LangGraph vs. CrewAI vs. AutoGen: Welches Multi-Agent-Framework 2026?

Drei Frameworks, drei Denkmodelle

Jedes AI-Agent-Framework behauptet, "production-ready" und "flexibel" zu sein. Aber LangGraph, CrewAI und AutoGen sind grundlegend verschiedene Tools, die unterschiedliche Engineering-Probleme lösen:

Die falsche Wahl kostet Wochen Refactoring. Dieser Guide hilft dir, direkt richtig zu wählen.

Dieselbe Aufgabe, drei Implementierungen

Wir bauen dasselbe in allen drei: Eine Research-Pipeline, die (1) Daten sammelt, (2) analysiert und (3) einen Report schreibt.

CrewAI: "Stell ein Team zusammen"

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Umfassende Daten zu {topic} finden",
    backstory="Du bist ein Veteran-Analyst mit 15 Jahren Erfahrung.",
    tools=[web_search, pdf_reader],
    llm="claude-sonnet-4"
)

analyst = Agent(
    role="Data Analyst",
    goal="Rohdaten in umsetzbare Insights verwandeln",
    tools=[calculator, chart_generator],
    llm="gpt-4o"
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, analyst, writer],
    tasks=[research_task, analysis_task, writing_task],
    process=Process.sequential,
    memory=True
)

result = crew.kickoff(inputs={"topic": "Agent Frameworks 2026"})

Was auffällt: Es liest sich wie eine Stellenausschreibung. Definiere, wer jeder Agent ist, was er tut – CrewAI übernimmt Delegation und Memory.

LangGraph: "Zeichne das Flowchart"

from langgraph.graph import StateGraph, END

class ResearchState(TypedDict):
    topic: str
    raw_data: list[str]
    analysis: str
    report: str
    iteration: int

def research_node(state):
    data = web_search.invoke(state["topic"])
    return {"raw_data": data, "iteration": state["iteration"] + 1}

def quality_check(state) -> str:
    if state["iteration"] < 3 and "insufficient" in state["analysis"]:
        return "research"  # Zurück zum Start
    return "write"

graph = StateGraph(ResearchState)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("analyze", analyze_node)
graph.add_node("write", write_node)
graph.add_conditional_edges("analyze", quality_check, {
    "research": "research",
    "write": "write"
})
app = graph.compile(checkpointer=MemorySaver())

Was auffällt: Es liest sich wie eine State Machine. Jeder Übergang ist explizit. Du definierst, wann geloopt, wann gebrancht, wann gestoppt wird.

AutoGen: "Starte eine Konversation"

from autogen import ConversableAgent, GroupChat, GroupChatManager

researcher = ConversableAgent(
    name="Researcher",
    system_message="Du recherchierst Themen gründlich.",
    llm_config={"model": "claude-sonnet-4"},
)

group_chat = GroupChat(
    agents=[researcher, analyst, writer],
    messages=[],
    max_round=10,
    speaker_selection_method="auto"  # LLM entscheidet
)

manager = GroupChatManager(groupchat=group_chat)
researcher.initiate_chat(manager, message="Recherchiere Agent Frameworks 2026")

Was auffällt: Es liest sich wie ein Chat-Protokoll. Agenten sind Teilnehmer einer Konversation. Der Manager entscheidet, wer als nächstes spricht.

Der ehrliche Vergleich

Performance-Benchmarks

Basierend auf realen Tests (gleiche Pipeline, gleiche Modelle, gleiche Hardware):

Entscheidungs-Framework

LangGraph wählen, wenn du…

• Deterministische Ausführung brauchst – jeder Pfad ist explizit
• Crash Recovery brauchst – von Checkpoints fortsetzen
• Komplexe Verzweigungen brauchst – Loops, Conditionals, parallele Pfade
• Time-Travel Debugging willst – durch State-History navigieren
• Bereits LangChain nutzt

CrewAI wählen, wenn du…

• Schnell prototypen willst – in Stunden shippen, nicht Tagen
• Rollenbasierte Koordination brauchst – natürliche Team-Metapher
• Knowledge-Integration brauchst – Docs, APIs, DBs an Agenten anhängen
• Enterprise-Features brauchst – SSO, RBAC, Audit-Logs
• Das größte Ökosystem willst (700+ Tools)

AutoGen wählen, wenn du…

• Open-ended Exploration brauchst – Agenten Lösungen entdecken lassen
• Code-Generierung + Ausführung brauchst – gesandboxte Code-Ausführung
• Research-Workflows baust – akademisch-iterative Analyse
• Im Microsoft/Azure-Ökosystem bist

Unsere Empfehlung

In unserer Agentic Engineering-Praxis nutzen wir:

Das Framework ist weniger wichtig als die Architektur. Wähle das Tool, das zum Denkmodell deines Teams passt – nicht das mit den meisten GitHub Stars.

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→ Agent-Swarm-Architekturen: Kimi K2.5 vs. Airtable vs. CrewAI → Unsere Agentic Engineering Services → Open Source LLMs im Vergleich