AI Agent Frameworks: LangGraph vs OpenAI Agents SDK
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Diese Frameworks unterstützen den Bau von Anwendungen, in denen ein Model Tools auswählt und verwendet. Der relevante Unterschied liegt darin, was das jeweilige Framework rund um diesen Loop verwaltet: State, Retrieval, Handoffs, Tracing oder Deployment. Verwende ein Framework, wenn deine Anwendung diese Funktionen benötigt. Wenn die Schritte bereits bekannt sind, beginne mit gewöhnlichem Workflow-Code.
Beginne mit LangChain Agents für einen Model-and-Tools-Loop auf Basis von LangGraph. Verwende LangGraph direkt, wenn du festlegen musst, wie jeder Schritt State speichert, auf eine Genehmigung wartet und nach einem Stopp fortgesetzt wird.
Wähle anhand von gespeichertem State, Recovery, Retrieval-Unterstützung und dem Aufwand für Deployment und Wartung der Anwendung.
Empfehlungstabelle
| Bedarf | Ausgangspunkt | Warum |
|---|---|---|
| High-Level-API für Agents | LangChain Agents | Die LangGraph-Dokumentation empfiehlt diese Ebene, wenn Low-Level-Orchestration nicht erforderlich ist. |
| Produktions-Agent mit State | LangGraph | Die Runtime stellt Graph State, Persistence, Interrupts und Low-Level-Orchestration bereit. |
| Kompakter Model-and-Tools-Loop | OpenAI Agents SDK | Tools, Guardrails, Sessions, Tracing und Handoffs nutzen eine gemeinsame API. Andere Model-Anbieter werden ebenfalls unterstützt. |
| Dokumenten-Agent mit Schwerpunkt RAG | LlamaIndex | Datenladen, Indizes, Retrieval, Query Engines, Tools und Agent Workflows gehören zum selben Ökosystem. |
| Rollenbasierter Multi-Agent-Workflow | CrewAI | Agents, Crews, Flows, Wissen, Speicher und Observability passen zu rollenbasierter Automatisierung. |
| Agent für Microsoft-Unternehmensanwendungen | Microsoft Agent Framework | Es ist Microsofts aktuelle Richtung für ein einheitliches Agent SDK und verbindet Ideen aus Semantic Kernel und AutoGen. |
| Kleiner code-first Agent | SmolAgents | Kleine API, Code Agents, Tool-Calling Agents und einfache Überprüfung. |
Auswahl des Frameworks
Beginne mit dem Kontrollfluss: Wie bewegt sich der Agent zwischen den Schritten, und wie behandelt er Fehler?
Wenn der Agent über klare Zustände, Wiederholungsversuche, Genehmigungen, Checkpoints und fortsetzbare Ausführungen verfügt, verwende LangGraph. Ein Run, der beispielsweise auf eine Genehmigung wartet, benötigt gespeicherten State, damit er nach der Antwort des Benutzers fortgesetzt werden kann. Für einen konventionellen Model-and-Tools-Loop können LangChains höher abstrahierte Agents ausreichen. Verwende den Graphen direkt, wenn du kontrollieren musst, wie ein gestoppter Run fortgesetzt wird.
Das OpenAI Agents SDK eignet sich für einen kompakten Python-Loop mit Tools und Handoffs. Es unterstützt auch andere Anbieter; ein OpenAI Model ist daher keine Voraussetzung. Prüfe, ob das ausgewählte Model Tools und Structured Output unterstützt und wohin das Tracing Daten sendet.
Wenn dein Agent hauptsächlich mit Dokumenten, Indizes, Retrieval und Query Engines arbeitet, beginne mit LlamaIndex. Die vorhandenen Retrieval-Komponenten können dir ersparen, diese Teile selbst zu implementieren. Bevor du den Agent Loop ersetzt, prüfe, ob das Retrieval die richtigen Belege findet und ob deine Tests fehlende oder nicht belegte Antworten sichtbar machen.
CrewAI ist nützlich, wenn der reale Prozess Rollen umfasst: Rechercheur, Analyst, Prüfer, Autor, Operator. Weniger überzeugend ist es, Rollen nur zu erfinden, um eine Multi-Agent-Abstraktion zu verwenden. Ein Rollenname legt nicht fest, was passiert, wenn dieser Agent ausfällt.
Recovery benötigt einen eigenen Test. Stoppe einen Run, nachdem ein Tool eine Datei geändert oder eine Anfrage gesendet hat, und prüfe anschließend, was beim Fortsetzen passiert. Ein gespeicherter Chatverlauf allein zeigt nicht, ob die Anwendung diese Nebenwirkung wiederholt. Überprüfe Checkpoints, Replay-Verhalten und den Umgang mit wiederholten Aktionen in der Konfiguration, die du deployen möchtest.
Bei jedem Framework solltest du prüfen, was weiterhin in deiner Verantwortung liegt: Speicherung, Zugangsdaten, Wiederholungsversuche, Deployment und Evaluation. Die Retrieval-Features von LlamaIndex rechtfertigen nicht automatisch die Auswahl für eine davon unabhängige Workflow-Orchestration. CrewAI-Rollen benötigen weiterhin expliziten State und Fehlerbehandlung. Prüfe die Integrationsanforderungen von Microsoft anhand deines restlichen Stacks und rechne damit, bei einem kleinen SmolAgents-Experiment mehr vom Runtime-Umfeld selbst bereitstellen zu müssen.
Wann du kein Agent Framework verwenden solltest
Beginne nicht mit einem Agent Framework, wenn ein typisierter Workflow, ein Suchendpunkt oder ein Regelwerk das Problem löst. Agents sind sinnvoll, wenn das System nach der Auswertung von Zwischenergebnissen den nächsten Schritt auswählen muss. Für festgelegte ETL-Prozesse, deterministische Genehmigungen, Abrechnungsprozesse oder alles, bei dem sämtliche Verzweigungen im Voraus bekannt sind, sind sie schlecht geeignet.
Baue kein Multi-Agent-System, bevor ein einzelner Agent zuverlässig funktioniert. Das Aufteilen eines instabilen Workflows auf mehrere Agents führt zu zusätzlichen Koordinationsfehlern und höherer Latency.
Traces zeigen, welche Schritte ausgeführt wurden. Die Evaluation prüft, ob diese Schritte die Aufgabe korrekt und innerhalb der Berechtigungen und des Budgets erledigt haben.
Implementierungsreihenfolge
- Verwende einen gewöhnlichen Workflow für bekannte Schritte. Verwende einen einzelnen Agent mit eng begrenzten Tools, wenn ein Model den nächsten Schritt auswählen muss.
- Füge Traces und ein kleines Regressions-Dataset hinzu, bevor du Speicher ergänzt.
- Verwende LangGraph direkt, wenn du explizite Kontrolle über gespeicherten State, Genehmigungen und das Fortsetzen von Runs benötigst.
- Teste das OpenAI Agents SDK, wenn der Loop kompakt bleiben soll; prüfe die unterstützten Funktionen des gewählten Anbieters.
- Füge rollenbasierte Agents nur hinzu, wenn die Verantwortlichkeiten tatsächlich trennbar sind.
Weiterführende Lektüre
- Reasoning Loops von AI Agents erläutert ReAct, ReWOO und Plan-and-Execute.
- Speicherarchitektur für AI Agents behandelt Checkpoints, Vector Memory und Document Memory.
- Runtime für lang laufende AI Agents behandelt Sessions, Sandboxes, Checkpoints, Traces und Deployment-Formen.