[!NOTE] Automatische Übersetzung Dieser Artikel wurde automatisch aus der englischen Originalversion übersetzt.
Die besten AI Agent Frameworks im Jahr 2026
Agent Frameworks bieten alle einen Schleifenmechanismus, der es einem Model ermöglicht, Werkzeuge auszuwählen und zu verwenden. Der entscheidende Unterschied liegt darin, welche Aspekte jede Framework innerhalb dieser Schleife verwalten wird: den Zustand, Retrieval, die Übergabe von Aufgaben, Tracing oder Deployment.
Standardauswahl: LangGraph für explizite Zustandsverwaltung sowie wartbaren Ablaufsteuerung. OpenAI Agents SDK zur Verwendung eines kompakten, auf OpenAI zugeschnittenen Python Runtime. LlamaIndex, wenn Retrieval das jeweilige Produkt darstellt. CrewAI ausschließlich dann, wenn die Aufgaben auf Rollen und Übergaben basieren. Microsoft Agent Framework für Systeme, die stark auf Microsoft oder Azure ausgerichtet sind. SmolAgents für kleine, kodenzentrierte Agents.
Empfehlungstabelle
| Benötigt wird | Der beste Ausgangspunkt | Warum |
|---|---|---|
| Einstellungsbehaftete Produktionsumgebung Agent | LangGraph | Der Zustand von Graphen, die Persistenz, Human-in-the-Loop, das Streaming sowie die niedrigschwellige Orchestration sind bereits integriert. |
| OpenAI-eigenes Produkt Agent | OpenAI Agents SDK | Agent Loop, Funktionen für Werkzeuge, Guardrails, Sessions, Tracing, Übertragungsprozesse, MCP-Unterstützung sowie Sandbox Agents befinden sich in einem einzigen Python-Paket. |
| RAG-umfangreiche Dokumentation Agent | LlamaIndex | Das Datenladen, Indizes, Retrieval, Abfragemotoren, Tools sowie Agent Workflows gehören zum selben Ökosystem. |
| rollenbasierte multi-agent Workflow | CrewAI | Agents, Crews, Datenflüsse, Wissen, Speicher sowie Observability entsprechen der rollenbasierten Automatisierung. |
| Microsoft Enterprise Agent | Microsoft Agent Framework | Es handelt sich um Microsofts derzeitige einheitliche Strategie unter Verwendung von Agent SDK, bei der Konzepte aus semantischer Kernel Verarbeitung und AutoGen kombiniert werden. |
| Kleine Code-zuerst Agent | SmolAgents | Minimale Oberflächenfläche, Code Agents, Aufruf von Tools Agents sowie einfache Überprüfbarkeit. |
Wie man wählt
Beginnen wir mit dem Kontrollfluss: Wie der Agent zwischen den Schritten wechselt und Fehlern begegnet.
Falls der Agent klare Zustände, Wiederholungsversuche, Freigabeprozesse, Checkpoints sowie fortsetzbare Ausführungen bietet, sollte LangGraph verwendet werden. Zwar muss man zu Beginn mehr Struktur definieren, doch genau diese Struktur bildet das Fundament des Systems. Dies ist die geeignete Standardlösung, wenn eine Ausführung länger andauern kann als eine einzelne HTTP-Anfrage oder wenn es notwendig ist, zu erklären, warum der Agent eine bestimmte Aktion ausgeführt hat.
Sobald der Kontrollfluss klar ist, sollte die Eignung für die Plattform geprüft werden.
Falls Ihr Technologiestack bereits OpenAI Models verwendet und Sie einen kompakten Python API benötigen, sollten Sie die OpenAI Agents SDK nutzen. So erhalten Sie Agents, die entsprechenden Tools, Guardrails, Sessions sowie Tracing an einem Ort. Da es nicht als allgemeiner Graphen-Engine dienen soll, ist genau das einer der Vorteile dieses Ansatzes.
Als Nächstes betrachten Sie die Daten, mit denen der Agent arbeitet.
Falls Ihr Agent hauptsächlich mit Dokumenten, Indizes, Retrieval sowie Abfragesystemen arbeitet, sollten Sie mit LlamaIndex beginnen. In der Regel ist dies besser, als zunächst eine eigene Retrieval-Schicht zu entwickeln und später erst eine Agent Framework darum zu implementieren. Die meisten Dokumenten-Agents-Lösungen scheitern aufgrund unzureichend definierter Retrieval-Mechanismen und Bewertungskriterien – und nicht weil die zugrundeliegenden Schleifen zu einfach gestaltet sind.
Schließlich sollten Rollen ausschließlich dann verwendet werden, wenn sie die tatsächlichen Workflow widerspiegeln.
CrewAI ist nützlich, wenn der eigentliche Prozess verschiedene Rollen umfasst – wie Forscher, Analyst, Reviewer, Autor oder Operator. Er bietet hingegen weniger Vorteile, wenn man bewusst neue Rollen erstellt, nur um eine multi-agent-Abstraktion nutzen zu können. Namen dienen schließlich nicht der Zustandsverwaltung.
Fähigkeitsmatrix
| Framework | Zustand und Wiederherstellung | Entwicklungstools | Multi-agent Form | bestmögliche Passung | Hauptwarnhinweis |
|---|---|---|---|---|---|
| LangGraph | stark | flexibel | Graphen und Teilgraphen | langlaufende, zustandsbasierte Agents | Erfordert eine explizite Gestaltung. |
| OpenAI Agents SDK | mittelstark bis stark | Leistungsstarke, native OpenAI-Tools wie MCP, Guardrails, Sandbox sowie Agents. | Übergabeprozesse und Agents als Werkzeuge | Produkt Agents in Python | Am besten, wenn OpenAI als zentrales Element akzeptiert werden kann. |
| LlamaIndex | Mittel | Starke Retrieval- und Datenwerkzeuglandschaft | Dokumentation-Agent Workflows | Wissensdatenbank und RAG Agents | Verwenden Sie es nicht als allgemeinen Workflow-Engine, sofern Retrieval keine zentrale Rolle einnimmt. |
| CrewAI | Mittel | Werkzeuge, Wissen, Speicher, Observability | Besatzungen und Datenflüsse | rollenbasiertes Workflows | Es ist möglich, die Semantik des Zustands hinter Rollenmetaphern zu verbergen. |
| Microsoft Agent Framework | mittel bis stark | Integrationen in das Microsoft-Ecosystem | Unternehmensumgebung Workflows | Microsoft/Azure-Teams | |
| SmolAgents | Licht | Python-Tools und -Code Agents | Minimal | Experimente und kleine Agents | Sie sind für die meisten produktionsbezogenen Aspekte verantwortlich. |
Wann man kein Agent Framework verwenden sollte
Beginnen Sie nicht mit einem Agent Framework, wenn ein eingegebener Workflow, ein Suchendpunkt oder ein Regelwerk das Problem bereits löst. Agents sind nützlich, wenn das System auf der Grundlage von Zwischenergebnissen entscheiden muss, welcher nächste Schritt ausgeführt werden soll. Sie eignen sich jedoch kaum für feste ETL-Prozesse, deterministische Freigabeverfahren, Abrechnungsflüsse oder alle Szenarien, bei denen alle möglichen Ausführungspfade im Voraus bekannt sind.
Bauen Sie kein multi-agent-System, solange ein Agent noch nicht zuverlässig funktioniert. Die Aufteilung eines instabilen Workflow auf mehrere Agents führt zu Koordinationsproblemen sowie zu zusätzlichen Latency-Effekten.
Verwechseln Sie Framework Observability nicht mit einer Produktbewertung. Traces gibt an, was geschehen ist. Evals zeigt an, ob es gut war.
Mein Standardpfad
- Entwickeln Sie die erste Version als einzigen Agent mithilfe eingeschränkter Werkzeuge.
- Fügen Sie vor dem Hinzufügen von Speicherressourcen Traces sowie eine geringfügige Regression Dataset hinzu.
- Wechseln Sie auf LangGraph, sobald Zustandsübergänge zum Bestandteil des Produkts werden.
- Verwenden Sie OpenAI Agents SDK, wenn das Produkt native OpenAI-Funktionen nutzt und der Algorithmus kompakt bleiben soll.
- Fügen Sie eine rollenbasierte Agents nur dann hinzu, wenn die Verantwortungsbereiche tatsächlich voneinander getrennt werden können.
Weitere Lektüre
- AI Agent Reasoning Schleifen im Jahr 2026 erläutert ReAct, ReWOO sowie das Planen und Ausführen. AI Agent Memory Architektur im Jahr 2026 es umfasst Checkpoints, Vektormerie und Dokumentmerie.
- AI Agent Runtime im Jahr 2026 Es umfasst Formen von Sessions, Sandboxes, Checkpoints, Traces und Deployment.