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

Nach der Durchsicht der Dokumentation und mehreren Stunden Test dieser KI-Agenten-Builder haben wir eine Liste der besten Open-Source-Frameworks und Low-Code-/No-Code-Plattformen zusammengestellt. Um die Anwendungsfälle von KI-Agenten-Buildern zu veranschaulichen, haben wir ein Tutorial zum Erstellen eines Produktexperten-Agenten mit CrewAI bereitgestellt.

Low-Code-/No-Code-Plattformen

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

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

Creatio

Creatio ermöglicht es Geschäftsteams, KI-Agenten ohne Entwicklerressourcen zu erstellen, mit Fokus auf Vertriebs-, Marketing- und Service-Automatisierung.

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

Der Agenten-Builder lässt sich direkt in die CRM-Daten von Creatio integrieren. Ein KI-Agent kann auf die Kundenhistorie zugreifen, Bestellinformationen abrufen, den Lagerbestand prüfen und Workflows auslösen – alles auf derselben Plattform, auf der Ihre Geschäftsdaten liegen.

Workflow-Automatisierung: Der 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 Vertriebsmitarbeitern zu und plant Follow-ups.

Vertex KI Builder

Ein No-Code-Agenten-Builder für Geschäftsanwendungsfälle, mit dem Sie Antwortvorlagen erstellen können. Unterstützt die Integration mit Open-Source-Frameworks wie LangChain. Eine Einschränkung besteht darin, dass die Vertex API – von der Authentifizierung bis zu den Endpunkten – komplex in der Handhabung ist. 

Beam KI

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

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

• Automatisieren von Aufgaben wie dem Versenden von Benachrichtigungen.
• Erstellen interner Chatbots.
• Oder Geschäftsabläufe wie das Bestellmanagement

Die Plattform hat 2026 den Agent Builder eingeführt und ermöglicht die Erstellung von Agenten in natürlicher Sprache: Entwickler beschreiben Anforderungen, und das System generiert automatisch Prompts, wählt Tools aus, konfiguriert Subagenten und definiert Skills.¹

Zu den Verbesserungen 2026 gehört 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 Aktion „Informationen anfordern“ hinzugefügt, die Agentenflüsse anhält, um Details von festgelegten Prüfern über Outlook zu sammeln, und die Ausführung dann mit deren Antworten als dynamische Parameter fortsetzt.

Lyzr Agent Studio

Kann von Entwicklern, Unternehmen und Geschäftsanwendern genutzt werden. Es ist modular aufgebaut und nützlich für Prototyping. Am besten geeignet für die Automatisierung von Workflows in den Bereichen Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Customer Experience.

Glide

Bietet No-Code vordefinierte Themes, Layouts und Komponenten für die Agentenerstellung. Am besten geeignet für die Automatisierung von Workflows in den Bereichen Außendienstvertrieb, Inspektionen, Arbeitsaufträge, Bestandsverwaltung, CRM, Dashboards und Portale. 

Postman KI Agent Builder

Am besten geeignet für Prototyping und die Erstellung 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-Tool zur Agentenentwicklung, das Teil von UiPath Studio ist.

String

Ein KI-Agenten-Builder, mit dem Benutzer aufgabenspezifische Agenten ohne Programmierung erstellen können. Agenten werden mit vorgefertigten Vorlagen und einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche erstellt. Er verbindet sich mit Tools wie SharePoint, Salesforce und internen APIs, um Workflows zu automatisieren. Der Datenschutz wird durch Compliance auf Unternehmensniveau gewährleistet, und Agenten können sowohl in der Cloud als auch lokal ausgeführt werden.

Relevance KI

Am besten geeignet für Operations-Teams, die KI-Agenten für das Incident Management erstellen möchten, ohne auf Entwicklerressourcen angewiesen zu sein. Es ist kein technischer Hintergrund erforderlich.

Lindy

Spezialisiert auf die Automatisierung verschiedener kaufmännischer Abläufe, darunter medizinischer Papierkram, Kundenservice, Personalwesen und Vertrieb. Mit Lindy können Sie für jede Aufgabe einen „personalisierten Agenten“ erstellen, ihn mit Tools wie Gmail oder Slack verbinden und beobachten, wie er automatisch über Trigger funktioniert.

Bricklayer KI

Ein autonomes KI-System zum Erstellen von Agenten, die Security Operations Centers (SOCs) automatisieren. Kann verschiedene SOC-Aufgaben wie Alert-Triage, Incident Response und Threat Intelligence Analyse verbessern. Ermöglicht SOCs die Erstellung von Multitasking-Workflows, ähnlich wie SOAR-Playbooks.

Vonage KI Studio

Ein visueller Agenten-Builder in der Vonage KI Studio ermöglicht es Ihnen, automatisierte Designabläufe für Chatbots oder Sprachassistenten über Messaging- und Sprachkanäle zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.

Trilex KI

Ein No-Code-Agenten-Builder, der es selbstbewussten Agenten ermöglicht, als Team zusammenzuarbeiten. Er ist interface-orientiert und noch nicht für den Unternehmenseinsatz geeignet.

Open-Source-Frameworks

Agentische Frameworks eignen sich in der Regel am besten für komplexe, KI-gesteuerte Projekte in Entwicklungsumgebungen, die Anpassung und Programmierung erfordern. Einige (z. B. Crew KI, 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 Low-Level-Orchestrierungs-Framework für den Aufbau dauerhafter, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mit automatischer Zustandspersistenz: Wenn ein Server mitten in einer Konversation neu startet, werden Workflows genau dort fortgesetzt, wo sie aufgehört haben. Das Framework bietet erstklassige API-Unterstützung für Human-in-the-Loop-Muster, sodass Agenten die Ausführung für menschliche Überprüfung, Änderung oder Genehmigung anhalten können.

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

LangGraph hat austauschbare Sandbox-Integrationen eingeführt, darunter langchain-modal, langchain-daytona und langchain-runloop, für sichere Codeausführungsumgebungen.⁴ Das Framework hat Modellprofile hinzugefügt, die unterstützte Funktionen und Fähigkeiten über ein .profile-Attribut offenlegen und so eine bessere kontextbezogene Entscheidungsfindung ermöglichen. Die Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs erfolgt jetzt im Modellknoten über wrap_model_call-Ereignisse, wobei der vollständige Nachrichtenverlauf im Graph-Status erhalten bleibt, um eine genauere Token-Zählung zu ermöglichen.

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

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen ist im Oktober 2025 in den Wartungsmodus übergegangen und wurde als Teil des neuen Microsoft Agent Framework in Semantic Kernel integriert. AutoGen bleibt verfügbar und erhält weiterhin wichtige Fehlerbehebungen und Sicherheits-Patches, jedoch keine neuen Funktionen.⁶ Entwickler sollten für zukünftige Funktionen zum Microsoft Agent Framework migrieren.

Wichtige Funktionen:

• Multi-Agenten-Workflows mit dauerhaftem Zustand und persistenter Kontextfreigabe über langlaufende Aufgaben hinweg
• Unterstützung offener Standards, einschließlich Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent-Messaging (A2A) und OpenAPI-Integration für plattformübergreifende Portabilität
• Integrierte Schutzmaßnahmen für verantwortungsvolle KI: Task Adherence (hält Agenten an Aufgaben ausgerichtet), PII Detection (warnt, wenn Agenten auf sensible Daten zugreifen) und Prompt Shields (schützt vor Prompt Injection)
• Sprachübergreifende Unterstützung für Python und .NET mit asynchroner, ereignisgesteuerter Architektur

Unternehmensbereitstellung: Das Framework unterstützt lokales Experimentieren mit Bereitstellung im Foundry Agent Service von Azure KI Foundry, der Multi-Agenten-Workflow-Orchestrierung, Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Wiederherstellung in großem Maßstab bietet. Unternehmen wie KPMG nutzen es, um spezialisierte Agenten mit Unternehmensdaten zu verbinden und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.⁷

CrewAI

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

CrewAI hebt sich als schlankes, eigenständiges High-Performance-Multi-Agenten-Framework ab, das völlig unabhängig von LangChain ist und schnellere Ausführung sowie geringere Ressourcenanforderungen bietet.⁸

Das Framework bietet jetzt zwei komplementäre Ansätze: CrewAI Crews für autonome, kollaborative KI-Agenten und CrewAI Flows für ereignisgesteuerte, granulare Kontrolle über die Aufgabenorchestrierung – mit nativer Unterstützung für Crews und einzelne LLM-Aufrufe für präzise Ausführung.⁹

Das Framework hat Dienstprogramme für die Agent-to-Agent-Aufgabenausführung (A2A) hinzugefügt, mit denen Agenten Aufgaben in strukturierten Workflows dynamisch delegieren können, außerdem multimodale Dateiverarbeitung und Ereignisreihenfolge über Parent-Child-Hierarchien, was eine deterministische Workflow-Ausführung gewährleistet.¹⁰ Zu den Enterprise-Funktionen gehören Keycloak-SSO-Authentifizierung und ein erweiterter Dateispeicher mit Fallback-Memory-Cache.

Der Kompromiss besteht darin, dass es schwieriger sein kann, Rollen dynamisch anzupassen oder Aufgaben mitten im Workflow 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 leichtgewichtige Lösung, die sich noch in der experimentellen Phase befindet und noch nicht „produktionsreif“ ist. OpenAI beschreibt Swarm ausdrücklich als pädagogisches Framework und Kochbuch zur Erforschung von Multi-Agenten-Mustern und nicht als offizielles Produkt; es wird nicht für den Produktionseinsatz gepflegt.¹¹

Status 2026: OpenAI Swarm befindet sich mit Stand Februar 2026 weiterhin in der experimentellen Phase, ohne angekündigten Zeitplan für eine Produktionsfreigabe. Es bietet keine Out-of-the-Box-Lösungen für jeden Anwendungsfall, ermöglicht Entwicklern jedoch, Aspekte wie Workflow-Orchestrierung und Agenteninteraktionen über leichtgewichtige „Handoff“-Funktionen zu erstellen und anzupassen. Es eignet sich für Prototyping und zum Testen von Ideen und ist am besten für einfache Anwendungsfälle geeignet oder für diejenigen, die agentische Prozesse in eine bestehende LLM-Pipeline integrieren möchten.

Wichtigste Einschränkung: Swarm ist ein völlig zustandsloses System, das jede neue Aufgabe als unbeschriebenes Blatt ohne Erinnerung an frühere Interaktionen behandelt. Dies bietet zwar Vorhersagbarkeit und einfacheres Debugging, geht jedoch zulasten der langfristigen Anpassungsfähigkeit.

Camel

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

ChatDev

Enthält KI-Agenten (z. B. Designer, Entwickler, Tester und Dokumentierer), die interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. ChatDev bietet einen browserbasierten Visualisierer, um die Interaktionen jedes Agenten innerhalb seiner Rolle und Umgebung zu untersuchen.

Pydantic KI

Ein Python-Agenten-Framework, das kein Erlernen einer neuen domänenspezifischen Sprache erfordert. Nützlich für die Handhabung strukturierter Daten und Prototyping. Lässt sich in Protokollierungstools wie LogFire zur Echtzeit-Datenvisualisierung integrieren.

Agent Zero

Ein auf GitHub gehostetes autonomes KI-Agenten-Framework. Kann für Full-Stack-App-Generierung, Programmierung und RAG verwendet werden. Interagiert über natürlichsprachliche Befehle mit verschiedenen Tools und APIs. 

Automatische Agenten

Ein leichtgewichtiges Framework für den Aufbau von agentischen KI-Pipelines und Apps. Im Gegensatz zu Frameworks wie AutoGen und Crew KI, die High-Level-Abstraktionen verwenden, verfolgt Atomic Agents einen modularen Low-Level-Ansatz. Dies gibt Entwicklern direkte Kontrolle über Komponenten wie Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speicherverwaltung, wodurch jeder Agent besser steuerbar wird.

Bee Agent Framework

Ein Open-Source-No-Code-Toolkit, das von IBM Research entwickelt wurde. Implementiert in TypeScript und Python. Es bietet sandboxed Codeausführung für Sicherheit, flexible Speicherverwaltung zur Optimierung der Token-Nutzung (insbesondere für Modelle wie Llama 3.1) und Workflow-Steuerungen, die komplexe Verzweigungen, Zustands-Pausierung/-Fortsetzung 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 Umgebung einwirken können.
2. Einige Analystenhäuser definieren Agenten als vollständig autonome Systeme, die über lange Zeiträume unabhängig arbeiten, Tools wie Funktionen oder APIs nutzen , um mit ihrer Umgebung zu interagieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Kontext und Zielen zu treffen.¹²
3. Andere verwenden den Begriff, um eher präskriptive Implementierungen zu beschreiben, die vordefinierten Workflows folgen.¹³

Statt eine strenge Definition zu liefern, kategorisieren wir diese Varianten als agentische Systeme, treffen aber eine wichtige architektonische Unterscheidung zwischen Workflows und Agenten:

1. Workflows sind Systeme, in denen LLMs und Tools durch vordefinierte Codepfade organisiert werden.
2. Agenten sind Systeme, in denen LLMs unabhängig:
   • ihre Prozesse und die Tool-Nutzung verwalten.
   • entscheiden, wann sie die bereitgestellten Tools iterativ einsetzen, um das Hauptziel zu erreichen, und bestimmen,
   • wie Aufgaben zu erledigen sind.

Warum KI-Agenten-Builder verwenden?

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

• Zuverlässigkeit: Die Verkettung mehrerer KI-Schritte kann KI-Halluzinationen verstärken, insbesondere bei Aufgaben, die exakte Ergebnisse erfordern.
• Integrationsfähigkeit: Mehrere Anwendungsfälle erfordern, dass Agenten auf Datenspeicher oder externe Anwendungen zugreifen können.
• Orchestrierung: Agenten müssen zur richtigen Zeit und in der richtigen Reihenfolge arbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, was eine komplexe Synchronisierung erfordert.
• Zustandsverwaltung: Es ist komplex, sicherzustellen, dass Agenten den Status der anderen nachverfolgen und dass Änderungen im Zustand eines Agenten die anderen nicht stören.

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

Builder liefern die erforderlichen Komponenten, die benötigt werden, um zuverlässigere und leistungsfähigere KI-Agenten zu erstellen, darunter:

• Frameworks , die eine Spezialisierung (z. B. Workflow-Management) des agentischen KI-Modells definieren.
• Datenvorlagen, die dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein KI-Modell exakte Ausgaben generiert, und so Halluzinationen reduzieren.
• Datenspeicher, die den Zugriff auf externe Daten, SQL- und NoSQL-Datenbanken zur Datenspeicherung und -abfrage ermöglichen.
• Integrierte Orchestrierungstools (z. B. Kommunikationsprotokolle usw.), die mehrere Agenten koordinieren.
• Zustandsverwaltungskomponenten, die es Agenten ermöglichen, sich an frühere Interaktionen zu erinnern und ihr Verhalten in dynamischen Umgebungen anzupassen.

Weiterlesen

Wenn Sie sich mit der Infrastruktur befassen, die webfähige agentische KI antreibt, finden Sie 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.

Tutorial: Erstellen eines CrewAI-Agenten

In diesem praxisorientierten Tutorial erstellen wir mit CrewAI einen KI-Agenten, der Laptops empfiehlt, die auf die spezifischen Anforderungen eines CTO zugeschnitten sind.

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

Installation

Beginnen wir mit der Installation der erforderlichen Bibliotheken:

Warum benötigen wir die OpenAI-API?

CrewAI nutzt ein LLM, etwa die GPT-Modelle von OpenAI, um die Argumentation und Antworten der Agenten zu steuern. Der Agent interpretiert Aufgaben und generiert Ausgaben, wofür ein OpenAI-API-Schlüssel erforderlich ist.

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.

Den Agenten definieren

Wir erstellen einen Produktexperten-Agenten: einen KI-Assistenten, der sich mit Technologieprodukten auskennt. Da unser Szenario die Unterstützung eines technischen Benutzers (eines CTO) umfasst, benötigen wir einen Agenten mit fundiertem Produktwissen und analytischen Fähigkeiten.

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

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

Die Aufgabe definieren

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

CrewAI übernimmt Argumentation und Formatierung auf der Grundlage Ihrer Vorgaben, wie sie durch die Parameter description, expected_output und agent angegeben werden.

• description: Erklärt, was der Agent tun soll.
• expected_output: Definiert die Ausgabestruktur; dies gewährleistet Klarheit und Qualität.
• agent: Weist die Aufgabe dem von uns erstellten Agenten zu.

Die Crew erstellen und den Workflow ausführen

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

CrewAI in Aktion: Ausgabe der Agentenausführung

Sobald die Methode crew.kickoff() aufgerufen wird, führt CrewAI die Aufgabe mit dem definierten Agenten aus. Unten sehen Sie eine Beispielausgabe des Terminals, die zeigt, wie die Aufgabe zugewiesen und ausgeführt wird und welche endgültige Antwort der Produktexperten-Agent zurückgibt:

Anschließend liefert der Agent seine Ausgabe wie folgt:

Diese Ausgabe zeigt, wie ein Agent bei korrekter Definition strukturierte, relevante und qualitativ hochwertige Antworten für die Integration in reale Tools oder Workflows liefern kann.

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Was KI-Agenten-Builder anders macht

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

Kontrolle vs. Komfort

Low-Code-Plattformen (Microsoft Copilot Studio, Beam KI) ermöglichen es Ihnen, Komponenten per Drag-and-Drop zu einem Agenten zusammenzusetzen. Keine Programmierung erforderlich. Die Plattform übernimmt Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Fehlerbehandlung automatisch.

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

Die Einschränkung: Sie können die Kernlogik nicht anpassen. Benötigen Sie ein neuartiges Koordinationsmuster oder eine spezifische Optimierung? Dann sind Sie auf das beschränkt, was die Plattform bietet. Diese Tools funktionieren hervorragend, bis Ihr Anwendungsfall von ihren Vorlagen abweicht.

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

Der Vorteil: Unbegrenzte Anpassung. Bauen Sie jedes Koordinationsmuster, optimieren Sie für Randfälle, implementieren Sie benutzerdefinierte Argumentationsschleifen. Die explizite Zustandsverwaltung von LangGraph eignet sich für komplexe mehrstufige Prozesse. Atomic Agents ermöglicht die granulare Steuerung von Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speicher.

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

Hybridoptionen wie CrewAI versuchen, den Mittelweg zu gehen – Vorlagen für schnelle Starts und Code-Anpassung bei Bedarf. Doch die starre Rollenstruktur von CrewAI macht dynamische Änderungen mitten im Workflow schwierig. Sie erhalten eine einfachere anfängliche Entwicklung auf Kosten der Anpassungsfähigkeit.

Weiterführende Literatur

• Vergleichen Sie 20 LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks 
• Vergleichen Sie 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}
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Änderungsprotokoll

21 Aktualisierungen

1. 202627. Mär

   Stack AI aus der Liste der Low-Code-Plattformen entfernt.

2. 11. Feb

   Creatio wurde zur Liste der AI Agent Builder hinzugefügt.

3. 202528. Nov

   Der Abschnitt „Mehr lesen“ wurde aus dem Abschnitt „Low-code/No-code-Plattformen“ entfernt.

4. 25. Nov

   Der Abschnitt „Was macht KI-Agenten-Builder anders“ wurde um neue Inhalte erweitert.

5. 16. Jul

   String zur Liste der Low-Code/No-Code-Plattformen hinzugefügt.

6. 26. Mai

   Stack AI zur Liste der Low-Code/No-Code-Plattformen hinzugefügt.

7. 6. Mai

   Das CrewAI-Tutorial wurde um Code-Snippets und Beispielausgaben erweitert.

8. 2. Mai

   Ein Tutorial zum Erstellen eines Produktexperten-Agenten mit CrewAI hinzugefügt.

9. 21. Apr

   Das Video aus dem Abschnitt über Agent Builder-Komponenten wurde entfernt.

10. 26. Mär

    Der Abschnitt „Agentenentwicklung: Wichtige Herausforderungen und wie Agenten-Builder sie lösen“ wurde entfernt.

11. 6. Mär

    Die Definition von Low-Code/No-Code-Plattformen in der Einleitung wurde aktualisiert.

12. 28. Feb

    Der Vergleich von AutoGen, CrewAI und OpenAI Swarm wurde durch einen Vergleich von LangGraph, AutoGen, CrewAI und OpenAI Swarm ersetzt.

13. 27. Feb

    Der Abschnitt „Spezialisierungen von KI-Agenten-Buildern“ wurde entfernt.

14. 25. Feb

    Der Abschnitt „Warum KI-Agenten-Builder verwenden?“ wurde um neue Inhalte zu Integrationsfähigkeit, Orchestrierung und Zustandsverwaltung erweitert.

15. 21. Feb

    Ein Abschnitt über die Entwicklung von KI-Agenten: Schlüsselherausforderungen und wie Entwickler sie lösen, wurde hinzugefügt.

16. 22. Jan

    ChatDev zur Liste der KI-Agenten-Builder hinzugefügt.

17. 202418. Dez

    Autogen, LangChain und ChatDev wurden dem Abschnitt „Open-source AI agent builders“ hinzugefügt.

18. 22. Nov

    Der Beam AI-Eintrag wurde um neue Anwendungsfälle und ein Beispiel erweitert.

19. 8. Nov

    Das nummerierte Listenformat aus dem Abschnitt „Deep Dive in AI-Agenten-Builder“ wurde entfernt.

20. 20. Sep

    Die Beschreibung des Camel-Produkts wurde aktualisiert.

21. 23. Aug

    Microsoft Copilot Studio, Vertex AI und Vonage AI Studio wurden der Liste der KI-Agenten-Builder hinzugefügt.

Referenzlinks

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

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

3.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

Changelog - Docs by LangChain

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.

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

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

12.

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

Boston Consulting Group

13.

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.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalystin

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Sena ist Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie hat ihren Bachelor an der Bogazici University abgeschlossen.

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