LangGraph vs AutoGen: Welches Framework für den Umstieg?

Der Vergleich AutoGen vs LangGraph ist inzwischen eine Migrationsentscheidung: Am 27. Oktober 2026 weist Microsoft in der AutoGen-README darauf hin, dass das Projekt archiviert ist und nicht mehr gepflegt wird. LangGraph eignet sich für die gezielte Steuerung zustandsbehafteter Workflows; Microsoft Agent Framework für Anwendungen, bei denen die Kontinuität innerhalb von Microsofts Agenten-Stack im Vordergrund steht. Ein vorhandener AutoGen-Prototyp liefert wertvolles Material für den Umstieg, ist aber keine gute Grundlage für neue Produktivsysteme. Aktueller Status von AutoGen.

AutoGen vs LangGraph: Welches Framework passt?

Für ein neues System, das den Arbeitsfortschritt festhalten, auf eine Freigabe warten und nach einem Ausfall verlässlich weiterarbeiten muss, ist LangGraph die richtige Wahl. Die von LangChain entwickelte Orchestrierungslaufzeit bildet Anwendungen als einzelne Schritte ab, die über einen expliziten Zustand miteinander verbunden sind. Das passt etwa zu einem Support-Workflow, in dem Entwurf, Prüfergebnis und Freigabe auch nach einem Neustart des Workers klar unterscheidbar bleiben müssen.

Microsoft Agent Framework empfiehlt sich für die Migration einer AutoGen-Anwendung, die eng mit Microsofts Ökosystem verbunden ist – insbesondere bei einer bestehenden .NET-Anwendung. Microsofts Nachfolger verbindet Agentenabstraktionen mit Workflows. Auch innerhalb dieser Produktfamilie erfordert der Wechsel Anpassungen an Orchestrierung und Zustandsverwaltung; ein anderer Paketname reicht nicht. Microsofts Framework-Überblick.

Ein vorhandener AutoGen-Prototyp sollte während der Migration nur noch als klar begrenzte Referenz dienen. Erhaltenswert sind seine Prompts, die Schnittstellenverträge der Tools und die Beispiele, die seinen Nutzen ausmachen. Seine Aufgaben weiter auszubauen und dabei auf eine nicht mehr bestehende Wartungszusage des Herstellers zu vertrauen, ist keine tragfähige Strategie.

Für die Entscheidung zählen drei Fragen: Wer pflegt die technische Grundlage, wo liegt der Anwendungszustand und wie wird ein pausierter Auftrag fortgesetzt? Diese Einschätzungen beruhen auf der Dokumentation, nicht auf Benchmarks zur Geschwindigkeit oder Modellqualität. Die hier verlinkten Herstellerseiten und Dokumentationen wurden am 27. Oktober 2026 geprüft.

Die technischen Grundlagen dieser Gegenüberstellung stehen im Leitfaden zu AutoGen-Teams, im Leitfaden zur Zustandsverwaltung von AutoGen, in der LangGraph Graph API und in der Dokumentation zur Persistenz von LangGraph.

AutoGen ist archiviert: Die Wartungsphase ist vorbei

AutoGen, Microsofts Framework für zusammenarbeitende KI-Agenten, trägt inzwischen den README-Hinweis “Project archived and no longer maintained”. Microsoft liefert demnach weder Fehler- und Sicherheitskorrekturen noch neue Funktionen oder Support und legt bestehenden Nutzern eine Migration nahe. Für Neueinsteiger lautet die Empfehlung ausdrücklich: “New users should start with Microsoft Agent Framework.” Microsofts AutoGen-README.

Ältere Aussagen von Microsoft erklären, warum manche Entwickler eine andere Zusage in Erinnerung haben. Im Ankündigungsbeitrag vom 1. Oktober 2025 hieß es: “Both projects will remain supported but most investment is now focused on Microsoft Agent Framework.” Das war die damalige Position zu AutoGen und Semantic Kernel, Microsofts früherem Framework für Agenten und KI-Anwendungen. Sie setzt den aktuellen Hinweis zu AutoGen nicht außer Kraft. Microsofts Einführungsbeitrag.

Auch Microsofts BUILD-Update vom 3. Juni 2026 hält fest: “MAF reached 1.0 GA on April 2, 2026”. GA steht für die allgemeine Verfügbarkeit. Den Nachfolger weiterhin nur als die ursprünglich angekündigte Vorschauversion zu beschreiben, wäre deshalb falsch. Microsofts BUILD-Update.

Bei einer Neuauswahl zwischen AutoGen und LangGraph gewinnt LangGraph. Der Supportstatus entscheidet diese Frage bereits, bevor die Dialog-API von AutoGen ins Spiel kommt. Microsoft Agent Framework bleibt ein eigenständiger, aktueller Kandidat für die Migration.

Dialogmodell oder Graph mit explizitem Zustand?

AutoGen AgentChat organisiert die Arbeit vor allem über den Dialog; LangGraph macht Anwendungszustand und Übergänge explizit. Beide können Agenten koordinieren. Der entscheidende Unterschied liegt darin, was festgelegt werden muss, wenn etwas schiefgeht oder ein Mensch eingreifen soll.

AutoGen: Agenten sprechen abwechselnd und werten Nachrichten aus

AutoGen AgentChat ist die höher abstrahierte Team-API auf der ereignisgesteuerten Core-Laufzeit von AutoGen. In RoundRobinGroupChat kommen die Beteiligten der Reihe nach zu Wort und senden ihre Antworten an die gesamte Gruppe. Ein Agent kann einen Antwortentwurf vorlegen, ein anderer ihn prüfen und Einwände erheben. Bei SelectorGroupChat wählt dagegen ein Modell den nächsten Sprecher aus. Teammuster in AutoGen.

Ein bereits vertrauter Gesprächsablauf lässt sich damit anschaulich abbilden. Schwieriger wird es, wenn das Gesprächsprotokoll zugleich den verbindlichen Bearbeitungsstand dokumentieren soll. „Freigegeben“ kann bedeuten, dass ein Entwurf sachlich stimmt, dass ein Kunde zugestimmt hat oder dass ein Mensch eine Handlung autorisiert hat. Bevor die Anwendung eine externe Aktion ausführt, muss sie diese Bedeutungen auseinanderhalten.

AutoGen stößt dort an seine Grenze, wo aus einem hilfreichen Dialog ein wiederaufnehmbarer Geschäftsprozess werden soll. Der archivierte Projektstatus verschärft das Problem. Zusätzliche Prompts legen weder fest, welches gespeicherte Ergebnis maßgeblich ist, noch welche Aktion bereits stattgefunden hat.

Die Behauptung, AutoGen könne keine Graphen abbilden, wäre allerdings ebenfalls falsch. Das experimentelle GraphFlow unterstützt Abfolgen, Verzweigungen, parallele Arbeit und Schleifen. Wichtiger ist eine weniger offensichtliche Einschränkung: Der Ausführungsgraph bestimmt nicht, welche Nachrichten ein Agent sieht. Nachrichten gehen standardmäßig an alle; ihre Filterung wird separat geregelt. Eine Kante mit der Bedeutung „Als Nächstes prüft der Reviewer“ begrenzt also nicht den Datenzugriff. GraphFlow-Dokumentation.

Um einen bestehenden dialogbasierten Prototyp zu verstehen, ist AutoGen AgentChat im Vorteil. Seine Teamabstraktion kann dessen Funktionsweise knapp erklären. Das ist ein Grund, den Code vor der Migration zu verstehen, aber kein Grund, darauf ein neues Produktivsystem aufzubauen.

LangGraph: Die Anwendung führt einen strukturierten Arbeitsstand

LangGraph ist eine systemnahe Laufzeit für zustandsbehaftete Workflows. Ein Knoten erledigt Arbeit, eine Kante bestimmt den nächsten Schritt und der Zustand enthält den strukturierten Arbeitsstand, der durch die Anwendung weitergereicht wird. Knoten können Modellaufrufe oder gewöhnliche Funktionen enthalten. LangGraph im Überblick.

Bei einer Supportantwort könnte der Zustand die Ticketkennung, freigegebenes Quellenmaterial, den aktuellen Entwurf, Prüfanmerkungen und die menschliche Entscheidung enthalten. Ein Prüfknoten aktualisiert die Anmerkungen. Eine bedingte Kante schickt einen abgelehnten Entwurf zurück zur Überarbeitung oder leitet einen akzeptablen Entwurf zur Freigabe weiter. Welche Felder und Regeln dafür gelten, gehört zum Entwurf der Anwendung.

Ein Reducer legt fest, wie eine Aktualisierung mit einem vorhandenen Zustandsfeld zusammengeführt wird. So lässt sich der aktuelle Entwurf ersetzen, während Prüfanmerkungen gesammelt werden. Eine falsche Regel kann dazu führen, dass veraltete Anmerkungen an einer bereits überarbeiteten Antwort hängen bleiben. Zustandsaktualisierungen und Reducer.

LangGraph verlangt die Entwurfsarbeit, die es sichtbar macht. Schema, Routingregeln und Fehlerverhalten liegen in der Verantwortung des Anwendungsteams. Auch ein Graph kann modellgesteuerte Entscheidungen und Schleifen enthalten. Ihn aufzuzeichnen macht generierten Text weder reproduzierbar noch richtig.

Bei der Kontrolle des fachlichen Workflow-Zustands gewinnt LangGraph. Der Nutzen liegt in einem direkt prüfbaren Arbeitsstand; der Fortschritt muss nicht erst aus dem Agentendialog erschlossen werden.

LangGraph vs LangChain: Welche Ebene wird gebraucht?

LangChain ist das höher abstrahierte Framework für Modelle, Tools und Agentenschleifen; LangGraph übernimmt darunter die Orchestrierung. LangGraph lässt sich auch ohne die Komponenten von LangChain verwenden. So greifen die Ebenen ineinander.

Vor einer AutoGen-Migration steht deshalb die Frage, ob die Anwendung einen eigens entworfenen Workflow braucht. Für einen kleinen Assistenten, der ein Tool aufruft und eine Antwort zurückgibt, ist diese zusätzliche Struktur möglicherweise unnötig. Der Vergleich LangChain vs LangGraph behandelt diese Entscheidung ausführlich.

Dieselbe Aufgabe mit zwei Agenten in beiden Frameworks

Ein Entwurfsagent und ein Prüfagent machen die Koordination vergleichbar; der Versand bleibt außerhalb beider Agenten. Als Beispiel dient eine Supportantwort auf Basis eines fest vorgegebenen Kundentickets und eines freigegebenen Wissensauszugs. Der Entwurfsagent formuliert eine Antwort. Der Prüfagent gleicht jede Aussage mit dem Auszug ab und fordert Änderungen oder akzeptiert den Entwurf. Die Versandfreigabe erteilt ein Mensch gesondert.

Das ist ein Entwurfsbeispiel, kein durchgeführter Benchmark. Beide Implementierungen erhalten dieselben Eingaben, Prompts und Prüfkriterien. Keiner der Agenten bekommt ein Versandtool. So bleibt die eigentliche Frage im Fokus: Wie bildet das Framework die Arbeit und ihre Haltepunkte ab?

Diese Entwürfe beruhen auf dem dokumentierten Reflexionsmuster für AutoGen-Teams, auf Rückmeldungen zwischen Läufen, dem Routing in LangGraph und dessen Unterbrechungen.

Was in AutoGen eingerichtet werden muss

Entwurfs- und Prüfagent erhalten unterschiedliche Anweisungen und werden in RoundRobinGroupChat zusammengeführt. Das offizielle Tutorial beendet den Ablauf mit TextMentionTermination, sobald ein bestimmtes Wort in einer Agentenantwort erscheint. In dieser Anwendung bedeutet dieser Stopp ausschließlich das Ende der automatisierten Prüfung, niemals die Erlaubnis zum Versand. Das Ergebnis muss geprüft und genau der Entwurf aufbewahrt werden, den der Prüfagent bewertet hat.

Die Anwendung braucht eine begrenzte Überarbeitungsregel. Findet der Prüfagent weiterhin unbelegte Aussagen, geht der Fall mit den Prüfanmerkungen an einen Menschen zurück. Aus einem ungelösten Dialog darf kein endloser Versuch werden, doch noch das Erfolgssignal zu erzeugen.

Die zusätzliche Entwicklungsarbeit liegt außerhalb des Dialogs: das bearbeitete Ticket zuordnen, das Prüfergebnis festhalten, den Teamzustand an einem sicheren Haltepunkt speichern und spätere menschliche Eingaben mit dem richtigen Entwurf verbinden. Das Tutorial zur Zustandsverwaltung liefert dafür Serialisierungsbausteine, aber keine vollständige Wiederaufnahmestrategie für die Anwendung.

Was in LangGraph eingerichtet werden muss

Zunächst werden Anwendungsfelder wie ticket_id, source_text, draft, review, approved und send_receipt definiert und Entwurf und Prüfung miteinander verbunden. Eine fehlgeschlagene Prüfung führt zurück zur Überarbeitung, solange die entsprechende Regel das zulässt; andernfalls stoppt der Ablauf zur manuellen Bearbeitung. Ein akzeptiertes Prüfergebnis führt zum Schritt für die menschliche Freigabe.

Eine sinnvolle Implementierungsregel lautet: Jede Änderung am Entwurf macht die bisherige Freigabe ungültig. Sonst kann ein Mensch einen Text genehmigen, während die Anwendung später einen anderen versendet. Das ist eine fachliche Invariante – eine Bedingung, die die Anwendung stets durchsetzen muss – und keine Framework-Funktion.

Der Versand gehört in eine separate, gewöhnliche Funktion nach der Freigabe. Sie speichert die Empfangsbestätigung des externen Systems zusammen mit dem Ticket und dem genehmigten Entwurf. Das Prüfergebnis des Agenten und die Autorisierung durch einen Menschen bleiben getrennte Felder.

Sobald eine spätere Freigabe und die Wiederaufnahme wichtig werden, gewinnt bei dieser Aufgabe LangGraph. AutoGen bildet den Austausch anschaulich ab; der Graph drückt den Bearbeitungsstand und die zugehörigen Freigabepunkte unmittelbarer aus. Endet die Aufgabe dagegen bei einem unversendeten Entwurf und lässt sie sich leicht neu starten, muss die Migration weniger Workflow-Anforderungen lösen.

Checkpoints und menschliche Eingriffe: Was Wiederaufnahme tatsächlich bedeutet

Gespeicherter Dialogzustand ist nützlich, garantiert aber noch keine Fortsetzung des Workflows. AutoGen unterstützt save_state() und load_state() für Agenten und Teams. Die Anwendung kann diesen Zustand in einer Datei oder Datenbank ablegen. AutoGen „kein Gedächtnis“ zuzuschreiben, würde die vorhandene API falsch darstellen. Zustandsverwaltung in AutoGen.

LangGraph verwendet einen Checkpointer, also eine Komponente, die den Graphzustand eines Threads speichert. Ein Thread kennzeichnet einen fortlaufenden Arbeitsvorgang. Der davon getrennte Store hält Anwendungsdaten vor, die über mehrere Threads hinweg verfügbar sein sollen. Der Checkpointer dient zur Fortsetzung des aktuellen Tickets; der Store bei Bedarf für gemeinsam genutzte, dauerhaft gespeicherte Informationen. Grundlagen der Persistenz.

Entscheidend ist die Wahl des Speichers. InMemorySaver und MemorySaver halten Checkpoints im Arbeitsspeicher; bei einem Prozessneustart gehen sie verloren. Ein Prototyp, der eine Unterbrechung mit Speicherung im Arbeitsspeicher zeigt, hat damit noch keine Wiederaufnahme nach einem Neustart nachgewiesen. Dafür ist persistenter Speicher erforderlich. Fehlerbehebung bei der Persistenz.

Für eine zeitversetzte Prüfung pausiert LangGraph die Ausführung mit interrupt() bis zur externen Eingabe. Die Fortsetzung erfolgt mit Command(resume=...) und derselben thread_id wie beim pausierten Lauf. Diese Kennung ordnet die eintreffende Entscheidung dem gespeicherten Arbeitsstand zu. Verhalten von LangGraph bei Unterbrechungen.

AutoGens UserProxyAgent kann während eines Laufs menschliche Rückmeldungen anfordern. Die Dokumentation warnt jedoch: Das wartende Team ist dabei in einem Zustand blockiert, der sich weder speichern noch wiederaufnehmen lässt. Für Menschen, die möglicherweise erst später zurückkehren, beschreibt die Dokumentation eine Alternative: den Lauf beenden, den Zustand speichern und in einem späteren Lauf mit der Rückmeldung fortfahren. Menschliche Rückmeldungen in AutoGen.

Im Supportbeispiel sollte der Versand durch eine von der Anwendung verwaltete Anfragekennung und einen gespeicherten Versandbeleg abgesichert werden. Der Versand erfolgt nach der Freigabe und muss wiederholte Anfragen verkraften. Die Position eines Freigabeschritts allein macht aus einem separaten E-Mail-Dienst noch kein transaktionales System.

Für eine dauerhafte, zeitversetzte Freigabe gewinnt LangGraph, sofern persistenter Speicher eingerichtet und die wiederholte Ausführung bewusst eingeplant wird. Weder ein Checkpoint noch ein Gesprächsprotokoll beweist, dass eine externe Aktion genau einmal stattgefunden hat.

Migration zu LangGraph oder zu Microsoft Agent Framework?

Das Ziel richtet sich danach, welche Kontrolle die Anwendung selbst übernehmen muss; anschließend wird der nötige Umbau am bestehenden System bemessen. Der Abschied von AutoGen führt nicht automatisch zu LangGraph.

LangGraph vs AutoGen bei einem bestehenden Prototyp

LangGraph passt, wenn der Prototyp unter unklarem Zustand leidet: Es ist nicht ersichtlich, welches Arbeitsergebnis aktuell ist, an welcher Stelle ein fehlgeschlagener Auftrag weiterlaufen soll oder ob ein Mensch die aktuelle Fassung freigegeben hat. Diese Unklarheiten sollten vor der Übernahme der Prompts in explizite Felder und Übergänge übersetzt werden.

Der Gewinn liegt darin, diese Anforderungen prüfbar zu machen. Wer lediglich das bisherige Gesprächsprotokoll in einen Graphen überträgt und alle wichtigen Entscheidungen weiterhin in Nachrichten verbirgt, erhält eine neue Abhängigkeit, aber kaum betriebliche Verbesserungen.

Wenn die Agentenrollen des Prototyps keine unterschiedlichen Tools, Kontexte oder Prüfaufgaben beitragen, sollten sie bei der Migration vereinfacht werden. Der Leitfaden zu Multi-Agenten-Systemen erklärt, wann ein einzelner Agent der bessere Entwurf ist.

Microsoft Agent Framework für Kontinuität im Ökosystem

Microsoft Agent Framework ist Microsofts direkter Nachfolger von AutoGen und Semantic Kernel. Es bietet Agenten sowie Workflows, die Agenten mit gewöhnlichen Funktionen verbinden. Wenn Anwendung und Betriebsteam bereits auf Microsofts Agenten-Stack oder .NET setzen, ist es der naheliegendere erste Kandidat. Das ist eine Einschätzung zur Integration und keine Behauptung, LangGraph könne denselben Geschäftsprozess nicht abbilden. Agent Framework im Überblick.

Der aktuelle Leitfaden ordnet AssistantAgent dem Typ Agent zu, erläutert die Fortführung von Dialogen über AgentSession und ersetzt die Teamkoordination durch Workflow-Muster. Diese Workflows bieten typisierten Datenfluss, Anforderungen menschlicher Eingaben und Checkpointing. Auch das Iterationsverhalten bei Toolaufrufen unterscheidet sich; die bisherigen Toolsequenzen sollten deshalb während der Migration erneut durchgespielt werden. Migrationsleitfaden für AutoGen.

Die ausdrücklich benannte Migrationslücke betrifft eigene verteilte Laufzeiten. Der Leitfaden beschreibt die Komposition in Agent Framework derzeit als auf einen Prozess beschränkt und die verteilte Ausführung als geplant. Nutzt ein AutoGen-Prototyp die verteilte Core-Laufzeit, darf eine Portierung auf Agentenebene nicht automatisch als Erhalt der bisherigen Deployment-Topologie gelten. Diese Anforderung muss gesondert mit der tatsächlich vorgesehenen Laufzeit und Hostingoption geprüft werden. Das ist eine im Migrationsleitfaden genannte Einschränkung, keine pauschale Aussage über sämtliche Hostingdienste von Microsoft.

Für Kontinuität beim Wechsel zu Microsofts Nachfolger gewinnt Microsoft Agent Framework. Die Grenze liegt in der Kompatibilität: Vertraute Agentenkonzepte garantieren weder identisches Nachrichtenrouting noch gleiches Sitzungsverhalten oder dieselbe Ausführungstopologie. LangGraph gewinnt, wenn der Wechsel bewusst zu einem neuen Entwurf mit explizitem Anwendungszustand führen soll.

Was der Umstieg kostet – und wann Eile schadet

Der Migrationsaufwand steckt in der Nachbildung des Verhaltens, der Zustandskonvertierung und der betrieblichen Prüfung. Prompts und Toolimplementierungen lassen sich möglicherweise wiederverwenden. Ihre Ausführungsreihenfolge, ihr Kontext und ihre Persistenzregeln müssen dennoch untersucht werden. Der Aufwand sollte anhand eines vollständigen Geschäftsvorgangs geplant werden, nicht anhand der Zahl umzubenennender Imports.

Die Supportantwort ist ein geeigneter Einstieg. Sie hat eine nachvollziehbare Eingabe, einen konkreten Entwurf, ein Prüfergebnis, eine menschliche Freigabe und einen abschließenden Versandbeleg. Damit eignet sie sich besser als abgegrenzter Migrationsfall, als eine ganze Agentensammlung zu verschieben und darauf zu hoffen, dass die endgültige Antwort vertraut aussieht.

1. 1

   Das bestehende Verhalten festhalten

   Repräsentative Eingaben, freigegebenes Quellenmaterial, Prompts, Toolschemas, Ausgaben und Fehlerfälle sichern. Modell- und Abhängigkeitsversionen dokumentieren. Dazu gehören auch ein vom Prüfagenten abgelehnter Fall und ein Fall, der eine menschliche Rückfrage erfordert. Diese Beispiele dienen als Abnahmekriterien für die neue Implementierung.

2. 2

   Anwendungsdaten unabhängig exportieren

   Ticketkennungen, Entwürfe, Prüfanmerkungen, menschliche Entscheidungen und Belege externer Aktionen in einem von der Anwendung verwalteten Format erhalten. Gesprächsprotokolle bleiben als Kontext nützlich, doch ein serialisierter Zustandsblock des Frameworks ist kein portabler fachlicher Datensatz. Für alle zur Weiterverarbeitung benötigten Daten muss eine explizite Zuordnung festgelegt werden.

3. 3

   Den kleinsten vollständigen Workflow neu aufbauen

   In LangGraph Zustandsschema und Pfade definieren. In Microsoft Agent Framework Agenten, Sitzungen und Workflow-Executors anhand des aktuellen Leitfadens zuordnen. Aufgabeneingaben und Bewertungskriterien bleiben unverändert, damit sich Änderungen der Orchestrierung von Änderungen am Modell oder Prompt unterscheiden lassen.

4. 4

   Unterbrechungen und Fehlerfälle durchspielen

   Den Worker stoppen, während ein Auftrag auf Freigabe wartet. Nach dem Neustart fortsetzen, einen Entwurf ablehnen, eine Fortsetzungsanfrage wiederholen und eine fehlgeschlagene externe Aktion simulieren. Anschließend die gespeicherten Anwendungsdaten und den abschließenden Beleg prüfen. Ein plausibler Schlussabsatz reicht als Nachweis einer korrekten Wiederaufnahme nicht aus.

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   Den Abschluss laufender Vorgänge festlegen

   Entscheiden, ob offene Aufträge noch unter der bisherigen Implementierung abgeschlossen werden oder eine explizite Zustandskonvertierung erhalten. Kennungen und die Zuordnung von Freigaben zu Entwürfen bewahren. Ein alter Checkpoint darf nicht stillschweigend an einen inkompatiblen neuen Workflow übergeben werden.

Auch LangGraph bringt nach der Einführung eigene Migrationsgrenzen mit. Die Dokumentation der Graph API warnt davor, Knoten umzubenennen oder zu entfernen, die von unterbrochenen Threads noch benötigt werden. Workflow-Definitionen und gespeicherter Zustand müssen deshalb auch bei späteren Deployments zusammen kompatibel bleiben. Einschränkungen bei Graphmigrationen.

Ein isolierter Forschungsprototyp, dessen nützliche Ergebnisse bereits gesichert sind und der stillgelegt wird, braucht keinen überstürzten Komplettumbau. Die Erkenntnisse lassen sich übernehmen; migriert wird nur der Anwendungsfall, der weiterbesteht. Bei einer aktiven AutoGen-Anwendung ist ein kontrollierter Übergang einem ungeprüften Ersatz vorzuziehen. Der archivierte Status ist jedoch ein Anlass, diesen Übergang einzuplanen, und kein Grund, die alte Abhängigkeit weiter auszubauen.

Eine breitere Auswahl bietet der Vergleich von Frameworks für KI-Agenten. Bleibt CrewAI als weiterer Kandidat übrig, hilft LangGraph vs CrewAI bei dieser konkreten Entscheidung.

Der nächste Schritt: Einen wiederkehrenden Auftrag auswählen, die nach einem Neustart benötigten Daten festhalten und bestimmen, wer die abschließende Aktion autorisieren darf. Anschließend das Framework wählen, das diese Anforderungen am klarsten ausdrückt, und diesen vollständigen Teilablauf prüfen, bevor der Rest umzieht.

Häufige Fragen

Worin unterscheiden sich AutoGen und LangChain?

AutoGen AgentChat organisiert zusammenarbeitende Agenten über Teams und Nachrichten. LangChain liefert Abstraktionen für Modelle, Tools und Agenten; LangGraph ist die darunterliegende Orchestrierungslaufzeit. Für einen individuell gestalteten, zustandsbehafteten Workflow ist LangGraph deshalb der direktere Vergleich. AutoGens archivierter Status verändert außerdem die Entscheidung für neue Projekte.

Lohnt es sich 2026 noch, LangChain zu lernen?

Ja, wenn die Modell- und Toolabstraktionen zur Anwendung passen. Wenn Zustand und Übergänge des Workflows gezielt festgelegt werden müssen, ist der direkte Einstieg in LangGraph sinnvoll. Für die Migration eines AutoGen-Prototyps müssen nicht alle Ebenen des Stacks übernommen werden.

Ist CrewAI besser als LangGraph?

Einen allgemeinen Gewinner gibt es nicht. Sind expliziter Zustand, klar definierte Grenzen der Wiederaufnahme und eigene Freigabelogik entscheidend, sollte LangGraph zuerst geprüft werden. Vor der Wahl muss CrewAI an derselben vollständigen Aufgabe gemessen werden; die Vorliebe für ein Framework allein sagt nichts über die Qualität der Aufgabenerfüllung aus.

Was ist mit AutoGen gemeint?

In diesem Vergleich bezeichnet AutoGen Microsofts Framework für Multi-Agenten-Anwendungen unter microsoft/autogen. Im Mittelpunkt steht die Team-API AgentChat. Die darunterliegende Core-Laufzeit und das experimentelle GraphFlow werden dort gesondert betrachtet, wo die Unterscheidung relevant ist.

Ist AutoGen abgekündigt?

Microsofts aktuelle README verwendet den weitergehenden Status „archiviert“ und erklärt, dass das Projekt nicht mehr gepflegt wird. Neue Nutzer werden auf Microsoft Agent Framework verwiesen, bestehende Nutzer zur Migration ermutigt. Maßgeblich ist diese aktuelle Formulierung; von einer fortlaufenden Wartungsphase sollte nicht ausgegangen werden.

Ist AutoGen dasselbe wie Microsoft Agent Framework?

Nein. Microsoft Agent Framework ist der Nachfolger. Ein Migrationsleitfaden beschreibt die geänderten APIs für Agenten, Sitzungen, Tools und Workflows. Beim Umstieg muss das Anwendungsverhalten überprüft werden; es handelt sich nicht bloß um einen neuen Namen für das installierte AutoGen-Paket.

Welches Framework für agentische KI ist das beste?

Für die hier behandelte Entscheidung empfiehlt sich LangGraph, wenn expliziter Anwendungszustand und Workflow-Steuerung ausschlaggebend sind. Microsoft Agent Framework passt, wenn Microsofts Nachfolgepfad und das vorhandene Ökosystem den Ausschlag geben. Ob die eigentliche Aufgabe mehrere Agenten braucht, kann kein Framework entscheiden.

Worin unterscheiden sich AutoGen und Semantic Kernel?

Microsofts Einführungsbeitrag beschreibt AutoGens Beitrag als experimentelle Multi-Agenten-Orchestrierung und den von Semantic Kernel als SDK-Grundlage für Unternehmensanwendungen. Microsoft Agent Framework führt diese Entwicklungslinien zusammen. Für eine anstehende AutoGen-Migration sollte der aktuelle Nachfolger geprüft werden, statt die historische Aufteilung als einzige Wahl zu behandeln.

Welches Multi-Agenten-Framework eignet sich am besten?

Am besten passt das Framework, das das benötigte Verhalten klar und wartbar abbildet. Für den hier beschriebenen Support-Workflow lautet die Empfehlung LangGraph, weil Prüfung, menschliche Autorisierung und Versand getrennte Zustände sein müssen. Microsoft Agent Framework ist die Alternative, wenn die Kontinuität beim Wechsel zum Nachfolger stärker wiegt.

Mit der Checkliste für die Prüfung von KI-Geschäftsworkflows lassen sich vor der Migration die Aufgabe, der Freigabepunkt und die Zuständigkeit für den Betrieb festlegen.