Framework-Vergleich
DSPy vs Agno
Datenbasierter Vergleich von DSPy und Agno nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | DSPy | Agno |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MPL-2.0 |
| GitHub Stars | 39,026 | 43,169 |
| Commits (30d) | — | 174 |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 5/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 4/10 | 7/10 |
| Beste Eignung | Teams, die Prompts wie Code versionieren und optimieren wollen. | Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz. |
DSPy
Stärken
- Automatische Prompt-Optimierung
- Modulares Programmiermodell
Schwächen
- Komplettes Umdenken nötig
- Hohe Einstiegshürde
Agno
Stärken
- Sehr schnelle Agent-Instanziierung
- Eingebautes Memory + Storage
Schwächen
- Jüngeres Ökosystem
- Weniger Tutorials als CrewAI
Fazit
Agno führt mit 4 Punkten
Wähle DSPy wenn: Teams, die Prompts wie Code versionieren und optimieren wollen.. Wähle Agno wenn: Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz..