# Einführung
Ein Agent, der für jede Entscheidung eine Cloud-API aufruft, mietet seine Intelligenz. Es benötigt einen Schlüssel, es berechnet eine Rechnung professional Token und jede Anfrage verlässt Ihren Pc, bevor Sie eine Antwort erhalten. Ein für die lokale Ausführung konzipierter Agent überspringt all das. Kein API-Schlüssel, keine Kosten professional Aufruf, sobald das Modell heruntergeladen ist, und nichts verlässt Ihr Netzwerk, es sei denn, Sie sagen es. Der Haken daran ist, dass Sie, wenn Sie alles lokal ausführen, auch eine Orchestrierungsschicht benötigen, die tatsächlich versteht, wie man mit einem Modell kommuniziert, das auf Ihrer eigenen {Hardware} sitzt, und nicht mit einem Modell, das sich hinter der API eines anderen befindet.
Nachfolgend sind sieben Python-Instruments aufgeführt, die Ingenieure im Jahr 2026 tatsächlich verwenden, um Agenten in der lokalen Infrastruktur zu erstellen, zu koordinieren und auszuführen, von der Laufzeit, die das Modell selbst bedient, bis zu den Frameworks, die entscheiden, was der Agent damit macht.
# 1. Ollama
Bevor Sie etwas lokal orchestrieren können, muss das Modell tatsächlich von etwas ausgeführt werden. Ollama ist eine leichte Laufzeit zum Ausführen von Open-Supply-LLMs (Giant Language Fashions) auf Ihrem eigenen Pc – was dem am nächsten kommt Docker für Sprachmodelle. Ein Befehl ruft ein Modell ab, ein anderer stellt es über eine lokale API bereit, ohne dass eine Python-Umgebung konfiguriert werden muss CUDA Treiber zur manuellen Set up.
Was Ollama zur Grundlage macht, auf der quick jedes Framework auf dieser Liste aufbaut, ist eine bestimmte Designauswahl. Es verfügt über eine OpenAI-kompatible API, was bedeutet, dass es ohne einen benutzerdefinierten Adapter direkt in die meisten Agenten-Frameworks integriert werden kann. Darüber hinaus bietet es den Datenschutzvorteil, dass Ihre Daten den Pc nie verlassen, und den Kostenvorteil, dass jede Anfrage nach dem Herunterladen eines Modells kostenlos ist. Es ist nicht auf reinen Durchsatz ausgelegt, was Sie wissen sollten, bevor Sie über den Laptop computer eines einzelnen Entwicklers hinaus skalieren. Bei Workloads mit hoher Parallelität kombinieren Groups die Einfachheit von Ollama während der Entwicklung oft mit etwas wie „ vLLMDie PagedAttention-basierte Bereitstellung erfolgt, sobald mehr Leistung benötigt wird, wobei die gleiche Agenten-Orchestrierungsebene oben bleibt.
# 2. Smolagenzien
Wenn Sie genau verstehen möchten, was Ihr Agent tut, ohne sich durch Abstraktionsebenen zu wühlen, Smolagenzien von Hugging Face ist dafür gemacht. Die gesamte Logik für Agenten passt in etwa 1.000 Codezeilen, wobei die Abstraktionen über dem Rohcode auf ihre minimale Kind beschränkt bleiben. Die Bibliothek ist vollständig modellunabhängig und unterstützt neben Dutzenden von gehosteten Anbietern auch lokale Transformatoren oder Ollama-Modelle.
Sein entscheidendes Merkmal ist eine andere Philosophie darüber, wie Agenten handeln sollten. Smolagents bietet erstklassige Unterstützung CodeAgents, die ihre Aktionen in Code schreiben, anstatt nachträglich zum Generieren von Code verwendet zu werden, und es unterstützt die Ausführung dieses Codes in Sandbox-Umgebungen über Docker, E2Boder Modal zur Sicherheit. Der ehrliche Kompromiss, den Sie wissen sollten: Die Leistung nimmt bei kleineren Open-Supply-Modellen stark ab, wobei sich ständig Fehler unterhalb des 7B-Parameterbereichs einschleichen. Daher ist dies besser geeignet, wenn Sie ein halbwegs leistungsfähiges lokales Modell ausführen, als ein kleines Modell, das auf bescheidene {Hardware} gequetscht wird.
# 3. PydanticAI
Agenten, die Instruments aufrufen oder strukturierte Daten weitergeben, sind nur so zuverlässig wie das von ihnen ausgegebene Format, und ein Modell, das gelegentlich fehlerhaftes JSON zurückgibt, kann stillschweigend eine ganze Pipeline lahmlegen. PydanticAI wurde vom Workforce hinter Pydantic speziell entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Es nutzt Python-Typhinweise, um alle Agenteneingaben, -ausgaben und Toolaufrufe typsicher zu machen, mit automatischer Schemavalidierung und Selbstkorrektur, wenn die Ausgabe eines LLM nicht der erwarteten Struktur entspricht.
Dadurch eignet es sich besonders intestine für lokale Agenten, die sich um alles kümmern, bei dem es tatsächlich auf Datenintegrität ankommt. PydanticAI stellt sicher, dass Daten strukturiert, validiert und zuverlässig sind, was für Compliance-intensive Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung ist. Da es mit jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt funktioniert, ist die Weiterleitung an einen lokalen Ollama-Server ein einfacher Austausch und keine separate Integration. Das Projekt schreitet schnell voran: Durch die aktive Entwicklung wurde es bis April 2026 unter der Leitung des Pydantic-Kernteams auf Model 1.85.1 gebracht, wobei die Prüfer durchweg die Typsicherheit und die minimalen Abhängigkeiten als herausragendes Merkmal nannten.
# 4. CrewAI
Für einen einzelnen Agenten reicht die oben genannte Konfiguration aus. Wenn Sie möchten, dass mehrere Agenten an verschiedenen Teilen einer Aufgabe zusammenarbeiten, CrewAI Meistens ist es das Framework, nach dem die Leute zuerst greifen, insbesondere weil es so schnell zu etwas führt, das funktioniert. Sie definieren Agenten mit Rollen und Zielen, gruppieren sie zu einem Workforce und lassen sie zusammenarbeiten – und es ist wohl das einfachste Agenten-Framework, um mit lokalen Modellen zu arbeiten.
Die Geschichte des lokalen Modells ist hier auch kein nachträglicher Einfall. CrewAI vermeidet ausdrücklich Abhängigkeiten von LangChain oder anderen externen Agent-Frameworks, positioniert sich als eigenständig und unterstützt OpenAI als Standardmodellanbieter sowie explizite Unterstützung für lokale Laufzeiten über Ollama. Es unterstützt auch das Mannequin Context Protocol (MCP) über stdio, SSE und streambare HTTP-Transporte, sodass ein lokales CrewAI-Setup weiterhin auf standardisierte Device-Server zugreifen kann, ohne das darunter liegende Native-First-Modell zu verlieren.
# 5. AgentScope
Wo die vorherigen Frameworks für einen schnellen Einstieg optimiert sind, AgentScope ist von Anfang an auf die Produktion ausgerichtet und die lokale Bereitstellung wird als erstklassige Possibility und nicht als Randfall behandelt. AgentScope 2.0 ist ein produktionsbereites Agenten-Framework mit Workspace- und Sandbox-Unterstützung, das Instruments und Code in isolierten Umgebungen mit integrierten Backends für die lokale Ausführung, Docker und E2B ausführt. Mit über 27.300 GitHub-Sternen und zwei von Experten begutachteten Artikeln, die sein Design unterstützen, ist es eine der umfassenderen Optionen für Groups, die Multi-Agenten-Systeme erstellen, die tatsächlich ausgeliefert werden müssen.
Der Datenschutzaspekt ist explizit und nicht zufällig. Agenten werden vollständig in Ihrer eigenen Infrastruktur ausgeführt, unabhängig davon, ob es sich um lokale Server oder Ihre eigene Cloud handelt, ohne dass Daten an die Server von AgentScope gesendet werden. Mit der Modellabstraktionsschicht können Sie lokale oder non-public Modelle für smart Arbeitslasten austauschen, ohne Ihren Agentencode neu schreiben zu müssen. Die Koordination mehrerer Agenten erfolgt über einen sogenannten Message Hub, den das Framework nennt. Agenten kommunizieren über eine strukturierte Nachrichtenübermittlung und nicht über einen gemeinsamen impliziten Kontext, wodurch die Interaktionen clear und überprüfbar bleiben – ein bedeutender Unterschied, wenn Sie jemals ein System mit mehreren Agenten debuggen mussten, bei dem nicht klar warfare, welcher Agent welche Entscheidung beeinflusst hat.
# 6. LangGraph
LangGraph wurde bereits in früheren Berichten über die Agenten-Orchestrierung erwähnt, und das aus gutem Grund: Es ist zur Standardwahl für alles geworden, was zustandsbehaftet, verzweigt oder wiederherstellbar ist. Der lokale Modellaspekt ist hier besonders hervorzuheben. Da LangGraph mit jedem OpenAI-kompatiblen Backend funktioniert, ist das Verweisen eines Diagramms auf eine lokale Ollama-Instanz für Planungs- und Device-Entscheidungen ein einzeiliger Austausch, und das gleiche Checkpointing, das LangGraph in der Cloud zuverlässig macht – Pause-und-Fortsetzen, Zeitreise-Debugging und Multi-Instanz-Skalierung – funktioniert identisch, unabhängig davon, ob das Modell dahinter eine Frontier-API oder ein Modell ist, das auf Ihrer eigenen GPU ausgeführt wird.
Dies ist vor allem für lokale Agenten wichtig, die mehr tun müssen, als nur eine einzelne Aufforderung zu beantworten. Eine zuverlässige lokale Agentenschleife profitiert von einer vorhersehbaren Struktur, bei der das Modell einen Plan vorschlägt, jeweils eine Werkzeugaktion ausführt, das Ergebnis beobachtet und über den nächsten Schritt entscheidet. Und sobald diese Schleife einen Absturz oder eine lange Pause zwischen den Schritten überstehen muss, verhindert die Persistenzschicht von LangGraph, dass sie jedes Mal von vorne beginnt.
# 7. Microsoft Agent Framework
Wenn Sie die Governance- und Middleware-Funktionen benötigen, die in einer größeren technischen Organisation erwartet werden, aber dennoch die Möglichkeit haben möchten, alles auf der lokalen Infrastruktur auszuführen, Microsoft Agent Framework ist wissenswert. Es ist der einheitliche Nachfolger von AutoGen Und Semantischer Kernelvon denselben Groups entwickelt und im Oktober 2025 als künftiges Single-Orchestrierungs-SDK von Microsoft angekündigt, das die konversationsorientierten Multi-Agent-Abstraktionen von AutoGen mit den Unternehmensfunktionen von Semantic Kernel wie sitzungsbasierter Zustandsverwaltung, Middleware und Telemetrie kombiniert.
Das Element, das ihm einen Platz auf dieser speziellen Liste einbringt, ist die direkte, explizite Unterstützung lokaler Modelle – nicht etwas, das angeschraubt wird. Das Framework wird mit einem Python-Paket geliefert und unterstützt Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropisch, Amazonas-Grundgestein, Google Geminiund Ollama sind sofort einsatzbereit, was bedeutet, dass ein Workforce, das dieses Framework für seine Unternehmensfunktionen standardisiert, nicht auf die Possibility verzichten muss, einen vollständig lokalen Agenten für smart Arbeitslasten oder Offline-Entwicklung auszuführen. Wissenswertes vor einer breiten Einführung: Von der Neighborhood gemeldete Probleme konzentrieren sich auf Anbieteradapter außerhalb des Azure OpenAI Blissful Path. Daher sollten Groups, die hauptsächlich auf Ollama- oder Nicht-Microsoft-Infrastrukturen arbeiten, die Anbieterintegration gründlich überprüfen, bevor sie sich verpflichten.
# Zusammenfassung
Diese sieben Werkzeuge konkurrieren nicht wirklich um die gleiche Aufgabe. Ollama ist das Fundament, auf dem quick alles andere ruht. Smolagents und PydanticAI leben eine Ebene unterhalb der vollständigen Orchestrierung – eine ist für minimale Abstraktion und Code-as-Motion optimiert, die andere für Typsicherheit, wo eine fehlerhafte Ausgabe einfach nicht akzeptabel ist. CrewAI sorgt dafür, dass ein lokaler Multiagenten-Prototyp am schnellsten läuft. AgentScope und Microsoft Agent Framework bringen produktionstaugliche Struktur, Audit-Trails und Governance in lokale Bereitstellungen. LangGraph sitzt in der Mitte und gibt jedem der oben genannten Punkte ein dauerhaftes, mit Kontrollpunkten versehenes Rückgrat, wenn ein lokaler Agent mehr tun muss, als nur einmal zu reagieren und dann anzuhalten.
Die richtige Wahl hängt weniger davon ab, welches Framework „am besten“ ist, als vielmehr davon, welche Einschränkungen Sie tatsächlich lösen: Geschwindigkeit des Prototypings, strikte Datenvalidierung, Produktionssteuerung oder Langzeitstatus. Der lokale Betrieb bedeutet nicht mehr, dass man sich mit weniger Leistungsfähigkeit zufrieden geben muss. Es geht vor allem darum, das Framework auszuwählen, das auf der Einschränkung basiert, die für das, was Sie versenden, am wichtigsten ist.
Shittu Olumid ist ein Software program-Ingenieur und technischer Autor, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, modernste Technologien zu nutzen, um fesselnde Erzählungen zu erschaffen, mit einem scharfen Blick fürs Element und einem Gespür für die Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie können Shittu auch auf finden Twitter.