Open-Source-Frameworks für KI-Agenten im Vergleich

Open-Source-Frameworks für KI-Agenten im Vergleich (2026) | We.Inc

Neun Open-Source-Frameworks für KI-Agenten im Vergleich: Lizenz, Sprache, GitHub-Stars mit Stand October 15, 2026, Projektstatus und ein Filter, um die Liste einzugrenzen.

Open-Source-Frameworks für KI-Agenten im Vergleich

Ein Open-Source-Agent-Framework ist eine Code-Bibliothek, die die Schleife rund um ein Sprachmodell übernimmt: entscheiden, welches Tool aufgerufen wird, Ergebnisse zurückgeben, Zustand halten und einen Menschen eingreifen lassen. LangGraph, CrewAI, smolagents, Haystack, Pydantic AI, Agno und Mastra sind beliebte Optionen. Lizenz und Sprache entscheiden meist vor den Funktionen.

Wer einen eigenen Agenten baut, statt einen gehosteten Builder zu nutzen, beginnt mit der Wahl eines Frameworks. Die Tabelle unten listet neun bekannte Open-Source-Optionen mit Fakten, die am October 15, 2026 von der GitHub-Seite jedes Projekts abgelesen wurden: Lizenz, Hauptsprache und Anzahl der Stars. Stars zeigen nur Beliebtheit, keine Qualität, nutze sie also als grobes Signal. Filtere nach Sprache oder Lizenz oder suche nach Namen.

Wähle die Sprache, die dein Team bereits schreibt, Python oder TypeScript.
Filtere nach Lizenz. MIT und Apache-2.0 erlauben beide kommerzielle Nutzung, prüfe aber vermerkte Zusatzbedingungen.
Wähle zwei Frameworks aus und baue in beiden dieselbe kleine Aufgabe, etwa eine Frage zum Bestellstatus mit einem Tool zu beantworten.
Behalte das, dessen Code du auch in sechs Monaten noch lesen und debuggen könntest.

Prüfe das Datum des letzten Commits und offene Issues, nicht nur Stars, bevor du dich auf ein Projekt verlässt.
Bevorzuge Frameworks, mit denen ein Mensch riskante Aktionen freigeben kann. Das zählt mehr als cleveres Planen.
Halte deine Tools als einfache Funktionen, damit du sie später in ein anderes Framework mitnehmen kannst.
Lies die Lizenzdatei selbst. Manche Projekte nehmen Ordner mit anderen Bedingungen aus.
Beginne mit einem Agenten und einem Tool. Füge Multi-Agent-Setups erst hinzu, wenn ein Agent eindeutig nicht reicht.

Häufige Fragen

Welches Open-Source-Agent-Framework eignet sich für Einsteiger?

smolagents beschreibt sich selbst als minimalistische Bibliothek, was den Lernaufwand klein hält. Auch die Idee von CrewAI mit Crew und Rollen ist leicht vorstellbar. Wähle das, das zu der Sprache passt, die du schon kannst.

Wird AutoGen noch gepflegt?

Laut README ist AutoGen im Wartungsmodus: keine neuen Funktionen, von der Community verwaltet, nur Bugfixes und Sicherheitspatches. Microsoft verweist neue Projekte stattdessen auf Microsoft Agent Framework.

Sind diese Frameworks in einem kommerziellen Produkt kostenlos nutzbar?

Die hier gelisteten nutzen für ihren Hauptcode MIT oder Apache-2.0, die beide kommerzielle Nutzung erlauben. Mastra hat Ordner namens ee unter einer separaten Lizenz, und die Dokumentation von AutoGen steht unter CC-BY-4.0, während der Code MIT ist. Das ist keine Rechtsberatung, lies jede Lizenz.

Brauche ich überhaupt ein Framework?

Nicht immer. Ein einfacher Agent ist eine Schleife aus Modellaufruf, Tool-Aufruf und Ergebnis. Ein Framework lohnt sich, sobald du gespeicherten Zustand, Wiederholungen, Freigabeschritte oder mehrere zusammenarbeitende Agenten brauchst.

Wie wurden die Stars gemessen?

Wir haben die Stargazer-Anzahl jedes Repositorys am October 15, 2026 über die öffentliche GitHub-API abgelesen. Sie ändert sich täglich, betrachte sie also als Momentaufnahme.

Was sie unterscheidet

LangGraph modelliert einen Agenten als Graph aus Schritten mit gespeichertem Zustand, was zu langen Aufgaben passt, die nach einem Fehler weiterlaufen müssen. CrewAI und Microsoft Agent Framework konzentrieren sich auf mehrere Agenten mit Rollen, die sich gegenseitig Arbeit übergeben. Bei smolagents schreiben Agenten kleine Codestücke als ihre Aktionen. Haystack ist um modulare Pipelines gebaut, und Agent-Workflows sind eines der Dinge, die diese Pipelines ausführen können.
Pydantic AI setzt auf typisierte Ein- und Ausgaben, was hilft, Fehler früh zu erkennen. Agno zielt darauf, Agenten als verwaltete Plattform zu betreiben. Mastra ist hier die TypeScript-Option, praktisch, wenn deine Website bereits in JavaScript gebaut ist.

Was ein Framework dir nicht abnimmt

Keines davon macht einen Agenten von Haus aus sicher. Du entscheidest weiterhin, welche Tools er bekommt, welche Daten er lesen kann und welche Aktionen ein menschliches Ja brauchen. Außerdem bezahlst du weiterhin die Modellaufrufe und betreibst die Server.

Die Schleife, die jedes Framework umhüllt

Ohne jedes Framework ist ein Agent diese Schleife. Der Modell-Client bleibt abstrakt, damit du jeden Anbieter einsetzen kannst.

Eine minimale Agenten-Schleife in Python

Das Modell antwortet entweder oder fordert ein Tool an. Tools sind einfache Funktionen, und die Schleife stoppt nach einer festgelegten Anzahl Schritte.

Frameworks filtern

Stars und Lizenzen am October 15, 2026 von GitHub abgelesen. Klicke auf einen Namen, um sein Repository zu öffnen.

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Hinweise

{n} von {v} angezeigt

Kein Framework passt zu diesen Filtern.

Low-Level-Orchestrierung für lang laufende Agenten mit Zustand, mit dauerhafter Ausführung und Human-in-the-Loop.

Orchestriert Agenten mit Rollen, die als Crew zusammenarbeiten.

Microsofts Nachfolger von AutoGen für Agenten und Multi-Agent-Workflows.

Im Wartungsmodus: nur Bugfixes und Sicherheitspatches. Code MIT, Doku CC-BY-4.0.

Eine minimalistische Bibliothek für Agenten, die in Code denken.

Modulare Pipelines und Agent-Workflows für Anwendungen auf Basis deiner eigenen Inhalte.

Durchgängig typisierte Ein- und Ausgaben, vom Pydantic-Team.

Agenten-Plattformen bauen, betreiben und verwalten.

TypeScript-Framework. Apache-2.0, außer Ordnern namens ee, die eine eigene Lizenz haben.

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