Die besten Multi-Agenten-Frameworks 2026: 11 Frameworks zur Orchestrierung von Agents, die Arbeit übergeben

Das beste Multi-Agenten-Framework 2026 hängt davon ab, welches Koordinationsmuster Ihr Workflow tatsächlich braucht, nicht davon, welches Framework die meisten Sterne hat: LangGraph ist das einzige, das sowohl einen Supervisor als auch einen Swarm als getrennte, gepflegte Bibliotheken liefert, sodass Sie bewusst wählen, CrewAI ist weiterhin der schnellste Weg, heute eine rollenbasierte Crew zum Laufen zu bringen, und das Microsoft Agent Framework bündelt inzwischen die breiteste Auswahl eingebauter Muster (Sequential, Concurrent, Handoff, Group Chat und Magentic), seit es AutoGen und Semantic Kernel aufgenommen hat. Dieser Leitfaden ordnet 11 Frameworks, die gezielt dafür gebaut sind, mehrere Agents zu koordinieren, die einander Arbeit übergeben, bewertet nach ihrer tatsächlichen Orchestrierungsmechanik anhand von Herstellerdokumentation, GitHub-Aktivität und Preisseiten im August 2026.

Ein einzelner Agent, der in einer Schleife Tools aufruft, ist nicht das, was diese Liste behandelt. Diese Frameworks existieren für das schwierigere Problem: ein Supervisor, der Aufgaben an Spezialisten verteilt, ein Swarm aus Peers, die die Kontrolle direkt weiterreichen, oder eine feste Pipeline, in der die Ausgabe eines Agents zur Eingabe des nächsten wird. Für die herstellerneutrale Anleitung, wie diese Koordination unter der Haube funktioniert, siehe Multi-Agenten-Systeme; für die breitere Käufersicht über No-Code-, Managed- und Framework-Klassen beginnen Sie mit den besten AI-Agent-Plattformen. Wenn Lizenzbedingungen und Selbsthosting-Rechte Ihnen wichtiger sind als das Orchestrierungsmuster, ordnet unsere Übersicht der besten Open-Source-AI-Agent-Frameworks einige derselben Frameworks stattdessen nach diesem Kriterium. Eine ehrliche Zahl, bevor Sie hier einen Favoriten wählen: Das Engineering-Team von Anthropic hat gemessen, dass sein eigenes Multi-Agenten-Recherchesystem etwa das 15-Fache an Tokens einer einzelnen Chat-Runde verbrauchte. Die schwierigere Frage ist also meist nicht, welches Framework, sondern ob Ihre Aufgabe wertvoll genug ist, um überhaupt mehr als einen Agent zu betreiben.

Stand August 2026.

Wichtige Fakten

• Die MAST-Studie der UC Berkeley untersuchte 1.642 reale Ausführungsprotokolle über 7 verbreitete Multi-Agenten-Frameworks und fand Fehlerraten zwischen 41 % und 86,7 %, wobei Probleme bei Spezifikation und Systemdesign (unklare Rollen, mehrdeutige Handoffs, fehlende Verifikation) allein etwa 41,8 % aller Fehler verursachten, die größte Einzelkategorie (arXiv:2503.13657).
• Das Multi-Agenten-Recherchesystem von Anthropic, ein Lead-Agent, der parallele Subagents koordiniert, verbrauchte etwa das 15-Fache an Tokens einer einzelnen Chat-Interaktion, übertraf aber einen einzelnen Claude-Opus-4-Agent bei internen Recherche-Evaluierungen um 90,2 %, wobei allein die Token-Nutzung etwa 80 % dieser Leistungsvarianz erklärte (Anthropic).
• Die eigene Anleitung von Anthropic nennt „die meisten Coding-Aufgaben“ als schlechte Passung für Multi-Agenten-Koordination, gerade weil sie dichten gemeinsamen Kontext zwischen Agents erfordern, das Gegenteil der parallelen, unabhängigen Recherchearbeit, für die Multi-Agenten-Systeme gebaut sind (Anthropic).
• Gartner prognostiziert, dass mehr als 40 % der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 wegen unklarem ROI und unzureichenden Risikokontrollen eingestellt werden, ein Risiko, das sich speziell bei Multi-Agenten-Systemen verstärkt, in denen ein Fehler mehrere Stationen oberhalb der Stelle entstehen kann, an der er sichtbar wird (Gartner).
• Das einheitliche agent-framework-Repository von Microsoft, das AutoGen und Semantic Kernel zu einem Multi-Agenten-SDK zusammenführt, hat in den ersten 16 Monaten seit dem Start im April 2025 bereits mehr als 12.800 GitHub-Sterne gesammelt, ein schneller Aufstieg für ein Framework, das gezielt um Orchestrierungsmuster statt um eine Einzel-Agent-Schleife gebaut ist (GitHub).

Was sich dieses Jahr bei der Multi-Agenten-Orchestrierung geändert hat

• Microsoft hat AutoGen und Semantic Kernel im Microsoft Agent Framework zusammengeführt, seit dem 3. April 2026 allgemein verfügbar, und seine fünf Orchestrierungsmuster (Sequential, Concurrent, Handoff, Group Chat, Magentic) erreichten in diesem Jahr den stabilen Status 1.0, alle mit Unterstützung für Streaming, Checkpointing und Freigabe durch Menschen (Human in the Loop).
• Die Supervisor- und Swarm-Muster von LangGraph sind zu eigenen gepflegten Bibliotheken gereift, langgraph-supervisor und langgraph-swarm, und machen „wer das Sagen hat“ zu einer austauschbaren Wahl, statt etwas, das jedes Team aus Grundbausteinen selbst baut.
• Das kommerzielle Produkt MGX von MetaGPT wurde am 13. Januar 2026 in Atoms umbenannt. Das Open-Source-Repository von MetaGPT selbst ist seither ruhig geworden, ohne Push seit Ende Januar, während sich die Aufmerksamkeit von DeepWisdom auf das gehostete Produkt verlagerte.
• AG2 entwickelte sich nach der Governance-Trennung von AutoGen 2024 unabhängig unter Apache-2.0 weiter und bleibt das eine Framework dieser Liste mit wirklich offener, nicht unternehmensgesteuerter Governance für das klassische Muster der gemeinsamen Konversation.
• Der veröffentlichte Engineering-Beitrag von Anthropic zum eigenen Multi-Agenten-Recherchesystem ist zur Referenzfallstudie geworden, die der Rest der Branche sowohl für den Leistungsgewinn als auch für die Token-Kosten zitiert, mehr als ein Jahr nach der ersten Veröffentlichung.
• Eine Namenskollision, die Sie kennen sollten, bevor Sie suchen: Das ursprüngliche experimentelle Projekt „Swarm“ von OpenAI ist zugunsten des Handoffs-Bausteins im Agents SDK eingestellt, die Bibliothek langgraph-swarm von LangGraph ist etwas anderes, Unverwandtes, und Swarms (von Kye Gomez und swarms.ai) ist ein drittes, viel größeres Framework. Keines der drei teilt Code.

Schnellvergleich

Multi-Agenten-Orchestrierungstopologien erklärt

Die meisten Übersichten listen Features. Die Wahl, die tatsächlich bestimmt, ob Ihr Multi-Agenten-System funktioniert, ist die Topologie: die Form, die die Kontrolle annimmt, wenn sie zwischen Agents wandert. Jedes Framework unten implementiert mindestens eine davon, und einige implementieren drei oder vier, was der eigentliche Unterschied ist, sobald man über das Marketing hinausschaut.

Swarms ist hier der Ausreißer, auf den man hinweisen sollte: Es liefert nahezu alle sechs Muster in einem Paket (insgesamt 12 benannte Strukturen), was entweder genau das ist, was Sie wollen, oder mehr Oberfläche, als ein kleines Team lernen muss. Die meisten Teams fahren besser damit, die ein oder zwei Topologien zu wählen, die ihr tatsächlicher Workflow braucht, und das Framework zu nehmen, das um diese gebaut ist, nicht das mit der längsten Liste.

Wie Handoffs den Kontext tatsächlich weitergeben

Die Topologie sagt Ihnen, wer mit wem spricht. Sie sagt nicht, was dabei tatsächlich übertragen wird, und genau dieses Detail entscheidet, ob Ihr Multi-Agenten-System kohärent bleibt oder nach drei Stationen unbemerkt Informationen verliert.

Die praktische Abwägung wiederholt sich in jedem Framework hier. Handoffs mit vollständigem Verlauf (der Swarm von LangGraph, das OpenAI Agents SDK) sind einfach nachzuvollziehen, blähen aber Kontext und Kosten auf, je länger eine Kette von Handoffs läuft, da jeder nachgelagerte Agent alles erneut liest, was vorgelagerte Agents gesagt haben. Handoffs nur mit Zusammenfassung (Subagents des Claude Agent SDK) schützen das Kontextfenster des Lead-Agents, aber der Lead sieht nie die Details, die der Subagent durchgearbeitet hat, nur dessen Schlussfolgerung. Modelle mit geteiltem Thema (der Group Chat von AutoGen und AG2) umgehen die Handoff-Frage ganz, indem jeder Agent dafür zahlt, alles zu lesen, relevant oder nicht, was einfach ist, bis die Gruppe über eine Handvoll Teilnehmer hinauswächst.

Gemeinsamer Status und Memory zwischen Agents

Ein Handoff ist ein einzelner Moment der Übertragung. Gemeinsamer Status ist der laufende Speicher, den mehrere Agents während eines ganzen Laufs lesen und beschreiben, und er bestimmt, ob ein abgestürzter Multi-Agenten-Job fortgesetzt werden kann oder bei null neu beginnen muss.

Wenn Ihre Agents einen Server-Neustart mitten in einer Aufgabe überstehen müssen, ist die Spalte zur Dauerhaftigkeit die, die Sie genau lesen sollten, nicht das Topologie-Diagramm. LangGraph, Microsoft Agent Framework und Google ADK behandeln Status alle als erstklassiges Objekt mit Checkpoints. Mehrere andere behandeln ihn als etwas, das Sie selbst verdrahten sollen, sobald Sie über eine einzelne Sitzung hinauswachsen.

Die wahren Kosten von Multi-Agenten: Token-Vervielfachung

Jede Produktseite in dieser Kategorie zeigt eine Demo, in der eine Crew aus Agents etwas löst, was ein einzelner Prompt nicht konnte. Was die meisten auslassen, ist die Rechnung. Das Engineering-Team von Anthropic hat bei der Beschreibung des Systems hinter der Recherchefunktion von Claude gemessen, dass Multi-Agenten-Orchestrierung etwa das 15-Fache des Token-Volumens einer einzelnen Chat-Runde und etwa das 4-Fache eines allein arbeitenden Agents verbraucht. Diese Zahl ist kein Worst Case; sie ist das, was ein gut gebautes Orchestrator-Worker-System konstruktionsbedingt kostet, weil sich der Kontext eines Lead-Agents auf das aufsummiert, was jeder Subagent bereits verbraucht hat, um zu seiner eigenen Antwort zu kommen.

Die Tabelle unten ist eine beispielhafte Schätzung, kein Benchmark und keine vom Anbieter veröffentlichte Zahl: Sie wendet die echten, aktuellen API-Preise von Claude Sonnet 5 ($2 pro Million Input-Tokens, $10 pro Million Output-Tokens, Stand August 2026) auf eine plausible Token-Spanne für jedes Muster an, damit Sie die Form der Kostenkurve sehen, statt „Multi-Agenten“ als einzelnen Posten zu behandeln.

Der Abstand ist real, und er summiert sich mit jeder Station, die ein Design mit Handoffs über den vollständigen Verlauf hinzufügt. Die Anleitung von Anthropic ist konkret dazu, wann sich das lohnt: Multi-Agenten-Systeme rechtfertigen ihre Kosten bei Aufgaben mit starker Parallelisierung, Informationen, die ein einzelnes Kontextfenster übersteigen, und vielen unabhängigen Tool-Aufrufen, also bei Arbeit, bei der auch ein menschliches Team die Arbeit aufteilen würde. Dieselbe Anleitung nennt „die meisten Coding-Aufgaben“ eine schlechte Passung für Multi-Agenten-Koordination, weil Änderungen an einer gemeinsamen Codebasis dichte Abhängigkeiten zwischen Agents erzeugen statt sauberer, paralleler, unabhängiger Arbeit, was mit ein Grund ist, warum die stärksten Einträge in unserer Übersicht der besten AI-Coding-Agents standardmäßig auf einen leistungsfähigen Agent statt auf eine Crew setzen.

Debugging und Tracing eines Multi-Agenten-Laufs

Debugging eines einzelnen Agents heißt, ein Transkript von oben nach unten zu lesen. Debugging bei Multi-Agenten heißt, zu rekonstruieren, welcher Agent was in welcher Reihenfolge gesagt hat, über parallele Zweige und Handoffs hinweg, die sich unvorhersehbar verschränken können, und die eigene Fehlertaxonomie von MAST existiert genau deshalb, weil diese Rekonstruktion schwer genug ist, dass die meisten Teams sie falsch machen. Ein Fehler, der in der Ausgabe von Agent vier sichtbar wird, kann in einem schlechten Handoff von Agent eins entstehen, und ohne Tracing auf Schrittebene debuggen Sie das Symptom statt der Ursache.

Wählen Sie das Tracing-Tool, bevor Sie die Nutzung hochskalieren, nicht erst, nachdem ein gescheiterter Lauf Sie wünschen lässt, Sie hätten eines. Ein Framework mit kostenloser Lizenz und ohne Einblick, welcher Agent was getan hat, ist in Debugging-Stunden teurer als ein Framework mit einer bescheidenen kostenpflichtigen Tracing-Stufe und einem Team, das sie tatsächlich nutzt.

1. LangGraph: Supervisor und Swarm als austauschbare Bibliotheken, kein selbstgebautes Muster

LangGraph verdient den Spitzenplatz aus einem bestimmten Grund: Es ist das einzige Framework hier, das beide großen Topologien als getrennte, gepflegte Bibliotheken liefert, statt ein Team zu zwingen, sich auf ein Muster festzulegen und den Rest selbst zu programmieren. langgraph-supervisor gibt Ihnen einen zentralen Router, der jeden Worker aufruft, das Ergebnis liest und entscheidet, was als Nächstes passiert. langgraph-swarm entfernt den Router ganz: Agents übergeben direkt aneinander über ein create_handoff_tool, das den vollständigen Nachrichtenverlauf weitergibt, und der Graph merkt sich, welcher Agent zuletzt aktiv war, sodass die nächste Runde mit ihm fortgesetzt wird. Beide setzen auf dem nativen Checkpointing von LangGraph auf, sodass ein Lauf pausieren, fortgesetzt werden und per Time-Travel zu einem früheren Zustand zurückkehren kann, ohne Fortschritt zu verlieren.

Der Kompromiss ist derselbe, der bei LangGraph generell auftaucht: mehr Kontrolle heißt mehr zu lernen. Für einen praktischen Aufbau siehe einen AI Agent mit LangGraph bauen.

Lizenz: MIT. Preise: Framework kostenlos, einschließlich langgraph-swarm und langgraph-supervisor. LangSmith Plus $39/Platz/Monat (10.000 kostenlose Traces/Monat), Enterprise individuell. Am besten geeignet für: Teams, die Supervisor oder Swarm bewusst wählen und genau nachvollziehen wollen, welcher Agent bei jedem Schritt welchen Status hielt.

2. CrewAI: Rollenbasierte Crews, sequenziell oder hierarchisch

CrewAI definiert Agents über Rolle, Ziel und Hintergrundgeschichte und führt sie dann durch einen Process: sequenziell, wobei die Ausgabe jeder Aufgabe die nächste speist, oder hierarchisch, wobei ein Manager-Agent (einer, den CrewAI für Sie erzeugt, oder einer, den Sie liefern) Arbeit über die Crew verteilt. Diese Struktur, plus die größte Tutorial- und Kursbasis dieser Kategorie, ist der Grund, warum CrewAI meist der schnellste Weg von null zu einer funktionierenden Multi-Agenten-Demo ist, auch für ein Team, das noch nie eine gebaut hat. Flows ergänzen darüber eine deterministischere, Code-first-Schicht für Teams, die reinen autonomen Crews entwachsen.

Für eine praktische Einrichtung siehe einen AI Agent mit CrewAI bauen.

Lizenz: MIT. Preise: Basic kostenlos (50 Workflow-Ausführungen/Monat, visueller Editor, AI-Copilot); Enterprise individuell (ergänzt SSO, RBAC, Workload Identity, PII-Schwärzung). Am besten geeignet für: Teams, die an einem Nachmittag eine rollenbasierte Crew zum Laufen bringen wollen, sequenziell oder hierarchisch.

3. Microsoft Agent Framework: Jedes eingebaute Muster in einem SDK

Microsoft hat AutoGen in den Wartungsmodus versetzt und mit Semantic Kernel im Microsoft Agent Framework zusammengeführt, seit dem 3. April 2026 allgemein verfügbar. Was es für diese Liste besonders macht, ist die Breite: Es liefert fünf stabile Orchestrierungsmuster statt eines. Sequential und Concurrent decken die vorhersehbaren Fälle ab. Handoff überträgt die Kontrolle dynamisch abhängig vom Kontext, gebaut für Eskalation und Expertenweiterleitung. Group Chat bietet das Muster mit geteiltem Thema, das AutoGen populär gemacht hat. Magentic, modelliert nach dem Recherchesystem Magentic-One, ist das flexibelste: Ein dedizierter Manager-Agent wählt anhand von sich entwickelndem Kontext und Fortschritt, wer als Nächster handelt, statt einem festen Skript zu folgen.

Diese Flexibilität hat eine Kostensignatur, die man vorab kennen sollte: Sequential- und Handoff-Muster rufen Agents einzeln auf, was die gleichzeitige Ressourcennutzung begrenzt, aber Kosten über die Schritte aufsummiert, während das Design von Magentic, das iteriert, bis ein tragfähiger Plan vorliegt, die Gesamtkosten zu den am schwersten vorhersagbaren der fünf macht.

Lizenz: MIT. Preise: Kostenlos und Open Source, ohne Lizenzgebühr. Die Kosten sind die Modell-API-Nutzung, an die Sie es anbinden, typischerweise die Token-Preise des Azure OpenAI Service. Am besten geeignet für: Teams, die pro Workflow ein anderes Orchestrierungsmuster wählen wollen, ohne ein zweites Framework einzuführen.

4. AutoGen und AG2: Das ursprüngliche Muster der gemeinsamen Konversation, jetzt zwei Wege

AutoGen hat Multi-Agenten-Orchestrierung als Gruppenkonversation populär gemacht: Agents veröffentlichen in ein geteiltes Thema und lesen daraus, und ein GroupChatManager nutzt einen LLM-basierten Selektor, um den nächsten Sprecher zu wählen, und merkt sich den vorherigen Sprecher, damit nicht derselbe Agent den Thread dominiert. Dieses Modell mit geteiltem Thema unterscheidet sich grundlegend von einem Handoff: Nichts wird „übertragen“, weil jeder Teilnehmer bereits alles sieht.

Seit 2026 befindet sich AutoGen von Microsoft offiziell im Wartungsmodus, seine Entwicklung wurde ins Microsoft Agent Framework umgeleitet. AG2, der Community-Fork nach einer Governance-Trennung 2024, entwickelte sich unabhängig unter Apache-2.0 weiter, mit aktiver Roadmap und dem einzigen wirklich offenen, nicht unternehmensgesteuerten Governance-Modell dieser Liste. Für das zugrunde liegende Muster in beiden Fällen siehe Multi-Agenten-Systeme.

Lizenz: AutoGen: MIT (Code). AG2: Apache-2.0. Preise: Beide kostenlos und Open Source; für keines gibt es eine offizielle gehostete Stufe. Am besten geeignet für: Teams, die das klassische Multi-Agenten-Muster der gemeinsamen Konversation wollen, mit AG2 als aktiv entwickelter Wahl.

5. OpenAI Agents SDK: Native Handoffs vom Modellanbieter selbst

Das charakteristische Multi-Agenten-Muster des OpenAI Agents SDK ist der Handoffs-Baustein: Ein günstiger Triage-Agent klassifiziert eine eingehende Anfrage und übergibt sie über die Funktion handoff() an den passenden Spezialisten, wobei der vollständige Konversationsverlauf standardmäßig zum neuen Agent wandert und optionale strukturierte Metadaten (ein Grund, eine Priorität) mitgegeben werden. Es ist der Produktions-Nachfolger des experimentellen Projekts „Swarm“ von OpenAI, etwas ganz anderes als die Bibliothek langgraph-swarm von LangGraph oder das separate, unten behandelte Framework Swarms.

Trotz des Namens ist es nicht an OpenAI-Modelle gebunden; eine offizielle LiteLLM-Erweiterung erreicht mehr als 100 Anbieter.

Lizenz: MIT. Preise: Kostenloses SDK; die Kosten sind die Token-Nutzung des Modells, mit Flaggschiff-Preisen von etwa $5,00 pro Million Input-Tokens und $30,00 pro Million Output-Tokens laut veröffentlichten API-Preisen von OpenAI. Am besten geeignet für: Teams, die ein Muster aus Triage und Spezialisten nativ auf den Modellen von OpenAI bauen.

6. Google ADK: Hierarchische Sub-Agents, gebaut für die Bereitstellung auf Vertex AI

Das Agent Development Kit von Google modelliert Multi-Agenten-Systeme als Hierarchie: Ein Eltern-Agent besitzt eine Liste von sub_agents, an die er delegieren kann, und drei Workflow-Agent-Typen erledigen die mechanischen Muster ohne eigenen Orchestrierungscode. SequentialAgent führt Kinder in fester Reihenfolge aus. ParallelAgent fächert Arbeit auf, damit sie gleichzeitig läuft. LoopAgent wiederholt einen Sub-Agent, bis eine Bedingung erfüllt ist. Alle drei lassen sich kombinieren, ein echtes ADK-System ist also meist ein Baum aus diesen, miteinander verdrahtet.

ADK steht unter Apache-2.0 und lässt sich kostenlos selbst hosten. Seinen Wert zeigt es bei der Bereitstellung: Es ist darauf gebaut, direkt auf Vertex AI Agent Engine ausgeliefert zu werden, der verwalteten Laufzeitumgebung von Google, die nach Verbrauch abrechnet (Compute, Memory und Sitzungsspeicher) statt per Pauschalabonnement, dasselbe Modell, das AWS Bedrock AgentCore für die eigene Agent-Laufzeit nutzt.

Lizenz: Apache-2.0. Preise: Framework kostenlos. Das Hosting auf Vertex AI Agent Engine wird nach Verbrauch abgerechnet, kein Pauschalabonnement; Foundation-Model-Tokens werden separat abgerechnet. Am besten geeignet für: Teams, die ein hierarchisches Multi-Agenten-System auf der Infrastruktur von Google Cloud bereitstellen.

7. Claude Agent SDK: Orchestrator-Worker mit isoliertem Subagent-Kontext

Das Claude Agent SDK stellt dieselbe Architektur aus Lead-Agent plus Subagents bereit, die Claude Code antreibt. Ein Lead-Agent delegiert eine Aufgabe an einen Subagent, der in einem eigenen, isolierten Kontextfenster läuft, einem leeren Blatt, das nur seinen System-Prompt, die Delegationsnachricht und alles enthält, was er liest oder aufruft, ohne Einblick in den Verlauf der Hauptkonversation. Wenn der Subagent fertig ist, geht nur seine Abschlusszusammenfassung an den Lead zurück; die ausführliche Zwischenarbeit (Suchen, Dateilesevorgänge, Tool-Ausgaben) erreicht den Eltern-Kontext nie. Subagents können eigene Subagents bis zu einer konfigurierbaren Tiefe erzeugen (standardmäßig 3 Ebenen), und bis zu 20 können gleichzeitig laufen, bevor das Standardlimit greift.

Diese Isolierung ist eine bewusste Designentscheidung, keine Einschränkung: Sie verhindert, dass sich das Kontextfenster eines Lead-Agents mit Erkundungsdetails füllt, die er nicht braucht, um den Preis, dass der Lead nie sieht, was er einen Subagent nicht zusammenzufassen gebeten hat.

Lizenz: MIT (SDK). Preise: Kostenloses Open-Source-SDK; die Kosten sind die übliche Token-Nutzung der Claude API, derzeit $2/$10 pro Million Input-/Output-Tokens für Sonnet 5, $5/$25 für Opus 5, $1/$5 für Haiku 4.5. Am besten geeignet für: Coding- und Recherche-Agents, die saubere Kontextisolierung zwischen einem Lead-Agent und seinen Spezialisten brauchen.

8. LlamaIndex Workflows: Handoffs innerhalb einer Retrieval-lastigen Pipeline

AgentWorkflow von LlamaIndex Workflows orchestriert mehrere Agents über einen Parameter canHandoffTo: Jeder Agent deklariert, an welche anderen Agents er delegieren darf, und wenn er das eingebaute Handoff-Tool aufruft, gehen Kontrolle und das vollständige Workflow-Objekt Context an den benannten Agent über. Das ist direkt aus dem Retrieval- und Datenkonnektor-Erbe von LlamaIndex gewachsen, was sich darin zeigt, wie natürlich es ein Multi-Agenten-System handhabt, dessen Kernaufgabe das Abrufen aus Dokumenten und strukturierten Quellen ist statt reiner Konversation.

Lizenz: MIT. Preise: Framework kostenlos. LlamaCloud (gehostetes Parsing und Indexing) ist nutzungsbasiert und separat. Am besten geeignet für: Multi-Agenten-Systeme, bei denen die Übergabe zwischen Retrieval- und Reasoning-Spezialisten die Kernaufgabe ist.

9. Swarms: Jede Topologie in einem Framework für Unternehmen

Swarms, gebaut von Kye Gomez und der Swarm Corporation, setzt auf eine andere Wette als der Rest dieser Liste: Statt ein oder zwei Topologien zu wählen, liefert es 12 benannte Multi-Agenten-Strukturen in einem Paket, darunter sequenzielle und nebenläufige Workflows, ein hierarchisches Director-Worker-Muster, einen asynchronen Group Chat, ein Mixture-of-Agents-Muster, das parallele Experten laufen lässt und deren Antworten aggregiert, sowie einen graphbasierten DAG-Orchestrator. Es wirbt außerdem mit Rückwärtskompatibilität zu Agents von LangChain, AutoGen und CrewAI und positioniert sich als Orchestrierungsschicht über anderen Frameworks statt als deren Ersatz.

Diese Breite ist das ganze Angebot und zugleich die Lernkurve: Ein kleines Team, das einen Workflow baut, wird einen Bruchteil dessen nutzen, was hier steckt.

Lizenz: Apache-2.0. Preise: Framework kostenlos. Swarms Cloud: Kostenlos ($0, 100 Anfragen/Minute); Pro $19,99/Monat; Premium $100/Monat ($1.020/Jahr); Enterprise individuell, mit einer separaten On-Premises-Lizenz für $9.999/Jahr. Am besten geeignet für: Teams, die jede wichtige Topologie in einem Framework verfügbar haben wollen, ohne pro Muster das Tool zu wechseln.

10. CAMEL: Das Rollenspiel-Framework hinter der Multi-Agenten-Forschung

CAMEL begann mit einer Forschungsfrage, „was passiert, wenn man zwei AI Agents mit nur einer Startrolle und einem Ziel miteinander reden lässt“, und sein Modul role_playing zeigt diesen Ursprung bis heute: Zwei Agents, ein „AI user“ und ein „AI assistant“, führen einen strukturierten Dialog mit Rollenwechsel auf eine Aufgabe hin, ohne externen Orchestrator, der die Konversation lenkt. CAMEL hat diese Idee inzwischen zu „Gesellschaften“ und „Belegschaften“ aus vielen Agents ausgebaut und positioniert sich als Framework zur Untersuchung, wie sich Agent-Populationen im großen Maßstab verhalten und koordinieren, nicht nur als Tool zum Ausliefern eines Workflows.

Das darauf aufgebaute kommerzielle Produkt Eigent ist ein separates Desktop-Multi-Agenten-Produkt mit eigener Abo-Preisgestaltung, getrennt vom Open-Source-Framework CAMEL selbst.

Lizenz: Apache-2.0. Preise: Framework kostenlos. Eigent, das separate kommerzielle Desktop-Produkt des Teams, wird unabhängig bepreist; aktuelle Stufen finden Sie unter eigent.ai/pricing. Am besten geeignet für: Teams und Forschende, die untersuchen, wie Agent-Populationen sich koordinieren, nicht nur Teams, die einen Workflow ausliefern müssen.

11. MetaGPT: Eine feste Pipeline, die ein Software-Team simuliert

MetaGPT nimmt eine einzeilige Anforderung und führt sie durch eine feste Abfolge spezialisierter Rollen-Agents, Product Manager, Architekt, Projektmanager, Engineer, die jeweils ein strukturiertes Dokument erzeugen (User Stories, ein Design, Aufgaben, Code), das zur Eingabe der nächsten Rolle wird, nach SOPs, die abbilden sollen, wie ein echtes Software-Team Arbeit übergibt. Diese feste, sequenzielle, rollenbasierte Pipeline ist eine wirklich andere Topologie als die der übrigen Frameworks hier, näher an einem Fließband als an einer Konversation.

Es sei offen gesagt: Das Open-Source-Repository von MetaGPT ist ruhig geworden, ohne Push seit Ende Januar 2026, während sein Schöpfer DeepWisdom den kommerziellen Fokus auf Atoms verlagerte (im Januar 2026 aus MGX umbenannt), ein separates gehostetes Produkt mit eigener Preisgestaltung. Das ist kein Ausschlusskriterium, das Framework funktioniert weiterhin und bleibt MIT-lizenziert, aber es ist ein echtes Signal, das man gegen ein Framework abwägen sollte, bei dem sich die Aufmerksamkeit des Teams sichtbar verlagert hat.

Lizenz: MIT. Preise: Framework kostenlos. Atoms (das kommerzielle, umbenannte Produkt): Kostenlos ($0/Monat, 15 Credits/Tag); Pro ab $20/Monat (100 Credits); Max ab $100/Monat (500 Credits). Am besten geeignet für: Die Nachbildung einer festen, sequenziellen Handoff-Pipeline eines Software-Teams, mit offenen Augen für das aktuelle Wartungstempo des Frameworks.

Wann Multi-Agenten die falsche Wahl sind

Jedes Framework oben funktioniert. Die schwierigere Disziplin ist zu wissen, wann noch keines davon eingesetzt werden sollte. Die eigene Anleitung von Anthropic, vom Team, das die klarsten Daten zu Multi-Agenten-Leistung und -Kosten veröffentlicht hat, lautet: die einfachste Lösung zu finden, die funktioniert, und einen einzelnen LLM-Aufruf oder einen einzelnen Agent mit Tools für die meisten Aufgaben als ausreichend zu behandeln.

Wenn Ihr Team eine Plattform aus Gründen der Beschaffung, Compliance oder des Security Reviews wählt und nicht nach Orchestrierungsmuster, ist das eine ganz andere Entscheidung; siehe die besten Enterprise-AI-Agent-Plattformen für diese Perspektive.

So entscheiden Sie: Entscheidungsrahmen

Wählen Sie zuerst die Kontrolltopologie und nutzen Sie dann die Matrix, um das Framework zu wählen, das sie mit der Dauerhaftigkeit und dem Bereitstellungsmodell umsetzt, die Sie brauchen.

Die nächsten Schritte

Bevor Sie sich auf ein Framework festlegen, schreiben Sie den Handoff-Vertrag für Ihren tatsächlichen Workflow auf: welcher Agent die endgültige Entscheidung trifft, was bei jedem Handoff genau übertragen wird und was passiert, wenn zwei Agents uneins sind. Bauen Sie dann die kleinste Version, die ihn testet, einen Supervisor und zwei Worker oder einen einzelnen sequenziellen Handoff, in dem Framework, das zu Ihrer Sprache und Ihrem Ökosystem passt. Begrenzen Sie das auf eine Woche und messen Sie die Token-Kosten gegen einen einzelnen gut ausgestatteten Agent, der dieselbe Aufgabe erledigt. Wenn der einzelne Agent Sie die meiste Strecke bringt, brauchen Sie die anderen wahrscheinlich noch nicht.

Wenn Sie sie doch brauchen, behandelt So wählen Sie eine AI-Agent-Plattform aus die breitere Entscheidung zwischen Kaufen und Selbstbauen, und So bauen Sie einen AI Agent führt unabhängig vom gewählten Framework durch die Grundlagen.