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

Nach Prüfung der Dokumentation und mehrstündigem Testen dieser KI-Agenten-Builder haben wir eine Liste der besten Open-Source-Frameworks und Low-Code/No-Code-Plattformen zusammengestellt. Um Anwendungsfälle von KI-Agenten-Buildern zu demonstrieren, 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 Unternehmens-Workflow-Automatisierungsaufgaben und 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 Vertriebs-, Marketing- und Serviceautomatisierung.

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

Der Agenten-Builder integriert sich direkt mit den CRM-Daten von Creatio. Ein KI-Agent kann auf die Kundenhistorie zugreifen, Bestellinformationen abrufen, den Lagerbestand prüfen und Workflows auslösen – alles von derselben Plattform aus, auf der Ihre Geschäftsdaten gespeichert sind.

Workflow-Automatisierung: Der Drag-and-Drop-Prozessdesigner erstellt mehrstufige Workflows. Verbinden Sie KI-Agenten mit Geschäftsprozessen: Wenn ein Lead bestimmte Kriterien erreicht, qualifiziert ihn der Agent 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 Endpoints, komplex in der Handhabung ist.

Beam KI

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

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

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

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

Zu den Erweiterungen 2026 gehört die Möglichkeit, Agenten, die in Microsoft 365 Copilot erstellt wurden, in Copilot Studio zu kopieren, um mehrstufige Workflows und benutzerdefinierte Integrationen freizuschalten.² Die Plattform erweiterte die Human-in-the-Loop-Funktionen um eine „Informationsanfrage“-Aktion, die Agentenflüsse anhält, um Details von bestimmten Prüfern über Outlook zu sammeln, und dann die Ausführung mit deren Antworten als dynamische Parameter fortsetzt.

Lyzr Agent Studio

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

Glide

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

Postman KI Agent Builder

Am besten geeignet für Prototyping und den Bau von KI-Agenten in einer kollaborativen Umgebung. Bietet Tools wie den Postman-Client, Collection Runner und Postman Flows zum Testen von LLM-Antworten, Prompts und Eingaben.

UiPath Agent Builder

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

String

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

Relevance KI

Am besten geeignet für Ops-Teams, die KI-Agenten für das Incident Management erstellen möchten, ohne auf Entwicklerressourcen angewiesen zu sein. Es sind keine technischen Vorkenntnisse erforderlich.

Lindy

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

Bricklayer KI

Ein autonomes KI-System zur Erstellung 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 Multi-Task-Workflows, ähnlich wie SOAR-Playbooks.

Vonage KI Studio

Ein visueller Agenten-Builder im Vonage KI Studio ermöglicht es Ihnen, automatisierte Design-Flows 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. Es ist schnittstellenorientiert und nicht für den Unternehmenseinsatz bereit.

Open-Source-Frameworks

Agentische Frameworks eignen sich typischerweise 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 Produktions-Workloads genutzt.³ Es dient als Low-Level-Orchestrierungsframework zum Erstellen robuster, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mit automatischer Zustandspersistenz – wenn ein Server mitten in einer Konversation neu startet, werden Workflows genau dort fortgesetzt, wo sie unterbrochen wurden. Das Framework bietet erstklassige API-Unterstützung für Human-in-the-Loop-Muster, die es Agenten ermöglichen, die Ausführung für menschliche Überprüfung, Änderung oder Genehmigung zu unterbrechen.

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 hinweg.

LangGraph führte steckbare Sandbox-Integrationen ein, darunter langchain-modal, langchain-daytona und langchain-runloop, für sichere Codeausführungsumgebungen.⁴ Das Framework erweiterte Modellprofile, die unterstützte Funktionen und Fähigkeiten über ein .profile-Attribut offenlegen, was eine bessere kontextbewusste Entscheidungsfindung ermöglicht. Die Zusammenfassung des Konversationsverlaufs erfolgt jetzt im Modellknoten über wrap_model_call-Ereignisse, wobei der vollständige Nachrichtenverlauf im Graph-Zustand für eine genauere Token-Zählung erhalten bleibt.

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

AutoGen / Microsoft Agent Framework

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

Hauptfunktionen:

• Multi-Agenten-Workflows mit robustem Zustand und persistenter Kontextfreigabe über langlaufende Aufgaben hinweg
• Unterstützung offener Standards, einschließlich Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A)-Messaging und OpenAPI-Integration für laufzeitübergreifende Portabilität
• Integrierte verantwortungsbewusste KI-Sicherheitsmaßnahmen: Task Adherence (hält Agenten aufgabenkonform), PII Detection (alarmiert bei Zugriff auf sensible Daten) und Prompt Shields (schützt vor Prompt Injection)
• Sprachübergreifende Unterstützung für Python und .NET mit asynchroner, ereignisgesteuerter Architektur

Unternehmensbereitstellung: Das Framework unterstützt lokale Experimente mit Bereitstellung im Foundry Agent Service von Azure KI Foundry, der Multi-Agenten-Workflow-Orchestrierung, Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Wiederherstellung im großen Maßstab bietet. Organisationen 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, mit vorgefertigten Agentenvorlagen (z. B. Meeting-Vorbereitungsagent) und einer minimalen Lernkurve mit No-Code-Optionen.

CrewAI hebt sich als schlankes, eigenständiges, hochperformantes Multi-Agenten-Framework ab, das völlig unabhängig von LangChain ist und eine 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, die sowohl Crews nativ als auch einzelne LLM-Aufrufe für präzise Ausführung unterstützt.⁹

Das Framework erweiterte Agent-to-Agent (A2A)-Task-Execution-Utilities, die es Agenten ermöglichen, Aufgaben in strukturierten Workflows dynamisch zu delegieren, multimodale Dateiverarbeitungsfunktionen und Ereignisreihenfolge durch Parent-Child-Hierarchien, die eine deterministische Workflow-Ausführung gewährleisten.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 ein pädagogisches Framework und Cookbook zur Erkundung von Multi-Agenten-Mustern und nicht als offizielles Produkt, und es wird nicht für den Produktionseinsatz gewartet.¹¹

Status 2026: OpenAI Swarm befindet sich ab Februar 2026 weiterhin in der experimentellen Phase, ohne angekündigten Zeitplan für eine Produktionsveröffentlichung. Es bietet keine Out-of-the-Box-Lösungen für jeden Anwendungsfall, ermöglicht es Entwicklern jedoch, Aspekte wie Workflow-Orchestrierung und Agenteninteraktionen durch leichtgewichtige „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.

Wesentliche Einschränkung: Swarm ist ein vollständig zustandsloses System, das jede neue Aufgabe als leeres Blatt ohne Erinnerung an vorherige Interaktionen behandelt. Dies bietet zwar Vorhersagbarkeit und einfachere Fehlerbehebung, geht jedoch auf Kosten der langfristigen Anpassungsfähigkeit.

Camel

Ein Low-Code-Multi-Agenten-Rollenspiel-Framework, das KI-Agenten die Kommunikation ermöglicht. Am besten geeignet für Workflow-Automatisierung und synthetische Datengenerierung. Bietet über 20 Integrationen mit Modellplattformen.

ChatDev

Beinhaltet KI-Agenten (wie 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 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 Full-Stack-App-Generierung, Programmierung und RAG verwendet werden. Interagiert mit verschiedenen Tools und APIs durch natürlichsprachliche Befehle.

Automatic Agents

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

Bee Agent Framework

Ein quelloffenes No-Code-Toolkit, entwickelt von IBM Research. Implementiert in TypeScript und Python. Es bietet sandboxed Code-Ausführung für Sicherheit, flexibles Speichermanagement 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 unabhängig über lange Zeiträume operieren und 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

Anstatt eine strenge Definition zu liefern, kategorisieren wir diese Variationen als agentische Systeme, treffen jedoch eine wichtige architektonische Unterscheidung zwischen Workflows und Agenten:

1. Workflows sind Systeme, in denen LLMs und Tools durch vordefinierte Codepfade organisiert sind.
2. Agenten sind Systeme, in denen LLMs eigenständig:
   • Ihre Prozesse und Tool-Nutzung verwalten.
   • Entscheiden, wann sie die bereitgestellten Tools iterativ verwenden, um das Hauptziel zu erreichen, und bestimmen
   • Wie Aufgaben zu erledigen sind.

Warum KI-Agenten-Builder verwenden?

Agenten von Grund auf neu zu erstellen, ist aufgrund der folgenden Herausforderungen eine komplexe Aufgabe:

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

Builder bringen die erforderlichen Komponenten mit, 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 Halluzinationen reduziert.
• 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.
• Zustandsverwaltungs-Komponenten, die es Agenten ermöglichen, sich an vergangene Interaktionen zu erinnern und ihr Verhalten in dynamischen Umgebungen anzupassen.

Weiterlesen

Wenn Sie sich für die Infrastruktur interessieren, die webfähige agentische KI antreibt, hier sind 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.

Erstellen eines CrewAI-Agenten – Tutorial

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 3 besten Laptops für einen Chief Technology Officer (CTO), der hauptsächlich mit E-Mails arbeitet und umfangreiche Python-basierte Softwareentwicklung betreibt.

Installation

Beginnen wir mit der Installation der erforderlichen Bibliotheken:

Warum benötigen wir die OpenAI-API?

CrewAI verwendet ein LLM, wie 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 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:

• role: Der Fachbereich, den der Agent repräsentiert; in diesem Fall ein technisch versierter Produktexperte.
• goal: Ein klares und spezifisches Ziel für den Agenten.
• backstory: 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 ihrer Preise und einer kurzen einseitigen Zusammenfassung für jeden.

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

• 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 & 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. Nachfolgend finden Sie eine Beispielausgabe aus dem Terminal, die zeigt, wie die Aufgabe zugewiesen, ausgeführt und die endgültige Antwort vom Produktexperten-Agenten zurückgegeben wird:

Anschließend liefert der Agent seine Ausgabe wie folgt:

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

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Was KI-Agenten-Builder voneinander unterscheidet

Bei der Wahl zwischen KI-Agenten-Buildern geht es nicht darum, das „beste“ Tool zu finden – es geht darum, architektonische Kompromisse mit den Fähigkeiten Ihres Teams und den Projektanforderungen in Einklang zu bringen. Hier ist, was diese Plattformen tatsächlich voneinander trennt.

Kontrolle vs. Komfort

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

Der Vorteil: Nicht-technische Teams können innerhalb von Stunden funktionierende Agenten erstellen. Perfekt für Standard-Geschäftsabläufe wie Auftragsabwicklung, Kundenservice-Routing oder Dateneingabeautomatisierung.

Die Einschränkung: Sie können die Kernlogik nicht anpassen. Benötigen Sie ein neuartiges Koordinationsmuster oder eine spezifische Optimierung? Sie sind 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 vollständige Kontrolle. Sie schreiben Code, der genau definiert, wie Agenten denken, sich koordinieren und ausführen.

Der Vorteil: Unbegrenzte Anpassungsmöglichkeiten. Erstellen Sie jedes Koordinationsmuster, optimieren Sie für Grenzfälle, implementieren Sie benutzerdefinierte Argumentationsschleifen. Die explizite Zustandsverwaltung von LangGraph eignet sich für komplexe mehrstufige Prozesse. Atomic Agents ermöglicht Ihnen die Kontrolle über Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speicher auf granularer Ebene.

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

Hybride Optionen wie CrewAI versuchen, den Mittelweg zu finden – 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 anfängliche Entwicklung auf Kosten der Anpassungsfähigkeit.

Weiterführende Literatur

• Vergleichen Sie 20 LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
• Vergleichen Sie über 50 KI-Agenten-Tools

Diese Forschung zitieren

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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

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. 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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