{"id":16088,"date":"2026-11-06T15:26:00","date_gmt":"2026-11-06T08:26:00","guid":{"rendered":"\/de\/tutorials\/?p=16088"},"modified":"2026-11-06T15:54:49","modified_gmt":"2026-11-06T08:54:49","slug":"agentic-ai-frameworks","status":"publish","type":"post","link":"\/de\/tutorials\/agentic-ai-frameworks\/","title":{"rendered":"Die 10 besten Agentic AI Frameworks zur Entwicklung intelligenter KI-Agenten"},"content":{"rendered":"

Welches der Agentic AI Frameworks sich am besten für Ihr Projekt eignet, hängt davon ab, was Sie entwickeln möchten. Ein Tool, das Workflows mit einem einzelnen Agenten zuverlässig ausführt, kann an seine Grenzen stoßen, wenn mehrere Agenten eigenständig Aufgaben delegieren, Kontextinformationen austauschen oder Fehler beheben müssen.<\/p>

Einige Frameworks ermöglichen die schnelle Entwicklung von Prototypen mit wenig Code. Andere sind für komplexe Multi-Agenten-Systeme im Produktivbetrieb ausgelegt. Wieder andere sind speziell auf Cloud-Ökosysteme wie Azure oder Google Cloud zugeschnitten.<\/p>

Mit der Wahl eines Frameworks legen Sie sich auf ein Orchestrierungsmodell, einen Ansatz zur Zustandsverwaltung und eine Bereitstellungsstrategie fest. Ein späterer Wechsel kann eine Neuprogrammierung der Agentenlogik erforderlich machen. Deshalb sollten Sie die Unterschiede bereits zu Beginn berücksichtigen.<\/p>

Was sind die besten Agentic AI Frameworks?<\/h2>

In dieser Tabelle sehen Sie die besten Agentic AI Frameworks im Überblick.<\/p>

Framework<\/strong><\/th>Architektur<\/strong><\/th>Sprachen<\/strong><\/th>Multi-Agenten-Unterstützung<\/strong><\/th>Speicher\/Zustand<\/strong><\/th>Menschliche Kontrolle<\/strong><\/th>Am besten für<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
LangGraph<\/strong><\/td>Graphbasiert<\/td>Python, JavaScript<\/td>Nativ<\/td>Checkpointing und Time-Travel-Debugging<\/td>interrupt()<\/code>-Funktion<\/td>Zustandsbehaftete Workflows im Produktivbetrieb<\/td><\/tr>
CrewAI<\/strong><\/td>Rollenbasiert<\/td>Python<\/td>Native Crews<\/td>Einheitliche Memory-API und Flow-Zustand<\/td>Freigabeschritte über die Control Plane<\/td>Schnelle Entwicklung von Multi-Agenten-Prototypen<\/td><\/tr>
Microsoft Agent Framework<\/strong><\/td>Graphbasiert<\/td>Python, .NET, Go<\/td>Nativ<\/td>Persistente, erweiterbare Zustandsverwaltung<\/td>Integrierte Freigabefunktionen<\/td>Unternehmensanwendungen im Microsoft-Ökosystem<\/td><\/tr>
LlamaIndex Workflows<\/strong><\/td>Ereignisgesteuert<\/td>Python<\/td>Unterstützt<\/td>Sitzungsspeicher<\/td>Manuell<\/td>Dokumentenintensive RAG-Pipelines<\/td><\/tr>
OpenAI Agents SDK<\/strong><\/td>Übergabebasiert<\/td>Python, TypeScript<\/td>Native Übergaben<\/td>Konfigurierbarer Speicher und Sitzungen<\/td>Tool-Freigaben und Guardrails<\/td>Einfach zu entwickelnde, für OpenAI optimierte Agenten<\/td><\/tr>
Agno<\/strong><\/td>Agentenplattform<\/td>Python<\/td>Native Teams mit vier Delegationsmodi<\/td>Sitzungs- und Vektorspeicher<\/td>Bestätigungsabläufe durch Benutzer<\/td>Agentenplattformen für den Produktivbetrieb<\/td><\/tr>
PydanticAI<\/strong><\/td>Typsicher und funktional<\/td>Python<\/td>Über Harness und Graph<\/td>Dependency Injection<\/td>Freigabeschritte für Tool-Aufrufe<\/td>Typsichere, strukturierte Ausgaben<\/td><\/tr>
Smolagents<\/strong><\/td>Codeausführend<\/td>Python<\/td>Unterstützt<\/td>Temporär<\/td>Manuell<\/td>Schlanke Agenten mit Codeausführung<\/td><\/tr>
Haystack<\/strong><\/td>Pipelinebasiert<\/td>Python<\/td>Unterstützt<\/td>Dokumentenspeicher<\/td>Human-in-the-Loop-Kontrolle von Tool-Aufrufen<\/td>Suche und RAG in großem Maßstab<\/td><\/tr>
Mastra<\/strong><\/td>Workflowbasiert<\/td>TypeScript<\/td>Nativ<\/td>Integrierter Speicher und Komprimierung<\/td>Manuell<\/td>Agentenentwicklung mit TypeScript<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

Was ist ein Agentic AI Framework?<\/strong><\/h2>

Ein Agentic AI Framework oder Framework für agentische KI ist ein Software-Toolkit, das die grundlegenden Prozesse bereitstellt, die für den Betrieb von KI-Agenten<\/a> erforderlich sind. Jede Komponente übernimmt dabei eine bestimmte Aufgabe. Wenn Sie die Funktionen dieser Komponenten kennen, können Sie besser beurteilen, welche Frameworks für Ihr Projekt den größten Nutzen bieten.<\/p>

Die Orchestrierung legt fest, welcher Schritt als Nächstes ausgeführt wird, weist Aufgaben dem passenden Agenten oder Tool zu und bestimmt, wann ein Workflow abgeschlossen ist. Bei einer zentralisierten Orchestrierung trifft eine übergeordnete Steuerungsinstanz sämtliche Entscheidungen. Bei einer dezentralisierten Orchestrierung stimmen sich die Agenten direkt untereinander ab.<\/p>

Durch die Nutzung von Tools können KI-Agenten Aufgaben übernehmen, die über die Fähigkeiten des Sprachmodells selbst hinausgehen. Dazu rufen sie externe APIs auf, führen Funktionen aus oder greifen auf Daten anderer Software zu.<\/p>

Die Speicher- und Zustandsverwaltung erfasst Kontextinformationen auf zwei Ebenen. Der Kurzzeitspeicher hält Informationen innerhalb einer einzelnen Sitzung vor. Der Langzeitspeicher speichert Informationen dagegen sitzungsübergreifend und benötigt dafür häufig eine externe Datenbank.<\/p>

Die Multi-Agenten-Koordination regelt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und die Übergabe von Aufgaben. Sie bestimmt, welcher Agent welche Aufgabe übernimmt und wann die Steuerung an einen anderen Agenten übergeht.<\/p>

Je nach Framework für agentische KI<\/a> unterscheiden sich diese Komponenten erheblich. Manche Frameworks bieten umfangreiche Orchestrierungsfunktionen, verfügen aber nur über eingeschränkte Möglichkeiten zur langfristigen Speicherung von Kontextinformationen. Andere unterstützen die Koordination mehrerer Agenten, schränken jedoch die verfügbaren Bereitstellungsumgebungen oder Ausführungsmöglichkeiten ein.<\/p>

Wie unterscheiden sich die Architekturen von Frameworks für agentische KI?<\/strong><\/h2>

Jedes Framework basiert auf einem bestimmten Architekturmodell. Dieses bestimmt, wie Agenten Entscheidungen treffen, wie Zustandsinformationen durch das System weitergegeben werden und welche Rolle große Sprachmodelle<\/a> dabei spielen.<\/p>