Einführung
Die Relevanz von agentischen KI-Frameworks hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Diese Frameworks bieten Entwicklern nicht nur die Möglichkeit, grundlegende Funktionen zu implementieren, sondern unterstützen sie auch dabei, komplexe Aspekte wie Zustand, Gedächtnis, Werkzeugnutzung und Evaluierungen zu verwalten. Laut Experten gibt es kein universelles Framework, das für jedes Projekt optimal ist. Einige Frameworks ermöglichen eine präzise Kontrolle über die Arbeitsabläufe von Agenten, während andere eine schnellere Entwicklung von Prototypen mit weniger Code ermöglichen. Nach umfangreicher Recherche und praktischen Erfahrungen mit verschiedenen Frameworks wurden zehn agentische KI-Frameworks identifiziert, die für Entwickler im Jahr 2026 von Bedeutung sind.
1. LangGraph (~36k ⭐)
LangGraph bleibt eine der besten Optionen, wenn vollständige Kontrolle über die Funktionsweise eines Agenten erforderlich ist. Es modelliert Anwendungen als Graphen von Zuständen und Übergängen, was es ermöglicht, Arbeitsabläufe zu erstellen, die verzweigen, Schleifen bilden, Überprüfungen einlegen, nach Fehlern wiederherstellen und von gespeicherten Punkten fortfahren. Dies ist besonders nützlich für langlaufende Agenten, Kundenservicesysteme, Forschungsassistenten und Operationswerkzeuge, bei denen der Agent nicht einfach von vorne beginnen kann. Der Hauptgrund für die Wahl von LangGraph liegt nicht in der Autonomie der Agenten, sondern in der Möglichkeit, sie besser zu inspizieren. Entwickler schätzen dieses Maß an Kontrolle, auch wenn es eine steile Lernkurve mit sich bringt. Für weitere Informationen zu den besten Frameworks können Sie unsere Top 7 AI Agent Orchestration Frameworks ansehen.
2. CrewAI (~55k ⭐)
Die Beliebtheit von CrewAI beruht auf seinem leicht verständlichen mentalen Modell. Hierbei werden Agenten mit Rollen definiert, Aufgaben zugewiesen und in einem Team organisiert. Beispielsweise können ein Forscher, Analyst, Schriftsteller und Prüfer erstellt werden, die dann einen strukturierten Prozess durchlaufen. CrewAI eignet sich hervorragend für die schnelle Erstellung von Multi-Agenten-Arbeitsabläufen in Bereichen wie Forschung, Berichterstattung und Geschäftsautomatisierung. Ein Nachteil besteht darin, dass rollenbasierte Multi-Agenten-Systeme komplizierter werden können als nötig. Dennoch ist CrewAI ein hervorragender Ausgangspunkt für die rollenbasierte Zusammenarbeit.
3. OpenAI Agents SDK (~27k ⭐)
Das OpenAI Agents SDK ist eines der klarsten Frameworks für Entwickler, die werkzeugbenutzende Agenten erstellen möchten, ohne mit einem umfangreichen Orchestrierungsframework zu beginnen. Die Hauptbausteine sind Agenten, Werkzeuge, Übergaben, Sicherheitsvorkehrungen, Sitzungen, menschliche Genehmigungen und Nachverfolgung. Es ist eine gute Wahl, wenn man mit einem fokussierten Agenten beginnen und nur bei Bedarf Spezialisten hinzufügen möchte. Die Benutzer schätzen die relativ kleine API-Oberfläche und die unkomplizierte Entwicklererfahrung, auch wenn es weniger Meinungen zur dauerhaften Workflow-Gestaltung bietet als LangGraph. Ein interessantes neues Framework zeigt, dass KI-Modelle menschliche Unterstützung beim Roboter-Coding benötigen.
4. Google ADK (~20k ⭐)
Das Agent Development Kit (ADK) von Google hat sich 2026 zu einem bedeutenden Framework entwickelt. Es handelt sich um ein codebasiertes Toolkit zur Definition von Agenten, Werkzeugen, Sitzungen, Gedächtnis, Evaluierungen und mehr. ADK bietet eine lokale Entwicklungsoberfläche, die das Testen eines Agenten vor der Bereitstellung in einer Cloud-Umgebung erleichtert. Es ist besonders sinnvoll für Teams, die bereits Google-Dienste nutzen. Die Community äußert sich positiv über die Entwicklungsgeschwindigkeit und den ganzheitlichen Ansatz des Lebenszyklus. Teams sollten jedoch vorsichtig mit Versionen umgehen und sicherstellen, dass ihre Geschäftslogik nicht zu stark an sich schnell ändernde APIs gekoppelt ist.
5. PydanticAI (~18k ⭐)
PydanticAI ist eine der besten Optionen für Python-Entwickler, die Wert auf Typensicherheit und validierte Werkzeugeingaben legen. Es ermöglicht die Definition von Schemas, die Validierung von Ausgaben und die Arbeit mit typisierten Python-Objekten. Dies ist besonders wertvoll für Anwendungen wie die Erstellung von Support-Tickets oder strukturierte Forschungsberichte. Die Community hebt hervor, dass typisierte Objekte und Validierungen Fehler leichter erkennbar machen. PydanticAI ist weniger auf rollenspielende Multi-Agenten-Teams fokussiert und mehr auf zuverlässige Softwareentwicklung. Außerdem gibt es kostenlose AI-Tools, die helfen, Code zu verstehen und Dokumentationen zu generieren.
6. smolagents (~28k ⭐)
smolagents ist das leichtgewichtige Framework von Hugging Face für Agenten, die in Code denken. Anstatt jede Aktion in ein großes JSON-Objekt zu zwängen, ermöglicht es Modellen, kompakten Python-Code zu generieren. Dies ist besonders nützlich für Experimente und Forschungsprojekte. Benutzer schätzen die Klarheit und Modularität des Code-Ansatzes, müssen jedoch auch sicherstellen, dass die Ausführung von modellgeneriertem Code sicher erfolgt.
7. Mastra (~25k ⭐)
Mastra ist ein interessantes TypeScript-Framework, das Full-Stack-Teams Agenten, Arbeitsabläufe, Gedächtnis und Integrationen mit React und Node.js bietet. Es unterscheidet klar zwischen Agenten und Arbeitsabläufen, was es für Teams, die Produktionswebanwendungen entwickeln, nützlich macht. Mastra ist eine starke Option für TypeScript-Teams, die ein einheitliches Framework für Backend-Logik und Frontend-Entwicklung suchen.
8. Microsoft Agent Framework (~12k ⭐)
Das Microsoft Agent Framework ist für Unternehmen von Interesse, die in Python und .NET arbeiten. Es vereint Konzepte aus AutoGen und Semantic Kernel und bietet Unterstützung für Agenten, Multi-Agenten-Workflows und mehr. Der Fokus liegt auf vorhersehbaren Softwarepraktiken und Governance-freundlichen Bereitstellungspfaden. Es ist eine vielversprechende Wahl für interne Geschäftsagenten und Organisationen mit .NET-Expertise.
9. Strands Agents (~6.3k ⭐)
Strands Agents verfolgt einen modellgetriebenen Ansatz. Anstatt jeden Schritt in einem Arbeitsablauf im Voraus zu definieren, ermöglicht es dem Modell, über die Verwendung von Werkzeugen nachzudenken. Dies ist besonders vorteilhaft für Entwickler, die weniger Komplexität wünschen. Es kann eine gute Wahl für AWS-Nutzer sein, erfordert jedoch starke Werkzeuggrenzen und Validierung.
10. LlamaIndex Workflows (~400 ⭐)
LlamaIndex ist bekannt für seine Anwendungen im Bereich Datenretrieval, bietet jedoch auch ein Framework für agentische Systeme. Es verwendet ein ereignisgesteuertes Modell, das es einfacher macht, komplexe Arbeitsabläufe zu gestalten. Dies ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, die richtigen Daten zu finden und zu organisieren.
Fazit
Das beste Framework ist nicht das mit den meisten Stars oder dem größten Hype, sondern das, das tatsächlich zu den eigenen Bedürfnissen passt. Die agentische KI-Landschaft entwickelt sich schnell weiter, und diese Frameworks werden sich ebenfalls weiterentwickeln. Die hier vorgestellten Optionen sind einige der stärksten im Jahr 2026.
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Quellen: kdnuggets
Bildquelle: KI generiert
