Ausführlicher Überblick über die 8 besten KI-Agenten-Frameworks für 2025: Von LangChain bis CrewAI, der ultimative Leitfaden für die Auswahl der Entwickler

KI-Agenten treiben Large Language Models (LLMs) vom "Dialog" zur "Aktion". Ein echter Agent versteht nicht nur Befehle, sondern kann auch selbständig planen, Werkzeuge aufrufen und mit der äußeren Umgebung interagieren, um komplexe Aufgaben zu erfüllen. Dies wird durch einen starken Open-Source-Rahmen unterstützt.

Derzeit gibt es viele hervorragende Projekte im Bereich der KI-Agenten-Frameworks, die ihre eigene Design-Philosophie, Aufgabenplanung, Tool-Integration und sogar Multi-Agenten-Kollaborationsfunktionen haben. In diesem Artikel führen wir eine eingehende vergleichende Analyse der acht wichtigsten Frameworks durch, um Entwicklern und Teams zu helfen, die am besten geeignete Lösung für ihre Bedürfnisse zu finden.

1) LangChain: der De-facto-Standard für die Entwicklung von LLM-Anwendungen

kurz

LangChain ist die Infrastruktur des LLM-Anwendungsentwicklungsbereichs. Sie wurde nicht speziell für Agenten entworfen, aber ihr umfassendes Ökosystem von Komponenten macht sie zu einem Ausgangspunkt für die Entwicklung von Agenten.

Wesentliche Merkmale

• Umfassende KomponentenBietet komplette Module von Document Loaders, Vectorstores, Memory bis hin zu Tools.
• Agent-StrategieUnterstützt eine Vielzahl von Agent-Laufzeitrichtlinien, wie z. B. ReActundPlan-and-Execute im Gesang antworten Conversational.
• LCEL (LangChain Expression Language)Dies ist die neueste Kernfunktion von LangChain, die über den Pipeline-Operator verfügbar ist | Die fließende Kombination verschiedener Komponenten führt zu einem saubereren Code und erleichtert die parallele Ausführung und Streaming-Ausgabe.

Technologie Architektur

LangChain ist strukturiert um Chain Der konzeptionelle Aufbau des LCEL wird PromptTemplateundLLM im Gesang antworten Output Parser und andere Komponenten in einen ausführbaren Aufgabenstrom. Sein Agentenmodul ist mit einem Strom von ausführbaren Aufgaben über die AgentExecutor um die Denk- und Handlungszyklen des Agenten zu steuern. Zugleich integriert es LangSmith für die Fehlersuche und Beobachtbarkeit, was bei der Entwicklung komplexer Agenten von entscheidender Bedeutung ist.

Szenario

• Ein hochgradig angepasster generischer Agent ist erforderlich.
• Entwicklung von Anwendungen rund um RAG (Retrieval Augmented Generation), Dialogsysteme und Codeanalyse.
• als Grundgerüst für das Lernen und Verstehen der Funktionsweise von Agenten.

2. crewAI: Kollaborationsorientierte "Unternehmens"-Agenten-Teams

kurz

CrewAI Der Kerngedanke ist "Teamarbeit". Sie abstrahiert Agenten als Teammitglieder mit bestimmten Rollen (Role) und Zielen (Goal), die im Rahmen eines Prozesses (Process) zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.

Wesentliche Merkmale

• Rollenbasierte ArbeitsteilungJeder Agent ist klar strukturiert mit definierten Rollen, Verantwortlichkeiten und verfügbaren Tools.
• Integrierte Prozesse der ZusammenarbeitDas Framework verfügt über integrierte Mechanismen zur Aufgabenplanung und Zusammenarbeit, die eine sequentielle oder hierarchische Aufgabenausführung unterstützen.
• Flexible KonfigurationJeder Agent kann unabhängig konfiguriert werden, um ein anderes LLM zu verwenden, so dass das optimale Modell für verschiedene Aufgaben ausgewählt werden kann.

Technologie Architektur

Seine Architektur besteht aus drei Kernkomponenten:Agent(Definition des Testamentsvollstreckers),Task(Definition der Aufgaben) und Crew(Organisieren von Agenten und Aufgaben und Starten der Ausführung).CrewAI Kann nahtlos integriert werden LangChain Das Ökosystem der Werkzeuge ermöglicht eine klare Struktur, ohne die leistungsstarke Funktionalität der Erweiterbarkeit zu verlieren.

Schneidkante

CrewAI Das Modell kommt den realen Arbeitsabläufen sehr nahe. Der Prozess des Verfassens eines Marktforschungsberichts lässt sich beispielsweise wie folgt aufschlüsseln: Der Researcher Agent ist für das Sammeln von Daten zuständig, der Analyst Agent ist für die Integration der Daten verantwortlich und der Writer Agent ist für das Schreiben des Berichts zuständig. Dieses Modell macht die Aufgabenzerlegung und -verwaltung sehr einfach.

Verwendungsszenarien

• Mehrstufige Aufgaben, die eine klare Arbeitsteilung erfordern, wie z. B. die Erstellung von Inhalten, die Marktanalyse und die Codeüberprüfung.
• Büroautomatisierungsprozesse innerhalb des Unternehmens.

3. autoGPT: ein früher Erforscher autonomer Intelligenzen

kurz

AutoGPT Es war eines der ersten Projekte, die das Konzept der "Autonomen Intelligenz" auslösten. Sein Ziel ist es, ein vollautomatisches, geschlossenes System zu realisieren: Dem Benutzer wird ein Endziel vorgegeben, dieAutoGPT Es wird in der Lage sein, Aufgaben selbständig zu zerlegen, auszuführen und eine Selbstbewertung und -korrektur vorzunehmen.

Wesentliche Merkmale

• Vollständiger AutonomiezyklusVerfolgt den Zyklus Denken -> Handeln -> Beobachten ohne menschliches Zutun.
• Langfristiges Gedächtnis:: Langfristige Speicherung und Abruf von Informationen mit Hilfe von Vektordatenbanken.
• Dynamischer WerkzeugaufrufDie Fähigkeit, eigenständig zu entscheiden, welche Werkzeuge (z. B. Websuche, Lesen und Schreiben von Dateien) zur Erreichung eines Ziels eingesetzt werden sollen.

Stärken und Schwächen

AutoGPT Die bahnbrechende Bedeutung des LLM-Agenten ist enorm, und er zeigt der Welt das Potenzial des LLM-Agenten. Allerdings hat er auch offensichtliche Probleme in der praktischen Anwendung offenbart: Die Aufgabenzerlegung ist fehleranfällig, der Ausführungsprozess kann in eine Sackgasse geraten, und der Verbrauch von Token und Rechenressourcen ist enorm. Daher wird es eher als experimentelles Projekt denn als Produktivitätswerkzeug betrachtet.

Verwendungsszenarien

• AI Agent Proof of Concept und akademische Forschung.
• Unwichtige Aufgaben wie die automatische Datenerfassung und Vorstudien.

4. agentVerse: eine Plattform für Multi-Intelligenz-Sozialisation und Zusammenarbeit

kurz

AgentVerse ist ein experimenteller Rahmen, der von Forschern der Tsinghua Universität eingeführt wurde und sich auf komplexe dynamische Interaktionen zwischen mehreren Agenten konzentriert, wie z.B. Debatten, Verhandlungen und Kooperation.

Wesentliche Merkmale

• Mehrstaatliches Umfeld (Informatik)Unterstützung der asynchronen parallelen Ausführung von mehreren Agenten in einer gemeinsamen Umgebung.
• Umfangreiche KommunikationsprotokolleEingebauter Nachrichtenversand, Peer-to-Peer-Kommunikation und andere Mechanismen zur Unterstützung des "sozialen" Verhaltens zwischen Agenten.
• Flexibler Einsatz:: Kann in lokalen oder verteilten Umgebungen eingesetzt werden, was groß angelegte Simulationsexperimente erleichtert.

Technologie Architektur

AgentVerse Bietet eine unabhängige Zustandsmaschine und ein Toolset für jeden Agenten, die von einem Master-Agenten koordiniert werden. Er unterstützt eine Vielzahl von Interaktionsrichtlinien, wie z. B. ReAct und dialoggesteuerte Modelle, was sie zu einer idealen Plattform für die Untersuchung des Sozialverhaltens multipler Intelligenzen macht.

Verwendungsszenarien

• Modellierung von sozialen oder wirtschaftlichen Spielen.
• Bilden Sie komplexe Agenten-Teams für Konversationen, wie z. B. simulierte Callcenter oder Entscheidungsbesprechungen in Unternehmen.
• AI Lehre und Forschung.

5. superAGI: Eine visuelle Agentenplattform für das Unternehmen

kurz

wenn LangChain ist eine "Befehlszeile" für Entwickler, so dass die SuperAGI Es handelt sich eher um eine "grafische Schnittstelle" für das Unternehmen. Sie bietet eine visuelle Agentenverwaltungsplattform mit dem Ziel, die Schwelle für die Bereitstellung und Verwaltung von Agentenanwendungen zu senken.

Wesentliche Merkmale

• Web-UI-VerwaltungBietet ein Agenten-Dashboard zur einfachen Erstellung, Konfiguration und Überwachung des Betriebsstatus eines Agenten.
• Marktplatz für ToolsEs gibt ein aktives Ökosystem von Tools und Plug-ins, die sich leicht in die Google-Suche, den Browser, SQL und andere häufig verwendete Tools integrieren lassen.
• Aufgabenwarteschlangen und ProtokolleEingebautes Aufgabenverwaltungssystem mit detaillierter Ausführungsprotokollierung zur einfachen Fehlerbehebung und Prüfung.

Schneidkante

SuperAGI Der größte Vorteil von Agent ist seine Benutzerfreundlichkeit. Auch technisch nicht versierte Personen können Agenten über die Benutzeroberfläche verwalten und ausführen, was es ideal für Unternehmensumgebungen macht, in denen Agentenanwendungen schnell in Betrieb genommen werden müssen.

Gerät

• Automatisierte Verarbeitung und Zusammenfassung von internen Unternehmensdokumenten.
• Zyklische Analyse von Verkaufs- oder Marktdaten.
• Erstellen Sie handhabbare, intelligente Assistenten für den Kundenservice.

6 MetaGPT: SOP-Experte für die Modellierung des Softwareentwicklungsprozesses

kurz

MetaGPT Es handelt sich um ein zielgerichtetes Agenten-Framework, das Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für die Softwareentwicklung in einem System kodiert, das den gesamten Softwareentwicklungsprozess automatisiert, indem es die Zusammenarbeit verschiedener Rollen (z. B. Produktmanager, Architekten, Ingenieure und Tester) simuliert.

Wesentliche Merkmale

• SOP-Treiber:: Generische Aufgabenzerlegung, die es von anderen Rahmenwerken unterscheidet.MetaGPT Das Herzstück sind die vordefinierten SOPs. Es ist bekannt, dass die Entwicklung einer Software eine Anforderungsanalyse erfordert, gefolgt von einem Architekturentwurf, und dann die Codierung und das Testen.
• Multi-Rollen-ZusammenarbeitEingebaute Rollen wie Product Manager (PM), Engineer (RD) und Testing (QA), jeweils mit klaren Inputs und Outputs.
• Standardisierung der Ergebnisse:: Fähigkeit zur automatischen Generierung strukturierter Produkte wie Anforderungsdokumente, Systementwurfsdiagramme, Code und Testfälle.

Technologie Architektur

MetaGPT Projekte auf der Grundlage von Aufgabenwarteschlangen und Flussdiagrammen vorantreiben. Nachdem jeder Rollenagent seine eigene Aufgabe erledigt hat, gibt er die Ergebnisse an die nächste Rolle weiter und bildet so eine effiziente Pipeline. Dieses Modell gewährleistet die Qualität und Konsistenz des endgültigen Outputs.

Verwendungsszenarien

• Schnelles Erstellen von Projektprototypen oder Minimum Viable Products (MVPs).
• Automatisieren Sie die Entwicklung von API-Schnittstellen und der zugehörigen Dokumentation.
• Als Hilfsmittel für den Unterricht in Softwaretechnik.

7. openAgent: ein modulares Agentensystem mit Schwerpunkt auf Interpretierbarkeit

kurz

OpenAgent Mit dem Schwerpunkt auf Modularität und Interpretierbarkeit der Aufgabenausführung soll der Entscheidungsfindungsprozess des Agenten transparenter und kontrollierbarer gemacht werden, insbesondere für Unternehmensumgebungen mit hohen Compliance- und Audit-Anforderungen.

Wesentliche Merkmale

• modulare EntkopplungGetrenntes Design von Kernkomponenten des Agenten wie Planner, Tool, Feedback usw. für separate Upgrades und Audits.
• Einheitlicher Missionsrahmen: Bereitstellung eines einheitlichen AgentExecutor um alle Aufgaben zu planen und die Konsistenz der Ausführungslogik zu gewährleisten.
• PrivatisierungsfreundlichUnterstützt die lokale Bereitstellung großer Modelle, einfach zu verwenden in privaten Umgebungen.

Anwendungsszenario

• Finanzwesen, Recht und andere Branchen, die ein hohes Maß an Interpretierbarkeit im Entscheidungsprozess erfordern.
• Unternehmen, die kontrollierte, konforme, privatisierte Agentensysteme aufbauen müssen.
• Verwaltung komplexer Daten-Workflows innerhalb des Unternehmens.

8 CAMEL: Ein dialogisches duales Agentensystem zur Erforschung des LLM-Geistes

kurz

CAMEL (Communicative Agents for Mind Exploration of LLMs) ist ein von einem Team der Stanford University vorgeschlagener Forschungsrahmen, in dessen Mittelpunkt ein aus zwei Agenten bestehendes Dialogsystem steht. Indem die Agenten verschiedene Rollen spielen und einen Dialog über eine Aufgabe führen, werden die tieferen Fähigkeiten von LLMs in Bezug auf Argumentation, Verhandlung und Voreingenommenheit erforscht.

Technische Höhepunkte

• Dialog im RollenspielDas System besteht aus einem "KI-Benutzer"-Agenten, der Aufgaben vorschlägt, und einem "KI-Assistenten"-Agenten, der diese ausführt und dabei miteinander kommuniziert.
• Mission Script DrivenEinrichten von Rollen und Zielen durch vordefinierte Szenarien, die den Agenten zu tieferen Interaktionen führen.
• Modellierungsmöglichkeiten erkunden: CAMEL Das Hauptziel war nicht die Erfüllung der Aufgabe, sondern die Untersuchung des mentalen Modells des LLM durch Beobachtung des Dialogs zwischen den Agenten.

Für wen ist es gedacht?

• KI-Forscher und Akademiker, die sich für die Funktionsweise von LLM interessieren.
• Forscher, die Multi-Agenten-Verhandlungen oder Spielmodellierung durchführen müssen.

Wie soll man wählen?

• Anfänger & Allgemeine Entwicklung: Von LangChain Zunächst einmal bietet es die umfangreichsten Komponenten und die umfangreichste Dokumentation.
• Strukturierte Mehrschrittaufgaben: CrewAI ist die beste Wahl, und sein Modell der rollenbasierten Arbeitsteilung ist sehr klar.
• Schnelle Bereitstellung für Unternehmen: SuperAGI Der Markt für Visualisierungsschnittstellen und -werkzeuge kann vor Ort erheblich beschleunigt werden.
• Automatisierte Software-Entwicklung: MetaGPT Niemand sonst befindet sich in dieser Vertikalen.
• akademische Forschung: AgentVerse im Gesang antworten CAMEL Es werden spezielle Werkzeuge für die Interaktion zwischen mehreren intelligenten Körpern und die Erforschung von LLM-Fähigkeiten bereitgestellt.