CrewAI

CrewAI nutzt das Bild eines Teams. Du erstellst Agenten mit bestimmten Rollen wie Recherche, Schreiben und Überprüfen, gibst jedem ein Ziel und Werkzeuge und weist Aufgaben zu. Die Agenten arbeiten nacheinander oder parallel und geben Ergebnisse untereinander weiter. Ein Manager kann sie koordinieren. Diese Struktur eignet sich für Aufgaben, die sich natürlich in Schritte aufteilen lassen, die verschiedene Fachleute übernehmen, etwa Marktberichte oder Content-Abläufe.

Flows bieten mehr Kontrolle für den Produktivbetrieb. Crews sind flexibel und autonom. Mit Flows können Entwickler dagegen ereignisgesteuerte Prozesse mit expliziten Schritten, Zustand und Verzweigungen festlegen und darin Crews aufrufen. CrewAI funktioniert mit Modellen vieler Anbieter, unterstützt Gedächtnis und Wissensquellen und lässt sich mit Werkzeugen und dem Model Context Protocol verbinden. Das quelloffene Framework hat eine große Community und viele Beispiele.

Das Framework ist unter einer Open-Source-Lizenz kostenlos. CrewAI verkauft außerdem eine Unternehmensplattform mit gehosteter Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung. Sie wird nach Nutzung und Tarif abgerechnet. Systeme mit mehreren Agenten sind schwer zu debuggen und können mehr Tokens kosten als ein einzelner Agent. Viele Aufgaben benötigen sie daher nicht. LangGraph bietet Kontrolle auf niedrigerer Ebene. Microsofts AutoGen und OpenAI Agents SDK sind Alternativen. Dify und n8n bieten visuelle Builder. CrewAI ist für Entwickler, die neu mit Agenten arbeiten, gut zugänglich.