Ich habe die GitHub API am 18. März 2026 abgefragt. Ich habe durch Reddit-Threads mit insgesamt über 1.500 Upvotes gelesen. Habe die Preisseiten, die Veröffentlichungsverläufe und die Commit-Grafiken überprüft.
Keine Vibes. Daten.
Die Zahlen
| LangChain | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| GitHub Stars | 130.068 | 46.455 | 55.836 |
| Forks | 21.444 | 6.268 | 8.414 |
| Open Issues | 505 | 494 | 684 |
| License | MIT | MIT | CC-BY-4.0 |
| Latest Stable | 17. März 2026 | 18. März 2026 (v1.11.0) | 30. September 2025 (v0.7.5) |
| Commits (letzte 4 Wochen) | 187 insgesamt | 3 RCs in 3 Tagen | Nahezu null |
| Geboren | Okt 2022 | Okt 2023 | Aug 2023 |
Quelle: GitHub API, abgerufen am 18. März 2026.
LangChain: 130K Sterne, 47 Commits/Woche, dreieinhalb Jahre alt und immer noch auf dem Vormarsch. Sag, was du willst über die DX – das Team liefert.
CrewAI: 46K Sterne in zweieinhalb Jahren. Drei Release-Kandidaten in drei aufeinanderfolgenden Tagen, bevor v1.11.0 stabil wurde. Kleine Team-Energie. Zügig unterwegs, wahrscheinlich werden Dinge kaputt gemacht, aber wenigstens sind sie aktiv.
AutoGen: hier wird es unangenehm. Letzte stabile Version? September 2025. Sechs Monate der Stille von einem Microsoft-unterstützten Projekt. 684 offene Probleme häufen sich. Der v0.4 Rewrite hat die Community in Leute aufgeteilt, die die alte API nutzen, und in Leute, die versuchen, die neue zu verstehen. Keine der Gruppen scheint glücklich zu sein.
Zeig mir den Code
Genug geredet. Hier ist die gleiche Aufgabe – ein Wetterprüfungsagent – in jedem Framework plus Vanilla SDK. Beurteile selbst.
Raw OpenAI SDK (kein Framework)
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI()
def get_weather(city: str) -> str:
return f"72°F und sonnig in {city}" # hier deinen echten API-Aufruf
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Aktuelles Wetter für eine Stadt abrufen",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string"}},
"required": ["city"]
}
}
}]
messages = [{"role": "user", "content": "Wie ist das Wetter in Tokio?"}]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", messages=messages, tools=tools
)
# Toolaufruf behandeln
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
result = get_weather(json.loads(tool_call.function.arguments)["city"])
messages.append(response.choices[0].message)
messages.append({"role": "tool", "content": result, "tool_call_id": tool_call.id})
final = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages)
print(final.choices[0].message.content)
25 Zeilen. Null Magie. Du siehst jede Nachricht eingehend und herauskommend. Wenn es bricht – und das wird es – wirst du genau wissen, wo du suchen musst.
Das ist es, worum es in diesem 685-Upvote Reddit-Beitrag ging, als es sagte: „Baue deinen ersten einfach.“.
LangChain
from langchain.agents import create_agent
def get_weather(city: str) -> str:
"""Aktuelles Wetter für eine Stadt abrufen."""
return f"72°F und sonnig in {city}"
agent = create_agent(
model="gpt-4o",
tools=[get_weather],
system_prompt="Du bist ein hilfsbereiter Wetterassistent."
)
response = agent.invoke("Wie ist das Wetter in Tokio?")
print(response)
Sauber. Kurz. Und völlig undurchsichtig. Was passiert in agent.invoke()? Toolaufrufschleife, Nachrichtenformatierung, Retry-Logik, vielleicht eine Art von Prompt-Template. Alles wird für dich erledigt. Wunderbar – bis 2 Uhr morgens, wenn dein Agent anfängt, Unsinn zurückzugeben und du durch fünf Abstraktionsschichten gehst, um herauszufinden, welche deine Tool-Antwort gefressen hat.
Der wahre Wert von LangChain ist nicht die Agentenabstraktion. Es sind die über 150 Integrationen (jeder Vektor-Store, jeder LLM-Anbieter, jeder Dokumenten-Loader, den du dir vorstellen kannst) und LangSmith, das wirklich das beste Debugging-Tool für Agenten ist, das es derzeit gibt. Mehr dazu später.
CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai.tools import tool
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
"""Aktuelles Wetter für eine Stadt abrufen."""
return f"72°F und sonnig in {city}"
weather_agent = Agent(
role="Wetterreporter",
goal="Bereitstellung genauer Wetterinformationen",
backstory="Du bist ein Meteorologe, der prägnante Wetterberichte gibt.",
tools=[get_weather]
)
task = Task(
description="Wie ist das Wetter in Tokio?",
expected_output="Ein kurzer Wetterbericht",
agent=weather_agent
)
crew = Crew(agents=[weather_agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
print(result)
Mehr Zeilen, ganz andere Stimmung. Du schreibst kein Skript, du drehst einen Film. role, goal, backstory – der Agent hat eine Charakterentwicklung, bevor er überhaupt etwas gemacht hat.
Um das Wetter zu überprüfen? Lächerlich übertrieben. Für eine Content-Pipeline, in der ein „Forscher“ Quellen sucht, ein „Analyst“ Muster findet und ein „Schreiber“ den Text entwirft? Jetzt macht die Metapher Sinn. CrewAI glänzt, wenn das Problem tatsächlich wie Teamarbeit aussieht.
AutoGen
import os
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
llm_config = {
"model": "gpt-4",
"api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]
}
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config=False)
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Wie ist das Wetter in Tokio?")
Zwei Agenten. Die miteinander sprechen. Das ist das ganze Konzept von AutoGen – das Gesprächsmodell. UserProxyAgent gibt vor, du zu sein, AssistantAgent antwortet. Für Brainstorming oder Code-Überprüfung ist es ein cooles Paradigma.
Für „hol mir einfach das Wetter in Tokio“? Es ist, als würde man zwei Personen einstellen, um ein Meeting über die Wetter-App abzuhalten.
Außerdem: Das Modell in ihrem offiziellen Beispiel ist immer noch gpt-4, nicht gpt-4o. Die Dokumentation wurde nicht aktualisiert. Es ist eine Kleinigkeit. Es ist auch keine Kleinigkeit.
Was Reddit wirklich denkt
Direkte Zitate. Upvote-Zahlen sind enthalten, damit du sie selbst bewerten kannst.
Die lauteste Stimme im Raum sagt: Übergehe die Frameworks
Von einem Entwickler, der Agenten für über 20 Unternehmen gebaut hat (685 Upvotes):
„Beginne nicht mit LangChain oder CrewAI oder was auch immer diese Woche gerade im Trend liegt. Sie verbergen zu viel. Du musst verstehen, was im Hintergrund passiert. Schreibe ein einfaches Python-Skript, das die OpenAI- oder Anthropic-API ansteuert. Sende eine Nachricht. Bekomme eine Antwort. Das war’s.“
Von jemandem, der seit zwei Jahren Agenten für Kunden baut (378 Upvotes):
„Die, die tatsächlich Geld einbringen und nicht jede Woche abstürzen? Sie sind beschämend einfach. Ein einzelner Agent, der E-Mails liest und CRM-Felder aktualisiert (200 $/Monat, läuft 24/7). Lebenslauf-Parser, der wichtige Informationen für Recruiter extrahiert (50 $/Monat). Keiner von diesen brauchte Agenten-Orchestrierung. Keiner brauchte Gedächtnissysteme. Auf keinen Fall brauchten sie Gruppen von Agenten, die Meetings darüber abhalten, was zu tun ist.“
Sein Produktionsstack: OpenAI API, n8n, ein Webhook, vielleicht Supabase. Das war’s. Er verdient Geld. Der Typ mit dem 47-Agenten CrewAI-System macht LinkedIn-Beiträge.
Das Argument, das es wert ist, gehört zu werden
Ein Kommentator, der tatsächlich einen Agenten in einem Krankenhaus eingesetzt hat (nur 4 Upvotes, aber lies es trotzdem):
„Ich habe kürzlich einen AI-Stimmausgeber in einem Krankenhaus eingesetzt, der den Patientenstatus messbar genauer triagiert als das Personal. Es hat eine Menge Feintuning und einen wirklich hervorragenden Systemprompt erfordert, der ihn darüber aufgeklärt hat, wie die Patienten-Triage funktioniert, aber es funktioniert großartig.“
Keine Erwähnung, welches Framework. Denn das spielt keine Rolle. Er hat seine Zeit auf den Prompt und das Feintuning verwendet, nicht darauf, zwischen LangChain und CrewAI zu wählen.
Das, was niemand laut sagen will
Der Top-Kommentar (75 Upvotes) zu einem beliebten „Ich habe 8 Monate lang AI-Agenten gebaut“-Beitrag?
„Danke. Das war wirklich gutes ChatGPT.“
Zweiter Kommentar (49 Upvotes): „Chat GPT geschriebene Beiträge gibt es überall, aber hier ist, was ich gelernt habe. Nichts, weil ich keine Anstrengungen unternommen habe.“
Die Hälfte der „Erfahrungsberichte“ über AI-Agenten-Frameworks sind selbst AI-generiert. Wir befinden uns in einem Spiegelkabinett. Denk daran, wenn du Vergleichsartikel liest. Auch möglicherweise diesen hier – obwohl ich gerne glauben würde, dass die GitHub API-Zeitstempel und Reddit-Links mir etwas Glaubwürdigkeit verleihen.
Der Geldteil
| LangSmith | CrewAI Platform | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Kostenlos | 5K Traces/Monat, 1 Sitz | 50 Ausführungen/Monat | Keine Plattform vorhanden |
| Bezahlt | $39/Sitz/Monat | $25/Monat (100 Ausführungen) | — |
| Enterprise | Benutzerdefiniert | Benutzerdefiniert | — |
| Wofür du bezahlst | Beobachtbarkeit & Debugging | Hosting & Orchestrierung | Deine eigene Zeit |
Diese Zahlen sind fast irrelevant. Hier ist der Grund.
Eine Multi-Agenten-Konfiguration, in der drei Agenten ein Problem diskutieren, verbraucht pro Durchlauf 30-50K Tokens. Bei den Preisen von GPT-4o ($2.50/1M Eingaben, $10/1M Ausgaben) sind das $0.15-0.75 pro Ausführung. Führen Sie es 1.000 Mal im Monat aus: $150-750 an API-Kosten. Die monatliche Gebühr von $25 für die CrewAI-Plattform ist im Vergleich dazu ein Rundungsfehler.
In der Zwischenzeit? Der $200/Monat E-Mail-Bot dieses Reddit-Typen? Wahrscheinlich $5-10/Monat für API-Aufrufe. Ein einzelner Agent, ein einzelner Prompt, ein einzelner Funktionsaufruf. Die Mathematik ist brutal für Multi-Agenten-Architekturen.
Das Flussdiagramm
In Worten, weil nicht jeder Bilder lädt:
Kann ein LLM-Aufruf mit einem guten Prompt das Problem lösen? → Verwenden Sie das SDK. Hier stoppen. Die meisten Probleme liegen hier, und die Leute wollen es nicht zugeben.
Benötigen Sie ein Tool-Calling, aber immer noch einen Agenten? → Immer noch das SDK. Tool-Calling ist jetzt nativ für jede größere LLM-API. Sie benötigen kein Framework, um eine Funktion aufzurufen.
Benötigen Sie tatsächlich mehrere Agenten? (Seien Sie ehrlich zu sich selbst.)
→ Möchten Sie Geschwindigkeit beim Prototyping: CrewAI
→ Möchten Sie vollständige Kontrolle über die Ausführung: LangGraph
→ Möchten Sie, dass Agenten Gespräche führen: AutoGen (aber lesen Sie zuerst den Abschnitt über Wartungsrisiken wieder)
Benötigen Sie Beobachtbarkeit in der Produktion? → LangSmith. Funktioniert mit allem, auch ohne Framework.
Was ich tatsächlich tun würde
Das ist nicht, was ich in einem Konferenzvortrag empfehlen würde. Was ich tatsächlich tun würde, wenn ich nächste Woche etwas ausliefern müsste:
- Bauen Sie v1 mit Roh-SDK-Aufrufen. Hässlich, manuell, keine Abstraktionen. Zum Laufen bringen. Sehen Sie, wie es fehlschlägt. Verstehen Sie warum es fehlschlägt.
- Wenn ein Agent es wirklich nicht bewältigen kann, prototypisieren Sie die Multi-Agenten-Version in CrewAI. Das wird einen Nachmittag dauern.
- Wenn der CrewAI-Prototyp funktioniert, ich aber für die Produktion eine engere Kontrolle brauche, schreiben Sie die kritischen Pfade in LangGraph neu. Behalten Sie CrewAI für die Teile, in denen „gut genug“ gut genug ist.
- LangSmith ab Tag eins. Nicht verhandelbar. Blind mit Agenten in der Produktion zu fliegen, ist, wie Sie um 3 Uhr morgens Anrufe bekommen.
Schritt 5 ist der, dem niemand folgt: Fügen Sie keine Komplexität hinzu, bis die einfache Version in der Produktion versagt. Nicht im Test. Nicht in Ihrem Kopf. In der Produktion, mit echten Nutzern, die echte Dinge tun. Die meisten Menschen schaffen es nie über Schritt 1 hinaus, weil Schritt 1 tatsächlich funktioniert.
Das Framework macht 10% des Ergebnisses aus. Der Prompt, die Tool-Definitionen, die Fehlerbehandlung, die Auswertung – das sind die anderen 90%. Da hat der Krankenhausmann seine Zeit verbracht. Da hat der $200/Monat E-Mail-Bot-Typ seine Zeit verbracht.
Das ist, wo Sie Ihre Zeit verbringen sollten.
Daten: GitHub API (18. März 2026), LangSmith-Preise, CrewAI-Preise. Reddit-Threads auf r/AI_Agents und r/LangChain. Aktualisiert am 19. März 2026.
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