AI Agent Frameworks

AI Agents sind auf dem Vormarsch. Sie automatisieren Prozesse, verstehen komplexe Aufgaben und kommunizieren auf natürliche Weise mit Nutzern. Doch um solche Agents effizient zu bauen, braucht es das passende Fundament: AI Agent Frameworks.

In diesem Artikel erfährst du, welche AI Agent Frameworks es aktuell gibt, was sie leisten, worin sie sich unterscheiden und wie du das richtige Framework für dein Vorhaben auswählst.

Du kannst es gerne auch als Video anschauen:

Was sind AI Agent Frameworks?

Ein AI Agent Framework ist eine Sammlung von Tools, Schnittstellen und Designprinzipien, die dir dabei helfen, intelligente Agenten effizient zu entwickeln und zu orchestrieren. Ob es darum geht, Informationen aus Texten zu extrahieren, mit APIs zu interagieren oder Workflows durch mehrere Tools zu steuern – Frameworks geben dir die Struktur und Wiederverwendbarkeit, die du brauchst.

Die bekanntesten AI Agent Frameworks im Vergleich

1. LangChain

Vorteile:

  • Sehr aktiv gepflegt & riesige Community
  • Gute Dokumentation
  • Integration mit OpenAI, Pinecone, FAISS, HuggingFace u.v.m.
  • Viele Templates und Tools für Retrieval Augmented Generation (RAG)

Nachteile:

  • Hohe Komplexität für Einsteiger
  • Abhängigkeit von externer Infrastruktur

Typische Einsatzszenarien: Chatbots, Frage-Antwort-Systeme, Wissensdatenbanken

2. AutoGen (Microsoft)

Vorteile:

  • Fokus auf Multi-Agenten-Systeme
  • Gute Integration mit Azure
  • Agenten kommunizieren eigenständig untereinander

Nachteile:

  • Starke Azure-Lastigkeit
  • Noch begrenzte Community

Typische Einsatzszenarien: Research, autonome Workflows, Automatisierung komplexer Aufgaben

3. CrewAI

Vorteile:

  • Leichtgewichtiges Framework
  • Fokus auf Zusammenarbeit zwischen Agenten
  • Gut für Team-orientierte AI-Aufgaben

Nachteile:

  • Noch relativ neu
  • Begrenzte Dokumentation & Beispiele

Typische Einsatzszenarien: Kooperative AI-Prozesse (z. B. Produktentwicklung, Content-Erstellung)

4. LlamaIndex (ehem. GPT Index)

Vorteile:

  • Fokus auf Indexierung & RAG
  • Extrem flexibel bei Datenquellen (CSV, PDF, Notion, etc.)
  • Kombinierbar mit LangChain

Nachteile:

  • Weniger Fokus auf Multi-Agent-Interaktionen

Typische Einsatzszenarien: Wissensdatenbanken, Intranet-Suche, AI-Assistenten mit interner Doku

5. Semantic Kernel (Microsoft)

Vorteile:

  • Klare Struktur mit Skills, Memories, Planner
  • Sehr gut integrierbar mit .NET
  • Cross-Plattform nutzbar

Nachteile:

  • Eingeschränkt für Non-Microsoft-Umgebungen

Typische Einsatzszenarien: Unternehmensinterne Agenten, MS365-Automatisierung

6. Rasa (Open Source)

Vorteile:

  • Komplett selbst hostbar
  • NLP-basiert (nicht nur LLM)
  • DSGVO-konform & beliebt in der EU

Nachteile:

  • Fokus liegt mehr auf klassischen Bots als auf LLMs
  • Etwas schwergewichtiger im Setup

Typische Einsatzszenarien: Kundensupport, Voice-Bots, Chatbots mit Dialogflow-artiger Steuerung

7. LangGraph

Vorteile:

  • Zustandsbasierte Flows mit Graphlogik
  • Optimal für mehrstufige Konversationen & Prozesse
  • State Management mit Gedächtnis

Nachteile:

  • Noch in Entwicklung
  • Weniger Ressourcen als LangChain

Typische Einsatzszenarien: komplexe Gesprächsabläufe, Agenten mit Gedächtnis

Wie wählst du das richtige Framework für deinen AI Agent?

Hier sind die wichtigsten Kriterien, die du beachten solltest:

1. Ziel des Agents

  • Willst du Rechnungen verarbeiten? Dann reicht LlamaIndex oder LangChain mit RAG.
  • Willst du Sales-Avatare steuern? Dann ist CrewAI oder AutoGen ideal.

2. Komplexität

  • Für einfache Use Cases: LangChain, LlamaIndex
  • Für Agententeams: CrewAI, AutoGen, LangGraph

3. Hosting & Datenschutz

  • DSGVO wichtig? Dann nutze Rasa oder self-hosted LangChain

4. Integration

  • .NET? Dann Semantic Kernel
  • Python? Dann fast alles
  • Mit Power Automate? Dann lieber SK oder AutoGen

5. Community & Support

  • Für Einsteiger: LangChain (dank riesiger Community)
  • Für Bastler: CrewAI, LangGraph

Fazit: AI Agent Frameworks geben dir die Power

Mit dem richtigen Framework kannst du deinen AI Agent viel schneller entwickeln, besser strukturieren und in bestehende Systeme integrieren. Du musst nicht bei null anfangen – nutze, was die Open Source Welt (und Microsoft) dir anbietet.

Wenn du dir unsicher bist, welches Framework zu deinem Use Case passt – melde dich einfach bei mir. Ich helfe dir gerne beim Einstieg oder bei der strategischen Auswahl.


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