LangChain vs CrewAI vs AutoGen: Welches KI‑Agenten‑Framework wählen? (Stand August 2026)

Die Frage „LangChain, CrewAI oder AutoGen?“ wird immer noch gestellt – aber einer der drei Kandidaten ist keine gültige Antwort mehr. Microsoft hat AutoGen im April 2026 in den Maintenance Mode überführt und durch das Microsoft Agent Framework ersetzt. Wer heute vergleicht, vergleicht also LangGraph, CrewAI und MAF.

TL;DR – Die schnelle Entscheidungshilfe

• LangGraph passt, wenn du langlaufende, zustandsbehaftete Abläufe mit feiner Kontrolle über jeden Schritt brauchst.
• CrewAI passt, wenn du schnell von einer Rollenidee zu einem lauffähigen Multi-Agenten-Workflow kommen willst.
• Microsoft Agent Framework passt, wenn du im Microsoft-Stack baust – und ist der Migrationspfad für alle AutoGen-Bestände.
• AutoGen passt für nichts Neues mehr. Bestehende Projekte solltest du migrieren.

1. Was mit AutoGen passiert ist

Das ist die wichtigste Änderung im Feld, und sie wird in vielen Vergleichslisten noch verschwiegen.

Microsoft hat das Agent Framework im Oktober 2025 vorgestellt, im Februar 2026 den Release Candidate erreicht und am 3. April 2026 Version 1.0 für .NET und Python ausgeliefert – mit stabilen APIs und einer Zusage für Long-Term Support (Microsoft Devblog). Erklärtes Ziel des Projekts war von Anfang an, die Enterprise-Grundlagen von Semantic Kernel mit den Orchestrierungen von AutoGen in einem SDK zusammenzuführen.

Das AutoGen-Repository sagt es inzwischen selbst deutlich: „AutoGen is now in maintenance mode.“ Neue Nutzer werden direkt an MAF verwiesen, für Bestandsprojekte gibt es einen Migrationsleitfaden (microsoft/autogen).

Praktisch heißt das: AutoGen bekommt keine neuen Features mehr. Wenn du heute ein Agentensystem startest und dabei auf AutoGen setzt, baust du auf einem Fundament, das sein Ende bereits offiziell angekündigt hat.

Quick‑Check: Läuft bei dir AutoGen produktiv? Dann ist Migration eine Planungsaufgabe für dieses Jahr, kein Notfall – aber auch nichts, was du unbegrenzt schieben solltest.

2. LangGraph: Orchestrierungs‑Runtime für langlaufende Abläufe

Ein verbreitetes Missverständnis vorweg: LangGraph ist keine Erweiterung von LangChain, die du nur zusammen mit LangChain nutzen kannst. Die Doku ist an dem Punkt eindeutig – du brauchst LangChain nicht, um LangGraph einzusetzen (LangGraph-Doku).

Der Stack ist arbeitsteilig aufgebaut: LangChain liefert die Abstraktionen für Modelle, Tools und Agent-Loops. LangGraph ist die Orchestrierungs-Runtime darunter – zuständig für durable execution, Streaming, Human-in-the-Loop und Persistenz. LangSmith übernimmt Tracing und Evaluation. Deep Agents setzt als Harness mit Planung, Subagenten und Kontextverwaltung obendrauf.

Stärken

Feinkörnige Kontrolle: Du bestimmst jeden Schritt – wann Agenten aufgerufen werden, wie sie kommunizieren, was bei Fehlern passiert.

Deterministisches und Modellgetriebenes im selben Graph: LangGraphs eigentliche Stärke ist die Mischung. Teile der Logik bleiben vollständig vorhersagbar und auditierbar, andere sind modellgetrieben und flexibel.

Durable Execution: Zustände überleben lange Laufzeiten und Unterbrechungen. Genau dafür ist die Runtime gebaut.

Produktionsnachweis: LangChain nennt unter anderem Klarna, Uber und J.P. Morgan als Anwender.

Schwächen

Bewusst Low-Level: Die Doku bezeichnet LangGraph selbst als „very low-level“. Für einfache Tool-Calling-Loops empfiehlt sie ausdrücklich die höherstufigen LangChain-Agents.

Mehr Modellierungsaufwand: Du denkst in Knoten, Kanten und Zuständen, bevor du Fachlogik schreibst.

Quick‑Check: Wähle LangGraph, wenn du eine belastbare Antwort auf „Was passiert bei einem Ausfall mitten im Lauf?“ brauchst – und diesen Pfad bewusst selbst modellieren willst.

3. CrewAI: Rollenmodell mit eigenem Unterbau

CrewAI reduziert Multi-Agenten-Systeme auf ein Rollenmodell. Du definierst Agenten mit konkreten Rollen (“Research‑Analyst”, “Quality‑Critic”, “Report‑Writer”) und lässt sie zusammenarbeiten.

Wichtig für die Einordnung: CrewAI ist ein eigenständiges Framework, von Grund auf gebaut und unabhängig von LangChain oder anderen Agent-Frameworks (CrewAI). Es ist kein Aufsatz auf einem fremden Stack.

Stärken

Schneller Einstieg: Von der Rollenidee zum laufenden Prototypen vergeht wenig Zeit. Das ist CrewAIs stärkstes Argument.

Verständliche Abstraktion: Die Team-Metapher (“Crew”, “Agent”, “Task”) lässt sich Fachkollegen ohne Technikvokabular erklären.

Automatische Delegation: Mit allow_delegation=True geben Agenten Aufgaben weiter, wenn sie außerhalb ihrer Rolle liegen.

Flows für explizite Kontrolle: Mit den Decorators @start, @listen und @router gibt es eine ereignisgesteuerte Orchestrierungsschicht inklusive Zustandspersistenz (CrewAI-Doku). Wer CrewAI noch als reines Prototyping-Werkzeug ohne Zustandsführung abtut, ist nicht auf dem aktuellen Stand.

Schwächen

Zwei Ebenen, zwei Denkmodelle: Crews sind standardmäßig zustandslos, Flows bringen den Zustand mit. Du musst verstehen, welche Ebene dein Problem löst – sonst baust du das Falsche.

Weniger Tiefe bei Sonderfällen: Die High-Level-Abstraktion verbirgt Details. Wenn du exakt steuern willst, wie zwei Agenten interagieren, arbeitest du gegen das Framework.

Quick‑Check: Wähle CrewAI, wenn ein klar benanntes Rollenset dein Problem gut beschreibt – und greif zu Flows, sobald Zustand und Ablaufsteuerung dazukommen.

4. Microsoft Agent Framework: der Nachfolger im Microsoft‑Stack

MAF ist das Ergebnis der Zusammenführung von Semantic Kernel und AutoGen – Microsoft beschreibt es als direkten Nachfolger beider Projekte, entwickelt von denselben Teams.

Stärken

Produktionszusage: Version 1.0 bringt stabile APIs und ein Bekenntnis zu Long-Term Support. Das ist genau die Eigenschaft, die AutoGen zuletzt fehlte.

Zwei Sprachen gleichrangig: Python über agent-framework, .NET über Microsoft.Agents.AI. Für .NET-Häuser gibt es im Agentenfeld wenig Vergleichbares.

Interoperabilität als Grundausstattung: Cross-Runtime-Zusammenarbeit über A2A und MCP ist eingebaut, nicht angeflanscht. In einer Landschaft, in der Agenten zunehmend über Systemgrenzen hinweg arbeiten, ist das ein handfestes Argument.

Orchestrierungsmuster: Für Mehr-Agenten-Abläufe gibt es fertige Bausteine wie den SequentialBuilder, statt dass du Koordination selbst schreibst.

Schwächen

Gravitationszentrum Azure: Die Beispiele führen über Foundry und Azure-Identity. Nutzbar ist MAF auch außerhalb, aber der Weg des geringsten Widerstands zeigt Richtung Microsoft-Cloud.

Jung als Gesamtpaket: 1.0 ist frisch. Die einzelnen Bausteine haben Vorgeschichte, die konkrete Kombination ist in freier Wildbahn noch wenig erprobt.

Migration kostet: Der Wechsel von AutoGen ist ein echter Umbau, kein Import-Statement.

Quick‑Check: Wähle MAF, wenn du ohnehin im Microsoft-Ökosystem baust, .NET brauchst – oder AutoGen-Bestand hast, der ein Ziel braucht.

5. Vergleich auf einen Blick

6. Praxis‑Empfehlung: So entscheidest du

Frage 1: In welchem Ökosystem baust du?

• .NET oder Azure-nah → Microsoft Agent Framework
• Python, ökosystemoffen → LangGraph oder CrewAI

Frage 2: Wie viel Kontrolle brauchst du wirklich?

• Jeder Zustandsübergang muss auditierbar sein → LangGraph
• Ein Rollenmodell beschreibt das Problem gut → CrewAI
• Fertige Orchestrierungsmuster reichen → MAF

Frage 3: Wie lange läuft ein Durchlauf?

• Minuten → alle drei
• Stunden bis Tage, mit Unterbrechungen → LangGraph, oder CrewAI Flows mit Zustandspersistenz

Frage 4: Hast du Bestand?

• AutoGen im Einsatz → MAF, über den offiziellen Migrationspfad
• Grüne Wiese → nach Frage 1 bis 3 entscheiden

Fazit: Erst das Problem, dann das Framework

Das Feld hat sich konsolidiert. Aus drei gleichrangigen Optionen sind zwei ausgereifte Open-Source-Wege und ein Plattform-SDK mit Support-Zusage geworden – und ein Projekt, das seinen eigenen Nachfolger benennt.

• LangGraph passt zu Teams, die Zustände, Fehlerpfade und Wiederaufnahmen bewusst modellieren wollen.
• CrewAI passt zu Teams, die schnell von der Rollenidee zu einem lauffähigen Workflow kommen – und mit Flows nachrüsten, wenn Zustand dazukommt.
• Microsoft Agent Framework passt zu Microsoft-Häusern und zu jedem, der AutoGen-Bestand hat.

Die wichtigste Erkenntnis bleibt trotzdem: Starte nicht mit der Framework-Frage, sondern mit „Welches Problem löse ich?“ und „Wie viel Steuerung brauche ich wirklich?“. Die zweitwichtigste liefert dieser Vergleich gratis mit – prüfe bei jedem Framework-Ratgeber, ob die verglichenen Projekte überhaupt noch aktiv entwickelt werden. Die Halbwertszeit solcher Listen ist kürzer, als ihre Überschriften suggerieren.

Wenn du weiter in die Praxis willst, helfen drei Anschlussstücke: unser Überblick zu Coding Agents und ihren Mustern, die Sammlung weiterer Deep Dives und die Grundlageneinordnung zu KI-Agenten.