- Agentische KI-Workflows sind Prozesse, die von autonomen KI-Agenten gesteuert werden, die unabhängige Entscheidungen mit minimaler menschlicher Aufsicht treffen.
- Ethische agentengestützte KI-Workflows legen den Schwerpunkt auf Transparenz, Fairness und menschenzentriertes Design, insbesondere in Hochrisikobereichen wie dem Gesundheits- oder Finanzwesen.
- Nicht alle KI-Agenten sind agentenhaft, da einige nur vordefinierte Anweisungen befolgen und keine eigenständigen Entscheidungen treffen.
- Der Aufbau dieser Workflows erfordert Datenzugriff in Echtzeit, starke KI-Modelle, klare Ziele und Integrationen über APIs oder Low-Code-Plattformen.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der sich Ihre Aufgabenliste von selbst abarbeitet, Ihre Arbeitsabläufe reibungslos funktionieren und KI-Agenten zu Ihren neuen Lieblingsmitarbeitern werden.
Mit diesen Frameworks können Sie KI-Agenten entwickeln, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe zu steuern, reale Probleme zu lösen und mühelos zu skalieren.
Ganz gleich, ob Sie den Kundensupport rationalisieren, das Benutzererlebnis personalisieren oder alltägliche Aufgaben automatisieren möchten - mit KI-Agenten-Frameworks können Sie die Leistung modernster großer SprachmodelleLLMs) nutzen, um etwas Außergewöhnliches zu schaffen.
Was sind AI Agent Frameworks?
KI-Agenten-Frameworks sind Plattformen, Werkzeuge oder Bibliotheken zur Entwicklung autonomer Agenten, die Eingaben wahrnehmen, sie mit Hilfe von Algorithmen oder LLMs verarbeiten und Aktionen ausführen, wie z. B. abrufbare Generierung, Initiierung von Arbeitsabläufen oder allgemeine Konversationen.
Solche Frameworks rationalisieren die Arbeitsabläufe von Agenten, indem sie vorgefertigte Module für gängige Funktionen anbieten, was den Entwicklern wertvolle Zeit spart und dafür sorgt, dass der Arbeitsablauf transparent und stabil bleibt.
KI-Agenten-Frameworks sind auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten: Einige sind auf Unterhaltungen, virtuelle Assistenten oder Chatbots spezialisiert, während sich andere auf die Orchestrierung von Arbeitsabläufen konzentrieren. Ihr Hauptwert liegt in der Abstraktion der Komplexität, der Aufteilung von Aufgaben in überschaubare Schritte und der Gewährleistung der Skalierbarkeit.
Schlüsselkomponenten eines AI Agent Frameworks
Die meisten KI-Agenten-Frameworks folgen unter der Haube der gleichen Struktur, wodurch sie systematisch strukturierte Informationen zwischen verschiedenen Tools und Prozessen weitergeben können.
Im Folgenden wird kurz erläutert, wie diese Komponenten bei der Erstellung eines Agenten tatsächlich funktionieren:
Vorteile des Einsatzes eines AI Agent Frameworks
Schnellere Bereitstellung mit weniger repetitiver Arbeit
Laut dem KI-Bericht 2024 von McKinsey nutzen 65 % der Unternehmen inzwischen regelmäßig generative KI, aber viele stoßen immer noch auf Engpässe, wenn es darum geht, Anwendungsfälle tatsächlich umzusetzen.
Teams, die versuchen, ihre Infrastruktur um KI-Modelle herum aufzubauen - indem sie Inputs, Outputs, Verkettungslogik und API-Aufrufe manuell verwalten - verbringen mit einer 1,5-fach höheren Wahrscheinlichkeit fünf Monate oder mehr damit, diese Systeme in Produktion zu bringen.
KI-Agenten-Frameworks lösen dieses Problem durch Standardisierung der langweiligen, aber notwendigen Einrichtungsarbeiten. Anstatt jede Integration oder Toolchain von Grund auf neu zusammenzusetzen, können Teams auf ein gemeinsames Framework zurückgreifen, das diese Aufgaben sauber erledigt.
Wiederverwendbare Logik für einfachere Skalierung über Agenten hinweg
Bei der Verwendung von KI-Agenten-Frameworks läuft vieles von dem, was "intelligent" erscheint, auf modulare, zusammensetzbare Schritte hinaus, die über verschiedene Agenten oder Abläufe hinweg wiederverwendet werden können.
Wenn diese Logik innerhalb eines sauberen Frameworks in Form von Units lebt, ist es genauso einfach, sie aufzurufen wie hinzufügen(2,3) in Python.
KI-Agenten-Frameworks geben Entwicklern die Freiheit, von den ersten Prinzipien her zu denken - Benutzerprobleme mit Intuition zu lösen, ohne die gleichen Denkmuster immer wieder neu zu erstellen.
Anstatt zu versuchen, die gesamte Logik von vornherein perfekt zu standardisieren, können Teams eher wie Produktdesigner arbeiten: Testen, anpassen, wiederverwenden, was funktioniert, und auf verschiedene Anwendungsfälle ausweiten.
Gemeinsame Frameworks machen die Zusammenarbeit im Team überschaubar
Wenn KI-Agenten auf gemeinsam genutzten Infrastrukturen - Cloud-Plattformen oder Server-Inferenzen - laufen, wirkt sich der Rahmen, auf dem sie aufgebaut sind, direkt darauf aus, wie Teams zusammenarbeiten können.
Frameworks helfen dabei, indem sie die Zusammenarbeit sichtbar und kontrollierbar machen. Stellen Sie sich vor, Sie verwalten ein gemeinsames Google Sheet für das Verhalten von Agenten:
- Definierte Eigentumslogik - jeder weiß, wem welcher Teil des Agenten gehört
- Sichere Updates - Argumente, Werkzeuge und Speicher können ohne Konflikte geändert werden
- Nachvollziehbare Änderungen - Bearbeitungen von Abläufen und Konfigurationen sind versioniert und nachvollziehbar
- Teamübergreifende Klarheit - Nicht-Entwickler können prüfen, wie der Agent funktioniert, ohne den Code lesen zu müssen
Wie man ein AI-Agent Framework auswählt
Die Auswahl des richtigen KI-Agenten-Frameworks kann angesichts der Fülle an verfügbaren Open-Source-Plattformen und -Diensten überwältigend sein.
Um den Prozess zu vereinfachen, sollten Sie sich auf Ihre Workflow-Anforderungen konzentrieren. Hier finden Sie eine praktische Checkliste mit den wichtigsten Überlegungen, die Sie mit Ihrem Team besprechen sollten:
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Diskutieren Sie diese Fragen mit Ihrem Team, um herauszufinden, welche Funktionen für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind. Durch die Förderung der Zusammenarbeit kann diese Diskussion wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, was Ihre Arbeitsabläufe wirklich brauchen.
Nun, da Sie Ihre Anforderungen eingegrenzt haben, können wir uns die Frameworks ansehen, die diese Anforderungen erfüllen können. Mit einem klaren Verständnis Ihrer Ziele wird die Auswahl des richtigen KI-Agenten-Frameworks viel einfacher.
Die 7 besten kostenlosen AI Agent Frameworks
1. Botpress
Am besten geeignet für: Teams, die KI-Agenten entwickeln, die sich mit Werkzeugen verbinden, mit LLM Schritten für Schlussfolgerungen, Entscheidungsfindung oder Sprachverständnis.
Botpress ist eine KI-Agentenplattform, die für Teams entwickelt wurde, die das Verhalten von Agenten strukturieren möchten, ohne dass sie eine schwerfällige Logik verwalten müssen.
Sie entwerfen die Arbeitsweise des Agenten mithilfe von Abläufen - einem visuellen Editor, in dem jeder Knoten eine bestimmte Aufgabe mit seinem Speicher, seinen Bedingungen und seinen Werkzeugverbindungen bearbeitet.
Anstatt verkettete Prompts oder Logikbäume zu schreiben, arbeiten Sie mit skalierten, modularen Teilen, die echte Arbeitsabläufe widerspiegeln.
Diese Modularität ist besonders nützlich, wenn Sie eine zuverlässige Automatisierung über Support-, Onboarding- oder interne Systeme hinweg wünschen, die eine klare Logik und saubere Berechtigungen beinhaltet.
Botpress verfügt über integrierte Integrationen für Tools wie CRM, E-Mail und Datenbanken, so dass Ihr Agent direkt nach dem Auspacken echte Aktionen durchführen kann.
Hauptmerkmale:
- Erstellen Sie Workflows visuell mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche.
- Fügen Sie bei Bedarf benutzerdefinierte Tools und Logik hinzu.
- Stellen Sie Agenten auf Websites, WhatsApp, Slack und mehr bereit.
- Nutzen Sie integrierte NLU, Wissensquellen und Persönlichkeitskontrollen.
Preisgestaltung:
- Kostenloser Plan: Beinhaltet Core Builder, 1 Bot und $5 AI-Guthaben
- Plus: $89/Monat - Flussprüfung, Routing, Weiterleitung
- Team: $495/Monat - SSO, Zusammenarbeit, gemeinsame Nutzungsverfolgung
- Unternehmen: Benutzerdefiniert - für benutzerdefinierte Konfigurationen, hohes Volumen oder Compliance-Kontrollen
2. LangChain
Am besten geeignet für: Entwickler, die benutzerdefinierte KI-Agenten von Grund auf neu erstellen, insbesondere für Forschung, RAG-Systeme oder alles, was eine strenge Kontrolle über das Agentenverhalten erfordert.
LangChain ist das am weitesten verbreitete Framework für die Entwicklung von KI-Agenten. Es bietet Entwicklern die Kernkomponenten, um Werkzeuge, Eingabeaufforderungen, Speicher und Schlussfolgerungen zu verdrahten und dabei die volle Kontrolle über die Arbeitsweise der Agenten zu haben.
Sie war eine der ersten Plattformen, die ein modulares Agentendesign auf den Markt brachte, und funktioniert jetzt wie ein Betriebssystem für LLM .
Mit der ständig wachsenden Unterstützung und dem Code für das Framework können Sie problemlos Schritte verketten, Speichertypen wechseln und APIs oder Vektordatenbanken einbinden.
Diese Tiefe bringt jedoch auch Komplexität mit sich. Bei so vielen beweglichen Teilen kann es einige Zeit dauern, die richtige Abstraktion für Ihren Anwendungsfall zu finden, und das Festhalten an einer Lösung kann sich anfühlen, als würde man auf einem schwankenden Fundament aufbauen.
Wesentliche Merkmale:
- Aufbau von Agenten unter Verwendung modularer Ketten von Werkzeugen, Eingabeaufforderungen und Speicher
- Integration mit LLMs, APIs, Vektorspeichern und Retrievern
- Volle Kontrolle des Entwicklers über Ablauflogik und Ausführung
- Optionale Rückverfolgung und Auswertung mit LangSmith
Preisgestaltung:
- Entwickler: Kostenlos - 1 Platz, 5.000 Traces/Monat, Prompt-Management, grundlegende Tracing-Tools
- Plus: $39/Monat pro Arbeitsplatz - Team-Funktionen, höhere Trace-Limits, LangGraph-Entwicklungsumgebung
- Unternehmen: Benutzerdefiniert - selbst gehostetes oder hybrides Setup, SSO, Support und Nutzungsskalierung
3. CrewAI
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Am besten geeignet für: Teams, die schnell Prototypen von Multi-Agenten-Verhalten erstellen, insbesondere für lineare Aufgaben, die sich sauber auf verschiedene Rollen verteilen lassen.
CrewAI ist ein Open-Source-Framework für Multi-Agenten-Systeme, das es KI-Agenten ermöglicht, durch definierte Rollen und gemeinsame Ziele an Aufgaben zusammenzuarbeiten. Es ist für Szenarien konzipiert, die intelligente Teamarbeit zwischen Agenten erfordern.
Was CrewAI so attraktiv macht, ist die Einfachheit des Einstiegs. Sie definieren eine Crew, weisen jedem Agenten eine Rolle zu und geben ihnen ein gemeinsames Ziel.
Von dort aus sprechen sich die Agenten ab, führen Aufgaben aus und erfüllen Ziele, ohne dass eine Orchestrierungslogik von Grund auf erforderlich ist. Für einfache Anwendungsfälle mit mehreren Agenten lässt sich so mit sehr wenig Aufwand erstaunlich viel erreichen.
Aber diese Einfachheit hat zwei Seiten. Sobald Ihre Arbeitsabläufe komplexer werden - wenn Agenten sich mitten in einer Aufgabe anpassen oder über bedingte Schritte hinweg koordinieren müssen - können sich die integrierten Abstraktionen als einschränkend erweisen.
Hauptmerkmale:
- Rollenbasierte Agenteneinrichtung mit zugewiesenen Zielen und Speicher
- Unterstützt sequentielle und parallele Agentenausführung
- Gemeinsamer Mannschaftsspeicher für die Teamkoordination
- Einfache Werkzeugintegration durch Funktionen und Eingabeaufforderungen
Preisgestaltung:
- Kostenlos: $0/Monat - 50 Hinrichtungen, 1 Live-Crew, 1 Sitzplatz
- Basic: $99/Monat - 100 Ausführungen, 2 Live-Crews, 5 Plätze
- Standard: $500/Monat - 1.000 Ausführungen, 2 Live-Crews, unbegrenzte Plätze, 2 Einführungsstunden
- Pro: $1.000/Monat - 2.000 Ausführungen, 5 Live-Crews, unbegrenzte Plätze, 4 Einführungsstunden
4. Microsoft Semantischer Kernel
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Am besten geeignet für: Unternehmensteams, die agentenähnliche Logik in bestehende Anwendungen einbetten, insbesondere solche, die bereits das Microsoft-Ökosystem nutzen.
Microsoft Semantic Kernel ist ein Open-Source-Framework zur KI-Orchestrierung, das Entwicklern hilft, KI-Funktionen in bestehende Anwendungen einzubinden.
Sein Fokus auf Modularität, Speicher und Zielplanung macht es gut geeignet für den Aufbau robuster KI-Agenten, die in Unternehmensumgebungen arbeiten können.
Im Kern geht es beim Semantic Kernel um Planung und Ausführung. Sie definieren "Fähigkeiten" - die entweder native Funktionen oder LLM Aufforderungen sein können - und kombinieren sie zu semantischen Plänen, die das Verhalten des Agenten steuern.
Das Framework verwaltet den Speicher, unterstützt die Verwendung von Tools und lässt sich problemlos in .NET- und Python-Systeme integrieren.
Dennoch ist es immer noch ein Tool, bei dem der Entwickler im Vordergrund steht: Es gibt wenig visuelles Gerüst, und ein Großteil der Orchestrierung erfordert bewusstes Design.
Wesentliche Merkmale:
- Modulare kompetenzbasierte Architektur (Funktionen, Eingabeaufforderungen, Werkzeuge)
- Integriertes Gedächtnis und Unterstützung bei der Zielplanung
- Native Integration in C#-, .NET- und Python-Umgebungen
- Open-Source-SDK mit Azure-Integrationsoptionen
5. AutoGen
Ideal für: Technische Teams, die kollaborative Multi-Agenten-Workflows erstellen, die vollständige Transparenz und Rückverfolgbarkeit erfordern.
AutoGen ist ein Open-Source-Entwicklungsframework für Multiagentensysteme, das auf strukturierter Konversation basiert.
Sie weisen jedem Agenten eine Rolle zu - Planer, Rechercheur, Ausführender oder eine benutzerdefinierte Rolle - und lassen sie Nachrichten austauschen, um gemeinsam komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Im Kern verwaltet AutoGen die Weitergabe von Nachrichten und den gemeinsamen Speicher. Sie erstellen ein Skript für den Konversationsfluss, fügen dort Logik ein, wo es wichtig ist, und entscheiden, wann ein Mensch eingreifen sollte.
Es erfordert mehr Einrichtungsaufwand als ein Low-Code-Tool, belohnt Sie aber mit einem vollständig transparenten System, das sich für Forschungsexperimente, Human-in-the-Loop-Prozesse oder jedes Szenario eignet, bei dem Sie die Argumentation der Agenten von Anfang bis Ende verfolgen müssen.
Wesentliche Merkmale:
- Strukturierter Nachrichtenaustausch mit expliziter Rollenzuweisung
- Funktionsaufruf-Injektion an jedem Punkt des Gesprächs
- Gemeinsam genutzter und zugewiesener Speicher für jeden Agenten und die gesamte Mannschaft
- Integrierte Prüfprotokolle, die jede Nachricht und Entscheidung aufzeichnen
6. AutoGPT
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Am besten geeignet für: Einzelentwickler und kleine Teams, die autonome Arbeitsabläufe ohne ständige Überwachung prototypisieren.
AutoGPT ist ein autonomes Agenten-Framework, das GPT in einen selbstplanenden, zielgesteuerten Assistenten verwandelt.
In der Praxis geben Sie dem Programm ein Ziel vor, z. B. "Erstellen Sie eine Marktanalyse", und es zerlegt die Aufgabe in Teilaufgaben, holt Daten ab, schreibt Dateien oder ruft eigenständig APIs auf. Es fühlt sich an, als würde man einem Junior-Analysten, der nur wenig Anleitung braucht, die Forschung überlassen.
Sie werden zwei Dinge sofort bemerken. Erstens ermöglicht die Autonomie von AutoGPT vollautomatische Batch-Workflows, die bei der Bindung an einen menschlichen Agenten ins Stocken geraten würden.
Zweitens erfordert dieselbe Unabhängigkeit, dass Sie jeden Lauf gründlich überwachen, um potenzielle Risiken unter Kontrolle zu halten.
Mit der Zeit lernt man, die Wiederholungslogik und den Plugin-Mix so zu optimieren, dass er produktiv bleibt und nicht abschweift.
Wesentliche Merkmale:
- Selbstplanende Agenten, die Ziele in ausführbare Schritte zerlegen
- Plugin-System für Web-Browsing, Dateioperationen und benutzerdefinierte APIs
- Vektorbasiertes Gedächtnis, das sich an frühere Fakten und Entscheidungen erinnert
- Automatische Wiederholungsversuche und Wiederherstellung, wenn Aufgaben in eine Sackgasse geraten
7. RASA
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Am besten geeignet für: Teams, die eine umfassende Anpassung der Konversationsabläufe und die volle Kontrolle über Daten und Modelle benötigen.
Rasa ist ein Open-Source-Framework, das natürliches Sprachverständnis mit Dialogmanagement verbindet, um kontextbewusste Chatbots und Sprachassistenten zu betreiben.
Sie stellen NLU-Pipelines aus austauschbaren Komponenten zusammen und definieren dann Dialogrichtlinien, die den Kontext über mehrere Runden hinweg beibehalten. Mit diesem Ansatz können Sie neue Intent-Klassifikatoren oder Entity-Extraktoren einfügen, wenn sich Ihre Domäne weiterentwickelt, ohne andere Teile des Systems neu zu schreiben.
Da Rasa auf Ihrer Infrastruktur läuft, behalten Sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Skalierung.
Hauptmerkmale:
- Fortgeschrittene NLU-Pipelines, die Intentionen und Entitäten extrahieren
- Benutzerdefinierte Dialogrichtlinien für komplexe Unterhaltungen mit mehreren Runden
- Erweiterbare Pipeline-Komponenten für jeden Bereich und jede Sprache
- Open-Source-Codebasis mit Integrationen für Messaging-Kanäle
Preisgestaltung:
- Offener Quellcode: Frei - beinhaltet das komplette Framework, Apache 2.0 Lizenz
- Pro-Ausgabe: Kostenlos - bis zu 1.000 Konversationen/Monat mit Rasa Pro
- Wachstum: Von $35.000/Jahr - einschließlich Rasa Studio, Support und Werbung bis
Entdecken Sie die Einfachheit von AI Automation
KI-Agenten-Frameworks verändern die Art und Weise, wie Teams Software entwickeln. Sie ermöglichen es Ihnen, sich auf die Ergebnisse statt auf die Infrastruktur zu konzentrieren, und Botpress bietet Ihnen alles, was Sie für den Einstieg brauchen.
Mit modularen Abläufen, integrierten Tools und einem LLM Design hilft Botpress Ihnen, Agenten zu entwickeln, die in der Produktion funktionieren. Sie kontrollieren genau, wie sich Ihr Agent verhält, worauf er Zugriff hat und warum er Entscheidungen trifft, wobei eine vollständige Rückverfolgbarkeit gewährleistet ist.
Fangen Sie noch heute an zu bauen - es ist kostenlos.
Häufig gestellte Fragen
1. Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?
Der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot besteht darin, dass ein Chatbot vordefinierten Skripten oder Entscheidungsbäumen folgt, um Fragen zu beantworten, während ein KI-Agent Entscheidungen trifft und selbstständig mehrstufige Aufgaben systemübergreifend erledigt, also über eine Unterhaltung hinaus agiert.
2. Wie hoch ist die Lernkurve bei der Verwendung dieser Rahmenwerke für nichttechnische Benutzer?
Die Lernkurve für die Verwendung von Frameworks wie Botpress oder LangGraph ist dank visueller Editoren und Vorlagen für technisch nicht versierte Benutzer relativ niedrig, doch für benutzerdefinierte Workflows oder die Integration von Drittanbietern ist möglicherweise die Unterstützung durch einen Entwickler erforderlich.
3. Was ist der Unterschied zwischen quelloffenen und kostenlosen kommerziellen Frameworks?
Der Unterschied zwischen quelloffenen und kostenlosen kommerziellen Frameworks besteht darin, dass bei quelloffenen Tools der Quellcode eingesehen und geändert werden kann und die Anwendung selbst gehostet werden kann, während kostenlose kommerzielle Frameworks ein verwaltetes Hosting beinhalten und kostenpflichtige Upgrades für den vollen Zugriff erfordern.
4. Wie bewerte ich die Leistung eines mit diesen Werkzeugen erstellten KI-Agenten?
Um die Leistung eines mit diesen Tools erstellten KI-Agenten zu bewerten, sollten Sie Metriken wie die Erfolgsrate von Aufgaben, die Genauigkeit von Antworten, die Latenzzeit, die Rückfallhäufigkeit und die Benutzerzufriedenheit verfolgen. Viele Plattformen bieten integrierte Analyse-Dashboards, und externe Tools wie PostHog oder Mixpanel können das Tracking verbessern.
5. Welche Branchen profitieren am meisten von der agenturgestützten Automatisierung?
Zu den Branchen, die am meisten von der Automatisierung durch Agenten profitieren, gehören der Kundensupport, das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und der elektronische Handel - insbesondere für Aufgaben wie Terminplanung, Dokumentenverarbeitung, Lead-Qualifizierung und sich wiederholende Back-Office-Vorgänge.
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