ganz andere Geschichte.
Früher in diesem Jahr begann ich, einen persönlichen AI-Agenten zu entwickeln, um meine täglichen Arbeitsabläufe zu automatisieren – E-Mail-Antworten, Berichtserstellung, Terminkalenderverwaltung, Inhaltsentwürfe und sogar das Debuggen von Codeausschnitten. Ich dachte, ich würde es in einer Woche schaffen.
Ich lag falsch.
Es hat mich drei Monate gedauert. Warum?
Weil die Wahl des richtigen AI-Agenten-Frameworks schwieriger ist als die Entwicklung des Agenten selbst.
Jetzt habe ich bereits mehr als ein Dutzend Frameworks getestet, von aufwendigen visuellen Entwicklungstools bis hin zu tiefgreifend anpassbaren Code-first-Technologiestapeln. Im Folgenden werde ich diese Anleitung teilen, die es mir gewünscht hätte, wenn jemand sie zu Beginn meiner Arbeit geschrieben hätte.
Zunächst: Warum sind AI-Agenten-Frameworks so wichtig?
Zunächst einmal klarstellen: Ein AI-Agent ist nicht einfach ein aufwendiger Chatbot.
Es ist ein System, das folgende Dinge tun kann:
Wahrnehmen (über Eingaben wie Text, Sprache, Tools usw.)
Planen (entscheiden, was zu tun ist)
Handeln (API-Aufrufe auslösen, Tools ausführen, Aufgaben delegieren)
Lernen (mit Hilfe von Gedächtnis, Kontext, Geschichte)
Das Framework bietet die Struktur für diese Fähigkeiten. Ohne Framework würden Sie einfach API's zusammenklicken und hoffen, dass GPT Ihre Produktionsdatenbank nicht durcheinander bringt, wenn es in einer Halluzination landet.
Gerade aufgrund des Frameworks werden Agenten zuverlässig, modular und erweiterbar.
Jetzt wollen wir darüber sprechen, welche Frameworks es gibt.
1. Code-freie/Code-arme Stars – Am besten geeignet für Entwickler und Teams, die schnell vorgehen möchten
n8n
Einsatzbereich: Sie möchten AI-Agenten ohne Coding an mehr als 700 reale Weltanwendungen anschließen.
Stellen Sie sich n8n als aufgedrehtes Zapier vor – aber mit voller Entwicklerfreiheit. Mit seinen immer mehr wachsenden AI-Modulen können Sie Agenten entwickeln, die folgende Dinge tun können:
Auf Slack-Nachrichten reagieren
Empfangene E-Mails analysieren
Nach Datenbanken fragen
GPT-4 oder Claude zur Inferenz aufrufen
Visuell, leistungsstark und auf Ihrem eigenen Server deployierbar. Ich habe damit in weniger als einer Stunde einen Verkaufs-Agenten-Prozess automatisiert.
Flowise
Einsatzbereich: Sie mögen LangChain, aber hassen YAML.
Dies ist ein Drag-and-Drop-Visuelles Entwicklungstool, das speziell für die Verknüpfung von Large Language Modellen entwickelt wurde. Stellen Sie sich vor, Sie klicken zusammen:
Prompt-Vorlagen
Gedächtnismodule
Suchmaschinen
Aktionswerkzeuge (z. B. Browser oder Code-Interpreter)
Das ist wie ein visuelles Lego-Set für GPT.
Langflow
Einsatzbereich: Sie verwenden LangChain für Agenten-Prototypen, aber möchten nicht alles per Hand coden.
Langflow liegt zwischen Code-frei und Code-arm. Es bietet eine ähnliche visuelle Komfort wie Flowise, aber ermöglicht bei Bedarf eine tiefere Anpassung.
Rivet
Einsatzbereich: Sie interessieren sich für visuelle Debugging, Transparenz und AI-Flussdiagramme.
Rivet ist das Figma der Welt der AI-Agenten. Es ist schön gestaltet, unterstützt die Zusammenarbeit und lässt Sie an jedem Knoten intuitiv prüfen, was Ihr Agent denkt. Ich habe es sehr nützlich gefunden, um den Prozess nicht-technischen Kunden zu erklären.
2. Code-first-Frameworks – Für Entwickler entwickelt, hochgradig erweiterbar
Hier wird es ernst.
Diese Frameworks setzen voraus, dass Sie mit Python (in einigen Fällen mit .NET) vertraut sind und echte, eigenständige, für die Produktion geeignete Agenten erstellen möchten.
LangGraph
Entwicklungsteam: Das LangChain-Team
Schlüsselvorteil: Graph-basierte Inferenz + Gedächtnis
LangGraph lässt Sie definieren, wie ein Agent zwischen mehreren Pfaden entscheidet. Das ist wie ein "Wähle deine eigene Abenteuer"-Spiel – aber das Steuer liegt in den Händen von GPT und es ist eine Fehlerbehandlung eingebaut.
Verwenden Sie es, wenn Sie möchten, dass der Agent folgende Fähigkeiten hat:
Über vergangene Aktionen nachdenken
Basierend auf den Ergebnissen wiederholen oder Zweige eröffnen
Den Zustand in langen Gesprächen verwalten
Dieses Framework eignet sich hervorragend für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, Forschungsabläufe oder Kundenserviceabläufe.
CrewAI
Speziell für die Zusammenarbeit von Agententeams
Kernidee: Rollenbasierte Zusammenarbeit
CrewAI lässt Sie "Rollen" definieren, wie z. B. Entwickler, Analysten, Redakteure – jede Rolle wird von einer Agenten-Persönlichkeit angetrieben. Dann geben Sie ihnen Aufgaben, und sie werden miteinander kommunizieren, um Probleme zu lösen.
Ich habe mit CrewAI ein System mit 3 Agenten erstellt, das Blogartikel brainstommt, entwirft und dann automatisch veröffentlicht. Es hat überraschend gut funktioniert.
Zusätzliche Überraschung: Ihre Ökosystem hat jetzt auch eine codefreie Plattform namens Studio.
AutoGen (von Microsoft)
Einsatzbereich: Sie benötigen Unternehmensreife Zuverlässigkeit.
AutoGen ist modular, hochgradig testbar und speziell für die Unternehmensintegration entwickelt. Sie können in einem Framework Agenten, Werkzeuge, Gedächtnis und Strategien definieren.
Sehr gut geeignet für dialogorientierte AI, Dokument-Agenten oder jede Aufgabe, die mehrfache GPT-Aufrufe erfordert.
SuperAGI
Einsatzbereich: Sie möchten einen End-to-End-eigenständigen Agenten-Technologiestapel.
SuperAGI bietet:
Vektordatenbank-Integration
Benutzeroberfläche zur Überwachung und Steuerung von Aufgaben
Agenten-Telemetrie
Agenten-Marktplatz
Es ist nicht nur ein Framework. Es ist eine Infrastruktur.
3. Spezielle Frameworks für bestimmte Arbeitsabläufe
Manchmal brauchen Sie keine allumfassende Lösung. Sie brauchen das richtige Werkzeug für die Aufgabe.
UFO
Fokusbereich: UI-Automatisierung (Windows-Anwendungen)
Sehr gut geeignet für die Interaktion mit Legacy-Systemen wie Excel, CRM, Desktop-Tools usw.
LiveKit
Fokusbereich: Echtzeit-Sprach-Agenten
Ermöglicht Agenten, die in Echtzeit sprechen, reagieren und interagieren können.
Ich habe es in Kombination mit Whisper und GPT-4 Turbo verwendet, um einen Echtzeit-Sprache-AI-Empfang zu entwickeln.
Agent Zero
Fokusbereich: Benutzerdefinierte modulare Agenten
Sehr gut geeignet für Forschungsvorhaben und die Entwicklung von internen Tools. Leichtgewichtig, offen und logikorientiert.
SmoLagents-Framework (von Hugging Face)
Fokusbereich: Prototyping mit Hugging Face-Tools
Sehr gut geeignet für schnelle Experimente. Einfache Syntax, schnelle Iterationsgeschwindigkeit.
4. Der Wettlauf der Frameworks: Wichtig ist das Ökosystem
Jetzt geht es nicht nur um das Framework selbst – viel wichtiger ist das umgebende Ökosystem.
LangChain + LangGraph + LangSmith-Ökosystem
Full-Stack-Lösung für LLM-Agenten
Debugging, Überwachung, Vektor-Speicherung und Werkzeugunterstützung
Große Community
CrewAI + CrewAI Studio-Ökosystem
Code-freie und Code-Schnittstellen
Entwicklernetzwerk und offene Vorlagen
Außergewöhnliche Einstiegserfahrung + Unternehmensunterstützung
Microsoft-Technologiestapel
AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI-Ökosystem
Nahtlose Integration mit .NET und Unternehmenssystemen
Neue Spielende, die 2025 auf dem Radar sein sollten
Dieses Feld entwickelt sich schnell. Die folgenden Frameworks sind relativ neu, zeigen aber echtes Potenzial:
Julep – Komplexe Aufgabenorchestrierung mit hierarchischen Plänen
MGX – Agentensystem mit Reflexionslogik
QuantaLogic – Inferenz basierend auf Tree-of-thought + ReAct
Guardrails AI – Sicherheitsvorkehrungen und Schutz für LLM-Ausgaben
✅ Die richtige Wahl des Frameworks: Einfaches Handbuch
Wählen Sie nicht nur eines
Die wichtigste Lektion, die ich gelernt habe? Sie müssen sich nicht an ein Framework halten.
Tatsächlich ist meine aktuelle Konfiguration wie folgt:
n8n zur Auslösung von Arbeitsabläufen
CrewAI für Brainstorming + Inhaltserstellung
LangGraph zur Verwaltung von logischen Zweigen
LangSmith zur Überwachung alles
UFO zur Automatisierung von lokalen UI-Anwendungen
Es geht nicht darum, sich einer Seite zuzuwenden. Der Schlüssel liegt in der Erstellung eines zusammenarbeitenden Technologiestapels.
AI-Agenten sind keine Science-Fiction mehr – sie sind Werkzeuge. Wenn 2024 das Jahr der Prompts war,
dann wird 2025 das Jahr der Agenten-Frameworks sein.
Also, was entwickeln Sie? Auf welches Framework setzen Sie?
Teilen Sie in den Kommentaren Ihr Lieblingsframework mit – insbesondere, wenn es nicht auf dieser Liste steht. Ich werde es persönlich testen und diesen Artikel aktualisieren.
Übersetzer: boxi.