Llama-native Frameworks
Jedes Framework im Index ist mit einem Llama-Kompatibilitäts-Flag versehen — von Llama 3.1 über Llama 4 Scout/Maverick bis zu kommenden Releases.
Mission: Teams befähigen, das richtige Agent-Framework zu wählen, zu bauen und zu betreiben — mit einem offenen, vergleichbaren AGI-Readiness-Score.
Wir vergleichen die besten Open-Source-Baukästen dafür – mit einer einzigen Zahl (0–100). So findest du in Minuten das passende Werkzeug, ohne von einem Anbieter abhängig zu werden.
Score = (Autonomie + Multimodalität + Production) / 15 · 100. Kurator-Basis + Community-Votes, transparent berechnet.
Schnelles, multimodales Agent-Framework
Alibaba's multi-agent platform with visual studio.
Production multi-agent orchestration.
Automatisch generiert aus Live-GitHub-Daten und Community-Voting. Jede Woche ein neuer Snapshot — teilbar wie ein Speedtest-Ergebnis.
Jede Woche launcht ein neues Agent-Framework. Niemand misst, wer wirklich näher an AGI ist. Wir tun es — öffentlich, nachvollziehbar, Open-Source-only. Wenn dein Team in San Francisco, Menlo Park oder Palo Alto den nächsten Schritt plant: hier ist das Scoreboard.
Kann das Framework selbstständig planen, Tools wählen, sich korrigieren und über Stunden laufen?
Text, Vision, Voice, Code, Computer-Use, Welt-Modelle – wie nativ greift das Framework zu?
Eval-Harnesses, Observability, Cost-Control, Skalierung – AGI ohne Production ist ein Paper.
Wir misten den Hype aus. Jedes gerankte Framework wird gegen die aktuellen Llama-Releases und gegen den Puls von GitHub & Hugging Face geprüft. So bekommen Tech-Entscheider eine ehrliche Antwort: Was läuft heute wirklich production-ready auf Open Weights?
Jedes Framework im Index ist mit einem Llama-Kompatibilitäts-Flag versehen — von Llama 3.1 über Llama 4 Scout/Maverick bis zu kommenden Releases.
Runs auf Ollama, vLLM, llama.cpp, Together, Groq, Bedrock — wir ranken, was wirklich auf Open-Weights-Stacks deployt wird.
Unsere Rubrik bewertet Autonomie, Multimodalität & Production-Readiness explizit für Open-Weights-Modelle — nicht nur für proprietäre APIs.
Stündliche Sync aller Repos. Trending wird nicht behauptet — es wird gemessen.
Direkter Bezug zu Llama-Family-Cards, Quants & Fine-Tunes auf Hugging Face — dort, wo die Community baut.
Kuratierte Updates mit Zusammenfassung, strategischem Ausblick und Link zur Originalquelle.
Wir vergeben 5 Advisory-Board-Sitze an Engineers und Researcher, die Open-Source-Agenten in Production betreiben. Du bekommst Veto-Recht auf Methodologie-Änderungen und wirst öffentlich gelistet.
Konversationsbasierte Agenten von Microsoft
Autonomous research agent producing cited reports.
deepset's pipeline framework for search and agents.
Provider-agnostic AI toolkit for TypeScript apps.
TypeScript framework for agents, RAG and workflows.
Minimalistische Code-Agenten von Hugging Face
Microsoft's generalist multi-agent system.
Alibaba's multi-agent platform with visual studio.
Production multi-agent orchestration.
Lightweight multimodal agents toolkit.
Composable building blocks for LLM apps and agents.
Microsoft's enterprise SDK for AI orchestration.
Type-safe agent framework from the Pydantic team.
Durable agents and workflows in TypeScript.
IBM's open agent framework for production.
Rollenbasierte Multi-Agenten-Orchestrierung
Jeder Eintrag wird kuratiert. Wer dabei ist, bekommt Reichweite — wer Reichweite will, liefert Inhalte. So wächst der Index.