Framework-Vergleich
AutoGen vs LlamaIndex Agents
Datenbasierter Vergleich von AutoGen und LlamaIndex Agents nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | AutoGen | LlamaIndex Agents |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 60,385 | 51,568 |
| Commits (30d) | 0 | — |
| Autonomie | 4/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 3/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 6/10 |
| Beste Eignung | Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups. | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. |
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)
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Fazit
Gleichstand
Wähle AutoGen wenn: Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups.. Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen..