Beginnen wir mit den Grundlagen. Stellen Sie sich eine KI vor, die nicht einfach nur dasitzt und auf Ihren nächsten Befehl wartet, sondern die Initiative ergreift, Entscheidungen trifft und eigenständig handelt. Das ist Agentische KI. Das sind Systeme, die nicht ständig aufgefordert werden müssen, sondern die Situationen bewerten, dynamisch reagieren und intelligent zusammenarbeiten können.
Denken Sie an ein selbstfahrendes Auto, das durch den unvorhersehbaren Verkehr navigiert, oder an einen virtuellen Assistenten, der Kundenbeschwerden löst, ohne alle fünf Minuten einen Menschen anzufunken.
Warum ist das im Jahr 2025 wichtig?
Denn die Geschäftswelt ist schnelllebig, und das gilt auch für die Technologie. Sie brauchen Systeme, die nicht nur reagieren, sondern vorausschauend handeln. Hier erfahren Sie, wie Agentic AI dies möglich macht:
- Aufgaben-Automatisierung: KI-Agenten sind ideal für die Erledigung sich wiederholender, alltäglicher Aufgaben wie Dateneingabe, Kalenderplanung oder die Bearbeitung von Kundendienstanfragen. Sie arbeiten bei Routinearbeiten schneller und genauer als Menschen.
- Multi-Agenten-Teamarbeit: Diese Frameworks unterstützen die Bildung von Teams von Agenten. So kann beispielsweise ein Agent Code schreiben, während ein anderer ihn in Echtzeit testet - was früher einen manuellen und fragmentierten Entwicklungszyklus erforderte, wird automatisiert.
- Rahmenwerke als Wegbereiter: Agenten-Frameworks fungieren als Toolkits, mit denen Entwickler schnell intelligente Agenten entwickeln können. Diese Frameworks greifen auf große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 zurück und geben Agenten die Fähigkeit, Sprache zu verstehen, den Kontext zu interpretieren und sich mit der Zeit anzupassen.
Die Entwicklung von KI-Agenten von Grund auf wäre so, als würde man ein Auto ohne Handbuch zusammenbauen. Aber mit dem richtigen Rahmen ist es so, als würde man sich auf den Fahrersitz eines fertig montierten Elektrofahrzeugs setzen und auf "losfahren" drücken.
Kriterien für die Auswahl des richtigen KI-Agentenrahmens
Nicht jeder Rahmen ist gleich, und die Wahl des richtigen Rahmens hängt stark davon ab, was Sie erreichen wollen. Hier sind die wichtigsten Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie sich für ein Framework entscheiden:
- Was ist Ihr Ziel? Bauen Sie einen Agenten zur Automatisierung von Kunden-E-Mails? Optimieren Sie die Lieferlogistik? Ihr Endziel bestimmt den Rahmen, den Sie wählen.
- Brauchen Sie Einfachheit oder Skalierbarkeit? Einige Frameworks sind wie Legosteine: Sie lassen sich Stück für Stück von Grund auf aufbauen. Andere sind eher wie vormontierte Motoren: schnell einsatzbereit, aber auf Dauer weniger flexibel.
- Wie technisch sind Sie? Wenn Sie ein Einzelgründer oder ein Nicht-Programmierer sind, werden Sie etwas wollen, das intuitiv ist und keine tiefgreifenden technischen Kenntnisse erfordert. Wenn Sie Lösungen im Unternehmensmaßstab erstellen, benötigen Sie möglicherweise mehr Leistung, Anpassungsmöglichkeiten und Sicherheit.
- Lässt sie sich skalieren? Frameworks wie LangChain bieten unbegrenzte Anpassungsmöglichkeiten, sind aber mit einer Lernkurve verbunden. Andere wie Semantic Kernel sind für Unternehmensumgebungen mit integrierter Sicherheit und Compliance optimiert, setzen aber oft eine Cloud-Einrichtung und eine tiefere Infrastruktur voraus.
Hier ist eine persönliche Regel: passe das Werkzeug an die Aufgabe an. Wenn Sie gerade erst anfangen, sollten Sie mit etwas Leichtgewichtigem wie CrewAI beginnen. Wenn Sie in die Automatisierung eintauchen wollen, wählen Sie AutoGen.
Die 6 wichtigsten agentenbasierten KI-Frameworks für das Jahr 2025
Diese sechs Frameworks prägen die Art und Weise, wie Entwickler und Unternehmen autonome Systeme erstellen. Ich habe jedes einzelne getestet. Hier ist, was herausstach:
1. LangChain: Das modulare KI-Agenten-Framework für Arbeitsabläufe
- Am besten für: Entwickler, die maßgeschneiderte KI-Anwendungen entwickeln.
- Warum? Bei LangChain dreht sich alles um Flexibilität. Sie können LLMs, APIs und Werkzeuge zu leistungsstarken Arbeitsabläufen kombinieren. Möchten Sie einen Chatbot, der PDFs durchsuchen und intelligent antworten kann? LangChain kann das.
- Achten Sie auf: Es hat eine steilere Lernkurve und kann Anfänger überfordern.
2. LangGraph: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit Graphen-Strukturen
- Am besten für: Komplexe Projekte, die die Zusammenarbeit von Agenten erfordern, wie Betrugserkennung oder mehrstufige Kundenbenachrichtigungen.
- Warum? LangGraph behandelt jeden Agenten wie einen Knoten in einem Graphen. Wenn ein Agent ausfällt, kann ein anderer nahtlos übernehmen. Dieser graphenbasierte Ablauf macht die Orchestrierung von mehrstufigen Aufgaben sowohl visuell als auch zuverlässig.
3. CrewAI: Einfaches Orchestrieren von rollenbasierten KI-Agenten
- Am besten für: Anfänger oder Teams, die schnelle Prototypen erstellen.
- Warum? CrewAI weist den Agenten bestimmte Rollen zu (z. B. "Forscher", "Autor", "Redakteur"). Diese Agenten arbeiten dann zusammen, genau wie ein menschliches Team. Man braucht keine tiefgreifenden technischen Kenntnisse, damit sie zusammenarbeiten.
4. Microsoft AutoGen: Automatisieren mit leistungsstarker LLM-Integration
- Am besten für: Automatisierung der Softwareentwicklung und -prüfung.
- Warum? AutoGen ermöglicht es Agenten, Gespräche zwischen Agenten zu führen. Stellen Sie sich vor, ein "Entwickler-Agent" bittet einen "Tester-Agenten", eine Korrektur zu validieren. Das ist in AutoGen bereits integriert. Mit Version 0.4 wurden außerdem No-Code-Benutzeroberflächen eingeführt, die die Einarbeitung neuer Benutzer erleichtern.
5. Semantischer Kernel: Microsofts semantisches Framework für KI-Workflows
- Am besten für: Unternehmen mit bestehender Azure- oder .NET-Infrastruktur.
- Warum? Semantic Kernel integriert LLMs auf sichere Weise in herkömmliche Anwendungen. So können beispielsweise Kundensupport-Bots erstellt werden, die auf interne CRMs zugreifen, ohne die Datenintegrität oder den Datenschutz zu gefährden. Er ist ideal für Unternehmen, die starke Compliance- und Sicherheitsfunktionen benötigen.
6. AutoAgent: Leichtgewichtige, autonome Agentenerstellung
- Am besten für: Nicht-Programmierer und Geschäftsleute.
- Warum? Sie beschreiben, was Sie brauchen, in einfachem Englisch, z. B. "Scrapen von Websites und Zusammenfassen der Ergebnisse", und AutoAgent erstellt die Lösung. Kein Code, keine Mühe.
Schneller Vergleich
Rahmenwerk | Am besten für | Kodierung erforderlich? |
CrewAI | Multi-Agenten-Teams | Niedrig |
AutoGen | Automatisierung und Kodierung | Mittel |
AutoAgent | Nichttechnische Benutzer | Keine |
Reale Anwendungsfälle von agentenbasierten KI-Frameworks
Das ist nicht nur Theorie. Agentische KI-Frameworks verändern bereits die Industrie. Hier erfahren Sie, wie sie in der Praxis eingesetzt werden:
- Herstellung: Siemens setzt Agenten für die vorausschauende Wartung ein, die Sensordaten in Echtzeit auswerten. Das Ergebnis? Eine 25-prozentige Verringerung der Ausfallzeiten der Anlagen.
- Einzelhandel: Walmart setzt KI-Agenten ein, um über 80 % seiner Kundenservice-Interaktionen abzuwickeln - von Retouren bis hin zu Bestandskontrollen. Dies hat die Wartezeiten drastisch reduziert und die Kundenzufriedenheit verbessert.
- DevOps: Teams setzen CrewAI ein, um Software-Entwicklungspipelines zu verwalten. "Coder"-Agenten schreiben Funktionen, während "Tester"-Agenten parallel Unit-Tests durchführen und so die Release-Zyklen verkürzen.
- Finanzen: Bei Unternehmen wie JPMorgan unterstützen KI-Agenten den Handel und die Risikoanalyse in Echtzeit. Multi-Agenten-Setups markieren Anomalien, schlagen Geschäfte vor und überwachen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Gesundheitswesen & Compliance: Semantic Kernel gewinnt in regulierten Branchen, in denen Datensicherheit und Überprüfbarkeit wichtig sind, zunehmend an Bedeutung. Krankenhäuser und Versicherungen nutzen ihn, um KI zu betreiben, die auf sichere Weise medizinische Daten abruft und auf Anfragen in einfacher Sprache antwortet.
Abschließende Überlegungen: Die Zukunft von KI-Agenten-Frameworks
Wohin soll das führen? Hier sind drei Trends, die Sie im Jahr 2025 und darüber hinaus erwarten können:
Null-Code-Boom: Tools wie AutoAgent demokratisieren die KI. Man muss kein Entwickler mehr sein, um intelligente Automatisierung zu entwickeln. Unternehmensteams können jetzt selbst Agenten einsetzen.
Interoperabilität der Plattformen: Agentische Frameworks beginnen sich zu integrieren. Man denke nur an die Verknüpfung von Microsofts AutoGen mit dem Semantic Kernel. Dieses Framework-übergreifende "Agentengeplapper" bedeutet mehr Flexibilität und schnellere Builds.
Bessere Orchestrierung: Künftige Agenten werden kontinuierlich aus Rückmeldungen lernen. Ein Logistik-Bot könnte Lastwagen auf der Grundlage aktueller Verkehrsmeldungen umleiten, ohne neu programmiert zu werden. Erwarten Sie Agenten, die sich selbst in Echtzeit optimieren.
