Ein Framework bietet hierbei eine strukturierte Grundlage, um solche Systeme effizient zu entwickeln und zu orchestrieren. In diesem Blogartikel vergleichen wir die drei populären Frameworks LangGraph, CrewAI und AutoGen und beleuchten Unterschiede, Gemeinsamkeiten sowie Vor- und Nachteile.

LangGraph

LangGraph ist ein Framework, das durch seine graphbasierte Herangehensweise gekennzeichnet ist. Es stellt Workflows als Graphen dar, was die Visualisierung und Verwaltung komplexer Interaktionen zwischen Agenten ermöglicht. LangGraph wurde von den gleichen Entwicklern wie LangChain geschaffen, einem Open-Source-Orchestrierungs-Framework, von dem es eine standardisierte Schnittstelle übernimmt. Diese Schnittstelle unterstützt die Integration großer Sprachmodelle in Anwendungen sowie deren Kombination mit externen Datenquellen und Workflows. Darüber hinaus ist LangGraph mit LangSmith kompatibel, einem Tool zur Überwachung, Fehlerbehebung und Optimierung von LangChain-Anwendungen.

Der graphbasierte Ansatz ist besonders nützlich für dynamische Workflows mit feingranularer Kontrollierbarkeit. Im Gegensatz zu Lösungen, die auf gerichteten azyklischen Graphen (DAG) basieren, ermöglicht LangGraph die Definition von Flows, die Schleifen und Bedingungen enthalten, was für viele Agenten-Architekturen, die Reflexions- und Validierungsschritte enthalten essenziell ist.
LangGraph verfügt über umfassende Memory-Funktionen für Kurz- und Langzeitgedächtnis. Das thread-scope Memory bewahrt Kontext innerhalb eines Konversations-Threads und kann dank Checkpointern jederzeit wiederhergestellt werden. Das Langzeitgedächtnis speichert Informationen threadübergreifend in einem Dokumentenspeicher, organisiert in JSON-Dokumenten und benutzerdefinierten Namespaces.

LangGraph bietet die Fähigkeit, Workflows durch „Zeitreisen“ zu debuggen oder zu optimieren. Der Zustand des Graphen wird nach jedem Schritt gespeichert, was es ermöglicht, die Ausführung des Graphen an einem beliebigen Punkt zu pausieren und wieder aufzunehmen.

Vorteile: Die graphbasierte Struktur von LangGraph bietet eine hohe Flexibilität und ermöglicht die Modellierung komplexer Workflows, einschließlich Schleifen und Bedingungen.

Nachteile: Gleichzeitig kann die graphbasierte Struktur komplex und technisch anspruchsvoll sein, was die Benutzerfreundlichkeit für Nicht-Techniker einschränkt.

AutoGen

AutoGen, entwickelt von Microsoft, zeichnet sich durch seine intuitive, dialogbasierte Multi-Agenten-Architektur aus und eignet sich für explorative Projekte und Prototyping, weswegen es beliebt unter Forschenden ist.

In AutoGen sind die Konzepte von Sitzungen und Chats zentral für die Organisation und Ausführung von Workflows. Sitzungen bilden den Rahmen für den gesamten Kontext und die Dauer einer Workflow-Ausführung. Sie umfassen alle Interaktionen zwischen den Agenten sowie den relevanten Datenverkehr, der während des Prozesses ausgetauscht wird. Chats dienen dabei als primäre Kommunikationsmethode innerhalb einer Sitzung. Sie steuern den Kommunikationsfluss zwischen den Agenten und definieren die Aufgaben, die im Verlauf des Workflows erledigt werden sollen.

Es gibt verschiedene vordefinierte Agententypen, wie beispielsweise:

• AssistantAgent: Nutzt große Sprachmodelle (LLMs) für Aufgaben wie Textgenerierung, Code-Schreiben oder Planung
  
• UserProxyAgent: Dient als Vermittler zwischen Benutzer und anderen Agenten, ermöglicht human-in-the-loop Interaktionen.
  
• Weitere Agententypen: Initialisierungsagenten, Coder-Agenten, Executor-Agenten und Scientist-Agenten für spezifische Aufgaben.

AutoGen unterstützt eine breite Palette von Gesprächsmustern (z.B. Autonome Chats, Gruppenchats, zustandsorientierte Workflows), die für komplexe Arbeitsabläufe erforderlich sind. Dies ermöglicht strukturierte Diskussionen, informelle Konversationen und andere interaktive Szenarien. Darüber hinaus bietet AutoGen eingebaute Tools wie eine sichere Umgebung zur Code-Ausführung, wodurch Agenten Code schreiben und ausführen können.

Eine Erweiterung von AutoGen stellt AutoGen Studio dar, eine benutzerfreundliche, no-code-Plattform, die es ermöglicht, KI-Agenten und ihre Arbeitsabläufe deklarativ über eine intuitive Oberfläche zu definieren und zu modifizieren. Sie vereinfacht den Prozess der Erstellung und Verwaltung von Multi-Agenten-Lösungen, auch für Anfänger ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse.

Vorteile: Die intuitive dialogbasierte Architektur eignet sich besonders für Prototyping und explorative Ansätze.

Nachteile: Das Framework bietet nur eine begrenzte Auswahl an integrierten Tools und ist auf OpenAI-Modelle zugeschnitten. Zudem fehlen explizite Memory-Funktionen, wie sie beispielsweise bei LangGraph oder CrewAI verfügbar sind.

CrewAI

CrewAI setzt auf eine rollenbasierte Organisation mit hohem Abstraktionslevel. Jede „Crew“ besteht aus spezialisierten Agenten, die spezifische Rollen und Ziele verfolgen, die über Prompts definiert werden. Diese klare Struktur ermöglicht eine präzise Aufgabendelegation zwischen den Agenten.

Ein wichtiges Feature von CrewAI ist die Möglichkeit, komplexe Workflows zu gestalten, indem Crews aufeinander abgestimmt werden. Während innerhalb einer Crew die Abläufe linear oder hierarchisch organisiert sind, erlaubt das System durch sogenannte Flows zyklische und verzweigte Interaktionen zwischen verschiedenen Crews. Diese eventgesteuerten Workflows können Schleifen und bedingte Logiken umfassen, was CrewAI zu einer flexiblen Wahl für komplexe Szenarien macht.

CrewAI bietet ein umfassendes Speichersystem, das Kurzzeit-, Langzeit- und entitätenspezifisches Gedächtnis umfasst. Dadurch können Agenten Kontextinformationen bewahren und darauf basierend Entscheidungen treffen. Die Human-in-the-loop-Integration ermöglicht Benutzern, in bestimmten Phasen einzugreifen und Feedback zu geben. Durch die Integration mit LangChain steht zudem eine breite Palette an vordefinierten Tools zur Verfügung.

CrewAI bietet ein umfassendes Speichersystem, das Kurzzeit-, Langzeit- und entitätenspezifisches Gedächtnis umfasst. Dadurch können Agenten Kontextinformationen bewahren und darauf basierend Entscheidungen treffen. Die Human-in-the-loop-Integration ermöglicht Benutzern, in bestimmten Phasen einzugreifen und Feedback zu geben. Durch die Integration mit LangChain steht zudem eine breite Palette an vordefinierten Tools zur Verfügung.

Vorteile: Das reichhaltige Angebot an Tools und Integrationen und ein hohes Abstraktionsniveau bietet eine klare Ausrichtung auf produktionsorientierte Workflows.

Nachteile: Zyklische Strukturen und Verzweigungen sind nur zwischen Crews möglich, nicht innerhalb einer Crew. Frühere Versionen weisen zudem eine Abhängigkeit von LangChain auf.

Vergleich: Gemeinsamkeiten und Unterschiede von LangGraph, AutoGen und CrewAI

Alle drei Frameworks teilen einige grundlegende Funktionen:

• Multi-Agent-Architektur: Ermöglicht die Zusammenarbeit mehrerer Agenten.
  
• Human-in-the-Loop: Integration menschlicher Eingriffe zur Optimierung von Workflows.
  
• Code-Ausführung: Agenten können Code generieren und ausführen.
  
• Integration mit LLMs: Nutzt die Stärken von großen Sprachmodellen.
  
• Anpassungsfähigkeit: Hoher Grad an Individualisierung für spezifische Anwendungsfälle.
  
• Workflow-Orchestrierung: Effektives Management komplexer Aufgaben.

Feature	LangGraph	AutoGen	CrewAI
Ansatz	Graphbasiert	Dialogorientiert	Rollenbasiert
Memory-System	Kurz-/Langzeit	Dialogbasiert, erweiterbar um mem0	Kurz-/Langzeit/Entität
Benutzerfreundlichkeit	Steile Lernkurve	Intuitiv	Mittel
Code-Ausführung	LangChain-Tools	Eingebaut	LangChain-Tools
Replay-Funktion	Time Travel durch Checkpoints	Keine explizite Funktion	Nur letzte Ausführung

Fazit

LangGraph, AutoGen und CrewAI bieten jeweils spezifische Vorteile, die je nach Projektanforderung unterschiedlich relevant sind. LangGraph überzeugt durch seinen graphbasierten Ansatz, der die Erstellung komplexer, zustandsbasierter Anwendungen ermöglicht, und bietet fortschrittliche Funktionen wie erweitertes Memory, effiziente Caching-Mechanismen und die Integration von human-in-the-loop Workflows. Dank seiner Anbindung an LangChain und LangSmith bietet es maximale Flexibilität und Kontrolle, was es zur besten Wahl für produktionsreife Anwendungen macht, die eine hohe Skalierbarkeit und Anpassbarkeit erfordern.

AutoGen eignet sich verstärkt für Forschung und Prototyping, insbesondere durch seine dialogorientierte Multi-Agenten-Architektur, die intuitive Interaktionen und explorative Ansätze fördert. Allerdings fehlt es an der Tiefe in Memory-Systemen, was es für langfristige, komplexe Anwendungen weniger ideal macht. CrewAI besticht durch seine klare Rollenstruktur und ein robustes Memory-System, das produktionsnahe Anwendungen unterstützt, jedoch auf Kosten einer geringeren Flexibilität.

Zusammenfassend sollte die Wahl des Frameworks sorgfältig an den Anforderungen und Zielen des jeweiligen Projekts ausgerichtet werden. Zurzeit ist aus unserer Sicht LangGraph für produktionsreife, komplexe Szenarien die empfehlenswerteste Lösung.

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