Framework-Vergleich

AutoGen vs CrewAI

Datenbasierter Vergleich von AutoGen und CrewAI nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.

AutoGen

Konversationsbasierte Agenten von Microsoft

3/ 100 AGI
GitHub

CrewAI

Rollenbasierte Multi-Agenten-Orchestrierung

3/ 100 AGI
GitHub

Technische Spezifikation

EigenschaftAutoGenCrewAI
SprachePythonPython
LizenzMITMIT
GitHub Stars60,38556,953
Commits (30d)093
Autonomie4/1004/100
Multimodalität3/1002/100
Production3/1003/100
Einsteiger-Score6/108/10
Beste EignungForschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups.Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen.

AutoGen

Stärken
  • Starker Code-Execution-Loop
  • Microsoft-Backing und aktive Releases
  • Sehr flexibel für Forschung
Schwächen
  • Steile Lernkurve
  • API ändert sich häufig (v0.2 → v0.4)

CrewAI

Stärken
  • Sehr klare Rollen- und Task-Abstraktion
  • Schneller Einstieg, gute Dokumentation
  • Aktive Community und Templates
Schwächen
  • Weniger Kontrolle über Low-Level-Flows
  • Debugging bei komplexen Crews wird unübersichtlich
Fazit

Gleichstand

Wähle AutoGen wenn: Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups.. Wähle CrewAI wenn: Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen..