Frameworks im Vergleich

Das Agent-Ökosystem explodiert. Dutzende Frameworks versprechen, Agent-Entwicklung einfacher zu machen. Aber welches passt zu Ihrem Use Case? Hier ein ehrlicher Vergleich der wichtigsten Frameworks (Stand 2026).

LangChain / LangGraph

Typ: Allzweck-Framework für LLM-Anwendungen und Agents

Aspekt	Bewertung
Stärken	Riesiges Ökosystem, viele Integrationen, LangGraph für komplexe Workflows
Schwächen	Abstractions-Overhead, steile Lernkurve, häufige Breaking Changes
Best für	RAG-Pipelines, strukturierte Agent-Workflows
Sprache	Python, TypeScript

Wann nutzen: Sie brauchen viele Integrationen und ein bewährtes Ökosystem.

CrewAI

Typ: Multi-Agent-Framework mit Rollen-basiertem Design

Aspekt	Bewertung
Stärken	Intuitive Rollen-Definition, einfacher Einstieg, gute Docs
Schwächen	Weniger flexibel als LangGraph, Limited Customization
Best für	Team-basierte Agent-Workflows (Research, Content, Analysis)
Sprache	Python

Wann nutzen: Sie wollen schnell Multi-Agent-Teams für Business-Workflows aufsetzen.

AutoGen (Microsoft)

Typ: Framework für konversationsbasierte Multi-Agent-Systeme

Aspekt	Bewertung
Stärken	Flexibles Konversations-Pattern, Human-in-the-Loop nativ, Microsoft-Ökosystem
Schwächen	Konversations-Ansatz passt nicht für alle Use Cases, komplexes Setup
Best für	Conversational Agents, Code-Generation mit Review
Sprache	Python

Wann nutzen: Sie brauchen Agents, die diskutieren und iterieren (z. B. Code-Review-Zyklen).

OpenClaw

Typ: Production-ready Agent-Platform mit integriertem Gateway

Aspekt	Bewertung
Stärken	Integriertes Gateway + Agent-Runtime, Multi-Channel (Chat, Telegram, API), Safety-first Design, Container-Sandboxing
Schwächen	Jüngeres Ökosystem, spezifischer Stack
Best für	Production-Agents mit echten Tool-Zugriff, Unternehmens-Agenten
Sprache	TypeScript

Wann nutzen: Sie wollen Agents in Production betreiben — mit Safety, Monitoring und Multi-Channel-Support.

Entscheidungsmatrix

Kriterium	LangChain	CrewAI	AutoGen	OpenClaw
Einstieg	⚠️ Mittel	✅ Leicht	⚠️ Mittel	✅ Leicht
Multi-Agent	✅ LangGraph	✅ Nativ	✅ Nativ	✅ Nativ
Production	⚠️ Extra nötig	⚠️ Extra nötig	⚠️ Extra nötig	✅ Built-in
Safety	⚠️ Selbst bauen	⚠️ Selbst bauen	✅ HITL nativ	✅ Guardrails nativ
Integrationen	✅ Sehr viele	⚠️ Mittel	⚠️ Mittel	⚠️ Wachsend

Praxis-Tipp: Kein Framework ist perfekt. Wählen Sie basierend auf Ihrem primären Use Case: RAG → LangChain, Team-Workflows → CrewAI, Conversation → AutoGen, Production → OpenClaw. Für Prototypen reicht oft das Anthropic/OpenAI SDK direkt.