# Einführung
Agentische KI-Frameworks sind nicht mehr nur Hüllen für ein großes Sprachmodell (LLM) und einige Instruments. Die besseren Optionen helfen Entwicklern jetzt dabei, Dinge wie Standing, Speicher, Device-Nutzung, Auswertungen und Bereitstellung zu verwalten, ohne alles von Grund auf neu erstellen zu müssen. Ehrlich gesagt gibt es nicht das beste Framework für jedes Projekt. Einige Frameworks geben Ihnen explizite Kontrolle über Agenten-Workflows, während andere Ihnen dabei helfen, einen funktionierenden Prototyp mit viel weniger Code zu liefern. Ich habe viel Zeit damit verbracht, die neuesten Agenten-KI-Frameworks zu recherchieren, GitHub-Diskussionen und Reddit-Threads zu lesen, und mit einigen davon habe ich auch persönlich zusammengearbeitet. All diese Bemühungen haben mir geholfen, die Liste einzugrenzen 10 Agenten-KI-Frameworks, die meiner Meinung nach jeder KI-Entwickler im Jahr 2026 kennen sollte. Additionally, fangen wir an.
# 1. LangGraph (~36k ⭐)
LangGraph ist immer noch eine der besten Optionen, wenn Sie die volle Kontrolle über die Funktionsweise eines Agenten benötigen. Es modelliert Anwendungen als Diagramme von Zuständen und Übergängen, sodass Sie Arbeitsabläufe erstellen können, die verzweigen, schleifen, zur Überprüfung pausieren, nach Fehlern wiederherstellen und von gespeicherten Prüfpunkten aus fortfahren. Dies macht es besonders nützlich für Agenten mit langer Laufzeit, Kundensupportsysteme, Forschungsassistenten, Codierungsworkflows und Betriebstools, bei denen der Agent es nicht einfach noch einmal von Anfang an versuchen kann. Der Hauptgrund für die Wahl von LangGraph ist nicht, dass es den Agenten mehr Autonomie verleiht. Es macht sie dadurch besser einsehbar. Sie entscheiden, wo das Modell frei agieren kann, wo die Logik deterministisch sein muss, wo Instruments eine Genehmigung benötigen und welcher Zustand zwischen den Läufen bestehen bleiben soll. Entwickler loben regelmäßig dieses Maß an Kontrolle, es ist jedoch mit einer echten Lernkurve verbunden. LangGraph ist normalerweise nicht der schnellste Weg zu einer Demo, aber der bessere Weg, wenn der Workflow der Komplexität der Produktion standhalten muss.
Am besten für: Komplexe Zustandsmaschinen, lang laufende Arbeitsabläufe und Human-in-the-Loop-Agenten
# 2. CrewAI (~55k ⭐)
CrewAI bleibt beliebt, weil sein mentales Modell leicht zu verstehen ist. Sie definieren Agenten mit Rollen, geben ihnen Aufgaben und organisieren sie in einer Crew. Sie können beispielsweise einen Forscher, einen Analysten, einen Autor und einen Rezensenten erstellen und diese dann einen strukturierten Prozess durchlaufen lassen. Dies macht CrewAI nützlich für den schnellen Aufbau von Multi-Agent-Workflows für Forschung, Berichterstattung, Geschäftsautomatisierung und interne Abläufe. Besonders intestine ist es, wenn jede Rolle einen klaren Zweck hat und der Arbeitsablauf auch technisch nicht versierten Beteiligten leicht zu erklären ist. Der größte Nachteil besteht darin, dass rollenbasierte Multiagentensysteme komplizierter als nötig werden können. Sie müssen weiterhin Ausgaben validieren, den Device-Zugriff kontrollieren und sicherstellen, dass Agenten ihre Arbeit nicht wiederholen. CrewAI ist ein toller Ausgangspunkt für rollenbasierte Zusammenarbeit, aber nicht jede mehrstufige Aufgabe erfordert eine vollständige Crew.
Am besten für: schnelle rollenbasierte Multi-Agent-Prototypen
# 3. OpenAI Brokers SDK (~27k ⭐)
Der OpenAI Brokers SDK ist eines der saubersten Frameworks für Entwickler, die Device-verwendende Agenten erstellen möchten, ohne mit einem großen Orchestrierungs-Framework beginnen zu müssen. Seine Hauptbausteine sind Agenten, Instruments, Übergaben, Leitplanken, Sitzungen, menschliche Genehmigung und Nachverfolgung. Dies ist eine gute Choice, wenn Sie mit einem konzentrierten Agenten beginnen und nur dann Spezialisten hinzufügen möchten, wenn es einen echten Grund dafür gibt. Übergaben erleichtern die Weiterleitung der Arbeit zwischen Agenten, während Sitzungen und Ablaufverfolgung Ihnen helfen, zu verstehen, wie sich das System im Laufe der Zeit verhält. Trotz des Namens OpenAI unterstützt das SDK auch andere Modellanbieter. Benutzer schätzen im Allgemeinen die relativ kleine API-Oberfläche und die unkomplizierte Entwicklererfahrung. Die Einschränkung besteht darin, dass es weniger Wert auf dauerhaftes Workflow-Design legt als LangGraph und sich für Groups, die bereits OpenAI-APIs verwenden, am natürlichsten anfühlen wird.
Am besten für: Leichte, saubere Device-verwendende Agenten mit sauberen Übergaben und OpenAI-orientierte Anwendungen
# 4. Google ADK (~20.000 ⭐)
Das Agent Growth Package von Google (ADK) ist zu einem wichtigen Framework geworden, das man im Jahr 2026 im Auge behalten sollte. Es handelt sich um ein Code-First-Toolkit zum Definieren von Agenten, Instruments, Sitzungen, Speicher, Auswertungen, Multi-Agent-Mustern und Bereitstellungsworkflows. Es enthält außerdem eine Benutzeroberfläche für die lokale Entwicklung, die es einfacher macht, einen Agenten zu prüfen und zu testen, bevor er in eine Cloud-Umgebung übertragen wird. ADK ist am sinnvollsten für Groups, die bereits Gemini, Vertex AI, Google Cloud Run oder andere Google-Unternehmensdienste verwenden. Aber es ist nicht auf einfache Gemini-Demos beschränkt. Es bietet außerdem Unterstützung für Agent-as-Workflow-Muster, Device-Authentifizierung, Auswertung, Rückrufe, asynchrone Ausführung und Mannequin Context Protocol (MCP)-Integrationen. Das Group-Suggestions zum Entwicklungstempo und zum All-in-One-Lebenszyklusansatz ist positiv. Die wichtigste Vorsichtsmaßnahme besteht darin, dass sich das Framework schnell weiterentwickelt. Daher sollten Groups Versionen fixieren, Upgrades sorgfältig testen und vermeiden, die Geschäftslogik eng mit APIs zu verknüpfen, die sich möglicherweise noch weiterentwickeln.
Am besten für: Groups bauen Agenten rund um Gemini, Vertex AI und Google Cloud auf
# 5. PydanticAI (~18k ⭐)
PydanticAI ist eine der besten Optionen für Python-Entwickler, denen Typsicherheit, validierte Device-Eingaben und strukturierte Ausgaben am Herzen liegen. Es bringt die gleiche Entwicklererfahrung in die Agentenentwicklung ein, die Pydantic und FastAPI populär gemacht hat. Anstatt zu hoffen, dass ein Agent gültiges JSON zurückgibt, können Sie Schemata definieren, Ausgaben validieren und den Agenten mit typisierten Python-Objekten arbeiten lassen. Dies ist für reale Anwendungen wie die Erstellung von Assist-Tickets, strukturierte Forschungsberichte, Datenbankaktualisierungen, API-Nutzlasten oder finanzielle und betriebliche Arbeitsabläufe wertvoll. PydanticAI konzentriert sich weniger auf rollenspielende Multi-Agenten-Groups als vielmehr auf zuverlässiges Software program-Engineering. Das Group-Suggestions macht oft deutlich, dass Fehler durch typisierte Objekte und Validierung leichter erkannt und behoben werden können. Dies ist besonders dann sinnvoll, wenn ein falsches Feld, ein ungültiges Device-Argument oder eine fehlerhafte Ausgabe nachgelagerte Probleme verursachen können. Der Nachteil besteht darin, dass dies nicht die natürlichste Choice für Groups ist, die nach aufwändigen Rollenspiel-Multiagenten-Demos suchen.
Am besten für: Python-Groups, die strukturierte Ausgaben, typisierte Instruments und eine höhere Zuverlässigkeit benötigen
# 6. Smolagenzien (~28k ⭐)
Smolagenzien ist das leichte Framework von Hugging Face für Agenten, die im Code denken. Anstatt jede Aktion in ein großes JSON-Objekt zu zwingen, können Modelle kompakten Python-Code generieren, der Instruments aufrufen, Ausgaben kombinieren und Aufgaben auf versatile Weise lösen kann. Die Kernlogik des Agenten ist absichtlich klein genug, um untersucht zu werden, was Smolagente für Experimente, Forschungsprojekte, lokale Modelle und Entwickler nützlich macht, die die Agentenschleife verstehen möchten, anstatt sofort eine große Plattform einzuführen. Benutzer schätzen die Klarheit und Zusammensetzbarkeit des Code-First-Ansatzes. Aber dieselbe Funktion birgt Risiken: Die Ausführung von modellgeneriertem Code erfordert ernsthaftes Sandboxing, strenge Berechtigungen, sorgfältig entwickelte Instruments und klare Grenzen für den Datei-, Netzwerk- und Shell-Zugriff. Es eignet sich hervorragend zum Lernen und Prototyping, der Einsatz in der Produktion sollte jedoch mit dem Sicherheitsdesign beginnen und nicht erst später Sicherheit hinzufügen.
Am besten für: Leichte Code-Agenten, lokale Experimente und transparente Agentenschleifen
# 7. Mastra (~25k ⭐)
Mastra ist eines der interessantesten TypeScript-First-Frameworks in dieser Liste. Es bietet Full-Stack-Groups Agenten, Workflows, Speicher, MCP-Unterstützung, Retrieval-Augmented Technology (RAG), Auswertungen, Beobachtbarkeit und Integrationen mit React-, Subsequent.js- und Node.js-Anwendungen. Es macht eine sinnvolle Unterscheidung zwischen Agenten und Workflows. Verwenden Sie Agenten, wenn das Modell Flexibilität benötigt, um zu entscheiden, was zu tun ist. Verwenden Sie Workflows, wenn Sie vorhersehbare, vordefinierte Schritte benötigen. Dies ist ein praktischer Ansatz für Groups, die Produktions-Webanwendungen erstellen, bei denen Sie sowohl KI-Flexibilität als auch zuverlässige Anwendungslogik benötigen. Mastra ist eine starke Choice für TypeScript-Groups, die ein Framework für die Backend-Agentenlogik und die Frontend-Produktentwicklung wünschen. Es geht jedoch schnell voran, daher sollten Produktionsteams bei Variations-Upgrades und Paketsperrhygiene vorsichtig sein. Dies ist besonders wichtig in jedem schnell wachsenden JavaScript-Ökosystem mit einem großen Abhängigkeitsbaum.
Am besten für: TypeScript-, Subsequent.js-, React- und Full-Stack-Agent-Anwendungen
# 8. Microsoft Agent Framework (~12k ⭐)
Microsoft Agent Framework ist das Framework, auf das Unternehmensteams achten sollten, die mit Python und .NET arbeiten. Es vereint Ideen, die zuvor über AutoGen und Semantic Kernel verteilt waren, und unterstützt Agenten, Multi-Agent-Workflows, Sitzungen, Middleware, Telemetrie, graphbasierte Orchestrierung und Unternehmensintegrationen. Der Reiz liegt nicht nur im Microsoft-Branding. Der Schwerpunkt liegt auf vorhersehbaren Software program-Engineering-Praktiken: explizite Orchestrierung, Beobachtbarkeit, Middleware, Typsicherheit, Azure-Integrationen und Governance-freundliche Bereitstellungspfade. Dadurch eignet es sich hervorragend für interne Geschäftsagenten, mit Microsoft 365 verbundene Assistenten, in Azure gehostete Workflows und Organisationen, die bereits über .NET-Kenntnisse verfügen. Es ist neuer als die seit langem etablierten Python-First-Frameworks, daher wächst sein Ökosystem immer noch. Das ist der Hauptgrund dafür, es als strategische Plattformwahl zu betrachten und nicht als Standardwahl für jeden kleinen Prototyp. Aber für Microsoft-Outlets könnte es der logischste Nachfolger zum Aufbau separater AutoGen- und Semantic-Kernel-Stacks werden.
Am besten für: .NET-, Azure-, Microsoft-Umgebungen und Unternehmensworkflows
# 9. Strands Brokers (~6,3k ⭐)
Strands-Agenten verfolgt einen modellgetriebenen Ansatz. Anstatt dass Entwickler jeden Schritt in einem Workflow im Voraus definieren müssen, kann das Modell darüber nachdenken, welche Instruments verwendet werden sollen und wie vorgegangen werden soll. Das Framework ist so konzipiert, dass es von einfachen Konversationsassistenten bis hin zu autonomeren Arbeitsabläufen funktioniert und gleichzeitig mehrere Modellanbieter und MCP-Instruments unterstützt. Dies macht Strands für Entwickler attraktiv, die weniger Framework-Zeremonien wünschen als graphbasierte Orchestrierungstools. Es kann besonders intestine für Benutzer von Amazon Internet Providers (AWS) und Amazon Bedrock geeignet sein, ist jedoch nicht auf reine AWS-Bereitstellungen beschränkt. Der Kompromiss ist Kontrolle. Ein modellgesteuerter Ansatz ist praktisch, wenn die Aufgabe offen ist, aber Entwickler benötigen starke Toolgrenzen, Validierung und Genehmigungsschritte, damit Agenten wichtige Aktionen durchführen können. Group-Diskussionen zeigen auch, dass Groups mehr Lebenszykluskontrolle und stärkere Multi-Agent-Hooks wünschen, was eine Überlegung wert ist, bevor es für stark regulierte Arbeitsabläufe verwendet wird.
Am besten für: Leichte modellgesteuerte Agenten, insbesondere in AWS-freundlichen Umgebungen
# 10. LlamaIndex-Workflows (~400 ⭐)
LlamaIndex ist vor allem für Retrieval- und Datenanwendungen bekannt, aber es ist Arbeitsabläufe Das Framework verdient Aufmerksamkeit für Agentensysteme. Es verwendet ein ereignisgesteuertes Modell, bei dem Workflow-Schritte Ereignisse empfangen, Arbeit ausführen und neue Ereignisse ausgeben. Dies erleichtert die Darstellung von Verzweigungen, Schleifen, parallelen Aufgaben, asynchronen Aufgaben und mehrstufigen Forschungspipelines. Dies ist besonders wertvoll, wenn der schwierige Teil eines Agenten nicht nur darin besteht, zu entscheiden, welches Device er anrufen soll. Es geht darum, Antworten in den richtigen Daten zu finden, zu extrahieren, zu organisieren und zu verankern. Dadurch eignen sich LlamaIndex-Workflows ultimate für Unternehmenssuche, Dokumentenanalyse, RAG-Anwendungen, Wissensassistenten und mehrstufige Recherchesysteme. Die Group betrachtet LlamaIndex häufig als leistungsfähiger für Abruf- und Dokument-Workflows als für die allgemeine Agenten-Orchestrierung. Das ist keine Schwäche. Es bedeutet lediglich, dass Sie sich dafür entscheiden sollten, wenn die größte Herausforderung darin besteht, einem Agenten die richtigen Daten bereitzustellen, und nicht darin, eine komplizierte Zustandsmaschine aufzubauen.
Am besten für: Dokumentlastige Agenten, RAG-Systeme, Unternehmenswissensdatenbanken und Datenpipelines
# Zusammenfassung
Das beste Framework ist nicht das mit den meisten Hype- oder GitHub-Stars. Es ist diejenige, die tatsächlich Ihren Anforderungen entspricht, z. B. Kontrolle, Zustandsverwaltung, Validierung, Beobachtbarkeit und Werkzeugzugriff. Nehmen Sie sich einfach die Zeit, sich die Optionen anzusehen und auszuwählen, was für Ihren Arbeitsablauf und Ihre langfristigen Ziele am besten geeignet ist. Der Bereich der Agenten-KI verändert sich schnell, daher werden sich auch diese Frameworks weiterentwickeln. Dies sind derzeit einige der stärksten Optionen im Jahr 2026.
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Technology Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Variety in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.