20+ KI-Agenten-Builder: Microsoft, CrewAI, LangGraph und mehr

Nachdem wir die Dokumentation geprüft und mehrere Stunden damit verbracht haben, diese KI-Agenten-Builder zu testen, haben wir eine Liste der besten Open-Source-Frameworks und Low-Code/No-Code-Plattformen zusammengestellt. Um Anwendungsfälle für KI-Agenten-Builder zu demonstrieren, haben wir ein Tutorial zum Erstellen eines Produkt-Experten-Agenten mit CrewAI bereitgestellt.

Low-Code/No-Code-Plattformen

Low-Code/No-Code-Plattformen mit vorgefertigten Tools eignen sich am besten für Aufgaben zur Automatisierung von Unternehmensworkflows und für eine schnelle Bereitstellung.

Low-Code/No-Code-Plattformen sind proprietäre Software.

Creatio

Creatio ermöglicht es Business-Teams, KI-Agenten ohne Entwicklerressourcen zu erstellen, mit Fokus auf Automatisierung von Vertrieb, Marketing und Service.

Funktionen des KI-Agenten-Builders: Die KI-Agenten von Creatio übernehmen Kundeninteraktionen, automatisieren Prozesse und analysieren Daten. Die Plattform verwendet vorgefertigte Vorlagen für gängige Szenarien, z. B. Lead-Qualifizierung, Kundenservice-Antworten und Auftragsabwicklung, die Sie über visuelle Konfiguration statt Code anpassen können.

Der Agenten-Builder ist direkt mit den CRM-Daten von Creatio integriert. Ein KI-Agent kann auf Kundendaten zugreifen, Auftragsinformationen abrufen, den Lagerstatus prüfen und Workflows auslösen – alles von derselben Plattform aus, auf der Ihre Geschäftsdaten gespeichert sind.

Workflow-Automatisierung: Ein Drag-and-Drop-Prozessdesigner erstellt mehrstufige Workflows. Verbinden Sie KI-Agenten mit Geschäftsprozessen: Wenn ein Lead bestimmte Kriterien erreicht, qualifiziert der Agent ihn automatisch, weist ihn an Vertriebsmitarbeiter zu und plant Follow-ups.

Vertex AI Builder

Ein No-Code-Agenten-Builder für Geschäftsanwendungen, der die Erstellung von Antwortvorlagen ermöglicht. Unterstützt die Integration mit Open-Source-Frameworks wie LangChain. Eine Einschränkung ist, dass die Vertex-API von der Authentifizierung bis zu den Endpunkten komplex zu handhaben ist.

Beam AI

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Ein Low-Code-KI-Agenten-Builder für eine SaaS-Umgebung bietet über 1.200 Datenkonnectoren. Am besten geeignet für:

• Automatisierung von Aufgaben wie dem Senden von Benachrichtigungen.
• Erstellung interner Chatbots.
• Oder Geschäftsabläufe wie die Auftragsverwaltung.

Die Plattform hat 2026 den Agenten-Builder eingeführt und ermöglicht die Erstellung von Agenten in natürlicher Sprache, bei der Entwickler Anforderungen beschreiben und das System automatisch Prompts generiert, Tools auswählt, Subagenten konfiguriert und Fähigkeiten definiert.¹

Verbesserungen im Jahr 2026 umfassen die Möglichkeit, in Microsoft 365 Copilot erstellte Agenten in Copilot Studio zu kopieren, um mehrstufige Workflows und benutzerdefinierte Integrationen freizuschalten.² Die Plattform hat Human-in-the-Loop-Funktionen durch eine „Anfrage nach Informationen"-Aktion hinzugefügt, die Agenten-Flows pausiert, um Details von ausgewählten Prüfern über Outlook zu sammeln, und die Ausführung dann unter Verwendung ihrer Antworten als dynamische Parameter wieder aufnimmt.

Lyzr Agent Studio

Kann von Entwicklern, Unternehmen und Business-Anwendern genutzt werden. Es ist modular und nützlich fürPrototyping. Am besten geeignet für die Automatisierung von Workflows in den Bereichen Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis.

Glide

Bietet No-Code-vorgefertigte Designs, Layouts und Komponenten für die Agentenerstellung. Am besten geeignet für die Automatisierung von Workflows im Außendienst, bei Inspektionen, Arbeitsaufträgen, Lagerbeständen, CRM, Dashboards und Portalen.

Postman AI Agent Builder

Am besten geeignet für Prototyping und den Aufbau von KI-Agenten in einer kollaborativen Umgebung. Es bietet Tools wie den Postman-Client, Collection Runner und Postman Flows, um LLM-Antworten, Prompts und Eingaben zu testen.

UiPath Agent Builder

Ein Low-Code-Agenten-Entwicklungstool, das Teil von UiPath Studio ist.

String

Ein KI-Agenten-Builder, der es Benutzern ermöglicht, aufgaben spezifische Agenten ohne Programmierung zu erstellen. Agenten werden mit vorgefertigten Vorlagen und einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche erstellt. Es verbindet sich mit Tools wie SharePoint, Salesforce und internen APIs, um Workflows zu automatisieren. Der Datenschutz wird durch Compliance auf Unternehmensebene gewährleistet, und Agenten können sowohl in der Cloud als auch in On-Prem-Umgebungen ausgeführt werden.

Relevance AI

Am besten geeignet für Ops-Teams, die KI-Agenten für das Incident-Management erstellen möchten, ohne sich auf Entwicklerressourcen zu verlassen. Keine technischen Vorkenntnisse erforderlich.

Lindy

Spezialisiert auf die Automatisierung mehrerer kommerzieller Abläufe, einschließlich medizinischer Papierkram, Kundenservice, Personalwesen und Vertrieb. Mit Lindy können Sie einen „personalisierten Agenten" für jede Aufgabe erstellen, ihn an Tools wie Gmail oder Slack anbinden und beobachten, wie er automatisch über Trigger funktioniert.

Bricklayer AI

Ein autonomes KI-System zur Erstellung von Agenten, die Security Operations Centers (SOCs) automatisieren. Kann verschiedene SOC-Aufgaben wie Alert-Triage, Incident-Response und Bedrohungsintelligenz-Analyse verbessern. Ermöglicht SOCs die Erstellung von Multi-Task-Workflows, ähnlich wie SOAR-Playbooks.

Vonage AI Studio

Ein visueller Agenten-Builder im Vonage AI Studio ermöglicht es Ihnen, automatisierte Design-Flows für Chatbots oder Sprachassistenten über Messaging- und Sprachkanäle zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.

Trilex AI

Ein No-Code-Agenten-Builder, der es selbstbewussten Agenten ermöglicht, als Team zusammenzuarbeiten. Es ist auf Schnittstellen ausgerichtet und nicht für den Unternehmenseinsatz bereit.

Open-Source-Frameworks

Agente-Frameworks sind in der Regel am besten geeignet für komplexe, KI-gesteuerte Projekte in Entwicklungsumgebungen, die Anpassung und Programmierung erfordern. Einige (z. B. Crew AI, AutoGen) können auch Low-Code-Funktionen bieten.

LangGraph ist proprietäre Software, aber es bietet eine Open-Source-Bibliothek für die Agentenentwicklung.

LangGraph

LangGraph 1.0 wird von Unternehmen wie Uber, LinkedIn und Klarna für Produktionsworkloads genutzt.³ Es dient als Orchestrierungs-Framework auf niedriger Ebene zum Erstellen dauerhafter, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mit automatischer Zustandspersistenz. Wenn ein Server mitten in einem Gespräch neu startet, werden Workflows genau dort fortgesetzt, wo sie unterbrochen wurden. Das Framework bietet First-Class-API-Unterstützung für Human-in-the-Loop-Muster, die es Agenten ermöglichen, die Ausführung zur menschlichen Überprüfung, Änderung oder Genehmigung zu pausieren.

LangGraph bietet mehr Kontrolle und eignet sich gut für komplexe agentische Workflows, insbesondere bei der Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder der Orchestrierung von KI-Aufgaben über externe APIs oder Datenbanken.

LangGraph hat einsteckbare Sandbox-Integrationen eingeführt, darunter langchain-modal, langchain-daytona und langchain-runloop, für sichere Code-Ausführungsumgebungen.⁴ Das Framework hat Model-Profile hinzugefügt, die unterstützte Funktionen und Fähigkeiten über ein .profile-Attribut offenlegen, was eine bessere kontextbewusste Entscheidungsfindung ermöglicht. Die Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs erfolgt nun im Model-Knoten über wrap_model_call-Ereignisse, wobei der vollständige Nachrichtenverlauf im Graph-Zustand für eine genauere Token-Zählung beibehalten wird.

LangChain-Integration: LangChain v1.1.0 nutzt nun die Laufzeit von LangGraph, um verzweigte, speicherfähige und dauerhafte Agenten-Workflows zu ermöglichen, mit über 100 Plug-and-Play-Integrationen über standardisierte Abstraktionen, Middleware-Unterstützung und OpenTelemetry-Beobachtbarkeit.⁵

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen trat im Oktober 2025 in den Wartungsmodus ein und wurde als Teil des neuen Microsoft Agent Framework in Semantic Kernel integriert. AutoGen bleibt verfügbar und erhält kritische Fehlerkorrekturen und Sicherheitspatches, aber keine neuen Funktionen.⁶ Entwickler sollten für zukünftige Funktionen zum Microsoft Agent Framework migrieren.

Hauptmerkmale:

• Multi-Agenten-Workflows mit dauerhaftem Zustand und persistenter Kontextfreigabe über langlaufende Aufgaben hinweg
• Unterstützung offener Standards, einschließlich Model Context Protocol (MCP), Agent-zu-Agent (A2A)-Nachrichtenübermittlung und OpenAPI-Integration für plattformübergreifende Portabilität
• Eingebaute Responsible-AI-Sicherheitsvorkehrungen: Task Adherence (hält Agenten bei Aufgaben), PII Detection (warnt, wenn Agenten auf sensible Daten zugreifen) und Prompt Shields (schützt vor Prompt-Injection)
• Plattformübergreifende Unterstützung für Python und .NET mit asynchroner, ereignisgesteuerter Architektur

Enterprise-Bereitstellung: Das Framework unterstützt lokale Experimente mit Bereitstellung in der Foundry Agent Service von Azure AI Foundry, die Multi-Agenten-Workflow-Orchestrierung, Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Recovery im großen Maßstab bietet. Organisationen wie KPMG nutzen es, um spezialisierte Agenten mit Unternehmensdaten zu verbinden und gleichzeitig die regulatorische Compliance einzuhalten.⁷

CrewAI

Eines der einfachsten Tools zum Einstieg, das vorgefertigte Agentenvorlagen (z. B. Meeting-Vorbereitungs-Agent) und eine minimale Lernkurve mit No-Code-Optionen bietet.

CrewAI sticht als schlankes, eigenständiges, hochleistungsfähiges Multi-Agenten-Framework hervor, das völlig unabhängig von LangChain ist und schnellere Ausführung und geringere Ressourcenanforderungen bietet.⁸

Das Framework bietet nun zwei ergänzende Ansätze: CrewAI Crews für autonome, kollaborative KI-Agenten und CrewAI Flows für ereignisgesteuerte, granulare Kontrolle über die Aufgabenorchestrierung, die sowohl Crews nativ als auch einzelne LLM-Aufrufe für präzise Ausführung unterstützt.⁹

Neueste Veröffentlichung: CrewAI hat strukturierte Ausgaben mit response_format-Unterstützung über LLM-Anbieter eingeführt, was konsistente JSON-Antworten ermöglicht.¹⁰ Das Framework hat Agent-zu-Agent (A2A)-Aufgabenausführungstools hinzugefügt, die es Agenten ermöglichen, Aufgaben in strukturierten Workflows dynamisch zu delegieren, multimodale Dateiverarbeitungsfunktionen und Ereignisreihenfolge durch übergeordnete/untergeordnete Hierarchien, was deterministische Workflow-Ausführung gewährleistet.¹¹ Enterprise-Funktionen umfassen Keycloak SSO-Authentifizierung und einen verbesserten Dateispeicher mit Fallback-Speicher-Cache.

Der Nachteil ist, dass es schwieriger sein kann, Rollen dynamisch anzupassen oder Aufgaben während des Workflows an andere Agenten zu delegieren, da der Crews-Ansatz von CrewAI vordefinierte Rollen und Aufgaben verwendet, die starr sind. Flows bieten mehr Flexibilität für komplexe Orchestrierungsmuster.

OpenAI Swarm

Eine leichte Lösung, die sich noch im experimentellen Stadium befindet und noch nicht „produktionsbereit" ist. OpenAI beschreibt Swarm ausdrücklich als Bildungs-Framework und Kochbuch zur Erkundung von Multi-Agenten-Mustern und nicht als offizielles Produkt, und es wird nicht für den produktiven Einsatz gewartet.¹²

Status 2026: OpenAI Swarm befindet sich Stand Februar 2026 noch in der experimentellen Phase, ohne angekündigten Zeitplan für die Veröffentlichung für den produktiven Einsatz. Es bietet keine Out-of-the-Box-Lösungen für jeden Anwendungsfall, ermöglicht es Entwicklern jedoch, Aspekte wie Workflow-Orchestrierung und Agenteninteraktionen durch leichte „Handoff"-Funktionen zu erstellen und anzupassen. Es eignet sich für Prototyping und das Testen von Ideen und ist am besten für einfache Anwendungsfälle oder für diejenigen geeignet, die agentische Prozesse in eine bestehende LLM-Pipeline integrieren möchten.

Hauptbeschränkung: Swarm ist ein vollständig zustandsloses System, das jede neue Aufgabe als leere Tafel ohne Erinnerung an vorherige Interaktionen behandelt. Während dies Vorhersehbarkeit und einfachere Fehlerbehebung bietet, geht dies zu Lasten der langfristigen Anpassungsfähigkeit.

Camel

Ein Low-Code-Multi-Agenten-Rollenspiel-Agenten-Framework, das es KI-Agenten ermöglicht, zu kommunizieren. Am besten geeignet für Workflow-Automatisierung und synthetische Datengenerierung. Bietet 20+ Integrationen mit Model-Plattformen.

ChatDev

Enthält KI-Agenten (wie Designer, Entwickler, Tester und Dokumentierer), die interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen. ChatDev bietet einen browserbasierten Visualisierer zum Studium der Interaktionen jedes Agenten innerhalb seiner Rolle und Umgebung.

Pydantic AI

Ein Python-Agenten-Framework erfordert kein Erlernen einer neuen domänenspezifischen Sprache. Nützlich für strukturierte Datenverarbeitung und Prototyping. Integriert sich mit Logging-Tools wie LogFire für Echtzeit-Datenvisualisierung.

Agent Zero

Ein auf GitHub gehostetes autonomes KI-Agenten-Framework. Kann für die Generierung von Full-Stack-Apps, Codierung und RAG verwendet werden. Interagiert über natürliche Sprachbefehle mit verschiedenen Tools und APIs.

Automatic Agents

Ein leichtgewichtiges Framework zum Erstellen von Agentic-AI-Pipelines und -Apps. Im Gegensatz zu Frameworks wie AutoGen und Crew AI, die hochrangige Abstraktionen verwenden, verfolgt Atomic Agents einen niedrigstufigen, modularen Ansatz. Dies gibt Entwicklern direkte Kontrolle über Komponenten wie Eingabehandhabung, Tool-Integration und Speicherverwaltung, was jeden Agenten kontrollierbarer macht.

Bee Agent Framework

Ein Open-Source-No-Code-Toolkit, das von IBM Research entwickelt wurde. Implementiert in TypeScript und Python. Es bietet sandgeboxte Code-Ausführung für Sicherheit, flexible Speicherverwaltung zur Optimierung der Token-Nutzung (insbesondere für Modelle wie Llama 3.1) und Workflow-Steuerungen, die komplexe Verzweigungen, Zustandspausierung/Wiederaufnahme und nahtlose Fehlerbehandlung ermöglichen.

Was sind Agenten?

„Agent" kann auf verschiedene Weise definiert werden:

1. Traditionelle KI definiert Agenten als Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und auf diese Umgebungeinwirkenkönnen.
2. Einige Analystenfirma definieren Agenten als vollständig autonome Systeme, die über längere Zeiträume unabhängig operieren, Tools wie Funktionen oder APIs nutzen, um mit ihrer Umgebung zu interagieren und Entscheidungen basierend auf Kontext und Zielen zu treffen.¹³
3. Andere verwenden den Begriff, um mehr präskriptive Implementierungen zu beschreiben, die vordefinierte Workflows befolgen.¹⁴

Anstatt eine strenge Definition zu liefern, kategorisieren wir diese Variationen als agentische Systeme, machen jedoch einen wichtigen architektonischen Unterschied zwischen Workflows und Agenten:

1. Workflows sind Systeme, in denen LLMs und Tools durch vordefinierte Code-Pfade organisiert sind.
2. Agenten sind Systeme, bei denen LLMs unabhängig:
   • Ihre Prozesse und Tool-Nutzung verwalten.
   • Entscheiden, wann siedie bereitgestellten Tools iterativ einsetzen, um das Hauptziel zu erreichen und zu bestimmen
   • Wie Aufgaben erledigt werden.

Warum KI-Agenten-Builder verwenden?

Das Erstellen von Agenten von Grund auf ist eine komplexe Aufgabe aufgrund der folgenden Probleme:

• Zuverlässigkeit: Das Verketten mehrerer KI-Schritte kann KI-Halluzinationen verstärken, insbesondere für Aufgaben, die exakte Ausgaben erfordern.
• Integrationsfähigkeit: Mehrere Anwendungsfälle erfordern, dass Agenten auf Datenspeicher oder externe Anwendungen zugreifen.
• Orchestrierung: Agenten müssen zum richtigen Zeitpunkt und in der richtigen Reihenfolge operieren, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, was eine komplexe Synchronisation erfordert.
• Zustandsmanagement: Es ist komplex sicherzustellen, dass Agenten den Status der anderen verfolgen und dass Änderungen im Zustand eines Agenten die anderen nicht stören.

Agenten-Builder machen dies einfacher, indem sie es Entwicklern ermöglichen, sich auf die Anwendungslogik zu konzentrieren, anstatt sich mit KI-Halluzinationen, Tool-Integrationen, Orchestrierung usw. zu befassen.

Builder bringen die erforderlichen Komponenten mit, um zuverlässigere und leistungsfähigere KI-Agenten zu erstellen, einschließlich:

• Frameworks, die eine Spezialisierung (z. B. Workflow-Management) des agentic AI-Modells definieren.
• Datenvorlagen, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein KI-Modell exakte Ausgaben generiert, und Halluzinationen reduzieren.
• Datenspeicher, die den Zugriff auf externe Daten, SQL- und NoSQL-Datenbanken für Datenspeicherung und Abfragen ermöglichen.
• Eingebaute Orchestrierungstools (z. B. Kommunikationsprotokolle, etc.), die mehrere Agenten koordinieren.
• Zustandsmanagement-Komponenten, um Agenten zu ermöglichen, vergangene Interaktionen zu erinnern und ihr Verhalten in dynamischen Umgebungen anzupassen.

Weiterlesen

Wenn Sie sich für die Infrastruktur interessieren, die webfähige agentic KI antreibt, sind hier unsere neuesten Benchmarks:

• Remote-Browser: Wie Browser-Infrastruktur es Agenten ermöglicht, sicher mit dem Web zu interagieren.
• Browser-MCP-Benchmark: Top-MCP-Server für Tool-Nutzung und Webzugriff.

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Erstellen eines CrewAI-Agenten-Tutorials

In diesem praktischen Tutorial erstellen wir einen KI-Agenten mit CrewAI, um Laptops zu empfehlen, die auf die spezifischen Bedürfnisse eines CTO zugeschnitten sind.

Szenario: Empfehlen Sie die Top 3 Laptops für einen Chief Technology Officer (CTO), der hauptsächlich mit E-Mails arbeitet und umfangreiche Python-basierte Softwareentwicklung durchführt.

Installation

Lassen Sie uns mit der Installation der erforderlichen Bibliotheken beginnen:

Warum benötigen wir die OpenAI-API?

CrewAI verwendet ein LLM, wie z. B. GPT-Modelle von OpenAI, um das Reasoning und die Antworten des Agenten zu unterstützen. Der Agent interpretiert Aufgaben und generiert Ausgaben, was einen OpenAI-API-Schlüssel erfordert.

Hinweis: Der API-Schlüssel wird benötigt, um auf OpenAI-Modelle wie GPT-4 zuzugreifen. CrewAI kann auch mit Open-Source-Modellen wie Llama 3 arbeiten.

Definieren des Agenten

Wir erstellen einen Produkt-Experten-Agenten: Einen KI-Assistenten mit Kenntnissen über Tech-Produkte. Da unser Szenario die Unterstützung eines technischen Benutzers (eines CTO) beinhaltet, benötigen wir einen Agenten mit starken Produktkenntnissen und analytischen Fähigkeiten.

CrewAI definiert einen Agenten basierend auf seiner Beziehung zu Aufgaben. Für jeden Agenten müssen wir seine Rolle, sein Ziel, seine Hintergrundgeschichte und die Tools, die er verwenden kann, klären:

• Rolle: Der Bereich der Expertise, den der Agent repräsentiert; in diesem Fall ein technikaffiner Produktexperte.
• Ziel: Ein klares und spezifisches Ziel für den Agenten.
• Hintergrundgeschichte: Verleiht dem Agenten Charakter, Tiefe und Domänenwissen.

Definieren der Aufgabe

In diesem Teil weisen wir dem Agenten die Aufgabe zu, drei geeignete Laptops für den CTO zu empfehlen, einschließlich ihrer Preise und einer kurzen einzeiligen Zusammenfassung für jeden.

CrewAI übernimmt Reasoning und Formatierung basierend auf Ihren Einschränkungen, wie durch die Parameter Beschreibung, erwartete Ausgabe und Agent angegeben.

• Beschreibung: Erklärt, was der Agent tun soll.
• Erwartete Ausgabe: Definiert die Ausgabestruktur; dies sorgt für Klarheit und Qualität.
• Agent: Weist die Aufgabe dem erstellten Agenten zu.

Erstellen der Crew & Ausführen des Workflows

Nun erstellen wir die Crew, ein System, in dem Agenten erstellt, Aufgaben zugewiesen werden und interagieren, um ihre Ziele zu erreichen.

CrewAI in Aktion: Agenten-Ausführungsausgabe

Sobald die Methode crew.kickoff() aufgerufen wird, führt CrewAI die Aufgabe mit dem definierten Agenten aus. Nachfolgend ist eine Beispiel-Ausgabe aus dem Terminal zu sehen, die zeigt, wie die Aufgabe zugewiesen, ausgeführt und die endgültige Antwort vom Produkt-Experten-Agenten zurückgegeben wird:

Dann liefert der Agent seine Ausgabe wie folgt:

Diese Ausgabe zeigt, wie ein Agent, wenn er richtig definiert ist, strukturierte, relevante und hochwertige Antworten für die Integration in reale Tools oder Workflows liefern kann.

Was macht KI-Agenten-Builder unterschiedlich

Die Wahl zwischen KI-Agenten-Buildern geht nicht darum, das „beste" Tool zu finden – es geht darum, architektonische Kompromisse an die Fähigkeiten Ihres Teams und die Projektbedürfnisse anzupassen. Hier ist, was diese Plattformen tatsächlich unterscheidet.

Kontrolle vs. Bequemlichkeit

Low-Code-Plattformen (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) ermöglichen es Ihnen, Komponenten per Drag-and-Drop zu ziehen, um Agenten zu erstellen. Keine Programmierung erforderlich. Die Plattform übernimmt Orchestrierung, Zustandsmanagement und Fehlerbehandlung automatisch.

Der Vorteil: Nicht-technische Teams können in Stunden funktionierende Agenten erstellen. Perfekt für Standard-Geschäftsworkflows wie Auftragsabwicklung, Kundenservice-Routing oder Datenerfassungsautomatisierung.

Die Einschränkung: Sie können die Kernlogik nicht anpassen. Benötigen Sie ein neuartiges Koordinationsmuster oder eine spezifische Optimierung? Sie sind mit dem, was die Plattform bietet, festgefahren. Diese Tools funktionieren großartig, bis Ihr Anwendungsfall von ihren Vorlagen abweicht.

Open-Source-Frameworks (LangGraph, Atomic Agents) geben Ihnen vollständige Kontrolle. Sie schreiben Code, der genau definiert, wie Agenten denken, koordinieren und ausführen.

Der Vorteil: Unbegrenzte Anpassung. Bauen Sie jedes Koordinationsmuster, optimieren Sie für Randfälle, implementieren Sie benutzerdefinierte Reasoning-Schleifen. Das explizite Zustandsmanagement von LangGraph funktioniert für komplexe mehrstufige Prozesse. Atomic Agents ermöglicht es Ihnen, Eingabehandhabung, Tool-Integration und Speicherverwaltung auf granularer Ebene zu steuern.

Die Einschränkung: Erfordert ernsthafte Entwicklungsexpertise und Zeit. Was in einer Low-Code-Plattform Stunden dauert, dauert in einem Framework Wochen.

Hybridoptionen wie CrewAI versuchen, den Unterschied zu teilen – Vorlagen für schnelle Starts, Code-Level-Anpassung bei Bedarf. Aber die starre Rollenstruktur von CrewAI macht dynamische Änderungen mitten im Workflow schwierig. Sie erhalten eine einfachere initiale Entwicklung auf Kosten der Anpassungsfähigkeit.

Weiterführende Literatur

• Vergleich von 20 LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
• Vergleich von 50+ KI-Agenten-Tools

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 27. März 2026}
}

Referenzlinks

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

What's new in Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

3.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

4.

Changelog - Docs by LangChain

5.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

6.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

7.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

8.

crewai · PyPI

9.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

10.

Changelog - CrewAI

Mintlify

11.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

12.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

13.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

14.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalyst

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Sena ist Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie hat ihren Bachelor-Abschluss an der Bogazici-Universität erworben.

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