- LLM-Agenten-Frameworks erleichtern die Entwicklung von KI-Agenten, indem sie Speicher, Entscheidungsfindung und Tool-Integrationen verwalten und Entwicklern so ersparen, komplexen Code von Grund auf zu schreiben.
- Die Frameworks setzen unterschiedliche Schwerpunkte – die Wahl hängt also von Ihrem Anwendungsfall und Ihren technischen Anforderungen ab.
- LLM-Agenten-Frameworks ermöglichen es KI-Agenten, sich mit externen Systemen und Wissensdatenbanken zu verbinden. So können sie Aufgaben automatisieren, Informationen abrufen und kontextbezogene Antworten generieren.
- Die Zukunft der LLM-Agenten liegt darin, mehrere spezialisierte Agenten gemeinsam zu orchestrieren, um komplexe Aufgaben in verschiedenen Geschäftsbereichen effizienter zu lösen.
Große Sprachmodelle (LLMs) machen KI-Agenten leistungsfähiger, doch die Steuerung von Logik, Workflows und Integrationen bleibt herausfordernd. Hier kommen LLM-Agenten-Frameworks ins Spiel – sie bieten die Struktur, um KI-basierte Automatisierung zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren.
Unterschiedliche Frameworks lösen unterschiedliche Probleme: Manche vereinfachen die Workflow-Automatisierung, andere fokussieren sich auf die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, und einige geben Entwicklern volle Kontrolle über die Agentenlogik.
Dieser Leitfaden kategorisiert LLM-Agenten-Frameworks nach Funktionalität und Anwendungsfällen, damit Sie das passende für Ihre Anforderungen finden.
Was sind LLM-Agenten-Frameworks?
Ein LLM-Agenten-Framework dient als KI-Steuerzentrale: Es verwaltet Speicher, Entscheidungsfindung und Tool-Integration – und erspart so aufwändige manuelle Programmierung.
Diese Frameworks bieten Plug-and-Play-Module für Speicher, Tool-Integrationen und Workflow-Automatisierung – und reduzieren so den Bedarf an komplexem Code.
LLM-Agenten-Frameworks treiben KI-basierte Automatisierung in vielen Bereichen voran: Sie verbessern den Kundensupport mit Chatbots, steigern Vertrieb und Leadgenerierung durch KI-Outreach und vereinfachen Arbeitsabläufe durch weniger manuelle Aufgaben.
Solche Frameworks erleichtern auch den Wissensabruf, helfen KI-Systemen relevante Daten bereitzustellen, unterstützen interne Abläufe als smarte KI-Assistenten und ermöglichen industrielle Automatisierung in Produktion und Logistik.
Wie wählt man ein LLM-Agenten-Framework aus?
Die Wahl des passenden LLM-Agenten-Frameworks hängt vom richtigen Gleichgewicht zwischen Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsmöglichkeiten ab. Das beste Framework für Sie richtet sich nach folgenden Faktoren:
Letztlich sollte Ihre Entscheidung von der Komplexität des Projekts, den Leistungsanforderungen und der langfristigen Wartbarkeit abhängen.
Die 6 besten LLM-Agenten-Frameworks
Nicht alle LLM-Agenten-Frameworks sind gleich: Manche sind besonders für Chatbot-Automatisierung geeignet, andere für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten oder individuelle KI-Workflows. Nutzen Sie diesen Überblick für den Vergleich:
1. LangChain
LangChain ist ein sehr flexibles, quelloffenes Framework, das für seinen modularen Ansatz bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen bekannt ist. Besonders beliebt ist es bei Entwicklern, die detaillierte Kontrolle über die Workflows ihrer KI-Agenten benötigen.
Wichtige Funktionen
- Modellunabhängig: Funktioniert mit GPT, Claude, Llama und weiteren Modellen.
- Chains & Agents: Unterstützt mehrstufige Prompts und vollständig autonome KI-Agenten.
- Vektor-DB-Integrationen: Kompatibel mit Pinecone, FAISS, Weaviate usw.
- Aktive Community: Viele Mitwirkende, Tutorials und Beispielprojekte.
Preise
- Open Source: Keine Lizenzkosten im Voraus.
2. LlamaIndex
LlamaIndex bietet spezialisierte Funktionen für Datenindexierung und -abruf in LLM-Anwendungen. Damit können Sie Ihren KI-Agenten gezielt relevante Daten bereitstellen und so genauere, kontextbezogene Antworten ermöglichen.
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Wichtige Funktionen
- Leistungsstarke Indexierungs-Pipelines: Segmentiert und bettet große Textsammlungen effizient ein.
- Verschiedene Abrufmethoden: Unterstützt Chunking, Embedding-basierte und hierarchische Indizes.
- Flexible Speicherung: Integration mit lokalen Dateien, Cloud-Speichern oder Vektor-Datenbanken.
- Agentenähnliche Abfragen: LLMs können eigenständig die relevantesten Daten abrufen.
Preise
- Open Source: Kostenlos für private und kommerzielle Projekte nutzbar.
3. AutoGen
AutoGen ist ein Workflow-Automatisierungstool rund um große Sprachmodelle, das darauf abzielt, den Programmieraufwand zu minimieren. Es eignet sich besonders für mehrstufige Prompt-Pipelines und einfache KI-gesteuerte Prozesse.
Wichtige Funktionen
- Verknüpfen Sie aufeinanderfolgende Prompts für schrittweises, tiefergehendes Denken.
- Low-Code-Konfiguration: Workflows lassen sich per YAML oder einfacher Skripterstellung definieren.
- Workflow-Vorlagen: Schnellstart für Aufgaben wie Zusammenfassungen, Klassifizierung oder Q&A.
- Asynchron & skalierbar: Verarbeitet parallele Aufgaben und große Workloads effizient.
Preise
- Open Source: Keine Lizenzgebühren für das Kern-Toolset.
4. Botpress
Botpress ist eine fortschrittliche Conversational-AI-Plattform, die die Entwicklung von Chatbots und Workflows vereinfacht. Sie kombiniert eine intuitive grafische Oberfläche mit flexiblen Code-Optionen – ideal für Einsteiger und erfahrene Entwickler.
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Wichtige Funktionen
- Visueller Flow-Builder: Erstellen Sie Gesprächsverläufe per Drag-and-Drop.
- LLM-Integration: Binden Sie GPT, Claude, Llama oder andere Modelle ein.
- Plugin-Ökosystem: Erweiterbar mit vorgefertigten oder eigenen Add-ons.
- Analyse & Monitoring: Verfolgen Sie Nutzerinteraktionen, Erfolgsraten von Gesprächen und mehr.
Preise
- Pay-as-You-Go: Die kostenlose Stufe umfasst 1 Bot und bis zu 500 Nachrichten/Monat.
- Plus: 79 €/Monat mit höheren Nutzungslimits und zusätzlichen Funktionen.
- Team: 446 €/Monat für erweiterte Analysen und Zusammenarbeit.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI ist eine leistungsstarke ML-Plattform für Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen – einschließlich großer Sprachmodelle – innerhalb der Google Cloud. Dank tiefer Integration mit GCP-Diensten und verwalteter Infrastruktur ist sie ideal für Unternehmen.
Wichtige Funktionen
- Verwaltete Infrastruktur: Müheloses Skalieren mit den hochverfügbaren Diensten von Google.
- Gemini-API-Integration: Zugriff auf modernste Google-LLMs.
- AutoML & Pipelines: Vereinfachen Sie Trainings-, Tuning- und Bereitstellungs-Workflows für Modelle.
- GCP-Ökosystem: Direkte Anbindung an BigQuery, Dataflow und weitere Google-Cloud-Produkte.
Preise
- Pay-as-You-Go: Abrechnung nach GCP-Compute-, Speicher- und API-Nutzung.
- Enterprise SLAs: Individuelle Verträge mit dediziertem Support für groß angelegte Bereitstellungen.
6. CrewAI
CrewAI konzentriert sich darauf, mehrere autonome Agenten mit unterschiedlichen Aufgaben zu koordinieren. Durch die Synchronisierung paralleler Prozesse lassen sich komplexe Projekte mit verschiedenen Fachgebieten unter einem Dach steuern.
Wichtige Funktionen
- Zusammenarbeit mehrerer Agenten: Koordinieren Sie mehrere Agenten bei unterschiedlichen, aber miteinander verbundenen Aufgaben.
- Workflow-Orchestrierung: Definieren Sie Abläufe visuell oder programmatisch und steuern Sie die Übergabe von Aufgaben.
- Anpassbare Rollen: Passen Sie die Fähigkeiten oder den Datenzugriff jedes Agenten individuell an.
- Integrationsbibliothek: Schnelle Anbindungen an gängige Drittanbieterdienste (z. B. Slack, Trello).
Preise
- Starter-Tarif: Geeignet für kleinere Teams mit geringem Bedarf an gleichzeitiger Nutzung.
- Enterprise-Pläne: Höhere Parallelitätsgrenzen, Premium-Integrationen und dedizierter Support.
Verwandeln Sie LLMs in handlungsfähige KI-Agenten
LLM-Agenten-Frameworks machen KI-Automatisierung zugänglich – egal ob Sie Chatbots, Multi-Agenten-Systeme oder Workflow-Automatisierung entwickeln. Das passende Framework hängt von Ihren technischen Anforderungen ab: Manche legen Wert auf Anpassbarkeit, andere auf einfache Bedienung.
Botpress vereint Flexibilität und Einfachheit und ist damit eine solide Wahl für KI-gestützte Automatisierung.
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FAQs
1. Welche Rolle spielt das Gedächtnis im Verhalten von LLM-Agenten?
Das Gedächtnis ist entscheidend für das Verhalten von LLM-Agenten, da es ihnen ermöglicht, frühere Interaktionen oder Entscheidungen zu speichern und abzurufen. So können Agenten kontextbezogen über mehrere Gesprächsrunden hinweg reagieren und Aufgaben mit langfristigem Verständnis besser lösen.
2. Worin unterscheidet sich ein LLM-Agent von einem klassischen regelbasierten Bot?
Der Unterschied liegt in Flexibilität und Denkvermögen: Regelbasierte Bots arbeiten mit festen Wenn-dann-Logiken, während LLM-Agenten natürliche Sprache verstehen und probabilistische Schlussfolgerungen ziehen, um kontextbezogene Antworten zu generieren.
3. Wie unterscheiden sich LLM-Agenten-Frameworks von allgemeinen KI-Entwicklungsplattformen?
LLM-Agenten-Frameworks sind speziell darauf ausgelegt, sprachbasierte Agenten zu entwickeln, und bieten Funktionen wie Gedächtnisverwaltung und die Steuerung mehrstufiger Abläufe. Allgemeine KI-Plattformen sind breiter aufgestellt und konzentrieren sich beispielsweise auf prädiktive Analysen.
4. Muss ich programmieren können, um LLM-Agenten-Frameworks effektiv zu nutzen?
Sie müssen nicht programmieren können, wenn Sie eine No-Code- oder Low-Code-Plattform wie Botpress wählen. Manche Frameworks (z. B. LangChain oder Autogen) erfordern jedoch Programmierkenntnisse, besonders bei individueller Logik oder komplexen Integrationen.
5. Welche Entwicklungen bei LLM-Agenten sollte ich in den nächsten 1-2 Jahren erwarten?
In den nächsten 1–2 Jahren ist zu erwarten, dass LLM-Agenten über leistungsfähigere Gedächtnissysteme, mehr Eigenständigkeit bei der Zielerreichung, eine verbesserte Koordination zwischen mehreren Agenten sowie eine engere Integration mit Unternehmens-APIs und Wissensquellen für die Ausführung realer Aufgaben verfügen.
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