Über 20 KI-Agenten-Builder: Microsoft, CrewAI, LangGraph und mehr
Nachdem wir die Dokumentation geprüft und mehrere Stunden mit dem Testen dieser KI-Agenten-Builder verbracht hatten, erstellten wir eine Liste der besten Open-Source-Frameworks und Low-Code-/No-Code-Plattformen. Um Anwendungsfälle für KI-Agenten-Builder zu veranschaulichen, stellten wir ein Tutorial zur Erstellung eines Produktexperten-Agenten mit CrewAI bereit.
Low-Code-/No-Code-Plattformen
Low-Code/No-Code-Plattformen mit vorgefertigten Tools eignen sich am besten für die Automatisierung von Arbeitsabläufen in Unternehmen und für die schnelle Bereitstellung.
Low-Code-/No-Code-Plattformen sind proprietäre Software.
Kreation
Creatio ermöglicht es Business-Teams, KI-Agenten ohne Entwicklerressourcen zu erstellen und sich dabei auf Vertrieb, Marketing und Serviceautomatisierung zu konzentrieren.
Funktionen des KI-Agenten-Builders: Die KI-Agenten von Creatio bearbeiten Kundeninteraktionen, automatisieren Prozesse und analysieren Daten. Die Plattform nutzt vorgefertigte Vorlagen für gängige Szenarien, z. B. Lead-Qualifizierung, Kundenservice-Antworten und Auftragsbearbeitung, die Sie visuell und nicht per Code anpassen können.
Der Agenten-Builder integriert sich direkt in die 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: Mit dem Drag-and-Drop-Prozessdesigner lassen sich mehrstufige Workflows erstellen. KI-Agenten werden mit Geschäftsprozessen verknüpft: Sobald ein Lead bestimmte Kriterien erfüllt, qualifiziert der Agent ihn automatisch, weist ihn Vertriebsmitarbeitern zu und plant Folgetermine.
Vertex AI Builder
Ein Agentengenerator ohne Programmieraufwand für geschäftliche Anwendungsfälle, 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 AI
- Horizontale Plattform zur Erstellung mehrerer KI-Agenten, wie zum Beispiel:
- Compliance-Management-Beauftragter
- Produktrückgabebeauftragter
- Kundendienstmitarbeiter
- Dateneingabe- und Abrechnungsmitarbeiter
- Datenextraktionsagent
- Auftragsbearbeitungsagent
Microsoft Copilot Studio Agent Builder
Ein Low-Code-KI-Agenten-Builder für SaaS-Umgebungen bietet über 1.200 Datenkonnektoren. Ideal für:
- Automatisierung von Aufgaben wie dem Versenden von Benachrichtigungen.
- Erstellung interner Chatbots.
- Oder Geschäftsprozesse wie Auftragsmanagement
Die Plattform führte 2026 den Agent Builder ein, der die Erstellung von Agenten in natürlicher Sprache ermöglicht. Dabei beschreiben die Entwickler die Anforderungen, und das System generiert automatisch Eingabeaufforderungen, wählt Tools aus, konfiguriert Subagenten und definiert Fähigkeiten. 1 Die Plattform fügte Funktionen zur Einbindung des Menschen in den Regelkreis hinzu, und zwar durch eine „Informationsanfrage“-Aktion, die die Agentenabläufe unterbricht, um über Outlook Details von bestimmten Prüfern zu erfassen, und anschließend die Ausführung unter Verwendung ihrer Antworten als dynamische Parameter wieder aufnimmt.
Lyzr Agent Studio
Kann von Entwicklern, Unternehmen und Geschäftsanwendern genutzt werden. Es ist modular aufgebaut und eignet sich hervorragend für die Prototypentwicklung . Optimal zur Automatisierung von Arbeitsabläufen in den Bereichen Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis.
Gleiten
Bietet vorgefertigte Designs , Layouts und Komponenten ohne Programmieraufwand für die Agentenerstellung. Ideal zur Automatisierung von Arbeitsabläufen in den Bereichen Außendienst, Inspektionen, Arbeitsaufträge, Inventar, CRM, Dashboards und Portale.
Postman KI-Agenten-Builder
Ideal für die Entwicklung von Prototypen und KI-Agenten in einer kollaborativen Umgebung. Es bietet Tools wie den Postman-Client, Collection Runner und Postman Flows zum Testen von LLM-Antworten, -Aufforderungen und -Eingaben.
UiPath Agent Builder
Ein Low-Code-Agentenentwicklungstool, das Teil von UiPath Studio ist.
Zeichenkette
Ein KI-Agenten-Builder ermöglicht es Nutzern, aufgabenspezifische Agenten ohne Programmierung zu erstellen. Die Agenten werden mithilfe vordefinierter Vorlagen und einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche erstellt. Er lässt sich mit Tools wie SharePoint und internen APIs verbinden, um Arbeitsabläufe zu automatisieren. Datenschutz wird durch Compliance auf Unternehmensniveau gewährleistet, und die Agenten können sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen ausgeführt werden.
Relevanz-KI
Ideal für Betriebsteams, die KI-Agenten für das Incident-Management entwickeln möchten, ohne auf Entwicklerressourcen angewiesen zu sein. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Lindy
Lindy ist spezialisiert auf die Automatisierung verschiedener Geschäftsprozesse, darunter medizinische Dokumentation, Kundenservice, Personalwesen und Vertrieb. Mit Lindy erstellen Sie für jede Aufgabe einen „personalisierten Assistenten“, verknüpfen ihn mit Tools wie Gmail oder Slack und lassen ihn per Trigger automatisch arbeiten.
Bricklayer AI
Ein autonomes KI-System zur Erstellung von Agenten, die Security Operations Center (SOCs) automatisieren. Es kann verschiedene SOC-Aufgaben wie die Priorisierung von Alarmen, die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und die Analyse von Bedrohungsdaten verbessern. SOCs können damit Workflows mit mehreren Aufgaben erstellen, ähnlich wie SOAR- Playbooks.
Vonage AI Studio
Mit dem visuellen Agenten-Builder im Vonage AI Studio können Sie automatisierte Designabläufe für Chatbots oder Sprachassistenten über Messaging- und Sprachkanäle hinweg erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.
Trilex AI
Ein Agentengenerator ohne Programmierkenntnisse, der es selbstlernenden Agenten ermöglicht, als Team zusammenzuarbeiten. Er ist schnittstellenorientiert und nicht für den Unternehmenseinsatz geeignet.
Open-Source-Frameworks
Agentenbasierte Frameworks eignen sich typischerweise am besten für komplexe, KI-gesteuerte Projekte in verschiedenen Entwicklungsumgebungen, die Anpassungen und Programmierung erfordern. Einige ( z. B. Crew AI, AutoGen ) bieten auch Low-Code-Funktionen.
LangGraph ist eine proprietäre Software, bietet aber eine Open-Source-Bibliothek für die Agentenentwicklung.
LangGraph
LangGraph 1.0 wird von Unternehmen wie Uber, LinkedIn und Klarna für Produktionsworkloads eingesetzt. 2 Es dient als grundlegendes Orchestrierungsframework für die Erstellung robuster, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mit automatischer Zustandsspeicherung. Wird ein Server während einer Konversation neu gestartet, werden die Workflows genau an der unterbrochenen Stelle fortgesetzt. Das Framework bietet erstklassige API-Unterstützung für Mensch-Maschine-Interaktionen, sodass Agenten die Ausführung zur Überprüfung, Änderung oder Genehmigung durch einen Benutzer anhalten können.
LangGraph bietet mehr Kontrolle und eignet sich gut für komplexe agentenbasierte Arbeitsabläufe, insbesondere bei der Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder der Orchestrierung von KI-Aufgaben über externe APIs oder Datenbanken hinweg.
LangGraph führte erweiterbare Sandbox-Integrationen ein, darunter langchain-modal, langchain-daytona und langchain-runloop, für sichere Codeausführungsumgebungen. 3 Das Framework ergänzte das Modell um Profile, die unterstützte Funktionen und Fähigkeiten über ein .profile-Attribut zugänglich machen und so eine bessere kontextbezogene Entscheidungsfindung ermöglichen. Die Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs erfolgt nun im Modellknoten über wrap_model_call-Ereignisse, wobei der vollständige Nachrichtenverlauf im Graphzustand erhalten bleibt, um eine genauere Tokenzählung zu gewährleisten.
LangChain-Integration: LangChain v1.1.0 nutzt jetzt die LangGraph-Laufzeitumgebung, um verzweigte, speicherfähige und dauerhafte Agenten-Workflows zu ermöglichen, mit über 100 Plug-and-Play-Integrationen über standardisierte Abstraktionen, Middleware-Unterstützung und OpenTelemetry-Observability. 4
AutoGen / Microsoft Agenten-Framework
AutoGen wurde im Oktober 2025 in den Wartungsmodus versetzt und als Teil des neuen Agent Frameworks Microsoft in den Semantic Kernel integriert. AutoGen ist weiterhin verfügbar und erhält wichtige Fehlerbehebungen und Sicherheitspatches, jedoch keine neuen Funktionen mehr. 5 Entwickler sollten für zukünftige Funktionen auf das Agent Framework Microsoft migrieren.
Hauptmerkmale:
- Multiagenten-Workflows mit dauerhaftem Zustand und persistentem Kontextaustausch über langlaufende Aufgaben hinweg
- Unterstützung offener Standards, einschließlich Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) Messaging und OpenAPI-Integration für die Portabilität zwischen verschiedenen Laufzeitumgebungen
- Integrierte, verantwortungsvolle KI-Sicherheitsmechanismen : Aufgabenkonformität (sorgt dafür, dass Agenten ihren Aufgaben treu bleiben), Erkennung personenbezogener Daten (warnt, wenn Agenten auf sensible Daten zugreifen) und Schutz vor unerwünschten Eingabeaufforderungen (schützt vor solchen).
- Sprachübergreifende Unterstützung für Python und .NET mit asynchroner, ereignisgesteuerter Architektur
Unternehmensweite Implementierung: Das Framework unterstützt lokale Experimente mit der Bereitstellung im Foundry Agent Service von AI Foundry, der die Orchestrierung von Multi-Agent-Workflows, Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche und Wiederherstellung in großem Umfang ermöglicht. Organisationen wie KPMG nutzen ihn, um spezialisierte Agenten mit Unternehmensdaten zu verbinden und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen zu gewährleisten. 6
CrewAI
Eines der einfachsten Tools für den Einstieg, das vorgefertigte Agentenvorlagen ( z. B. für die Meetingvorbereitung ) und eine minimale Lernkurve mit No-Code-Optionen bietet.
CrewAI zeichnet sich als schlankes, eigenständiges und leistungsstarkes Multiagenten-Framework aus, das völlig unabhängig von LangChain ist und eine schnellere Ausführung bei geringerem Ressourcenbedarf bietet. 7
Das Framework bietet nun zwei sich ergänzende Ansätze: CrewAI Crews für autonome, kollaborative KI-Agenten und CrewAI Flows für ereignisgesteuerte, detaillierte Kontrolle über die Aufgabenorchestrierung, wobei sowohl Crews nativ als auch einzelne LLM-Aufrufe für eine präzise Ausführung unterstützt werden. 8
Neueste Version: CrewAI hat strukturierte Ausgaben mit response_format-Unterstützung für alle LLM-Anbieter eingeführt und ermöglicht so konsistente JSON-Antworten. 9 Das Framework fügte Agent-zu-Agent (A2A) Aufgabenausführungs-Utilities hinzu, die es Agenten ermöglichen, Aufgaben in strukturierten Workflows dynamisch zu delegieren, multimodale Dateiverarbeitungsfunktionen und Ereignisreihenfolge durch Eltern-Kind-Hierarchien, wodurch eine deterministische Workflow-Ausführung gewährleistet wird. Zu 10 Enterprise-Funktionen gehören die Keycloak-SSO-Authentifizierung und ein erweiterter Dateispeicher mit Fallback-Speichercache.
Der Nachteil besteht darin, dass es schwieriger sein kann, Rollen dynamisch anzupassen oder Aufgaben während eines Workflows an andere Agenten zu delegieren, da der Crews-Ansatz von CrewAI vordefinierte, starre Rollen und Aufgaben verwendet. Flows bieten hingegen mehr Flexibilität für komplexe Orchestrierungsmuster.
OpenAI Schwarm
Es handelt sich um eine leichtgewichtige Lösung, die sich noch im experimentellen Stadium befindet und noch nicht „produktionsreif“ ist. OpenAI beschreibt Swarm ausdrücklich als ein pädagogisches Rahmenwerk und Kochbuch zur Erforschung von Multiagentenmustern und nicht als ein offizielles Produkt, und es wird nicht für den Produktionseinsatz weiterentwickelt. 11
Status 2026: OpenAI Swarm befindet sich im Februar 2026 weiterhin in der experimentellen Phase. Ein Zeitplan für die Produktionsfreigabe wurde noch nicht bekannt gegeben. Es bietet keine sofort einsatzbereiten Lösungen für jeden Anwendungsfall, ermöglicht Entwicklern aber die Erstellung und Anpassung von Aspekten wie Workflow-Orchestrierung und Agenteninteraktionen mithilfe schlanker „Handoff“-Funktionen. Swarm eignet sich für die Entwicklung und das Testen von Ideen und ist besonders geeignet für einfache Anwendungsfälle oder für diejenigen, die agentenbasierte Prozesse in eine bestehende LLM-Pipeline integrieren möchten.
Wichtigste Einschränkung: Swarm ist ein vollständig zustandsloses System, das jede neue Aufgabe als unbeschriebenes Blatt behandelt und keine Erinnerung an vorherige Interaktionen speichert. Dies bietet zwar Vorhersagbarkeit und erleichtert das Debuggen, geht aber auf Kosten der langfristigen Anpassungsfähigkeit. 12
Kamel
Ein Low-Code-Framework für Multiagenten-Rollenspiele, das die Kommunikation zwischen KI-Agenten ermöglicht. Ideal für Workflow-Automatisierung und die Generierung synthetischer Daten. Bietet über 20 Integrationen mit Modellplattformen.
ChatDev
ChatDev umfasst KI-Agenten (wie Designer, Entwickler, Tester und Dokumentatoren), die interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. ChatDev bietet einen browserbasierten Visualisierer zur Untersuchung der Interaktionen jedes Agenten innerhalb seiner Rolle und Umgebung.
Pydantic KI
Ein Python-Agenten-Framework erfordert keine neue domänenspezifische Sprache. Es eignet sich für die Verarbeitung strukturierter Daten und die Entwicklung von Prototypen. Die Integration mit Logging-Tools wie LogFire ermöglicht die Datenvisualisierung in Echtzeit.
Agent Zero
Ein auf GitHub gehostetes Framework für autonome KI-Agenten. Kann für die Generierung von Full-Stack-Anwendungen, die Codierung und RAG verwendet werden. Interagiert über natürlichsprachliche Befehle mit verschiedenen Tools und APIs.
Automatische Agenten
Atomic Agents ist ein leichtgewichtiges Framework zum Erstellen von Agentic-AI-Pipelines und -Anwendungen. Im Gegensatz zu Frameworks wie AutoGen und Crew AI, die auf Abstraktionen hoher Ebene setzen, verfolgt Atomic Agents einen modularen Ansatz auf niedriger Ebene. Dadurch erhalten Entwickler direkte Kontrolle über Komponenten wie Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speichermanagement, was die Steuerung jedes einzelnen Agenten erleichtert.
Bienenagenten-Framework
Ein Open-Source-Toolkit ohne Code-Nutzung, entwickelt von IBM Research. Implementiert in TypeScript und Python. Es bietet geschützte Codeausführung, flexibles Speichermanagement zur Optimierung der Token-Nutzung (insbesondere für Modelle wie Llama 3.1) und Workflow-Steuerung, die komplexe Verzweigungen, das Anhalten und Fortsetzen von Zuständen sowie eine nahtlose Fehlerbehandlung ermöglicht.
Was sind Agenten?
„Agent“ kann auf verschiedene Weisen definiert werden:
- Die traditionelle KI definiert Agenten als Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und auf diese Umgebung einwirken können .
- Einige Analystenhäuser definieren Agenten als vollständig autonome Systeme, die über lange Zeiträume unabhängig voneinander arbeiten und dabei Werkzeuge wie Funktionen oder APIs nutzen, um mit ihrer Umgebung zu interagieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Kontext und Zielen zu treffen. 13
- Andere verwenden den Begriff, um präskriptivere Implementierungen zu beschreiben, die vordefinierten Arbeitsabläufen folgen. 14
Anstatt eine strikte Definition zu liefern, kategorisieren wir diese Varianten als agentenbasierte Systeme, treffen aber eine wichtige architektonische Unterscheidung zwischen Arbeitsabläufen und Agenten:
- Workflows sind Systeme, in denen LLMs und Werkzeuge über vordefinierte Codepfade organisiert werden.
- Agenten sind Systeme, in denen LLMs unabhängig voneinander arbeiten:
- Verwalten Sie ihre Prozesse und den Einsatz von Werkzeugen .
- Entscheiden Sie, wann Sie die bereitgestellten Werkzeuge iterativ einsetzen , um das Hauptziel zu erreichen, und bestimmen Sie
- Wie man Aufgaben erledigt.
Warum sollte man KI-Agenten-Builder verwenden?
Die Entwicklung von Agenten von Grund auf ist aufgrund folgender Probleme eine komplexe Aufgabe:
- Zuverlässigkeit: Die Verkettung mehrerer KI-Schritte kann zu KI-Halluzinationen führen, insbesondere bei Aufgaben, die exakte Ergebnisse erfordern.
- Integrationsfähigkeit: In einigen Anwendungsfällen ist es erforderlich, dass Agenten auf Datenspeicher oder externe Anwendungen zugreifen.
- Orchestrierung : Die Agenten müssen zum richtigen Zeitpunkt und in der richtigen Reihenfolge agieren, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen, was eine komplexe Synchronisierung erfordert.
- Zustandsverwaltung : Es ist komplex sicherzustellen, dass die Agenten den Status der anderen im Blick behalten und dass Änderungen im Zustand eines Agenten die anderen nicht beeinträchtigen.
Agenten-Builder erleichtern dies, indem sie es Entwicklern ermöglichen, sich auf die Anwendungslogik zu konzentrieren, anstatt sich mit KI-Halluzinationen, Tool-Integrationen, Orchestrierung usw. auseinandersetzen zu müssen.
Entwickler bringen die erforderlichen Komponenten mit, um zuverlässigere und leistungsfähigere KI-Agenten zu erstellen, darunter:
- Frameworks, die eine Spezialisierung ( z. B. Workflow-Management ) des agentenbasierten KI- Modells definieren.
- Datenvorlagen , die dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein KI-Modell exakte Ergebnisse liefert und dadurch Fehlinterpretationen reduziert werden.
- Datenspeicher , die den Zugriff auf externe Daten, SQL- und NoSQL-Datenbanken für die Datenspeicherung und -abfrage ermöglichen.
- Eingebaute Orchestrierungswerkzeuge ( z. B. Kommunikationsprotokolle usw. ), die mehrere Agenten koordinieren.
- Zustandsverwaltungskomponenten , die es Agenten ermöglichen, sich an vergangene Interaktionen zu erinnern und ihr Verhalten in dynamischen Umgebungen anzupassen.
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- Remote-Browser: Wie die Browserinfrastruktur es Agenten ermöglicht, sicher mit dem Web zu interagieren .
- Browser-MCP-Benchmark: Die besten MCP-Server für Tool-Nutzung und Webzugriff .
Tutorial zum Erstellen eines CrewAI-Agenten
In diesem praktischen Tutorial entwickeln wir mit CrewAI einen KI-Agenten, der Laptops empfiehlt, die auf die spezifischen Bedürfnisse eines CTOs zugeschnitten sind.
Szenario : Empfehlen Sie die drei besten Laptops für einen Chief Technology Officer (CTO), der hauptsächlich mit E-Mails arbeitet und umfangreiche Softwareentwicklung auf Python-Basis betreibt.
Installation
Beginnen wir mit der Installation der benötigten Bibliotheken:
Wozu benötigen wir die OpenAI API?
CrewAI verwendet ein LLM, ähnlich den GPT-Modellen von OpenAI, um das logische Denken und die Reaktionen des Agenten zu steuern. Der Agent interpretiert Aufgaben und generiert Ausgaben; hierfür ist ein API-Schlüssel von OpenAI erforderlich.
Hinweis: Für den Zugriff auf OpenAI-Modelle wie GPT-4 wird der API-Schlüssel benötigt. CrewAI ist auch mit Open-Source-Modellen wie Llama 3 kompatibel.
Definition des Agenten
Wir entwickeln einen Produktexperten-Agenten : einen KI-Assistenten mit fundierten Produktkenntnissen. Da unser Szenario die Unterstützung eines technischen Anwenders (eines CTOs) beinhaltet, benötigen wir einen Agenten mit ausgeprägten Produktkenntnissen 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 Werkzeuge, die er verwenden kann, klären:
- Rolle: Das Fachgebiet, das der Agent vertritt; in diesem Fall ein technisch versierter Produktexperte.
- Ziel: Ein klares und spezifisches Ziel für den Agenten.
- Hintergrundgeschichte: Verleiht dem Agenten Charakter, Tiefe und Fachwissen.
Definition der Aufgabe
In diesem Teil weisen wir dem Agenten die Aufgabe zu, dem CTO drei geeignete Laptops zu empfehlen, einschließlich deren Preisgestaltung und einer kurzen Ein-Satz-Zusammenfassung für jeden Laptop.
CrewAI übernimmt das Schlussfolgern und Formatieren auf Basis Ihrer Einschränkungen, wie in den Parametern description , expected_output und agent festgelegt.
- Beschreibung : 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.
Aufbau des Teams und Steuerung des Arbeitsablaufs
Als nächstes erstellen wir die Crew , ein System, in dem Agenten erstellt, ihnen Aufgaben zugewiesen und sie interagieren, um ihre Ziele zu erreichen.
CrewAI im Einsatz: Ausgabe der Agentenausführung
Sobald die Methode ` crew.kickoff()` aufgerufen wird, führt CrewAI die Aufgabe mithilfe des definierten Agenten aus. Nachfolgend finden Sie eine Beispielausgabe des Terminals, die zeigt, wie die Aufgabe zugewiesen und ausgeführt wird und welches Endergebnis der Agent „Produktexperte“ zurückgibt:
Der Agent liefert dann seine Ausgabe wie folgt:
Dieses Ergebnis zeigt, wie ein Agent, wenn er richtig definiert ist, strukturierte, relevante und qualitativ hochwertige Antworten liefern kann, die sich in reale Tools oder Arbeitsabläufe integrieren lassen.
Was unterscheidet KI-Agentenentwickler von anderen Anbietern?
Bei der Auswahl eines KI-Agenten-Builders geht es nicht darum, das „beste“ Tool zu finden, sondern darum, die architektonischen Kompromisse mit den Fähigkeiten Ihres Teams und den Projektanforderungen in Einklang zu bringen. Hier erfahren Sie, was diese Plattformen tatsächlich unterscheidet.
Kontrolle vs. Bequemlichkeit
Low-Code-Plattformen (z. B. Copilot Studio, Beam AI) ermöglichen das Erstellen von Agenten per Drag & Drop. Programmierung ist nicht erforderlich. Die Plattform übernimmt automatisch Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Fehlerbehandlung.
Der Vorteil: Auch Teams ohne technische Vorkenntnisse können innerhalb weniger Stunden einsatzbereite Agenten erstellen. Ideal für Standard-Geschäftsprozesse wie Auftragsbearbeitung, Kundenservice-Routing oder automatisierte Dateneingabe.
Die Einschränkung: Die Kernlogik lässt sich nicht anpassen. Benötigen Sie ein neuartiges Koordinationsmuster oder eine spezifische Optimierung? Dann sind Sie auf die vom System vorgegebenen Funktionen angewiesen. Diese Tools funktionieren hervorragend, solange Ihr Anwendungsfall den Vorlagen entspricht.
Open-Source-Frameworks (LangGraph, Atomic Agents) geben Ihnen die volle Kontrolle. Sie schreiben Code, der genau definiert, wie Agenten denken, koordinieren und Aktionen ausführen.
Der Vorteil: Unbegrenzte Anpassungsmöglichkeiten. Erstellen Sie beliebige Koordinationsmuster, optimieren Sie für Sonderfälle und implementieren Sie benutzerdefinierte Schlussfolgerungsschleifen. LangGraphs explizites Zustandsmanagement eignet sich für komplexe, mehrstufige Prozesse. Mit Atomic Agents steuern Sie Eingabeverarbeitung, Tool-Integration und Speicherverwaltung bis ins kleinste Detail.
Die Einschränkung: Erfordert fundierte Entwicklungskenntnisse und viel Zeit. Was auf einer Low-Code-Plattform Stunden dauert, benötigt in einem Framework Wochen.
Hybridlösungen wie CrewAI versuchen, einen Mittelweg zu finden – Vorlagen für einen schnellen Einstieg und bei Bedarf Anpassungsmöglichkeiten auf Codeebene. Die starre Rollenstruktur von CrewAI erschwert jedoch dynamische Änderungen während des laufenden Workflows. Man profitiert zwar von einer einfacheren anfänglichen Entwicklung, die Anpassungsfähigkeit geht aber auf Kosten der Flexibilität.
Weiterführende Literatur
- Vergleich von 20 LLM-Sicherheitstools und Open-Source-Frameworks
- Vergleichen Sie über 50 KI-Agenten-Tools
Referenzlinks
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