Top 10 KI Agent Frameworks für Entwickler in 2025

Der Hype um KI-Agenten lässt nicht nach — aber einen zu bauen? Da wird es knifflig. Was als einfache Idee beginnt, wird oft zu einer komplexen Reise, gefüllt mit dem Jonglieren mehrerer Tools, dem Entwerfen von Prompt-Flows und der Fehlerbehebung des Agentenverhaltens.

Die wahre Herausforderung liegt darin, das richtige Framework zu wählen, das zu Ihren Bedürfnissen, Ihrem Kenntnisstand und Ihrem Projektumfang passt. Bei so vielen verfügbaren Optionen kann es überwältigend sein zu wissen, wo man anfangen soll oder welche Lösung tatsächlich Ergebnisse liefern wird.

Dieser Leitfaden stellt 10 herausragende KI-Agenten-Frameworks im Jahr 2025 vor — von intuitiven Low-Code-Visual-Plattformen für die schnelle Einrichtung bis hin zu robusten Full-Code-Orchestrierungs-Stacks, die für Skalierbarkeit und Anpassung entwickelt wurden. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihre KI-gestützten Workflows skalieren möchten, Sie erhalten Einblicke, welche Frameworks am besten zu verschiedenen Entwicklerzielen und Projekttypen passen.

Warum KI-Agenten-Frameworks wichtiger sind, als Sie denken

Einen KI-Agenten zu bauen, ist mehr als nur Prompts und APIs. Frameworks bilden das wesentliche Rückgrat, damit sie in realen Anwendungen gut funktionieren:

• Bewältigen Sie komplexe Aufgaben wie Speicherverwaltung, Fehlerbehandlung und Tool-Integration
• Verwandeln Sie einfache Prompts in zuverlässige, skalierbare Systeme
• Ermöglichen Sie Multi-Agenten-Zusammenarbeit und API-Orchestrierung
• Bieten Sie Debugging-Tools und Ausführungstransparenz
• Abstrahieren Sie Modell-/API-Änderungen zur Zukunftssicherung
• Machen Sie das Erstellen und Warten von KI-Agenten praktisch und effizient

1. CrewAI — Rollenbasierte Multi-Agenten-Teams

CrewAI bietet Ihnen eine Möglichkeit, mehrere Agenten zu definieren, jeder mit einer Rolle — wie Entwickler, Forscher oder Redakteur — und lässt sie dann gemeinsam an Aufgaben arbeiten.

• Definieren Sie „Rollen“ und weisen Sie ihnen Tools, Persönlichkeiten und Ziele zu
• Lassen Sie Agenten zusammenarbeiten und kommunizieren, um Probleme zu lösen
• Funktioniert gut mit realen Content-Erstellungspipelines
• Studio-Version für No-Code-Teams verfügbar

Am besten für: Entwickler, die kollaborative, aufgabenverteilende KI-Systeme entwickeln.

2. LangGraph — Benutzerdefinierte Logik für intelligentere Agenten

Vom LangChain-Team ermöglicht Ihnen LangGraph zu definieren, wie Ihre Agenten über die Zeit hinweg denken, verzweigen und sich Dinge merken.

• Erstellen Sie benutzerdefinierte graphenbasierte Flows für LLMs
• Unterstützt Speicher, Reflexion und Fehlerbehandlung
• Funktioniert gut für Multi-Agenten-Koordination oder rekursives Denken

Am besten für: Fortgeschrittene Entwickler, die steuerbare Agenten mit Verzweigungslogik entwerfen.

3. Flowise — Drag-and-Drop LLM-Ketten

Flowise ist ein Open-Source-Visual-Builder, der auf LangChain-ähnliche Agenten zugeschnitten ist. Wenn Sie Code überspringen, aber trotzdem tief eintauchen möchten, ist dies die richtige Wahl.

• Visuelle Oberfläche zum Erstellen von LLM-Ketten
• Integriert Tools wie Retriever, Speicher und API-Aufrufe
• Ideal für schnelles Prototyping und Deployment

Am besten für: Das Erstellen von LangChain-ähnlichen Agenten ohne Boilerplate-Code.

4. AutoGen (Microsoft) — Modular & Enterprise-Ready

Microsofts AutoGen dreht sich alles um Zuverlässigkeit und Modularität für den Produktionseinsatz.

• Erstellen Sie Multi-Agenten-Systeme mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten
• Umfasst Tests, Speicher, Richtlinien und Mensch-Agent-Feedback
• Funktioniert gut in Unternehmensumgebungen

Am besten für: Teams, die Prüfbarkeit, Modularität und Testabdeckung benötigen.

5. Rivet — Visuelles Debugging für Agenten

Rivet ist wie Figma für KI-Agenten — aber für Entwickler. Es ermöglicht Ihnen, Flows, Agentengedanken und Schritt-für-Schritt-Verhalten zu inspizieren.

• Knotenbasierter Editor für Agentenplanung und Flow-Logik
• Integrierte Tools zur Visualisierung und Echtzeit-Fehlerbehebung
• Kollaborative Funktionen für Teams

Am besten für: Visuelle Denker und Teams, die erklärbare Agenten entwickeln.

6. n8n — Automatisierung, die mit über 700 Tools kommuniziert

n8n ist nicht nur Automatisierung — mit den richtigen Modulen wird es zu einer leistungsstarken KI-Agenten-Plattform.

• Integriert sich mit Hunderten von Apps (Slack, Gmail, Notion usw.)
• Fügen Sie GPT/Claude-Module für Argumentation und Kontext hinzu
• Volle Entwicklerkontrolle mit visuellen Workflows

Am besten für: Workflow-intensive Agenten, die viele externe Systeme berühren.

7. Langflow — Low-Code LangChain Playground

Langflow bietet einen Mittelweg: visuelles Agenten-Building, aber mit genügend Kontrolle, um das Verhalten bei Bedarf fein abzustimmen.

• Drag-and-Drop-Oberfläche, die LangChain-Logik unterstützt
• Fügen Sie Speicher, Retriever, benutzerdefinierte Prompts, Tools hinzu
• Lokal oder über Docker bereitstellen

Am besten für: Entwickler, die Kontrolle wollen, aber nicht alles in Python schreiben möchten.

8. SuperAGI — Full-Stack Autonome Agenten-Plattform

SuperAGI ist mehr als ein Framework — es ist ein komplettes Betriebssystem für Agenten.

• Integrierte Telemetrie, Speicher, Vektorunterstützung
• Agenten-Marktplatz und UI-Überwachung
• Tools für mehrstufige Planung und Ausführung

Am besten für: End-to-End autonome Agenten-Workflows im großen Maßstab.

9. LiveKit — Sprachzentriertes Agenten-Framework

Wenn Sie Agenten entwickeln, die sprechen, ist LiveKit für Echtzeit-Sprachpipelines mit geringer Latenz konzipiert.

• Echtzeit-Audio-Pipelines mit geringer Latenz
• Kann mit Whisper, GPT und anderen LLMs verwendet werden
• Integrierte Handhabung für Spracherkennung (Voice Activity Detection)

Am besten für: Die Entwicklung von Sprachassistenten, Empfangspersonal oder anrufbasierte Agenten.

10. Agent Zero — Leichter, modularer Logic-First-Stack

Agent Zero wurde für Entwickler entwickelt, die Modularität wünschen, keine vorgefertigten Tools. Stellen Sie es sich als leere Leinwand für die Agentenlogik vor.

• Rein Open-Source und läuft auf Ihrer eigenen Infrastruktur
• Betont Argumentation, Umgebungssimulation, Modularität
• Leichtgewichtig, geeignet für Forschung und interne Tools

Am besten für: Forscher und Entwickler, die benutzerdefinierte oder unkonventionelle Agentensysteme erstellen.

Noch eine Sache: Ihr Stack wird sich weiterentwickeln

Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie immer noch alle paar Wochen Frameworks wechseln. Die meisten Entwickler tun das.

Das Ökosystem entwickelt sich schnell. Was heute funktioniert, benötigt morgen möglicherweise ein Upgrade, und das ist normal. Die wahre Fähigkeit besteht darin, zu lernen, wie man Tools schnell bewertet, testet und anpasst.

Fangen Sie klein an, bauen Sie modular und iterieren Sie weiter.

Und wenn Sie ein Framework verwenden, das nicht auf dieser Liste steht? Teilen Sie es. Es gibt keine „finale Liste“ in der KI — nur das, was gerade funktioniert.

Abschließende Gedanken: Wählen Sie nicht nur eines

Es gibt kein perfektes All-in-One-KI-Agenten-Framework — und genau das ist der Punkt. Jedes Tool bietet einzigartige Stärken, die darauf ausgelegt sind, unterschiedliche Herausforderungen beim Aufbau von KI-Agenten zu lösen. Was wirklich zählt, ist, wie diese Frameworks in Ihren gesamten Tech-Stack passen.

So ergänzen sich einige beliebte Frameworks gegenseitig:

• CrewAI konzentriert sich auf die rollenbasierte Agenten-Zusammenarbeit, ideal für Workflows, bei denen mehrere KI-Personas gemeinsam Inhalte brainstormen, entwerfen und bearbeiten müssen.
• LangGraph zeichnet sich durch die Verwaltung zustandsbehafteter Logik und komplexer Entscheidungswege aus, was es perfekt für Agenten macht, die nuanciertes Denken und Kontextbewusstsein erfordern.
• n8n fungiert als Automatisierungs-Hub, der KI-Workflows basierend auf realen Ereignissen auslöst und nahtlos mit Hunderten von Apps verbunden ist.
• Rivet bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, das Verhalten Ihres Agenten bei jedem Schritt zu debuggen und zu visualisieren, was Klarheit und Kontrolle über komplexe KI-Flows ermöglicht.

Betrachten Sie diese Frameworks als Bausteine und nicht als isolierte Lösungen. Sie sind nicht gezwungen, nur eines zu wählen — Sie entwerfen ein benutzerdefiniertes System, das die besten Teile jedes einzelnen nutzt.

2025 ist nicht nur das Jahr, in dem KI-Agenten Mainstream werden. Es ist das Jahr, in dem wir sie weniger als Magie und mehr als zuverlässige, wartbare Software behandeln — modular, skalierbar und transparent.