Die 12 wichtigsten Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten im Jahr 2025

In diesem Leitfaden erfahren Sie:

• Verstehen, was KI-Agenten-Frameworks sind
• Entdecken Sie die wichtigsten Faktoren, die bei der Bewertung dieser Bibliotheken zu berücksichtigen sind
• Erkunden Sie die besten KI-Agenten-Frameworks
• Vergleichen Sie diese Tools in einer übersichtlichen Tabelle

Lasst uns eintauchen!

Was ist ein AI Agent Framework?

KI-Agenten-Frameworks sind Werkzeuge, die die Erstellung, den Einsatz und die Verwaltung von autonomen KI-Agenten vereinfachen. In diesem Zusammenhang ist ein KI-Agent eine Softwareeinheit, die ihre Umgebung wahrnimmt, Informationen verarbeitet und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Diese Frameworks bieten vorgefertigte Komponenten und Abstraktionen, die Entwicklern bei der Erstellung von KI-gestützten Agenten helfen – in der Regelunter Verwendung von LLMs. Sie unterstützen leistungsfähige Systeme, die Eingaben wahrnehmen, Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen können.

Zu den Hauptmerkmalen dieser Tools gehören die Agentenarchitektur, die Speicherverwaltung, die Task-Orchestrierung und die Tool-Integration.

Aspekte, die bei der Auswahl der besten Frameworks für den Aufbau von KI-Agenten zu berücksichtigen sind

Beim Vergleich der besten verfügbaren KI-Agenten-Frameworks sollten Sie die folgenden Hauptelemente in Betracht ziehen:

• Repository: Ein Link zur Codebasis des Tools, wo Sie alle relevanten Informationen finden können.
• Programmiersprache: Die Sprache, in der die Bibliothek entwickelt und als Paket vertrieben wird.
• Entwickelt von: Das Team oder Unternehmen, das hinter dem Tool steht.
• GitHub-Sterne: Die Anzahl der Sterne, die das Repository erhalten hat, was auf seine Beliebtheit hinweist.
• Funktionen: Eine Liste der Funktionen, die das Framework bietet.
• Unterstützte Modelle: Eine Liste der KI-Modelle oder -Anbieter, mit denen das Tool integriert ist.

“KI-Frameworks sind die neue Laufzeit für intelligente Agenten, die definieren, wie sie denken, handeln und skalieren. Wenn wir diese Frameworks mit Echtzeit-Webzugriff und zuverlässiger Dateninfrastruktur ausstatten, können Entwickler intelligentere, schnellere und produktionsreife KI-Systeme entwickeln.” – Ariel Shulman, Chief Product Officer, Bright Data

Die besten AI-Agent-Frameworks

Sehen Sie sich die Liste der besten Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten auf dem Markt an, die auf der Grundlage der oben genannten Kriterien ausgewählt wurden.

Hinweis: Bei der folgenden Liste handelt es sich nicht um eine Rangliste, sondern vielmehr um eine Sammlung der besten KI-Agenten-Frameworks. Im Detail ist jedes Tool für bestimmte Anwendungsfälle und Szenarien geeignet.

AutoGen

AutoGen ist ein von Microsoft unterstütztes Framework für die Entwicklung autonomer oder von Menschen unterstützter Multi-Agenten-KI-Systeme. Es bietet Ihnen flexible APIs, Entwickler-Tools und eine programmierfreie Benutzeroberfläche (AutoGen Studio), um KI-Agenten zu prototypisieren, auszuführen und zu bewerten. Diese Agenten können Aufgaben wie Web-Browsing, Code-Ausführung, Chat-basierte Workflows und mehr abdecken. Die Software unterstützt nativ die Ökosysteme Python und .NET.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python, .NET

👨‍💻 Entwickelt von: Microsoft

⭐ GitHub-Sterne: 43.1k+

⚙️ Merkmale:

• Sprachübergreifende Unterstützung für Python und .NET
• Unterstützt sowohl autonome als auch Human-in-the-Loop-Agenten
• GUI-Unterstützung durch AutoGen Studio
• Mehrschichtige, erweiterbare Architektur für Flexibilität
• Kern-API, AgentChat-API und Erweiterungs-API
• Integrierte Unterstützung für Web-Browsing-Agenten über Playwright
• Multimodale Agenten für Aufgaben mit Browser-Automatisierung und Benutzerinteraktion
• Unterstützung von Round-Robin-Gruppenchats für die Orchestrierung von Agententeams
• Beendigungsbedingungen ermöglichen das Beenden von Agenten-Chats auf der Grundlage benutzerdefinierter Regeln
• Enthält Benchmarking-Tools über AutoGen Bench
• Reichhaltiges Ökosystem von Tools, Paketen und von der Gemeinschaft bereitgestellten Agenten

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI, Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Anthropic (experimentelle Unterstützung), Ollama (experimentelle Unterstützung), Gemini (experimentelle Unterstützung) und Semantic Kernel Adapter

LangChain

LangChain ist ein quelloffenes Python-Framework zur Erstellung leistungsstarker, produktionsreifer Anwendungen und Agenten unter Verwendung von LLMs. Es vereinfacht die KI-Entwicklung, indem es die Verkettung modularer Komponenten und die Integration von Drittanbietern ermöglicht. Dank seines flexiblen, zukunftssicheren Designs und seines umfangreichen Ökosystems hilft LangChain Ihnen, schnell zu handeln und sich an die Entwicklung der KI-Technologie anzupassen.

Zu den Werkzeugen gehört LangGraph, einLow-Level-Orchestrierungs-Framework für den Aufbau steuerbarer, zustandsorientierter KI-Agenten.

Entdecken Sie, wie Sie Web Scraping in LangChain-Workflows integrieren können.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 106k+

⚙️ Merkmale:

• Möglichkeit, Sprachmodelle, Datenquellen und andere Komponenten einfach auszutauschen
• Möglichkeit der Verbindung von Sprachmodellen mit verschiedenen Datenquellen über eine intuitive High-Level-API
• Tools zur Verfeinerung der Prompts, um Sprachmodelle zu steuern und präzisere Ergebnisse zu erzielen
• Unterstützung bei der Entwicklung von RAG-Systemen
• Speichermodule, die es Sprachmodellen ermöglichen, Informationen über frühere Interaktionen zu speichern
• Tools für die Bereitstellung und Überwachung von Sprachmodellanwendungen
• Hoher Grad an Individualisierung und Flexibilität durch modularen Aufbau
• Hohe Skalierbarkeit und Flexibilität
• Umfassende Dokumentation mit einer Vielzahl von Beispielen

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI, Google, Hugging Face, Azure, AWS, Anthropic, und andere

OpenAI Agenten SDK

Das OpenAI Agents SDK (früher bekannt als OpenAI Swarm) ist ein produktionsreifes Framework für den Aufbau von Multi-Agenten-KI-Workflows. Es bietet einen minimalen Satz von Primitiven:

• Agenten: LLMs, die mit Anweisungen und Werkzeugen ausgestattet sind.
• Übergaben: Ermöglicht es Agenten, andere Agenten mit bestimmten Aufgaben zu betrauen.
• Leitplanken: Zur Validierung der an Agenten übergebenen Eingaben.

Das OpenAI Agents SDK wurde mit Blick auf Einfachheit und Flexibilität entwickelt. Es unterstützt komplexe Anwendungsfälle, umfasst integrierte Nachverfolgung und Auswertung und ist vollständig in Python integriert.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: OpenAI

⭐ GitHub-Sterne: 8.6k+

⚙️ Merkmale:

• Produktionsfertiges und leichtgewichtiges SDK für die Entwicklung von KI-Anwendungen durch Agenten
• Ermöglicht Agenten, Aufgaben an andere Agenten zu delegieren
• Guardrails validieren Agenten-Eingaben und erzwingen Beschränkungen
• Integrierte Agentenschleife verarbeitet Tool-Aufrufe, LLM-Antworten und Wiederholungen bis zur Fertigstellung
• Python-First-Design ermöglicht Verkettung und Orchestrierung mit nativen Python-Funktionen
• Funktionswerkzeuge konvertieren Python-Funktionen in Werkzeuge mit automatischem Schema und Validierung
• Tracing ermöglicht die Visualisierung, Fehlersuche und Überwachung von Agentenströmen
• Unterstützt die Bewertung, Feinabstimmung und Destillation mit OpenAI-Tools
• Minimale Primitive machen es schnell erlernbar und leicht anpassbar

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI

Langflow

Langflow ist ein Low-Code-Framework für die visuelle Erstellung und Bereitstellung von KI-Agenten und -Workflows. Es unterstützt jede API, jedes Modell oder jede Datenbank und enthält einen integrierten API-Server, um Agenten in Endpunkte zu verwandeln. Langflow unterstützt die wichtigsten LLMs, Vektordatenbanken und bietet eine wachsende Bibliothek von KI-Tools. Und das alles ohne aufwändiges Setup.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 54.9k+

⚙️ Merkmale:

• Möglichkeit, schnell zu beginnen und mit Hilfe eines visuellen Builders zu iterieren
• Zugang zum zugrundeliegenden Code für die Anpassung jeder Komponente mit Python
• Fähigkeit, Abläufe in einer schrittweisen Spielumgebung zu testen und zu verfeinern
• Unterstützung für Multi-Agenten-Orchestrierung, Gesprächsverwaltung und -abfrage
• Option zur Bereitstellung als API oder zum Export von Flüssen als JSON für Python-Anwendungen
• Beobachtbarkeit durch Integrationen mit Tools wie LangSmith und LangFuse
• Sicherheit und Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau für Produktionsumgebungen

🧠 Unterstützte Modelle: Amazon Bedrock, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, DeepSeek, Google, Groq, Hugging Face API, IBM Watsonx, LMStudio, Maritalk, Mistral, Novita AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenRouter, Perplexity, Qianfan, SambaNova, VertexAIm, und xAI

LlamaIndex

LlamaIndex (früher bekannt als GPT Index) ist ein Framework zum Aufbau von LLM-gestützten Agenten auf Ihren Daten – entwickelt von Meta. Es ermöglicht die Erstellung von produktionsreifen Agenten, die komplexe Unternehmensdaten durchsuchen, synthetisieren und Erkenntnisse daraus gewinnen können. Es wird mit mehreren Integrationen und Plugins für eine verbesserte Funktionalität geliefert.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python, TypeScript

👨‍💻 Entwickelt von: Meta

⭐ GitHub-Sterne: 40.9k+

⚙️ Merkmale:

• High-Level-API für schnelles Prototyping
• Low-Level-API für erweiterte Anpassungen von Konnektoren, Indizes, Retrievern und mehr
• API zur Erstellung von LLM-gestützten Agenten und agentenbasierten Arbeitsabläufen
• Unterstützt die Kontexterweiterung zur Integration Ihrer privaten Daten in LLMs
• Integrierte Tools für die Dateneingabe aus PDFs, APIs, SQL und mehr
• Für den LLM-Verbrauch optimierte Indizierungsformate für Zwischendaten
• Steckbare Abfrage-Engines für die Beantwortung von Fragen durch RAG (wie in unserem SERP-Daten-RAG-Chatbot-Leitfaden gezeigt)
• Chat-Engines für Multi-Turn-Interaktionen über Ihre Daten
• Agentenschnittstelle für werkzeugunterstützte, aufgabenorientierte LLM-Anwendungen
• Workflow-Unterstützung für ereignisgesteuerte, mehrstufige Logik mit mehreren Bearbeitern und Tools
• Werkzeuge zur Bewertung und Beobachtung der Leistung von LLM-Anwendungen
• Integrierte Unterstützung für multimodale Anwendungen
• Unterstützt selbst gehostete und verwaltete Implementierungen über LlamaCloud
• LlamaParse für modernes Dokumenten-Parsing

🧠 Unterstützte Modelle: AI21, Anthropic, AnyScale, Azure OpenAI, Bedrock, Clarifai, Cohere, Dashscope, Dashscope Multi-Modal, EverlyAI, Fireworks, Friendli, Gradient, Gradient Model Adapter, Groq, HuggingFace, Konko, LangChain, LiteLLM, Llama, LocalAI, MariTalk, MistralAI, Modelscope, MonsterAPI, MyMagic, NeutrinoAI, Nebius AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenLLM, OpenRouter, PaLM, Perplexity, Pipeshift, PremAI, Portkey, Predibase, Replicate, RunGPT, SageMaker, SambaNova Systems, Together.ai, Unify AI, Vertex, vLLM, Xorbits Inference, und Yi

CrewAI

CrewAI ist ein schlankes, blitzschnelles Python-Framework, das komplett von Grund auf neu entwickelt wurde. Im Vergleich zu anderen KI-Agenten-Frameworks auf dieser Liste ist es völlig unabhängig von LangChain oder anderen Agenten-Tools. Es bietet Entwicklern sowohl Einfachheit auf höchster Ebene als auch feinkörnige Kontrolle, was es ideal für die Entwicklung autonomer KI-Agenten macht, die für jeden Anwendungsfall angepasst werden können.

Die beiden Hauptkonzepte von CrewAI sind:

• Besatzungen: Entwickelt für Autonomie und kollaborative Intelligenz, die es Ihnen ermöglicht, KI-Teams zu bilden, in denen jeder Agent definierte Rollen, Tools und Ziele hat.
• Abläufe: Bieten eine ereignisgesteuerte, granulare Kontrolle und ermöglichen die Orchestrierung von Einzel-LLM-Aufrufen. Flows lassen sich für eine präzise Ausführung in Crews integrieren.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: CrewAI + Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 30k+

⚙️ Merkmale:

• Möglichkeit zum Aufbau eigenständiger KI-Agenten
• Flexibilität bei der Orchestrierung autonomer Agenten
• Fähigkeit, Autonomie und Präzision für reale Szenarien zu kombinieren
• Option zur Anpassung jeder Ebene des Systems, von Arbeitsabläufen auf hoher Ebene bis hin zu internen Eingabeaufforderungen auf niedriger Ebene und dem Verhalten der Agenten
• Zuverlässige Leistung sowohl bei einfachen als auch bei komplexen Aufgaben auf Unternehmensebene
• Einfache Erstellung leistungsstarker, anpassungsfähiger und produktionsreifer KI-Automatisierungen

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS, Cohere, VoyageAI, Hugging Face, Ollama, Mistral AI, Replicate, Together AI, AI21, Cloudflare Workers AI, DeepInfra, Groq, SambaNova, NVIDIA, und mehr

PydanticAI

PydanticAI ist ein Python-Framework für die Entwicklung produktionsreifer generativer KI-Anwendungen. Es wurde vom Pydantic-Team entwickelt, ist modellunabhängig und unterstützt Debugging in Echtzeit. Außerdem bietet es Funktionen wie Typsicherheit, strukturierte Antworten, Dependency Injection und Graphenunterstützung. Sein Hauptziel ist es, die Entwicklung von KI-Anwendungen durch vertraute Python-Tools und Best Practices zu unterstützen.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: Pydantic Team + Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 8.4k+

⚙️ Merkmale:

• Modellunabhängig, mit integrierter Unterstützung für mehrere AI-Modell-Proxys
• Pydantic Logfire-Integration für Echtzeit-Debugging, Leistungsüberwachung und Verhaltensverfolgung von LLM-gestützten Anwendungen
• Typensicherheit für die Typprüfung und statische Analyse unter Verwendung pydantischer Modelle
• Python-zentriertes Design für ergonomische GenAI-Entwicklung
• Strukturierte Antworten unter Verwendung konsistenter und validierter Ergebnisse mit Pydantic-Modellen
• Optionales System zur Injektion von Abhängigkeiten, um Daten, Tools und Validatoren in Agenten zu injizieren
• Unterstützung für kontinuierliches Streaming und On-the-fly-Validierung
• Graphenunterstützung durch Pydantic Graph
• Ausgabevalidierung mit automatischen Wiederholungsversuchen bei Schemafehlern
• Unterstützung für asynchrone Agentenausführung und Toolaufrufe

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Groq, Mistral, Cohere, und Bedrock

Semantischer Kern

Semantic Kernel ist ein Open-Source-SDK von Microsoft für die Entwicklung von KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen. Es lässt sich mit verschiedenen KI-Anbietern integrieren, darunter OpenAI, Azure, Hugging Face und andere. Es unterstützt flexible Orchestrierung, Plugin-Integration und lokalen oder Cloud-Einsatz in Python, .NET und Java. Als KI-Agenten-Framework ist es ideal für KI-Anwendungen auf Unternehmensebene.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python, .NET, Java

👨‍💻 Entwickelt von: Microsoft

⭐ GitHub-Sterne: 24k+

⚙️ Merkmale:

• Möglichkeit, sich mit jedem LLM zu verbinden, mit eingebauter Unterstützung für OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, NVIDIA und mehr
• Fähigkeit zum Aufbau modularer KI-Agenten mit Zugang zu Tools, Plugins, Speicher und Planungsfunktionen
• Unterstützung für die Orchestrierung komplexer Arbeitsabläufe mit kollaborierenden spezialisierten Agenten in Multiagentensystemen
• Möglichkeit der Erweiterung mit nativen Codefunktionen, Prompt-Vorlagen, OpenAPI-Spezifikationen oder MCP
• Integration mit Vektordatenbanken wie Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma und anderen
• Unterstützung für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Audioeingaben mit multimodalen Funktionen
• Möglichkeit der lokalen Bereitstellung mit Ollama, LMStudio oder ONNX
• Fähigkeit zur Modellierung komplexer Geschäftsprozesse mit einem strukturierten Workflow-Ansatz
• Entwickelt für Beobachtbarkeit, Sicherheit und stabile APIs zur Gewährleistung der Unternehmensfähigkeit

🧠 Unterstützte Modelle: Amazon AI, Azure AI, Azure OpenAI, Google Modelle, Hugging Face, Mistral AI, Ollama, Onnx, OpenAI, Hugging Face, NVIDIA, und andere

Letta

Letta (früher bekannt als MemGPT) ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung zustandsorientierter LLM-Anwendungen. Es unterstützt die Entwicklung von Agenten mit fortgeschrittenen logischen Fähigkeiten und einem transparenten Langzeitgedächtnis. Letta ist ein modellunabhängiges White-Box-Framework, das Ihnen die volle Kontrolle darüber gibt, wie Agenten funktionieren und mit der Zeit lernen. Die Bibliothek ist sowohl in Python als auch in Node.js verfügbar.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python, TypeScript

👨‍💻 Entwickelt von: Letta + Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 15.9k+

⚙️ Merkmale:

• Möglichkeit zur Erstellung und Überwachung von Agenten unter Verwendung einer integrierten Entwicklungsumgebung mit einer visuellen Benutzeroberfläche
• Verfügbarkeit von Python SDK, TypeScript SDK und REST API für flexible Integration
• Fähigkeit zur Verwaltung des Agentenspeichers für kontextabhängige Interaktionen
• Unterstützung für Persistenz durch Speicherung des gesamten Agentenstatus in einer Datenbank
• Fähigkeit, sowohl benutzerdefinierte als auch vorgefertigte Tools aufzurufen und auszuführen
• Option zur Definition von Regeln für die Werkzeugverwendung durch Einschränkung von Aktionen in einer graphenähnlichen Struktur
• Unterstützung von Streaming-Ausgaben für Echtzeit-Interaktionen
• Native Unterstützung für Multiagentensysteme und die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer
• Kompatibilität sowohl mit Closed-Source-Modellen als auch mit Open-Source-Anbietern
• Möglichkeit der Bereitstellung in der Produktion mit Docker oder Letta Cloud für Skalierbarkeit

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, AWS Bedrock, Groq, xAI (Grok), Together, Gemini, Google Vertex, Azure OpenAI, Ollama, LM Studio, vLLM, und andere

Rasa

Rasa ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen zur Automatisierung von text- und sprachbasierten Konversationen. Es bietet Ihnen alles, was Sie brauchen, um kontextbezogene Chatbots und Sprachassistenten zu erstellen, die sich in Plattformen wie Slack, Facebook Messenger, Telegram, Alexa und Google Home integrieren lassen. Es unterstützt skalierbare, kontextgesteuerte Interaktionen für aussagekräftigere Konversationen mit KI-Agenten.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: Rasa + Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 20k+

⚙️ Merkmale:

• Versteht Benutzereingaben, identifiziert Absichten und extrahiert relevante Informationen durch NLU-Funktionen
• Verwaltet den Gesprächsfluss und bewältigt komplexe Szenarien mit präzisen Antworten
• Codefreie Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zum Erstellen, Testen und Verfeinern von KI-Apps im Dialog
• Verbindet sich mit Messaging-Kanälen, Systemen von Drittanbietern und Tools für flexible Erfahrungen
• Verfügbar als kostenloses Open-Source-Framework und als funktionsreiche Pro-Version
• Unterstützung von Unternehmensfunktionen für Sicherheit, Analytik und Teamzusammenarbeit

🧠 Unterstützte Modelle: OpenAI, Cohere, Vertex AI, Umarmendes Gesicht, Llama

Flowise

Flowise ist ein quelloffenes Low-Code-Tool für die Erstellung benutzerdefinierter LLM-Orchestrierungsabläufe und KI-Agenten. Es verfügt über eine intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche für die schnelle Entwicklung und Iteration komplexer Workflows. Flowise automatisiert sich wiederholende Aufgaben, integriert Datenquellen und erleichtert die Erstellung anspruchsvoller KI-gestützter Systeme. Sein Ziel ist es, den Übergang vom Testen zur Produktion zu beschleunigen.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: TypeScript, Python

👨‍💻 Entwickelt von: Flowise + Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 37,2k+

⚙️ Merkmale:

• Codefreie Schnittstelle mit Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, die auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich ist
• Nutzt das LangChain-Framework für die flexible Integration von KI-Komponenten
• Vorgefertigte Komponenten wie Sprachmodelle, Datenquellen und Verarbeitungsmodule
• Dynamische Eingangsvariablen für anpassungsfähige AI-Anwendungen
• Einfache Feinabstimmung von Sprachmodellen mit benutzerdefinierten Daten
• Gruppierung von Komponenten in wiederverwendbare, übergeordnete Module
• Native Integration mit Cloud-Diensten, Datenbanken und anderen KI-Frameworks
• Bereitstellungsoptionen auf Cloud-Plattformen oder Integration in bestehende Anwendungen
• Skalierbar und zuverlässig sowohl für Prototypen als auch für groß angelegte Einsätze
• Rapid Prototyping für schnelle Iteration bei KI-Projekten
• Vorkonfigurierte VM-Einrichtung für AWS, Azure und Google Cloud

🧠 Unterstützte Modelle: AWS Bedrock, Azure OpenAI, NIBittensorLLM, Cohere, Google PaLM, Google Vertex AI, Hugging Face Inference, Ollama, OpenAI, Replicate, NVIDIA, Anthropic, Mistral,
IBM Watsonx, Zusammen, Groq

ChatDev

ChatDev ist ein Open-Source-Framework, das die Zusammenarbeit mehrerer Agenten zur Automatisierung der Softwareentwicklung nutzt. Es simuliert ein virtuelles Softwareunternehmen mit spezialisierten KI-Agenten, die von LLMs angetrieben werden. Diese Agenten arbeiten in den verschiedenen Phasen des Softwareentwicklungszyklus zusammen – Entwurf, Codierung, Test und Dokumentation. Durch die Anwendung von KI auf das “Wasserfall”-Modell wird die Entwicklung mit kollaborativen Agenten, die sich bestimmten Aufgaben widmen, verbessert.

🔗 Repository: GitHub

💻 Programmiersprache: Python

👨‍💻 Entwickelt von: OpenBMB-Gemeinschaft

⭐ GitHub-Sterne: 26.7k

⚙️ Merkmale:

• Folgt dem traditionellen Wasserfallmodell in den Phasen Entwurf, Entwicklung, Test und Dokumentation
• Einsatz von Inception Prompting zur Definition des Agentenverhaltens und zur Wahrung der Rollentreue
• Weist Agenten Rollen wie CEO, CTO, Ingenieur, Designer, Tester und Prüfer zu
• Zerlegung von Aufgaben in Teilaufgaben mit definierten Ein- und Ausstiegsbedingungen
• Vereinfachung der Zusammenarbeit und der Entscheidungsfindung durch ein Dual-Agent-Konzept
• Unterstützt sowohl natürlichsprachliche als auch codebasierte Kommunikation zwischen Agenten
• Automatisiert das Schreiben, Prüfen und Testen von Code sowie die Erstellung von Dokumentation
• Modelle für Teamarbeit unter Verwendung von Prinzipien wie Einschränkungen, Verpflichtungen und dynamische Umgebungen
• Koordiniert Agenten mit einer Mischung aus Experten für eine effiziente Problemlösung
• Bietet rollenbasierte Eingabeaufforderungen und Kommunikationsprotokolle zur Durchsetzung von Beschränkungen
• Ermöglicht den Agenten einen vorübergehenden Rollentausch, um klärende Fragen zu stellen

🧠 Unterstützte Modelle: GTP-3.5-Turbo, GTP-4, GTP-4-32k

Top Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten: Zusammenfassende Tabelle

Hier ist eine Übersichtstabelle, die einen schnellen Vergleich der besten Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten ermöglicht:

Weitere lobende Erwähnungen, die es nicht auf die Liste der KI-Agenten-Frameworks geschafft haben, sind:

• Botpress: Eine Plattform für den Aufbau von KI-Agenten mit LLMs, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Integrationen auf Unternehmensniveau bietet.
• LangGraph: Ein schlussfolgerndes Framework, das Graphen-Workflows und Multi-Agenten-Kollaboration ermöglicht; es ist Teil des Ökosystems von LangChain. Es ist Teil von LangChain.
• Lyzr: Ein umfassendes Framework für autonome KI-Agenten mit Schwerpunkt auf Unternehmenslösungen und Workflow-Automatisierung.
• Crawl4AI: Ein Open-Source-Tool für KI-gestütztes Webcrawling und Datenextraktion. Sehen Sie, wie Sie Crawl4AI mit DeepSeek verwenden , um einen KI-Scraping-Agenten zu erstellen.
• Stagehand: Ein leichtgewichtiges Framework für aufgabenbasierte KI-Agenten, das die Prozessautomatisierung vereinfacht und das modulare Design von Agenten unterstützt.
• Browser-Nutzung: Ein Browser-Automatisierungstool, das mit KI-Agenten integriert werden kann, um menschenähnliche Interaktionen für Aufgaben wie Web Scraping oder Tests zu simulieren.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben Sie erfahren, was ein KI-Agenten-Framework ist und welche Faktoren bei der Auswahl eines solchen zu berücksichtigen sind. Anhand dieser Kriterien haben wir die besten Tools aufgelistet, die heute für die Entwicklung von KI-Agenten verfügbar sind.

Ganz gleich, für welche KI-Agentenbibliothek Sie sich entscheiden, die Entwicklung eines Agenten ohne Zugang zu Daten ist nahezu unmöglich. Glücklicherweise hat Bright Data, der weltweit führende Datenanbieter, eine Lösung für Sie!

Rüsten Sie Ihren KI-Agenten mit Zugang zum Internet durch innovative Dienste wie z. B.:

• Autonome KI-Agenten: Suche, Zugriff und Interaktion mit jeder Website in Echtzeit über eine Reihe leistungsstarker APIs.
• Vertikale KI-Anwendungen: Erstellen Sie zuverlässige, benutzerdefinierte Datenpipelines zur Extraktion von Webdaten aus branchenspezifischen Quellen.
• Grundlegende Modelle: Greifen Sie auf konforme, webbasierte Datensätze zu, um Pre-Training, Bewertung und Feinabstimmung zu unterstützen.
• Multimodale KI: Nutzen Sie den weltweit größten Fundus an Bildern, Videos und Audiodateien, die für KI optimiert sind.
• Datenanbieter: Verbinden Sie sich mit vertrauenswürdigen Anbietern, um hochwertige, KI-fähige Datensätze in großem Umfang zu beziehen.
• Datenpakete: Erhalten Sie kuratierte, gebrauchsfertige Datensätze – strukturiert, angereichert und mit Anmerkungen versehen.

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