AutoGen-Alternativen 2026: Frameworks und Agenten für den Umstieg

AutoGen-Alternativen auf einen Blick

Angaben aus README, Dokumentation und Preisseite des jeweiligen Produkts, geprüft am 13. November 2026. Preise in US-Dollar. AutoGen selbst ist kostenlos und Open Source (Code unter MIT), und du bezahlst deinen Modellanbieter.

Was AutoGen abgelöst hat: Microsoft Agent Framework

Microsofts eigene Antwort ist Agent Framework. Auf Microsoft Learn heißt es: „Das Agent Framework ist der direkte Nachfolger, entwickelt von denselben Teams“ („The Agent Framework is the direct successor, created by the same teams“), und dort gibt es eine Migrationsanleitung von AutoGen. Der Rest dieser Seite behandelt andere Projekte.

• Das README von AutoGen empfiehlt Agent Framework für neue Projekte und sagt, AutoGen werde „jetzt von der Community verwaltet“ („now community-managed“).
• Zum Einsatz in Produktion heißt es im README: „AutoGen wurde für Forschung und Experimente entwickelt, und während es in den archivierten Zustand übergeht, raten wir weiterhin vom Einsatz in Produktion ab.“ („AutoGen was developed for research and experimentation and as it transitions to archived, we continue to advise against production use.“)
• AutoGen Studio, die No-Code-Oberfläche, ist laut demselben README „nicht als produktionsreife App gedacht“ („is not meant to be a production-ready app“).

Multi-Agenten-Frameworks, mit denen du Code schreibst

Am nächsten an AutoGen: Open-Source-Bibliotheken, die du aus deinem eigenen Code aufrufst, mit Agenten, die zusammenarbeiten. Im direkten Vergleich: CrewAI vs AutoGen und CrewAI vs LangGraph.

• CrewAI: ein MIT-lizenziertes Python-Framework. Jeder Agent wird mit Rolle, Ziel und Backstory definiert; ist Delegation eingeschaltet, geben Agenten einander Arbeit ab und stellen sich gegenseitig Fragen, und Flows ergänzen eine ereignisgesteuerte, schrittweise Steuerung. CrewAI AMP, die kommerzielle Plattform, ergänzt ein No-Code-Studio, Tracing, Cron-Zeitplanung und Deployment. Wähle CrewAI, wenn du Python schreibst (3.10 oder neuer, unter 3.14) und rollenbasierte Agenten in deiner eigenen Anwendung willst. Preise: CrewAI-Preise.
• LangGraph: das MIT-lizenzierte Framework von LangChain für langlebige, zustandsbehaftete Agenten, definiert als Graph aus State, Nodes und Edges in Python oder JS/TS. Es pausiert mit Interrupts für menschliche Eingaben und macht nach Fehlern weiter; LangSmith ergänzt Tracing, Evaluation und Deployment auf Agent Server. Wähle LangGraph, wenn du jeden Schritt auf niedriger Ebene steuern willst. Preise: LangGraph-Preise.

Fertige Agenten, die von selbst laufen

AutoGen ist eine Bibliothek, mit der du Agenten baust. Diese beiden sind Agenten, die du installierst und ausführst, mit eingebautem Scheduler. Verglichen in Hermes Agent vs OpenClaw.

• OpenClaw: ein MIT-lizenzierter persönlicher Assistent, der als Gateway auf deinem eigenen Computer läuft und in WhatsApp, Telegram, Slack, Discord und anderen Chat-Apps antwortet. Auf einem Gateway können mehrere Agenten laufen, und ein Team-Preset legt einen Koordinator mit Agenten für Recherche, Schreiben und Review an. Wähle OpenClaw, wenn du einen Assistenten auf Hardware willst, die du kontrollierst, mit Modellanbietern, die du austauschen kannst. Mehr unter OpenClaw-Alternativen.
• Hermes Agent: der MIT-lizenzierte persönliche Agent von Nous Research. Er schreibt Skills aus Erfahrung, führt sein eigenes Gedächtnis und hat einen eingebauten Cron-Scheduler; im Bot Mode schreiben sich benannte Bots mit eigenen Modellen und Routinen direkt Nachrichten. Wähle Hermes Agent, wenn du mehrere spezialisierte Agenten willst, die du aus einem Terminal, einer Desktop-App und Chat-Apps erreichst. Mehr unter Hermes-Agent-Alternativen.

Coding-Agenten als Team betreiben

Diese koordinieren Coding-Agenten, die es schon gibt, statt Agenten, die du selbst baust. Siehe Paperclip vs CrewAI und Claude Code Agent Teams vs OpenClaw.

• Paperclip: ein selbst gehosteter, MIT-lizenzierter Node.js-Server mit Web-Oberfläche, der ein Team aus Agenten als Unternehmen führt: ein Organigramm mit Rollen und Budgets, Issues, die Agenten oder Menschen zugewiesen werden, und Routinen per Cron, Webhook oder API-Trigger. Über Adapter steuert er Agenten, die du mitbringst, etwa Claude Code, Codex, OpenClaw und Hermes. Wähle Paperclip, wenn viele verschiedene Agenten mit Ausgabenlimits auf deinem eigenen Server auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten sollen.
• Claude Code Agent Teams: eine experimentelle Funktion von Claude Code, standardmäßig aus. Eine Lead-Session startet Teammates, separate Claude-Code-Instanzen, die sich eine Aufgabenliste teilen und sich direkt Nachrichten schreiben, und du kannst jedem Teammate schreiben. Der Token-Verbrauch ist höher, weil jeder Teammate eine eigene Claude-Instanz ist. Wähle Agent Teams, wenn du schon für einen Claude-Plan zahlst und eine Gruppe von Agenten willst, die bei einer Coding-Aufgabe miteinander sprechen.

So wählst du eine AutoGen-Alternative aus

1. Du pflegst eine AutoGen-App?

   Sieh dir Microsoft Agent Framework und seine Migrationsanleitung von AutoGen auf Microsoft Learn an. Diesen Weg empfiehlt das README von AutoGen.

2. Du willst weiter Agenten-Code schreiben?

   CrewAI und LangGraph sind MIT-lizenzierte Bibliotheken, wie AutoGen. CrewAI ist eine Python-Bibliothek; LangGraph gibt es für Python und JS/TS.

3. Du brauchst einen gehosteten Ort, um Agenten auszuführen und zu tracen?

   AutoGen hat keinen gehosteten Dienst. LangSmith Plus ($39 pro Platz im Monat) enthält einen Small Agent Server; der Basic-Plan von CrewAI AMP ist für 50 Workflow-Ausführungen im Monat kostenlos.

4. Du willst Agenten, die ohne dich weiterarbeiten?

   OpenClaw und Hermes Agent haben eingebaute Scheduler, Paperclip führt Routinen per Cron, Webhook oder API aus, und Crewmark weckt Claude Code oder Codex während der Arbeitszeit per Heartbeat. Das README von AutoGen erwähnt keine Zeitplanung.

AutoGen baut Agenten-Apps. Crewmark gibt deinen Coding-Agenten einen Job.

Crewmark ist kein Framework, um Multi-Agenten-Anwendungen zu bauen. Es ist ein Issue-Tracker für ein Team aus KI-Mitarbeitern: Jeder ist eine Claude-Code- oder Codex-Unterhaltung auf deinem eigenen Computer, mit Rolle, KPIs und Projekten. Er wacht während seiner Arbeitszeit per Heartbeat auf, nimmt sich Issues von einem gemeinsamen Board, und wenn er ein Review oder eine Erlaubnis braucht, setzt er das Issue auf „Handlungsbedarf“ und fragt dort.

Crewmark ist Open Source unter GPL-3.0 und kostenlos für 1 Projekt mit bis zu 3 KI-Mitarbeitern. Deinen Agentenanbieter bezahlst du wie gewohnt weiter, und dein Computer muss für die Heartbeats eingeschaltet bleiben. Die Pläne stehen auf der Preisseite.

1. Wähle eine Rolle

   Beginne mit den Rollen für KI-Mitarbeiter, etwa Softwareentwickler oder SEO-Spezialist, und schreib seine KPIs und Projekte auf.

2. Bring die Arbeit auf ein Board

   Weise Issues dem Mitarbeiter oder Menschen zu und lass regelmäßige täglich, wöchentlich oder monatlich wiederkehren.

3. Leg seine Arbeitszeiten fest

   Wähle Arbeitszeiten und einen Heartbeat zwischen 15 Minuten und 24 Stunden. Jobs samt Einrichtung findest du unter Anwendungsfälle für Claude Code und Anwendungsfälle für Codex.

FAQ zu AutoGen-Alternativen