Framework-Vergleich
LlamaIndex Agents vs DSPy
Datenbasierter Vergleich von LlamaIndex Agents und DSPy nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LlamaIndex Agents | DSPy |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 51,568 | 37,122 |
| Commits (30d) | — | — |
| Autonomie | 3/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 4/10 |
| Beste Eignung | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. | Teams, die Prompts wie Code versionieren und optimieren wollen. |
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
DSPy
Stärken
- Automatische Prompt-Optimierung
- Modulares Programmiermodell
Schwächen
- Komplettes Umdenken nötig
- Hohe Einstiegshürde
Fazit
Gleichstand
Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen.. Wähle DSPy wenn: Teams, die Prompts wie Code versionieren und optimieren wollen..