Wer Agenten-Frameworks evaluiert, stößt auf LangChain, LlamaIndex, CrewAI und AutoGPT. Hier die Unterschiede – und wo Draft’n Run ins Spiel kommt, wenn weniger „Glue Code“ und mehr Produktionsreife gefragt sind.
Interne Ressourcen: Agentic AI, AI Workflow Builder, Integrationen, Maßgeschneiderte KI, Demo.
LangChain
Modulare Toolbox mit großem Ökosystem an Tools, Speichermodulen und ReAct-Agenten. Ideal für Prototyping und individuelle Pipelines.
- Externer Link: LangChain
- Stärken: zahlreiche Integrationen, Python/TS-Parität, Community-Beispiele.
- Grenzen: fragile Autonomie ohne Zusatzstruktur; LangGraph/LangSmith nötig für Stabilität.
LlamaIndex
Fokus auf Daten + RAG: Ingestion, Parsing (LlamaParse), Indizes und Query Engines. Bietet Workflows und Cloud-Optionen.
- Externer Link: LlamaIndex
- Stärken: hervorragende Daten-Connectoren und Indexing-Patterns; starke RAG-Ergonomie.
- Grenzen: mehr Code für End-to-End-Orchestrierung – außer man nutzt deren Cloud.
CrewAI
Für Multi-Agenten-Kollaboration mit Rollen und Koordination gedacht. Open-Source-Kern + Studio zum Bauen/Deployen/Monitoring.
- Externer Link: CrewAI
- Stärken: Manager/Worker/Validator-Patterns; geeignet für komplexe Teamarbeit.
- Grenzen: Observability, Deployment und Governance müssen selbst ergänzt werden.
AutoGPT
Open-Source-Pionier für Autonomie. Leistungsfähig, erweiterbar und sehr „hands-on“. Bietet einen visuellen Canvas, verlangt aber strenge Guardrails in Produktion.
- Externer Link: AutoGPT
- Stärken: Exploration, Plugins, Internet-/Code-/Dateizugriff.
- Grenzen: Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle liegen bei Ihnen.
Wie Draft’n Run unterstützt
- Visuelle, explizite Workflows, trotzdem Raum für LLM-Entscheidungen.
- Integrierte Traces, Token-/Kosten-Tracking, Alerts, Human-in-the-loop.
- API-Deployment per Klick plus RBAC – wahlweise Open Source oder Managed Cloud.
- Kompatibel mit Ihrer Stack: LangChain-Tools wiederverwenden, LlamaIndex anbinden, beliebige APIs/DBs nutzen.
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