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Agent-Frameworks — n8n, LangGraph, CrewAI & Co..

Frameworks und Werkzeuge, um KI-Agenten und Automationen zu bauen — vom No-Code-Workflow (n8n) bis zum typsicheren Python-Agenten (Pydantic AI). Kopiert wurde nur aus MIT-lizenzierten Repos (Original-LICENSE liegt jeweils bei), alles andere ist verlinkt. Lizenz-Prüfung: 2026-07-13.

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AutoGen (Microsoft).6 Einträge

Bots.9 Einträge

python-telegram-bot

Der Klassiker für Telegram-Bots in Python: komplette Bot-API-Abdeckung, ConversationHandler für mehrstufige Dialoge, Job-Queue für zeitgesteuerte Aufgaben, riesiges Wiki mit Beispielen.

LGPL-3.0♥ –⧉ –

aiogram

Modernes, vollständig asynchrones Telegram-Framework (asyncio), FSM (Zustandsmaschine) für Dialoge, Router-Konzept, Middleware, sehr performant bei vielen gleichzeitigen Nutzern.

MIT♥ –⧉ –

grammY

Telegram-Framework für TypeScript/JavaScript (Node, Deno, Cloudflare Workers): typsicher, Plugin-System (Sessions, Menüs, i18n), läuft auch serverless.

MIT♥ –⧉ –

Telegraf

Etabliertes Node.js-Telegram-Framework mit Middleware-Architektur (Express-ähnlich), Szenen/Wizard für Dialoge.

MIT♥ –⧉ –

discord.py

Das Standard-Python-Framework für Discord: Slash-Commands, Buttons/Modals (UI-Kit), Voice-Support, Cogs (modulare Bot-Erweiterungen).

MIT♥ –⧉ –

discord.js

Die meistgenutzte Discord-Bibliothek überhaupt (Node.js): vollständige API-Abdeckung, Sharding für große Bots, exzellenter offizieller Guide (discordjs.guide).

Apache-2.0♥ –⧉ –

Pycord

discord.py-Fork mit Fokus auf schnelle Slash-Command-Entwicklung und eingebauten UI-Helpern.

MIT♥ –⧉ –

Baileys

WhatsApp-Web-API über WebSockets, ohne Browser/Selenium: Nachrichten senden/empfangen, Medien, Gruppen — reverse-engineered, kein offizielles Produkt. Achtung: Nutzung kann gegen WhatsApp-AGB verstoßen, Konto-Sperrung möglich; für Produktiv-Business die offizielle Cloud API nutzen.

MIT♥ –⧉ –

CrewAI.8 Einträge

CrewAI ist ein Python-Framework, das Multi-Agent-Systeme wie ein Arbeitsteam organisiert: Jeder Agent bekommt Rolle, Ziel und Backstory (`role`, `goal`, `backstory`), Aufgaben (`Task`) werden verteilt und sequenziell oder hierarchisch abgearbeitet. Seit v0.5x gibt es zusätzlich Flows — ereignisgesteuerte Pipelines mit Zustand, die Crews mit deterministischer Logik kombinieren. Konfiguration oft deklarativ per YAML → sehr schneller Einstieg.

example.mdx

Kuratierter Beispiel-Index: Links auf alle offiziellen Beispielprojekte (Marketing-Crew, Job-Posting, Game-Builder, Flows, Notebooks).

MIT♥ –⧉ –

LangChain / LangGraph.8 Einträge

LangGraph (von LangChain) ist ein Framework, um KI-Agenten als expliziten Graphen zu bauen: Knoten = Arbeitsschritte (LLM-Aufruf, Tool, Entscheidung), Kanten = Ablauf. Das macht Agenten deterministisch steuerbar — mit Schleifen, Verzweigungen, persistentem Zustand (Checkpoints), Human-in-the-Loop und Zeitreisen im Ablauf. Ideal, wenn "Agenten einfach reden lassen" (AutoGen-Stil) zu unkontrolliert ist.

Pydantic AI.5 Einträge

Pydantic AI (vom Pydantic-Team) bringt das "FastAPI-Gefühl" in die Agenten-Welt: Ein `Agent` bekommt ein Pydantic-Modell als Output-Schema — die LLM-Antwort wird automatisch validiert und bei Fehlern zur Korrektur zurückgeschickt. Tools sind normale Python-Funktionen mit Typannotationen, Abhängigkeiten (DB, API-Clients) kommen per Dependency Injection — dadurch hervorragend testbar. Modell-agnostisch (OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama u. v. m.).

bank_support.py

Das Vorzeige-Beispiel: Support-Agent einer Bank mit Dependency Injection (Kundendaten-"DB"), Tool-Aufruf und typisiertem Ergebnis (inkl. Risiko-Score).

MIT♥ –⧉ –

sql_gen.py

SQL-Generierung mit echter Validierung: erzeugtes SQL wird per EXPLAIN gegen PostgreSQL geprüft; bei Fehlern korrigiert sich der Agent selbst (Retry).

MIT♥ –⧉ –

n8n.20 Einträge

n8n ist ein visuelles Workflow-Automation-Tool (self-hostbar): Trigger + Nodes per Drag & Drop verbinden, über 400 Integrationen, inkl. KI-Nodes (OpenAI, LangChain-Agenten). Workflows werden als JSON exportiert/importiert — genau solche JSONs liegen hier.

Visuelle KI-Baukästen.4 Einträge

Flowise

Ein visueller Baukasten für KI-Anwendungen: Bausteine per Maus verbinden statt programmieren — vom einfachen Chatbot bis zum dokumentengestützten Assistenten.

Apache-2.0♥ –⧉ –

Langflow

Ein visueller Editor für KI-Abläufe auf Basis von LangChain — Flüsse per Drag-and-drop bauen, testen und als API bereitstellen.

MIT♥ –⧉ –

Dify

Eine quelloffene Plattform, um KI-Anwendungen zu bauen und zu betreiben: Chatbots, Assistenten und Workflows per Oberfläche zusammenstellen — inklusive Dokumenten-Wissen und Veröffentlichung als App oder API.

Open Source♥ –⧉ –

n8n

Workflow-Automatisierung zum Selbst-Hosten: Dienste, Daten und KI-Modelle per Baukasten verbinden — die Alternative zu Zapier, bei der alles auf dem eigenen Server bleibt.

Sustainable Use License (Quellcode offen, selbst hostbar)♥ –⧉ –

Agenten-Bibliotheken.3 Einträge

Hugging Face smolagents

Ein bewusst minimalistisches Agenten-Framework von Hugging Face: Agenten, die Aufgaben lösen, indem sie kurzen Python-Code schreiben und ausführen — in wenigen Zeilen aufgesetzt.

Apache-2.0♥ –⧉ –

Microsoft Semantic Kernel

Microsofts quelloffenes SDK, um KI-Modelle sauber in eigene Anwendungen einzubauen — mit Plugins, Planern und Speicher. Verfügbar für Python, C# und Java.

MIT♥ –⧉ –

Letta (MemGPT)

Ein Framework für Agenten mit Langzeitgedächtnis: Die KI merkt sich über Sitzungen hinweg, was besprochen wurde, indem sie ihren eigenen Speicher aktiv verwaltet.

Apache-2.0♥ –⧉ –

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