LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen
Graphen-, rollenbasierte und konversationsbasierte Orchestrierung — drei Philosophien für mehrstufige Agents.
LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen ist eine kostenlose AI Agents-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 1 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des AI Agents-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Drei große Frameworks
Für Systeme mit mehreren Schritten und mehreren Agenten dominieren drei Frameworks:
- LangGraph – expliziter Graph aus Knoten und Kanten
- CrewAI – rollenbasierte Agententeams
- AutoGen – freie Kommunikation zwischen Agenten
LangGraph-Stil
Zustandsautomat: Sie definieren Knoten, Kanten und ein typisiertes Zustandsobjekt. Am besten geeignet, wenn der Kontrollfluss explizit ist.
from langgraph.graph import StateGraph, END
g = StateGraph(State)
g.add_node('plan', plan_fn)
g.add_node('act', act_fn)
g.add_edge('plan', 'act')
g.add_conditional_edges('act', router, {'continue': 'plan', 'done': END})
app = g.compile()CrewAI-Stil
Sie definieren Agenten (mit Rolle, Ziel und Hintergrundgeschichte) und Aufgaben. Sie weisen Agenten Aufgaben zu; diese führen sie als „Crew“ aus:
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(role='Researcher', goal='Find facts', backstory='...', tools=[search_tool])
writer = Agent(role='Writer', goal='Compose answers', backstory='...')
tasks = [
Task(description='Research X', agent=researcher),
Task(description='Write summary', agent=writer)
]
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=tasks)
result = crew.kickoff()AutoGen-Stil
Gesprächsorientiert. Agenten senden sich gegenseitig Nachrichten; ein Manager entscheidet, wer als Nächstes spricht:
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
assistant = AssistantAgent('coder', llm_config={'model': 'gpt-4o-mini'})
user = UserProxyAgent('user', code_execution_config={'work_dir': './work'})
user.initiate_chat(assistant, message='Write a fibonacci function')Wann Sie LangGraph verwenden sollten
- Sie benötigen explizite Zustandsautomaten
- Schleifen, Verzweigungen und Human-in-the-Loop
- Sie möchten Checkpoints für dauerhafte Zustände
- Zuverlässigkeit in der Produktion hat Priorität
Wann Sie CrewAI verwenden sollten
- Das rollenbasierte Denkmodell passt zu Ihrem Team
- Sequenzielle oder hierarchische Aufgabenlisten
- Sie möchten eine Abstraktion auf höherer Ebene
- Weniger Code für typische Anwendungsfälle
Wann Sie AutoGen verwenden sollten
- Forschungsnahe, gesprächsorientierte Aufgaben
- Codegenerierung mit Agenten zur Codeausführung
- Debatten und Kritik zwischen mehreren Agenten
Reifegradvergleich
| LangGraph | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Betreuer | LangChain | CrewAI Inc | Microsoft |
| Stabilität | Hoch | Mittel | Mittel |
| Beobachtbarkeit | LangSmith | Grundlegend integriert | Benutzerdefiniert |
Leistung
Frameworks verursachen zusätzlichen Aufwand. Für Agenten mit niedriger Latenz (Chat-UIs) ist minimaler, selbst geschriebener Code oft schneller als Frameworks. Bei komplexen Agenten mit mehreren Schritten spart das Framework mehr Entwicklungszeit, als es an zusätzlichem Aufwand kostet.
LangGraph bietet die stärkste Unterstützung für den Produktionseinsatz
Checkpointer (Postgres, Sqlite), Human-in-the-Loop, Wiederholungen, Streaming und Zeitreisen – Produktionsprimitiven wird höchste Priorität eingeräumt. Andere Frameworks verlassen sich stärker auf Code der Nutzer.
CrewAI bietet die beste DX für einfache Fälle
Einige Agenten und Aufgaben zu definieren ist für Crews mit 3–5 Agenten tatsächlich kürzer und deklarativer als in LangGraph.
AutoGen ist besonders gut für Code-Agenten geeignet
Microsoft verwendet AutoGen intern für Agenten zur Codeausführung (ähnlich wie GitHub Copilot Workspace). Die Schleife zur Codeausführung ist branchenführend.
Sie können Frameworks kombinieren
Es muss keine Entweder-oder-Entscheidung sein. Verwenden Sie beispielsweise LangGraph für den äußeren Zustandsautomaten und AutoGen für einen inneren Subagenten zur Codegenerierung.
Frameworks nicht überbewerten
Viele Teams investieren zu viel in die Auswahl eines Frameworks, obwohl ihr Agent einfach genug wäre, um ihn in 100–200 Zeilen selbst zu schreiben. Beginnen Sie mit der einfachsten Lösung und übernehmen Sie ein Framework, wenn Sie es wirklich benötigen.
Stärken der Frameworks
Welches Framework bietet die stärkste Unterstützung für den Produktionseinsatz?
Zusammenfassung
LangGraph für explizite Zustandsautomaten und den Produktionseinsatz. CrewAI für deklarative, rollenbasierte Crews. AutoGen für gesprächsorientierte Agenten. Wählen Sie nach dem Stil des Kontrollflusses.
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des AI Agents-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen“?
Graphen-, rollenbasierte und konversationsbasierte Orchestrierung — drei Philosophien für mehrstufige Agents. Du übst AI Agents mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um AI Agents zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. AI Agents auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 1 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser AI Agents-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede AI Agents-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen
- Letta (ehemals MemGPT) für langlebige Agents
- OpenAI Assistants API und Threads
- Das richtige Framework für jeden Anwendungsfall auswählen