Die Wahl zwischen einer verwalteten Plattform und einem flexiblen Open-Source-Framework zum Erstellen Ihrer KI-Agenten ist eine dieser großen Entscheidungen, die alles Weitere prägen. Sie beeinflusst, wie schnell Sie entwickeln können, wie viel es kosten wird und wie viel Kontrolle Sie auf lange Sicht haben. Es ist die alte "Build vs. Buy"-Debatte, aber mit einem KI-Twist.
Auf der einen Seite gibt es OpenAIs AgentKit, eine saubere All-in-One-Lösung, mit der Sie schnell vorankommen, wenn Sie bereits in der Welt von OpenAI zu Hause sind. Auf der anderen Seite steht LangChain, das unglaublich beliebte Open-Source-Framework, das Ihnen völlige Freiheit und Modellwahl bietet – vorausgesetzt, Sie sind bereit, die Ärmel hochzukrempeln und zu programmieren.
Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen direkten, praxisnahen Vergleich von AgentKit und LangChain. Wir lassen den Hype beiseite und konzentrieren uns auf das, was wirklich zählt, um ein Projekt in die Produktion zu bringen: Entwicklungsgeschwindigkeit, Anpassungsmöglichkeiten, betriebliche Hürden und Kosten.
Was ist AgentKit im Vergleich zu LangChain?
Bevor wir in einen direkten Vergleich einsteigen, ist es hilfreich zu verstehen, was jedes Tool tatsächlich ist. Sie stammen aus zwei völlig unterschiedlichen Denkschulen, wie man KI-Agenten baut.
Was ist OpenAIs AgentKit?
Stellen Sie sich OpenAIs AgentKit als eine Full-Stack-, Managed-Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen Ihrer KI-Agenten vor. Es ist als End-to-End-Lösung für Teams konzipiert, die bereits die Tools von OpenAI nutzen und einfach nur schnell etwas veröffentlichen möchten.
Es besteht aus einigen Schlüsselkomponenten, die verschiedene Aufgaben übernehmen:
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Agent Builder: Eine visuelle Low-Code-Oberfläche, auf der Sie abbilden können, wie mehrere Agenten zusammenarbeiten sollen.
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Connector Registry: Ein zentraler Ort zur Verwaltung, wie Ihre Agenten Daten aus Quellen wie Google Drive oder SharePoint abrufen.
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ChatKit: Eine fertige Chat-Benutzeroberfläche, die Sie direkt in Ihre Website oder App einbetten können.
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Evals 2.0: Eine Reihe von Werkzeugen zum Testen der Leistung Ihrer Agenten, zum Bewerten ihrer Antworten und zum Anpassen Ihrer Prompts.
Im Grunde kann man AgentKit als einen "Workflow-Builder" betrachten, der einen schnellen Start mit bereits integrierten Sicherheitsfunktionen in den Vordergrund stellt. Der Kompromiss dabei ist, dass Sie im Wesentlichen im Ökosystem der Modelle und Tools von OpenAI bleiben.
Was ist LangChain?
LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Erstellung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Es ist nicht nur für Agenten gedacht; es ist eher wie ein riesiger Kasten mit Legosteinen, mit denen man verschiedene Komponenten verketten kann, um intelligente, kontextsensitive Apps von Grund auf zu erstellen.
Seine ganze Philosophie beruht darauf, modular und modellunabhängig zu sein. Es bietet Ihnen die Bausteine (Abstraktionen für Prompts, Modelle, Speicher, Retriever und Tools), die Entwickler in nahezu endlosen Kombinationen zusammensetzen können. Für fortgeschrittenere, zustandsbehaftete Agentensysteme gibt es außerdem LangGraph, mit dem Sie Agenten-Workflows als Graphen direkt in Ihrem Code definieren können. Dies gibt Ihnen weitaus mehr explizite Kontrolle über Schleifen und Logik als es ein einfacher visueller Builder jemals könnte.
LangChain ist die erste Wahl für Entwickler, die eine feingranulare Kontrolle benötigen, sich in ein riesiges Ökosystem von Tools einklinken möchten und nicht an einen einzigen Anbieter gebunden sein wollen.
Ein praktischer Vergleich der Hauptunterschiede
Gut, lassen Sie uns aufschlüsseln, wie AgentKit und LangChain wirklich im Vergleich abschneiden, wenn Sie versuchen, ein Projekt aus dem Labor in die reale Welt zu bringen.
Entwicklererfahrung und Zeit bis zur Wertschöpfung
Einer der größten Unterschiede, den Sie sofort spüren werden, liegt in der Art und Weise, wie Sie mit jedem Tool tatsächlich entwickeln.
AgentKit ist auf Geschwindigkeit ausgelegt, besonders wenn Sie Teammitglieder haben, die keine Hardcore-Ingenieure sind. Sein visueller Agent Builder ermöglicht es Ihnen, Knoten per Drag-and-Drop zu ziehen, um einen Workflow abzubilden. Sie können von einer einfachen Idee in wenigen Stunden statt Wochen zu einem funktionierenden Prototyp gelangen. Das senkt die Hürde für die Beteiligung am Design des Agenten erheblich.
LangChain hingegen ist Code-First. Einen Agenten zu bauen bedeutet, Python oder TypeScript zu schreiben, um Ihre Chains zu definieren, Ihre Modelle auszuwählen, Ihre Tools einzurichten und den Speicher zu verwalten. Das gibt Entwicklern eine Menge Macht, bedeutet aber auch eine steilere Lernkurve und mehr Boilerplate-Code, nur um anzufangen.
| Merkmal | AgentKit | LangChain | eesel AI |
|---|---|---|---|
| Hauptansatz | Visuell, Low-Code | Code-First (Python/TS) | No-Code, Self-Service |
| Zielgruppe | Nicht-Ingenieure, PMs | Ingenieure, Entwickler | Support-/IT-Teams |
| Zeit bis zum Prototyp | Stunden bis Tage | Tage bis Wochen | Minuten |
| Lernkurve | Niedrig | Hoch | Sehr niedrig |
| Flexibilität | Beschränkt auf OpenAI | Sehr hoch | Hoch (mit Leitplanken) |
Für viele Unternehmen fühlt sich keines dieser Extreme ganz richtig an. Die Geschwindigkeit eines visuellen Builders ist großartig, aber die Einschränkungen können zu einem echten Problem werden. Deshalb sind Plattformen wie eesel AI entstanden, um diese Lücke zu füllen. eesel AI bietet ein vollständig auf Self-Service basierendes No-Code-Setup, mit dem Sie in wenigen Minuten live gehen können. Sie können es mit einem einzigen Klick mit Ihrem bestehenden Helpdesk verbinden, ohne an das Ökosystem eines einzigen LLM-Anbieters gebunden zu sein.
Kontrolle, Flexibilität und Ökosystem
Ein Agent, der nicht auf die richtigen Informationen zugreifen kann, ist nur ein schicker Chatbot. Die Fähigkeit, Ihren Agenten anzupassen und ihn mit Ihren eigenen Tools und Daten zu verbinden, macht ihn wirklich nützlich.
Anpassung und Kontrolle
AgentKit ist das, was man ein "meinungsstarkes" (opinionated) Framework nennt. Es ist darauf ausgelegt, am besten mit OpenAI-Modellen zu funktionieren und hat seine eigenen, in Stein gemeißelten Leitplanken und Richtlinien. Dieser Ansatz bietet Ihnen sofort eine gewisse Zuverlässigkeit und Sicherheit, kann sich aber einschränkend anfühlen, wenn Sie versuchen, etwas Neues zu bauen oder sein Verhalten feinabstimmen müssen. Der Versuch, tiefe, benutzerdefinierte Logik zu implementieren, kann zu einem echten Problem werden.
LangChain gibt Ihnen völlige Freiheit. Sie können jedes beliebige LLM wählen (von OpenAI, Anthropic, Google oder Open-Source-Modelle), jede Vektordatenbank und jedes Tool. Sie bauen die Logik- und Sicherheitsebenen selbst auf, was bedeutet, dass Sie die volle Kontrolle darüber haben, wie der Agent aufgebaut ist und wie er sich verhält.
Die beste Lösung liegt oft irgendwo in der Mitte. Zum Beispiel bietet die vollständig anpassbare Workflow-Engine in eesel AI die Sicherheit einer verwalteten Plattform, aber mit der detaillierten Kontrolle, die sich Entwickler wünschen. Mit einem einfachen Prompt-Editor können Sie den genauen Tonfall der KI, ihre Persönlichkeit und die spezifischen Aktionen definieren, die sie ausführen kann – sei es das Eskalieren eines Tickets oder ein Echtzeit-API-Aufruf an Ihr eigenes Backend. Das ist Kontrolle, ohne den ganzen schweren Engineering-Aufwand.
Ökosystem und Integrationen
AgentKit lebt in einem geschlossenen System (Walled Garden). Sein Connector Registry ist darauf ausgelegt, sich mit gängigen Geschäftstools wie SharePoint und Microsoft Teams zu verbinden, aber alles konzentriert sich auf das OpenAI-Ökosystem. Wenn Sie eine Integration mit einem Nischen-, benutzerdefinierten oder nicht unterstützten Tool benötigen, könnte dies schwierig oder sogar unmöglich sein.
Das offene Ökosystem von LangChain ist wahrscheinlich sein größter Vorteil. Mit Hunderten von von der Community erstellten Integrationen können Sie Ihre App mit fast jeder Datenquelle, jedem Modellanbieter oder jeder externen API verbinden. Sein modellunabhängiges Design bedeutet, dass Sie nie bei einem einzigen Anbieter feststecken, wenn ein besseres, günstigeres Modell auf den Markt kommt.
Dies ist ein weiterer Punkt, an dem eine speziell entwickelte Plattform das Leben einfacher machen kann. Anstatt Wochen damit zu verbringen, Integrationen selbst zu erstellen und zu warten, bündelt eesel AI sofort Wissen aus über 100 Quellen. Sie können sich mit nur wenigen Klicks mit Helpdesks wie Zendesk und Intercom, Wikis wie Confluence und Notion und internen Chat-Tools wie Slack verbinden.
Produktionsreife, Betrieb, Governance und Kosten
Governance und Eignung für Unternehmen
Für jedes Team in einem größeren Unternehmen sind Sicherheit und Governance eine Grundvoraussetzung.
AgentKit wird mit soliden Unternehmensfunktionen direkt ausgeliefert. Da es sich um einen Managed Service handelt, sind Dinge wie Single Sign-On (SSO), rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Audit-Protokolle in der Regel bereits vorhanden, was es viel einfacher machen kann, grünes Licht von Ihrem internen Sicherheitsteam zu bekommen.
Bei LangChain sind Sie dafür verantwortlich, die gesamte Governance und Sicherheit selbst zu implementieren. Das gibt Ihnen ultimative Flexibilität bei der Bereitstellung (Sie können es in Ihrer eigenen VPC oder sogar On-Premise betreiben), bedeutet aber auch eine große Zeitinvestition von Ihren Plattform- oder Sicherheitsteams, um diese Kontrollen von Grund auf zu erstellen.
Preisgestaltung und Kostenkalkulierbarkeit
Die Kosten können ein riesiger Faktor sein, besonders wenn Sie anfangen, Agenten in größerem Maßstab einzusetzen.
Die Preisgestaltung von AgentKit ist nutzungsbasiert. Sie zahlen für API-Aufrufe (Tokens), die Nutzung spezifischer Tools wie dem Code Interpreter (oft pro Sitzung) und die Datenspeicherung. Dieses Modell kann schnell unvorhersehbar und teuer werden, besonders bei Volumen-Spitzen. Die Tatsache, dass OpenAI keine klare, öffentliche Preisübersichtsseite für das gesamte Kit hat, kann die Budgetierung ebenfalls zu einem Albtraum machen.
LangChain selbst ist kostenlos und Open-Source. Ihre Kosten entstehen durch die Infrastruktur, auf der Sie es betreiben, den von Ihnen gewählten LLM-Anbieter, Hosting-Server und Vektordatenbanken. Das gibt Ihnen die Kontrolle und ermöglicht es Ihnen, die Kosten im Laufe der Zeit zu optimieren, bedeutet aber auch, dass Sie die Abrechnung von mehreren verschiedenen Anbietern verwalten müssen.
Dies ist ein Bereich, in dem eine Plattform wie eesel AI einen klaren Vorteil bietet. Mit transparenten und vorhersehbaren Preisplänen, die auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen basieren, erhalten Sie am Ende des Monats nie eine überraschende Rechnung. Es gibt keine Gebühren pro gelöstem Fall, sodass Sie nicht dafür bestraft werden, dass Sie erfolgreich mehr Ihrer Support-Warteschlange automatisieren. Dies ermöglicht es Teams, richtig zu budgetieren und zu skalieren, ohne sich über ausufernde Kosten Sorgen machen zu müssen.
Jenseits von AgentKit vs. LangChain: Die dritte Option einer zweckgebundenen KI-Agenten-Plattform
Für viele Teams ist die Debatte "AgentKit vs. LangChain" eine falsche Wahl. AgentKit kann sich zu einschränkend anfühlen und bindet Sie an einen Anbieter, während LangChain eine Ingenieursinvestition erfordert, die viele Support- und IT-Teams einfach nicht haben. Glücklicherweise gibt es einen praktischeren Weg.
Eine zweckgebundene KI-Agenten-Plattform wie eesel AI ist darauf ausgelegt, Ihnen das Beste aus beiden Welten zu bieten, insbesondere für Kundenservice- und interne Support-Teams.
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In Minuten live gehen, nicht in Monaten. Vergessen Sie lange Verkaufsgespräche und obligatorische Demos. Mit eesel AI können Sie sich anmelden, Ihren Helpdesk verbinden und in nur wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten haben – alles ganz allein. Das gibt Ihnen die Geschwindigkeit von AgentKit ohne die Anbieterbindung.
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Mit Zuversicht testen. Eine große Hürde beim Bau von Agenten ist sicherzustellen, dass sie zuverlässig sind, bevor sie mit Ihren Kunden sprechen. Der leistungsstarke Simulationsmodus von eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihr Setup an Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Sie erhalten genaue Vorhersagen über Ihre Lösungsraten, bevor Sie den Schalter umlegen – ein Maß an Sicherheit, das mit LangChain ohne den Aufbau einer riesigen, benutzerdefinierten Evaluierungs-Pipeline schwer zu erreichen ist.
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Vollständige Kontrolle ohne die Komplexität. Sie müssen kein Python-Experte sein, um ein maßgeschneidertes Erlebnis zu erhalten. eesel AI bietet eine vollständige Workflow-Engine, einen Prompt-Editor und Unterstützung für benutzerdefinierte API-Aktionen. Das gibt Ihnen die Art von Kontrolle, die Sie mit LangChain erhalten würden, aber ohne den ganzen schweren Engineering-Aufwand.
AgentKit vs. LangChain: Die richtige Wahl für Ihr Team treffen
Letztendlich hängt die Wahl der richtigen Grundlage für Ihre KI-Agenten von den Ressourcen und Zielen Ihres Teams ab.
Wählen Sie OpenAIs AgentKit, wenn Ihr Team bereits vollständig auf das OpenAI-Ökosystem setzt, Sie Geschwindigkeit und einen visuellen Builder über alles andere stellen und Sie lieber einen verwalteten All-in-One-Service hätten, bei dem Sie sich nicht um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern müssen.
Wählen Sie LangChain, wenn Sie ein starkes Ingenieurteam haben, die absolut maximale Flexibilität zur Nutzung jedes Modells oder Tools benötigen und die gesamte Anwendung aus Compliance- oder Kontrollgründen in Ihrer eigenen Umgebung hosten müssen.
Für die meisten Teams im Kundensupport und internen Helpdesk bietet eine zweckgebundene Plattform jedoch einen viel direkteren und effizienteren Weg zur Wertschöpfung. eesel AI bietet die Geschwindigkeit und Einfachheit einer verwalteten Plattform mit der Kontrolle und Flexibilität eines Frameworks, sodass Sie noch heute einen produktionsreifen KI-Agenten einsetzen können, der genau Ihren Anforderungen entspricht.
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Häufig gestellte Fragen
AgentKit bietet einen visuellen Low-Code-Builder für schnelles Prototyping, der oft Starts innerhalb von Stunden ermöglicht. LangChain ist Code-First und erfordert mehr Entwicklungsaufwand und eine steilere Lernkurve, bietet aber umfassende Kontrolle.
LangChain bietet vollständige Freiheit bei der Wahl jedes LLMs, jeder Vektordatenbank und beim Erstellen benutzerdefinierter Logik von Grund auf. AgentKit ist meinungsstärker (opinionated) und operiert hauptsächlich innerhalb des OpenAI-Ökosystems mit eingebauten Leitplanken, was einschränkend sein kann.
Die nutzungsbasierte Preisgestaltung von AgentKit kann unvorhersehbar sein, da die Kosten an API-Aufrufe, Tool-Nutzung und Datenspeicherung gebunden sind. LangChain selbst ist kostenlos, aber Kosten entstehen durch die Infrastruktur, LLM-Anbieter und verwaltete Dienste, die Sie integrieren, was eine bessere Kostenoptimierung ermöglicht.
Das Connector Registry von AgentKit konzentriert sich auf gängige Geschäftstools innerhalb des OpenAI-Ökosystems, was die Integration mit Nischen- oder benutzerdefinierten Systemen einschränken könnte. LangChain verfügt über ein riesiges offenes Ökosystem mit Hunderten von von der Community erstellten Integrationen, die fast jede Datenquelle oder API unterstützen.
AgentKit ist für Teams konzipiert, die Geschwindigkeit und Einfachheit priorisieren, insbesondere solche, die bereits OpenAI-Tools verwenden, und erfordert weniger tiefgehendes Engineering-Wissen. LangChain verlangt ein starkes Ingenieurteam, das sich mit dem Programmieren und Verwalten komplexer Systeme wohlfühlt.
AgentKit als Managed Service beinhaltet in der Regel standardmäßig Unternehmensfunktionen wie SSO und RBAC. Bei LangChain ist Ihr Team für die Implementierung aller Governance- und Sicherheitskontrollen verantwortlich, was Flexibilität bietet, aber erhebliche Investitionen erfordert.
Ja, zweckgebundene KI-Agenten-Plattformen wie eesel AI bieten eine hybride Lösung. Sie bieten die Geschwindigkeit einer verwalteten Plattform mit der Kontrolle und den Integrationsfähigkeiten, die oft von einem Framework erwartet werden, zugeschnitten auf spezifische Anwendungsfälle wie den Kundensupport.
