Beste Agent Development (2026)

1

LangGraph Studio

Visuelles IDE zum Erstellen, Debuggen und Untersuchen von LangGraph-Agent-Workflows

5.0 (5)

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LangGraph Studio ist eine spezialisierte Entwicklungsumgebung, die für Ingenieure entwickelt wurde, die agentische Anwendungen auf Basis des LangGraph-Frameworks bauen. Es bietet eine visuelle Oberfläche zum Untersuchen der Graphstruktur, zum Verfolgen von Ausführungspfaden und zum Verständnis, wie Agenten zwischen Knoten, Werkzeugen und Zuständen wechseln. Neben der Visualisierung bietet das Studio interaktive Debugging-Funktionen wie Zustandsbearbeitung, Wiedergabe von Zwischenschritten und Live-Interaktion mit laufenden Agenten. Dies erleichtert die Diagnose von Schleifen, Tool-Aufruffehlern und unerwarteten Verzweigungen, die häufig in mehrstufigen LLM-Workflows auftreten. Es integriert sich mit LangSmith für Tracing und Observability, sodass Teams einen einheitlichen Ansatz zum Entwickeln, Testen und Iterieren komplexer Agentensysteme haben, bevor sie in Produktion gehen.

• Interaktive Graphen-Visualisierung
• Ausführen, Wiedergabe und Forken von Agenten-Exekutionen
• Zustandsuntersuchung und manuelle Bearbeitung
• Live-Chat-Interface für Agententests
• LangSmith-Tracing-Integration
• Lokale und gehostete Bereitstellungsoptionen

2

BrainSoup

Erstellen Sie benutzerdefinierte AI-Agenten, um Aufgaben und Workflows über natürliche Sprache zu automatisieren.

5.0 (4)

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BrainSoup ist eine Plattform zum Erstellen und Verwalten benutzerdefinierter KI‑Agenten mittels natürlicher Sprachinstruktionen. Anstatt zu programmieren, beschreiben die Nutzer, was ein Agent tun soll, und BrainSoup orchestriert die zugrunde liegenden Modelle, Werkzeuge und Integrationen, um die Aufgabe auszuführen. Agenten können spezifische Rollen zugewiesen bekommen, erhalten Zugriff auf Dateien und Datenquellen und werden mit externen Diensten verbunden, um wiederkehrende Aufgaben wie Recherche, Dokumentenverarbeitung, Kommunikation und Workflow‑Automatisierung zu erledigen. Mehrere Agenten können zusammenarbeiten, sodass Nutzer kleine Teams spezialisierter Assistenten für komplexere Projekte aufbauen können. BrainSoup richtet sich an Fachleute, Teams und Power‑User, die wiederkehrende Wissensarbeit auslagern und das KI‑Verhalten anpassen möchten, ohne die Infrastruktur von Grund auf neu aufzubauen.

• Benutzerdefinierter AI-Agenten-Bauer
• Natürliche Sprache-Aufgaben-Anweisungen
• Multi-Agent-Workflows
• Datei- und Datenquelle-Integration
• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
• Rollenbasierte Agenteninfiguration

3

Letta AI

Eine Open-Source-Plattform zum Erstellen zustandsbasierter AI-Agenten mit Langzeitgedächtnis und fortgeschrittener Logik.

5.0 (4)

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Letta AI ist eine Open-Source-Plattform, die für die Erstellung zustandsbasierter AI-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten verfügen über ein Langzeitgedächtnis und fortgeschrittene Logikfähigkeiten. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, AI-Agenten zu bauen, die sich an vergangene Interaktionen erinnern können, was komplexere und kontextsensitivere Entscheidungsprozesse ermöglicht. Das ist besonders nützlich für Anwendungen, die verlangen, dass Agenten aus Erfahrungen lernen und ihre Antworten entsprechend anpassen. Letta AI richtet sich an Entwickler und Forscher, die fortschrittliche AI-Agenten für verschiedene Anwendungsbereiche schaffen wollen – von Kundenservice bis hin zu komplexeren Problemlösungsaufgaben. Durch die Bereitstellung von Langzeitgedächtnis und fortgeschrittener Logik ermöglicht Letta AI die Entwicklung von AI-Agenten, die eine breite Palette von Aufgaben mit höherer Autonomie und Intelligenz bewältigen können.

• Zustandsbasierte AI-Agenten
• Langzeitgedächtnis
• Fortgeschrittene Logik

4

Snorkel Flow

Plattform für programmatische Datenetikettierung und AI-Entwicklung für schnelles Bauen von Produktionsmodellen.

4.8 (5)

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Snorkel Flow ist eine Unternehmensplattform für die programmatische Datenentwicklung, die Teams ermöglicht, Trainingsdaten mithilfe von Labeling-Funktionen zu beschriften, zu kuratieren und zu verfeinern, anstatt sich ausschließlich auf manuelle Annotationen zu verlassen. Durch die Kodifizierung von Domänenexpertise in wiederverwendbare Heuristiken beschleunigt es den Weg von rohen Daten zu produktionsfertigen KI-Modellen. Die Plattform kombiniert schwache Überwachung, Modelltraining und Fehleranalyse in einem einzigen Workflow, um Data Scientists und Fachexperten dabei zu helfen, iterativ auf Datensätzen und Modellen zusammenzuarbeiten. Sie unterstützt eine Reihe von Anwendungsfällen, einschließlich der Dokumentklassifizierung, der Informationsextraktion und des Fine-Tunings von Foundation-Modellen für Unternehmensanwendungen.

• Programmatische Etikettierung mit Etikettierungsfunktionen
• Schwache Beaufsichtigung und Etikett-aggregation
• Integrierte Modelltraining und -evaluation
• Feinanalyse der Fehler und Werkzeug für Daten-Aufrichtigkeit
• Unterstützung für die Feinabstimmung von Grundmodellen
• Zusammenarbeitswerkzeuge für SMEs und Datenwissenschaftler

5

NetX

Modulares Wirtschaftsnetzwerk, das Blockchain-Infrastruktur mit KI-Fähigkeiten vereint.

4.8 (5)

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NetX ist ein modulares Wirtschaftsnetzwerk, das darauf ausgelegt ist, Blockchain- und KI-Technologien innerhalb eines einheitlichen Rahmens zu vereinen. Durch seine Architektur können Entwickler und Organisationen Komponenten für dezentrale Transaktionen, Datenabsprachen und KI-gesteuerte Services einbinden, wodurch eine Vielzahl von Anwendungsfällen in digitalen Ökonomien unterstützt wird. Die Plattform hat das Ziel, die traditionelle Blockchain-Funktionalität mit maschinellen Lern-Workflows zu verbinden, indem tokenisierte Anreizsysteme, Smart-Contract-Automatisierung und KI-gestützte Analysen im selben Ökosystem betrieben werden. Damit ist sie ideal für Teams, die Web3-Anwendungen bauen, die intelligentes Verarbeiten oder datenbasierte Entscheidungsfindung benötigen. Durch die Betonung von Modularität möchte NetX Entwicklern Flexibilität bieten, ihre Stack zu konstruieren, indem sie die Blockchain, KI und ökonomischen Primitives wählen, die zu ihren Projektanforderungen passen.

• Modulare Netzwerkkomponenten
• Blockchain-Integrationsschicht
• Kompatibilität mit KI-Diensten
• Unterstützung von Smart Contracts
• Tokenisierte wirtschaftliche Primitives
• Entwicklerorientierte Tooling

6

Theoriq AI

Dezentraler Protokoll für das Aufbauen und Regieren von multi-agenten KI-Systemen on-Chain

4.8 (5)

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Theoriq AI ist ein auf Blockchain basierendes Protokoll, das darauf ausgelegt ist, Netzwerke von KI-Agenten auf transparente und überprüfbare Weise zu koordinieren. Durch die Kombination von dezentraler Infrastruktur mit Multi-Agenten-Orchestrierung ermöglicht es Entwicklern, spezialisierte Agenten zu größeren Kollektiven zusammenzustellen, die bei komplexen Aufgaben zusammenarbeiten können. Das Protokoll bietet On-Chain-Governance, Reputation-Tracking und Anreizmechanismen, damit Agentenverhalten, Leistung und Beiträge gemessen und belohnt werden können. So können offene Ökosysteme aufgebaut werden, in denen Drittagenten entdeckt, bewertet und in breitere Workflows integriert werden können. Theoriq richtet sich an Entwickler, die an der Schnittstelle von Krypto und KI arbeiten, einschließlich Teams, die autonome DeFi-Strategien, Forschungsassistenten und andere agentengesteuerte Anwendungen erstellen, die von trust-minimierter Koordination profitieren.

• Multi-agent-Orchestrierungsrahmen
• Dezentraler Agentenverzeichnis und -Finder
• On-Chain-Reputation und -Bewertungssystem
• Tokenisierte Anreize für Agentenkontributionen
• Regierungsmechanismen für kollektives Entscheidungsfinden
• Entwicklerwerkzeuge für die Komposition von Agenten-Abläufen

7

Botpress

End-to-end-Plattform zur Erstellung, Implementierung und Verwaltung von AI-Agenten und Chatbots.

4.8 (5)

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Botpress ist eine Entwicklungsplattform zur Erstellung konversationeller KI‑Agenten, die von Large Language Models angetrieben werden. Sie bietet einen visuellen Flow‑Builder, ein SDK und Integrationen mit gängigen Messaging‑Kanälen, sodass Teams Agenten designen können, die natürliche Unterhaltungen führen, APIs aufrufen und mehrstufige Aufgaben ausführen. Die Plattform kombiniert Low-Code-Tools mit tieferen Anpassungsoptionen, sodass sowohl nicht‑technische Anwender als auch Entwickler am selben Projekt zusammenarbeiten können. Funktionen wie Knowledge Bases, Analytics und Human Handoff machen sie für produktive Anwendungsfälle wie Customer Support, Lead Generation und Internal Automation geeignet. Botpress bietet eine kostenlose Stufe für Experimente und kostenpflichtige Pläne, die sich nach dem Nutzungsvolumen skalieren, sowie eine Open‑Source‑Community‑Edition für selbstgehostete Deployments.

• Drag-and-drop-Gesprächsfluss-Editor
• LLM-gesteuerte Agenten mit Tool-Unterstützung
• Inhalte aus Dokumenten und URLs in die Wissensbasis aufnehmen
• Multi-Channel-Deployment (Web, WhatsApp, Slack usw.)
• Analytics und Gesprächsüberwachung
• Menschlicher Übertritt und Team-Zusammenarbeit

8

LangSmith

Plattform für Beobachtbarkeit, Bewertung und Fehlerbehebung für Anwendungen mit LLM aus der LangChain-Team

4.8 (5)

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LangSmith ist eine Entwicklerplattform, die vom Team hinter LangChain entwickelt wurde, um Teams dabei zu unterstützen, Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden, zu verfolgen, zu testen, zu bewerten und zu überwachen. Obwohl sie eng mit den Frameworks LangChain und LangGraph integriert ist, ist sie framework‑agnostisch und kann jede LLM‑Anwendung über ihre SDKs und APIs instrumentieren. Ihr Kernziel ist es, die inhärente Unvorhersehbarkeit von LLM‑basierten Systemen zu adressieren, bei denen die Ausgaben nicht‑deterministisch sind und Fehler subtil auftreten können, indem sie Entwicklern Sichtbarkeit darüber gibt, was ihre Chains, Agents und Prompts zur Laufzeit tatsächlich tun. Die Plattform konzentriert sich auf das Tracing: Jeder Durchlauf einer Anwendung erzeugt einen detaillierten, verschachtelten Trace, der jeden Schritt zeigt, einschließlich der gesendeten Prompts, Modellantworten, Tokenverbrauch, Latenz, Werkzeugaufrufe und Zwischenausgaben. Das erleichtert das Debuggen komplexer mehrschrittiger Agenten und Retrieval‑augmented Generation‑Pipelines, bei denen die Ursache einer schlechten Antwort mehrere Ebenen tief verborgen sein kann. Entwickler können einzelne Traces inspizieren, über Durchläufe hinweg filtern und suchen sowie in die genauen Eingaben und Ausgaben jedes Knotens hineinzoomen. LangSmith bietet zudem Evaluierungs‑Tools an, um die Qualität von Anwendungen zu messen. Teams können Datensätze aus Produktions‑Traces oder kuratierten Beispielen erstellen, ihre Anwendung gegen diese Datensätze laufen lassen und die Ausgaben mit integrierten Evaluatoren, benutzerdefinierten, codebasierten Prüfungen oder LLM‑als‑Richter‑Ansätzen bewerten. Das ermöglicht Regressionstests, wenn Prompts oder Modelle geändert werden, und hilft dabei, zu quantifizieren, ob Änderungen tatsächlich die Ergebnisse verbessern, anstatt sich nur auf das Bauchgefühl zu verlassen. Für den Produktionseinsatz bietet es Monitoring‑Dashboards, die Metriken wie Latenz, Kosten, Fehlerraten und Feedback über die Zeit verfolgen, sowie die Möglichkeit, menschliches Feedback und Benutzer‑Annotationen zu sammeln. Eine Prompt‑Management‑ und Playground‑Komponente ermöglicht es Teams, Prompt‑Versionen zu iterieren und Modell‑Outputs nebeneinander zu vergleichen. LangSmith richtet sich in erster Linie an Entwickler*innen und Teams, die LLM‑Funktionen ausliefern und über das ad‑hoc‑Print‑Statement‑Debugging hinaus zu systematischer Beobachtbarkeit und Evaluation wechseln müssen. Seine größte Stärke liegt in der tiefen Integration in das LangChain‑Ökosystem und dem einheitlichen Workflow, der Tracing, Datasets und Evaluation verbindet. Ehrliche Kompromisse sind, dass das umfassendste Nutzungserlebnis voraussetzt, dass Sie sich in der LangChain/LangGraph‑Welt auskennen, dass LLM‑basierte Evaluation von Natur aus unvollkommen ist und sorgfältige Gestaltung erfordert, und dass es sich um ein gehostetes kommerzielles Produkt mit nutzungsabhängiger Preisgestaltung handelt, wobei für einige Pläne Selbst‑Hosting‑Optionen verfügbar sind. Es konkurriert mit anderen LLM‑Observability‑Tools wie Langfuse, Helicone, Arize Phoenix und Weights & Biases Weave.

• Erstellung von Step-by-Step-Inputs-, - Outputs-, und Token-Verwendungstracing
• Erstellung von Datensätzen und automatisierte Bewertung
• Integrierte, codebasierte und LLM-als-Judge-Bewertungsmodi
• Überwachungsmonitor für Produktionsaufträge
• Erfassung von menschlicher Rückmeldung und Markierung
• Management, Versionsverwaltung und Spielplatz für Prompts

9

Zep AI Memory

Langzeitpeicherlage für AI-Agenten und LLM-Anwendungen

4.8 (4)

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Zep AI Memory ist ein Entwickler-orientierter Memory-Service, der KI-Agenten ein persistentes, strukturiertes Erinnerungsvermögen über Gespräche und Sitzungen hinweg ermöglicht. Er erfasst den Chat-Verlauf, extrahiert wichtige Fakten und organisiert diese in einem Wissensgraphen, damit Agenten auf Anfrage den relevanten Kontext abrufen können, anstatt ganze Verläufe in Prompts zu packen. Die Plattform übernimmt die Zusammenfassung, Entitätsextraktion und semantische Suche hinter einer einfachen API, sodass Teams zustandspersistente Speicher in Chatbots, Copiloten und autonome Agenten integrieren können, ohne eine individuelle Retrieval-Infrastruktur aufzubauen. Sie ist darauf ausgelegt, mit Produktionslasten zu skalieren, während die Eingabe-Größen und Token-Kosten vorhersehbar bleiben. Zep lässt sich in gängige LLM-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex integrieren und bietet SDKs für beliebte Sprachen, wodurch es einfach ist, es in bestehende Agent-Stacks einzubinden.

• Langzeit-gesprächsmemoria
• Automatische Fakten- und Entitäts-Extraktion
• Wissensnetzwerk-Speicherung
• Semantischer und Hybrid-Suche
• LangChain- und LLaMA-Index-Integration
• Multi-Sprach-SDKs

10

Gretel AI

Plattform für synthetische Daten zur Erstellung vertrauenswürdiger, AI-geeigneter Datensätze, die reale Daten nachbilden.

4.8 (4)

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Gretel AI ist eine entwicklerorientierte Plattform zur Erstellung synthetischer Daten, die statistisch den realen Datensätzen ähneln, ohne sensible Informationen preiszugeben. Teams nutzen sie, um KI‑ und Analyseprojekte zu ermöglichen, wenn der Zugriff auf Produktionsdaten durch Datenschutz‑, Compliance‑ oder Verfügbarkeitsbeschränkungen eingeschränkt ist. Die Plattform bietet APIs, SDKs und vorgefertigte Modelle zur Generierung von tabellarischen, Text- und Zeitreihendaten sowie Tools zur Bewertung von Qualität und Datenschutzrisiken. Sie unterstützt gängige Anwendungsfälle wie das Training von Machine Learning‑Modellen, die Erweiterung unterrepräsentierter Klassen, das Teilen von Daten zwischen Teams und das Testen von Software mit realistischen, aber künstlichen Datensätzen.

• Erzeugung von generativen Modellen für synthetische Tabell- und Textdaten
• Differential-Vertraulichkeits- und PII-Löschkontrollen
• Qualitäts-, Genauigkeits- und Vertraulichkeitsbewertungsberichte
• Python-SDK- und REST-API-Integration
• Vortraineierte Modelle und individuell anpassbare Vorlagen
• Cloud- und selbstgeführte Bereitstellungsoptionen