Heutzutage nutzt jeder, der etwas auf sich hält, KI, und große Sprachmodelle (LLMs) sind das „Gehirn“, das dahintersteckt. Aus Sicht des Benutzers scheint das ziemlich einfach zu sein. Wenn Sie sich jedoch für die Entwicklung oder Integration von KI-Agenten interessieren, müssen Sie LLM-Frameworks verstehen und wissen, wie Entwickler sie zum Erstellen dieser Anwendungen einsetzen.
Einfach ausgedrückt umfassen LLM-Entwicklungsdienste in der Regel die Erstellung von Anwendungen oder die Integration von KI-Funktionen in bestehende Systeme und nicht die Erstellung neuer LLMs. Das liegt daran, dass die Entwicklung eines neuen KI-Modells von Grund auf extrem kostspielig ist. So beliefen sich die geschätzten Kosten für das GPT3-Modell auf über 4,6 Millionen US-Dollar, und bis 2029 rechnet OpenAI mit Ausgaben in Höhe von 37,5 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Die Entwicklung von maßgeschneiderter Software auf Basis bestehender LLMs wie ChatGPT, Gemini oder Grok ist für durchschnittliche Unternehmen jedoch wesentlich leichter zugänglich.
Was sind LLM-Frameworks und wie unterscheiden sie sich?
Entwickler erstellen KI-gestützte Lösungen mithilfe von LLM-Frameworks, um diese Tools zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Zu den Vorteilen solcher Systeme gehören:
- Erhöhung der Vielseitigkeit von KI-Anwendungen
- Steigerung der App-Effizienz
- Erhöhung der Skalierbarkeit von Lösungen
- Senkung der Produktentwicklungskosten
LLM-Frameworks sind Sammlungen von Bibliotheken, Funktionen und Tools, mit denen Entwickler effektiver mit KI-Modellen arbeiten können. Dies erreichen sie durch „Abstraktionen”, die riesige und komplexe Codezeilen ersetzen, die für die „Kommunikation” mit der KI erforderlich sind.
Auch als nicht-professioneller Entwickler können Sie diesen Zusammenhang anhand eines einfachen Beispiels verstehen. Sie „fahren zur Arbeit”, ohne jeden Prozess zu verstehen, der im Motor und anderen Maschinen des Fahrzeugs abläuft. Sie schalten einfach die Zündung ein, drücken die Pedale, bewegen das Lenkrad, und das Auto bringt Sie an den gewünschten Ort. Ein LLM-Framework ist in diesem Beispiel das Auto. Es ist die „Hülle”, die es dem Benutzer leicht macht, mit der KI zu interagieren, ohne „unter die Motorhaube” zu schauen.
Die besten LLM-Frameworks im Jahr 2026: Die Auswahl der Entwickler
Jedes Framework ist einzigartig, und viele von ihnen haben sehr spezifische Anwendungsbereiche. Im Folgenden stellen wir Ihnen eine Liste der besten LLM-Frameworks vor, die von den Entwicklern von Redwerk im Jahr 2026 bevorzugt werden, sowie ihre Gründe für die Wahl dieser speziellen Tools.
LangChain
Allgemeine LLM-Anwendungsentwicklung (Ketten, Agenten, Speicher, RAG)
Schnelle Prototypenerstellung und Produktion vielseitiger LLM-Apps
Teams, die umfassende Unterstützung für ihr Ökosystem benötigen
LLM/API/Infra
Open-source
LangGraph
Low-Level-Orchestrierung und zustandsbehaftete Multi-Agent-Workflows
Komplexe, lang laufende Automatisierungs- und Multi-Agenten-Systeme, bei denen Sie einen expliziten Status/eine explizite Steuerung benötigen
LLM/Infra
Open-source
LlamaIndex
Retrieval-Augmented Generation (RAG) über Unternehmens-/Privatdaten
Wissensassistenten
Dokument-Fragen und Antworten
Suche in internen Daten
Kontextbezogene Agenten
LLM/Infra
Open-source core
+
Bezahlte verwaltete
Dienste
Microsoft Agent Framework
Unternehmensorchestrierung; Multi-Agenten-Systeme, die in das Microsoft Azure-Ökosystem integriert sind
Unternehmens-Copiloten
Interne Workflow-Automatisierung
Microsoft-Stack-Bereitstellungen (.NET, Azure)
Azure/OpenAI
billed separately
Open-source (MIT)
Haystack
Produktions-RAG-Pipelines, Dokumentensuche und QA-Workflows
Datenintensive Wissenssysteme
Unternehmenssuche
Sichere lokale Bereitstellungen
Vector DB
LLM/Infra
Open-source (Apache-2.0)
DSPy
Code-first deklarative LLM-Programmierung und -Optimierung
Forschung, Compliance und strukturierte Automatisierung, wo Reproduzierbarkeit und Wartbarkeit wichtig sind
LLM/Infra
Open-source
CrewAI
Multi-Agenten-basierte, rollengesteuerte Zusammenarbeit und Workflow-Automatisierung
Kreative Pipelines
Erstellung von Inhalten
Recherche → Schreiben → Überprüfen von Arbeitsabläufen
LLM/Infra
Open-source core
+
Optional SaaS
LangChain
LangChain ist derzeit der Marktführer unter den Open-Source-LLM-Frameworks. Es ist in Python und JS/TS geschrieben und wird zum Erstellen von KI-Anwendungen verwendet, die „Ketten” enthalten. Es bietet vorgefertigte KI-Agentenarchitekturen und Modellintegrationen, wodurch die Entwicklung solcher Anwendungen erheblich vereinfacht und beschleunigt wird.
- Umfangreiches Ökosystem und umfangreiche Integrationsmöglichkeiten, die eine Verbindung zu den meisten LLMs und Vektordatenbanken ermöglichen.
- Ermöglicht schnelles Prototyping. Entwickler können mit weniger als 10 Zeilen Code eine Verbindung zu OpenAI, Anthropic oder Google LLMs herstellen und die im Framework integrierten Ketten/Agenten verwenden.
- LangChain ist ein ausgereiftes Agenten-Framework, das sich aus umfangreicher praktischer Anwendung entwickelt hat.
- Es handelt sich um ein eher „schwerfälliges” Framework, das für einfache RAG- oder Single-Call-Anwendungsfälle möglicherweise überdimensioniert ist.
- Lange Ketten/Agenten sind nützlich, aber schwer zu debuggen, wenn Sie nicht von Anfang an gute Tracing- und Observability-Praktiken einbauen.
LangGraph
LangGraph ist eine Ergänzung zu LangChain, aber dieses LLM-Framework eignet sich am besten für die Erstellung von Multi-Agent-Apps, die Ihnen ein hohes Maß an Kontrolle bieten. Es ist für eine fortgeschrittenere Anwendung und für Agenten konzipiert, die Zyklen enthalten und auf lange Laufzeiten ausgelegt sind.
- Hervorragendes Framework für die Low-Level-Agentenorchestrierung.
- Unterstützt komplexe Multi-Agent-Workflows mit Zyklen, Verzweigungen und fein abgestufter Kontrolle über den Status.
- Wird von Unternehmen wie Klarna, Replit und Elastic für reale Agentensysteme im Jahr 2026 verwendet.
- Steile Lernkurve, daher sollte es von erfahrenen Fachleuten verwendet werden.
- Das Framework ist ein Begleiter und hat einen Nischenfokus auf Agenten.
- Nicht gut geeignet für einfache LLM-Nutzung oder grundlegende RAG-Entwicklung.
LlamaIndex
Wenn Sie sich mit der Entwicklung kontextbezogener KI-Agenten und RAG beschäftigen, ist LlamaIndex das beste LLM-Framework, das Sie verwenden können. Es wird von erfahrenen Entwicklern bevorzugt und bietet außergewöhnliche Funktionen für die Erstellung von Daten-Workflows, die Ihre eigenen Daten verwenden.
- Ein leistungsstarkes Framework für Anwendungen, die für die Indizierung, hybride Suche und den Abruf über Dateien und Datenbanken hinweg optimiert sind.
- Eine gute Wahl für die Erstellung von Wissensassistenten, die LLMs verwenden, die mit Ihren Unternehmensdaten und agentenbasiertem Abruf verbunden sind.
- Wenn Sie LlamaIndex für den Abruf verwenden, können Sie es einfach in LangChain oder andere LLM-Orchestrierungs-Frameworks integrieren, um eine vielseitigere Anwendung zu erstellen.
- Nicht sehr effektiv für die Agentenorchestrierung.
- Einige erweiterte Funktionen sind auf Unternehmen ausgerichtet (verwaltete Dienste, gehostete Indizes) und daher für kleinere Projekte nicht gut geeignet.
Microsoft Agent Framework
Das Microsoft Agent Framework ist eine Kombination aus zwei Open-Source-Frameworks – Semantic Kernel und AutoGen. Es ist eines der besten LLM-Frameworks im Jahr 2026, da es sowohl ein SDK für die Verbindung mit Unternehmenssystemen (für Compliance-Tracking, Beobachtbarkeit und Sicherheit) als auch Multi-Agent-Orchestrierung über AutoGen bietet.
- Semantic Kernel gehört zu den besten LLM-Orchestrierungs-Frameworks für Unternehmen. Es ist weit verbreitet und kann in Azure und Copilot Studio integriert werden, wobei native Versionen für .NET, Java und Python verfügbar sind.
- Das Agent-Framework GA bietet Multi-Agent-Orchestrierungsmuster und Migrationsanleitungen von AutoGen.
- Alle Komponenten unterstützen eine tiefe Integration in das Microsoft-Ökosystem, einschließlich Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Copilot und Unternehmensidentität/Telemetrie.
- Wenn Sie den Microsoft-Stack nicht verwenden, ist die Funktionalität von LLM-Agenten eingeschränkt und die Ergebnisse sind möglicherweise nicht so gut.
- Die Arbeit mit diesem LLM-Framework erfordert eine kompliziertere Prompt-Engineering und zusätzliche Plugins. Insgesamt ist es schwieriger zu verwalten als LangChain und erfordert ein hohes Maß an Feinabstimmungsfähigkeiten.
Haystack
Haystack ist eines der führenden Open-Source-LLM-Frameworks für die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen. In der Dokumentation wird es als KI-Orchestrierungsframework beschrieben, das sich gut für die Entwicklung anpassbarer, produktionsreifer LLM-Anwendungen eignet, darunter RAG, autonome Agenten und multimodale Anwendungen. Es unterstützt mehrere Komponenten, darunter Dokumentenspeicher (z. B. Elasticsearch oder FAISS), Retriever, generative KI und Pipelines, und lässt sich problemlos in Cloud- und lokale LLM-Anbieter integrieren.
- Das Framework verfügt über End-to-End-Pipelines, die sich hervorragend für die Verbindung von Modellen, Vektorspeichern, Retrievern und Tools zu RAG-/Agent-Pipelines eignen.
- Haystack ist auf die Produktion ausgerichtet. Daher ist es eine gute Wahl für Unternehmenssuche, Qualitätssicherung und RAG.
- Es eignet sich gut für Data-Science- und ML-Entwicklungsteams, die sich auf Python-Entwicklung spezialisiert haben, da es eine reibungslose Integration mit dem Standard-Py-Stack ermöglicht.
- Erfordert eine komplexe Einrichtung und Konfiguration, sodass es am besten von erfahrenen Fachleuten verwaltet wird.
- Da es in erster Linie Python ist, kann dies für alle Systeme, die mit anderen Sprachen laufen, ein Nachteil sein. SK unterstützt beispielsweise C# und Java, und LangChain bietet ein JS-Ökosystem.
- Kann eine „langsame” Leistung bieten, wenn das Backend des Dokumentenspeichers „schwer” ist.
DSPy
DSPy (Declarative Self-Improving Python) ist das deklarative, sich selbst verbessernde Framework von Stanford zur Erstellung modularer KI-gestützter Anwendungen. Es wird als „Programmieren statt Auffordern“ beworben und verspricht eine schnelle Iteration auf strukturiertem Code. Dieses Framework kommt zum Einsatz, wenn Sie verschiedene LLM-Inferenzstrategien, Lernalgorithmen und Modelle kombinieren und gleichzeitig NL-Module erstellen müssen. Es ist nicht nur eines der Open-Source-LLM-Orchestrierungs-Frameworks, sondern auch eines der am besten für die Optimierung geeigneten.
- Das Framework automatisiert die Qualitätsoptimierung (Selbstverbesserung) in Algorithmen über RAD-Pipelines und Agent-Loops hinweg.
- DSPy unterstützt mehrere Nutzungsmuster, darunter RAG-Pipelines, mehrstufige Agent-Loops (Argumentation → Tool-Aufruf → Ergebnis → Argumentation) und reguläre Klassifizierung.
- Dieses Framework erfordert das Schreiben von kompositorischem Python-Code anstelle von Prompt-Strings, was für die langfristige Wartbarkeit viel besser ist.
- Diese Option eignet sich hervorragend für Forschungs- und hochriskante Aufgaben, bei denen systematische Bewertung und Optimierung wichtig sind.
- Aufgrund seiner codebasierten Natur erfordert dieses Framework einen erfahrenen Spezialisten für den Betrieb.
- DSPy hat ein kleineres Ökosystem, was bedeutet, dass es weniger vorgefertigte Konnektoren und Hilfsprogramme gibt als in Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder SK.
- Die Arbeit mit diesem Framework erfordert eine Umstellung der Denkweise. Man muss in deklarativen Programmen und Compilern denken und nicht nur in dem populäreren „Prompt + Response”-Ansatz.
CrewAI
CrewAI ist eines der besten LLM-Agenten-Frameworks im Jahr 2026 für die Rationalisierung und Automatisierung von Arbeitsabläufen in der Cloud. Es basiert auf Python und konzentriert sich auf die Zusammenarbeit durch „Crews” mit unterschiedlichen Rollen, Aufgaben, Tool-Zugriff und Koordination innerhalb der Agenten. Dieser Ansatz ermöglicht es CrewAI, die Entwicklung komplexer Multi-Agenten-Systeme zu vereinfachen.
- Fokus auf Agenten mit unterschiedlichen Rollen, die bei Aufgaben zusammenarbeiten, z. B. Forscher, Autoren oder Gutachter.
- CrewAI kann lokal ausgeführt, selbst gehostet oder mit Managed Services genutzt werden. Diese Flexibilität macht es gut für die Infrastruktursteuerung geeignet.
- Verfügt über ein leistungsorientiertes Design, da es nicht auf schwerfälligen Abstraktionsschichten basiert. Daher ist CrewAI schneller als viele der Frameworks auf dieser Liste.
- Der Fokus des Designs auf „Crews” kann zwar ein Vorteil sein, aber auch ein Hindernis darstellen, da das Framework dadurch für Projekte wie RAG weniger geeignet ist.
- Die Beobachtbarkeit und der Betrieb sind noch jünger als bei LangChain+LangSmith oder dem SK + Azure-Ökosystem. Die Integration von Drittanbietern ist ähnlich begrenzt, da das Ökosystem noch in den Kinderschuhen steckt.
Was sind die besten LLM-Frameworks: Die Methodik
Wie bereits erwähnt, gibt es heute eine ganze Reihe hervorragender LLM-Bibliotheken und -Frameworks. Hier ist eine Liste von Faktoren, die die LLM-Entwicklungsexperten von Redwerk bei ihrer Auswahl berücksichtigt haben:
- Das Framework muss im Jahr 2026 relevant sein, d. h. es muss regelmäßig aktualisiert werden und in den Medien erwähnt werden, um die reale Akzeptanz zu zeigen.
- LLM-Frameworks müssen über relevante Funktionen verfügen, die durch offizielle Dokumentationen unterstützt werden.
- Die Optionen müssen zumindest teilweise Open Source sein.
- Die Liste muss Frameworks enthalten, die für alle primären Anwendungen (RAG-Erstellung, Multi-Agent-Orchestrierungen und Optimierung) geeignet sind.
- Der Experte muss über praktische Erfahrung in der Arbeit mit diesen Frameworks verfügen.
Wenn Sie weitere Fragen zu LLM-Frameworks haben und wissen möchten, welches für die Entwicklung von KI-Agenten in Ihrem speziellen Fall am besten geeignet ist, kontaktieren Sie uns und vereinbaren Sie noch heute einen Beratungstermin!
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