Framework-Vergleich
DSPy vs LlamaIndex Agents
Datenbasierter Vergleich von DSPy und LlamaIndex Agents nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | DSPy | LlamaIndex Agents |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 38,602 | 52,471 |
| Commits (30d) | 63 | 28 |
| Autonomie | 3/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 4/10 | 6/10 |
| Beste Eignung | Teams, die Prompts wie Code versionieren und optimieren wollen. | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. |
DSPy
Stärken
- Automatische Prompt-Optimierung
- Modulares Programmiermodell
Schwächen
- Komplettes Umdenken nötig
- Hohe Einstiegshürde
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Fazit
Gleichstand
Wähle DSPy wenn: Teams, die Prompts wie Code versionieren und optimieren wollen.. Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen..