Schnelles Urteil: CrewAI vs LlamaIndex
Wählen Sie CrewAI wenn: Sie Multi-Agenten-Teams mit rollenbasierter Aufgabendelegation benötigen.
Wählen Sie LlamaIndex wenn: Sie RAG-Systeme mit komplexen Datenerfassungs- und Indizierungsanforderungen erstellen.
Wählen Sie Draft’n Run wenn: Sie beide Fähigkeiten in einem visuellen Builder mit Produktionsbereitstellung wünschen.
Direkter Vergleich
| Feature | CrewAI | LlamaIndex | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hauptfokus | Multi-Agenten-Orchestrierung | RAG & Datenpipelines | Verschiedene Stärken |
| Datenverarbeitung | Grundlegend | Erweitert (40+ Loader) | 🏆 LlamaIndex |
| Agenten-Support | Native Multi-Agenten | Fokus auf Einzelagenten | 🏆 CrewAI |
| Lernkurve | Einfach | Moderat | 🏆 CrewAI |
| Produktions-Tools | Grundlegend | LlamaCloud verfügbar | 🏆 LlamaIndex |
| Preise | $40/Monat Cloud | $200/Monat Cloud | 🏆 CrewAI |
Anwendungsfall-Vergleich
Am besten für CrewAI:
- Kundenservice-Teams
- Content-Generierungs-Pipelines
- Vertriebsautomatisierung
- Aufgabendelegationssysteme
- Rollenbasierte Workflows
Am besten für LlamaIndex:
- Dokument-Q&A-Systeme
- Wissensdatenbank-Suche
- Datenanalyse-Pipelines
- PDF-/Dokumentenverarbeitung
- Semantische Suchanwendungen
Code-Beispiele: Aufbau eines Forschungsassistenten
CrewAI-Ansatz:
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(
role='Forschungsanalyst',
goal='Informationen finden und analysieren',
tools=[search_tool, web_scraper]
)
analyst = Agent(
role='Datenanalyst',
goal='Insights aus Daten extrahieren',
tools=[data_tool]
)
research_task = Task(
description='Recherchiere {topic} gründlich',
agent=researcher,
expected_output='Umfassender Forschungsbericht'
)
crew = Crew(
agents=[researcher, analyst],
tasks=[research_task],
verbose=True
)
result = crew.kickoff({"topic": "KI-Frameworks"})LlamaIndex-Ansatz:
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms import OpenAI
# Dokumente laden und indizieren
documents = SimpleDirectoryReader('data/').load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# Query-Engine erstellen
query_engine = index.as_query_engine(
llm=OpenAI(model="gpt-4"),
similarity_top_k=5
)
# Wissensdatenbank abfragen
response = query_engine.query("Erzähle mir über KI-Frameworks")Leistungsmetriken
| Metrik | CrewAI | LlamaIndex |
|---|---|---|
| Setup-Zeit | 5 Minuten | 10 Minuten |
| Dokumentenverarbeitung | Begrenzt | Ausgezeichnet |
| Abfragegeschwindigkeit | 1,5s Durchschnitt | 0,8s mit Cache |
| Speichernutzung | 150MB Basis | 200MB+ mit Index |
| Token-Effizienz | Gut | Ausgezeichnet mit Retrieval |
Integrationsfähigkeiten
CrewAI-Integrationen:
- OpenAI, Anthropic, Google AI
- Grundlegende Web-Tools
- Benutzerdefinierte Python-Funktionen
- ~20 integrierte Tools
LlamaIndex-Integrationen:
- 40+ Daten-Loader
- Mehrere Vector Stores
- Alle großen LLMs
- Observability-Tools
- Wissensgraphen
Preisaufschlüsselung
CrewAI:
- Open Source: Kostenlos
- CrewAI Cloud: $40/Monat
- Enterprise: Individuell
LlamaIndex:
- Open Source: Kostenlos
- LlamaCloud: $200/Monat
- LlamaParse: $0,003/Seite
- Enterprise: Individuell
Draft’n Run Alternative:
- Free Tier: 1.000 Durchläufe/Monat
- Pro: $49/Monat
- Enterprise: Individuell
- Inklusive: Sowohl Agenten-Orchestrierung ALS AUCH RAG-Fähigkeiten
Wann Sie welches verwenden sollten
Verwenden Sie CrewAI wenn:
- Kundenservice-Automatisierung aufbauen
- Rollenbasierte Aufgabenverteilung benötigen
- Content-Generierungs-Teams erstellen
- Einfacheres Setup Priorität hat
Verwenden Sie LlamaIndex wenn:
- Dokument-Q&A-Systeme erstellen
- Große Dokumentenmengen verarbeiten
- Erweiterte RAG-Fähigkeiten benötigen
- Komplexe Datenpipelines erforderlich sind
Verwenden Sie Draft'n Run wenn:
- Sowohl Agenten-Orchestrierung ALS AUCH RAG benötigen
- Visuelles Workflow-Design wünschen
- Produktions-Monitoring erfordern
- No-Code/Low-Code-Ansatz bevorzugen
Häufig gestellte Fragen
Kann ich beide Frameworks zusammen verwenden?
Ja! Verwenden Sie LlamaIndex für Datenerfassung und RAG, dann CrewAI für Multi-Agenten-Orchestrierung. Draft’n Run macht diese Kombination nahtlos.
Welches ist besser für Dokumentenverarbeitung?
LlamaIndex ist überlegen für Dokumentenverarbeitung mit 40+ Daten-Loadern und erweiterter Indizierung. CrewAI würde benutzerdefinierte Tools für komplexe Dokumentenverarbeitung benötigen.
Welches Framework skaliert besser?
LlamaIndex skaliert besser für datenintensive Anwendungen. CrewAI skaliert besser für Multi-Agenten-Koordination. Draft’n Run bewältigt beide Skalierungsmuster.
Abschließende Empfehlung
Für Multi-Agenten-Systeme: CrewAI gewinnt mit einfacherem Setup und nativer Agenten-Koordination.
Für RAG und Datenpipelines: LlamaIndex ist unübertroffen in Dokumentenverarbeitung und Retrieval.
Für umfassende KI-Workflows: Verwenden Sie Draft’n Run, um beide Fähigkeiten in einer visuellen, produktionsbereiten Plattform zu erhalten.
Comparaciones y Recursos:
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