Top 7 Gratis AI Agent Frameworks [2025]

Stel je een wereld voor waarin je to-do lijst zichzelf begint af te vinken, je workflows probleemloos werken en AI-agenten je nieuwe favoriete collega's worden.

AI agentic frameworks zijn het platform waarmee je AI agents kunt bouwen die kunnen navigeren door complexe workflows, echte problemen kunnen oplossen en moeiteloos kunnen schalen.

Of het nu gaat om het stroomlijnen van klantondersteuning, het personaliseren van gebruikerservaringen of het automatiseren van alledaagse taken, met AI agentic frameworks kun je de kracht van geavanceerde grote taalmodellenLLMs) inzetten om iets buitengewoons te creëren.

Wat zijn AI Agent Frameworks?

AI Agent Frameworks zijn platforms, tools of bibliotheken die ontworpen zijn om autonome agents te maken die input waarnemen, deze verwerken met behulp van algoritmes of LLMs en acties ondernemen zoals het ophalen van algoritmes, het initiëren van workflows of algemene conversaties.

Dergelijke frameworks stroomlijnen agentic workflows door vooraf gebouwde modules aan te bieden voor veelvoorkomende functionaliteiten, waardoor ontwikkelaars kostbare tijd besparen en de workflow transparant en robuust blijft.

AI agent frameworks zijn afgestemd op verschillende behoeften: sommige zijn gespecialiseerd in conversaties, virtuele assistenten of chatbots, terwijl andere zich richten op workflow orkestratie. Hun belangrijkste waarde ligt in het abstraheren van complexiteit, het opdelen van taken in beheersbare stappen en het garanderen van schaalbaarheid.

Belangrijkste onderdelen van een AI-agentraamwerk

De meeste AI Agent Frameworks volgen dezelfde structuur onder de motorkap, waardoor ze systematisch gestructureerde informatie kunnen doorgeven tussen verschillende tools en processen.

‍

Hier volgt een korte handleiding die laat zien hoe deze componenten werken bij het bouwen van een agent:

Voordelen van het gebruik van een AI Agent Framework

Snellere implementatie met minder repetitief werk

Volgens het 2024 AI-rapport van McKinsey maakt 65% van de bedrijven nu regelmatig gebruik van generatieve AI, maar stuiten veel bedrijven nog steeds op knelpunten als het aankomt op het daadwerkelijk verzenden van use cases.

Teams die proberen hun infrastructuur rond AI-modellen op te bouwen - inputs, outputs, chaining logica en API-aanroepen handmatig beheren - lopen 1,5× meer kans om vijf maanden of langer bezig te zijn om die systemen in productie te krijgen.

AI-agentframeworks lossen dit op door het saaie maar noodzakelijke instelwerk te standaardiseren. In plaats van elke integratie of toolchain vanaf nul in elkaar te zetten, kunnen teams aansluiten op een gedeeld framework dat dit netjes afhandelt. 

Herbruikbare logica voor eenvoudiger schalen tussen agenten

Bij het gebruik van AI-agentframeworks komt veel van wat "intelligent" lijkt neer op modulaire, samenstelbare stappen die kunnen worden hergebruikt in verschillende agents of flows.

Als die logica in een schoon framework leeft in de vorm van eenheden, wordt het net zo eenvoudig om aan te roepen als toevoegen(2,3) in Python.

AI-agentframeworks geven ontwikkelaars de vrijheid om vanuit eerste principes te denken - om gebruikersproblemen op te lossen met intuïtie, zonder steeds dezelfde redeneerpatronen opnieuw op te bouwen.

In plaats van te proberen om alle logica vooraf perfect te standaardiseren, kunnen teams meer als productontwerpers werken: testen, aanpassen, hergebruiken wat werkt en opschalen naar andere use cases.

Gedeelde kaders maken teamsamenwerking beheersbaar

Wanneer AI-agenten draaien op gedeelde infrastructuur - cloudplatforms of serverinferenties - bepaalt het raamwerk waarop ze zijn gebouwd direct hoe teams kunnen samenwerken.

Frameworks helpen door samenwerking zichtbaar en gecontroleerd te maken. Zie het als het beheren van een gedeelde Google Sheet voor het gedrag van agenten:

• Gedefinieerd logisch eigendom - iedereen weet wie eigenaar is van welk deel van de agent
• Veilige updates - redeneringen, tools en geheugen kunnen zonder conflicten worden gewijzigd
• Wijzigingen controleerbaar - bewerkingen van flows en configuraties zijn in versie bijgehouden en traceerbaar
• Teamoverschrijdende duidelijkheid - niet-devs kunnen inspecteren hoe de agent werkt zonder code te lezen

Hoe kies je een AI-agentraamwerk

Het selecteren van het juiste AI-agent framework kan overweldigend aanvoelen met de overvloed aan open-source platforms en diensten die beschikbaar zijn. 

Om het proces te vereenvoudigen, moet je je richten op je workflowvereisten. Hier is een handige checklist met belangrijke overwegingen die je met je team kunt bespreken:

Bespreek deze vragen met je team om te bepalen welke functies het belangrijkst zijn voor jouw organisatie. Door samenwerking aan te moedigen kan deze discussie waardevolle inzichten opleveren in wat jullie workflows echt nodig hebben.

Nu je je vereisten hebt beperkt, gaan we de frameworks verkennen die aan deze vereisten kunnen voldoen. Met een duidelijk begrip van je doelen wordt het kiezen van het juiste AI-agent framework veel eenvoudiger.

Top 7 Gratis AI Agent Frameworks

1. Botpress

Meest geschikt voor: Teams die AI-agenten bouwen die verbinding maken met tools, met LLM stappen voor redeneren, besluitvorming of taalbegrip.

Botpress is een AI-agentplatform dat is gebouwd voor teams die het gedrag van agenten willen structureren zonder zware logica in code te beheren.

Je ontwerpt hoe de agent werkt met behulp van flows - een visuele editor waarin elk knooppunt een gerichte taak uitvoert, met zijn geheugen, voorwaarden en verbindingen met gereedschappen.

In plaats van geketende prompts of logische bomen te schrijven, werk je met gescoped, modulaire stukken die echte workflows weerspiegelen.

Deze modulariteit is vooral handig als je betrouwbare automatisering wilt voor ondersteuning, onboarding of interne systemen, met duidelijke logica en schone machtigingen ingebouwd.

Botpress wordt geleverd met ingebouwde integraties voor tools zoals CRM's, e-mail en databases, zodat je agent direct echte acties kan ondernemen.

Belangrijkste kenmerken:

• Bouw workflows visueel met een drag-and-drop interface.
• Voeg waar nodig aangepaste tools en logica toe.
• Zet agents in op websites, WhatsApp, Slack en meer.
• Gebruik ingebouwde NLU, kennisbronnen en persoonlijkheidscontroles.

Prijzen:

• Gratis plan: Inclusief core builder, 1 bot en $5 AI-krediet
• Plus: $89/maand - flowtests, routering, menselijke handoff
• Team: $495/maand - SSO, samenwerking, gedeeld gebruik bijhouden
• Zakelijk: Aangepast - voor aangepaste opstellingen, grote volumes of nalevingscontroles

2. LangChain

Het meest geschikt voor: Ontwikkelaars die AI-agenten vanaf nul opbouwen, vooral voor onderzoek, RAG-systemen of alles waarbij strenge controle over het gedrag van agenten nodig is.

LangChain is het meest gebruikte framework voor het bouwen van AI-agents. Het geeft ontwikkelaars de kerncomponenten om tools, prompts, geheugen en redenering te koppelen, met volledige controle over hoe agents werken.

Het was een van de eerste platforms die een modulair agentontwerp op de markt bracht en functioneert nu als een besturingssysteem voor LLM .

Je kunt stappen aan elkaar koppelen, van geheugentype wisselen en met gemak aansluiten op API's of vectordatabases met de steeds groeiende ondersteuning en code voor het framework.

Die diepgang gaat echter gepaard met complexiteit. Met zoveel bewegende delen kan het tijd kosten om de juiste abstractie te vinden voor jouw use case, en vasthouden aan één abstractie kan aanvoelen als bouwen op een verschuivende fundering.

Belangrijkste kenmerken:

• Agenten bouwen met modulaire ketens van tools, prompts en geheugen
• Integreren met LLMs, API's, vectoropslag en retrievers
• Volledige controle voor ontwikkelaars over flowlogica en uitvoering
• Optionele tracering en evaluatie met LangSmith

Prijzen:

• Ontwikkelaar: Gratis - 1 seat, 5.000 sporen/maand, promptbeheer, basistools voor tracering
• Plus: $39/maand per seat - teamfuncties, hogere traceerlimieten, LangGraph dev deployment
• Zakelijk: Op maat - zelf gehoste of hybride setup, SSO, ondersteuning en schaling van gebruik

3. CrewAI

Het meest geschikt voor: Teams die snel prototypes maken van multi-agent gedrag, vooral voor lineaire taken die netjes over rollen worden verdeeld.

CrewAI is een open-source raamwerk voor multi-agent systemen, waarmee AI-agenten kunnen samenwerken aan taken door middel van gedefinieerde rollen en gedeelde doelen. Het is ontworpen voor scenario's die intelligent teamwork tussen agents vereisen.

Wat CrewAI aantrekkelijk maakt, is het gemak waarmee je aan de slag kunt. Je definieert een crew, wijst elke agent een rol toe en geeft ze een gezamenlijk doel.

Vanaf dat punt praten de agenten het uit, voeren ze taken uit en voltooien ze doelen zonder dat ze orkestratielogica van de grond af aan nodig hebben. Voor eenvoudige multi-agent use cases, kan het verrassend veel doen met heel weinig setup.

Maar die eenvoud heeft twee kanten. Zodra je workflows complexer worden - als agents tussentijds moeten bijsturen of moeten coördineren tussen voorwaardelijke stappen - kunnen de ingebouwde abstracties beperkend aanvoelen.

Belangrijkste kenmerken:

• Rolgebaseerde agentinstelling met toegewezen doelen en geheugen
• Ondersteunt sequentiële en parallelle agentuitvoering
• Gedeeld geheugen voor teamcoördinatie
• Eenvoudige integratie van tools door functies en aanwijzingen

Prijzen: 

• Gratis: $0/maand - 50 executies, 1 live crew, 1 stoel
• Basis: $99/maand - 100 uitvoeringen, 2 live teams, 5 zitplaatsen
• Standaard: $500/maand - 1.000 uitvoeringen, 2 live bemanningen, onbeperkt aantal seats, 2 inwerkuren
• Pro: $1.000/maand - 2.000 uitvoeringen, 5 live bemanningen, onbeperkt aantal seats, 4 inwerkuren

4. Microsoft semantische kernel

Het meest geschikt voor: Zakelijke teams die agent-achtige logica in bestaande applicaties integreren, vooral als ze al gebruik maken van het Microsoft ecosysteem.

Microsoft Semantic Kernel is een open-source AI orkestratie framework dat ontwikkelaars helpt AI-mogelijkheden in te bouwen in bestaande applicaties.

De focus op modulariteit, geheugen en doelplanning maakt het zeer geschikt voor het bouwen van robuuste AI-agenten die kunnen werken binnen bedrijfsomgevingen.

In de kern gaat Semantic Kernel over planning en uitvoering. Je definieert "vaardigheden" - dit kunnen zowel native functies als LLM prompts zijn - en combineert ze in semantische plannen die het gedrag van de agent sturen.

Het framework beheert het geheugen, ondersteunt het gebruik van tools en integreert netjes met .NET en Python systemen.

Dat gezegd hebbende, het is nog steeds een ontwikkelaar-eerst tool: er is weinig visuele ondersteuning en veel van de orkestratie vereist bewust ontwerp. 

Belangrijkste kenmerken:

• Modulaire architectuur op basis van vaardigheden (functies, aanwijzingen, hulpmiddelen)
• Ingebouwd geheugen en ondersteuning voor doelplanning
• Native integratie met C#, .NET en Python omgevingen
• Open-source SDK met Azure integratiemogelijkheden

5. AutoGen

Het meest geschikt voor: Technische teams die collaboratieve, multi-agent workflows bouwen die volledige zichtbaarheid en traceerbaarheid nodig hebben.

AutoGen is een open-source ontwikkelraamwerk voor multi-agent systemen gebaseerd op gestructureerde conversatie.

Je wijst elke agent een rol toe - Planner, Onderzoeker, Uitvoerder of een aangepaste rol - en laat ze berichten uitwisselen om samen complexe taken aan te pakken.

In de kern beheert AutoGen het doorgeven van berichten en gedeeld geheugen. U schrijft de conversatiestroom, injecteert logica waar het van belang is en beslist wanneer een mens moet ingrijpen.

Het vereist meer setup dan een low-code tool, maar het beloont je met een volledig transparant systeem dat schaalbaar is voor onderzoeksexperimenten, human-in-the-loop processen of elk scenario waarbij je de redenering van agenten van begin tot eind moet volgen.

Belangrijkste kenmerken:

• Gestructureerde berichtenuitwisseling met expliciete rolverdeling
• Functie-oproepinjectie op elk moment in het gesprek
• Gedeeld en gescoped geheugen voor elke agent en voor de hele bemanning
• Ingebouwde controlelogboeken die elk bericht en elke beslissing registreren

6. AutoGPT

Het meest geschikt voor: Solo-ontwikkelaars en kleine teams die prototypes maken van autonome workflows zonder voortdurend toezicht.

AutoGPT is een autonoom agent framework dat GPT verandert in een zelf plannende, doelgedreven assistent.

In de praktijk geef je het een doel, zoals "een marktanalyse samenstellen" en het breekt de taak op in subtaken, haalt gegevens op, schrijft bestanden of roept zelfstandig API's aan. Het voelt alsof je onderzoek overdraagt aan een junior analist die weinig begeleiding nodig heeft.

Twee dingen vallen u meteen op. Ten eerste zorgt de autonomie van AutoGPT voor volledig geautomatiseerde batch-workflows die zouden vastlopen als je ze aan een menselijke agent zou binden.

Ten tweede vereist diezelfde onafhankelijkheid dat je voor elke run een grondige controle instelt om potentiële risico's onder controle te houden.

Na verloop van tijd leer je de retry logica en plugin mix aan te passen zodat het productief blijft in plaats van afdwalen.

Belangrijkste kenmerken:

• Zelfplannende agenten die doelen ontleden in uitvoerbare stappen
• Plugin-systeem voor surfen op het web, bestandsbewerkingen en aangepaste API's
• Vectorgebaseerd geheugen dat eerdere feiten en beslissingen onthoudt
• Automatisch opnieuw proberen en herstellen wanneer taken doodlopen

7. RASA

Het meest geschikt voor: Teams die behoefte hebben aan diepgaande aanpassing van conversatiestromen en volledige eigendom van gegevens en modellen.

Rasa is een open-source framework dat het begrijpen van natuurlijke taal combineert met dialoogbeheer om contextbewuste chatbots en spraakassistenten aan te sturen. 

Je stelt NLU-pijplijnen samen uit uitwisselbare componenten en definieert vervolgens dialoogbeleidsregels die de context in meerdere beurten behouden. Met deze aanpak kun je nieuwe intentieclassificeerders of entiteitextractors toevoegen als je domein evolueert, zonder andere delen van het systeem te herschrijven.

Omdat Rasa op jouw infrastructuur draait, houd je volledige controle over dataprivacy en -schaling.

Belangrijkste kenmerken:

• Geavanceerde NLU-pijplijnen die intenties en entiteiten extraheren
• Aangepast dialoogbeleid voor complexe gesprekken met meerdere beurten
• Uitbreidbare pijplijncomponenten voor elk domein of elke taal
• Open-source codebase met integraties voor berichtenkanalen

Prijzen: 

• Open Source: Gratis - omvat volledig framework, Apache 2.0-licentie
• Pro-editie: Gratis - tot 1.000 gesprekken/maand met Rasa Pro
• Groei: Van $35.000/jaar - inclusief Rasa Studio, ondersteuning en commerciële naar

Ontdek de eenvoud van AI-automatisering

AI agent frameworks veranderen de manier waarop teams software bouwen. Ze laten je focussen op resultaten in plaats van op infrastructuur, en Botpress geeft je alles wat je nodig hebt om aan de slag te gaan.

Met modulaire flows, ingebouwde tools en een LLM ontwerp, helpt Botpress je om agents te leveren die werken in productie. Je bepaalt precies hoe je agent zich gedraagt, waar hij toegang toe heeft en waarom hij beslissingen neemt, met volledige traceerbaarheid ingebouwd.

Begin vandaag nog met bouwen - het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Wat is het verschil tussen een AI-agent en een chatbot?

Het verschil tussen een AI-agent en een chatbot is dat een chatbot vooraf gedefinieerde scripts of beslisbomen volgt om vragen te beantwoorden, terwijl een AI-agent beslissingen neemt en autonoom taken uit meerdere stappen uitvoert in verschillende systemen, waarbij hij verder gaat dan een conversatie.

2. Wat is de leercurve voor het gebruik van deze frameworks voor niet-technische gebruikers?

De leercurve voor het gebruik van frameworks zoals Botpress of LangGraph is relatief laag voor niet-technische gebruikers dankzij visuele editors en sjablonen, maar aangepaste workflows of integraties met derden kunnen nog steeds hulp van een ontwikkelaar vereisen.

3. Wat is het verschil tussen open-source en gratis commerciële frameworks?

Het verschil tussen open-source en gratis commerciële frameworks is dat je met open-source tools de broncode kunt inspecteren en wijzigen en de applicatie zelf kunt hosten, terwijl gratis commerciële frameworks beheerde hosting omvatten en betaalde upgrades vereisen voor volledige toegang.

4. Hoe evalueer ik de prestaties van een AI-agent die met deze tools is gebouwd?

Om de prestaties van een AI-agent die met deze tools is gebouwd te evalueren, moet je statistieken bijhouden zoals het succespercentage van taken, de nauwkeurigheid van reacties, latentie, terugvalfrequentie en gebruikerstevredenheid. Veel platforms bieden ingebouwde analysedashboards en externe tools zoals PostHog of Mixpanel kunnen de tracking verbeteren.

5. Welke industrieën profiteren het meest van agentic automation?

Sectoren die het meest profiteren van agentic automation zijn klantenservice, gezondheidszorg, financiën en e-commerce - met name voor taken als het plannen van afspraken, het verwerken van documenten, leadkwalificatie en repetitieve back-office activiteiten.