What the data shows

Stand April 2026 bewertet Buzzi.ai 10 Multi-Agent-Frameworks über 15 Fähigkeitsachsen — Patterns, Zustand, HITL, MCP/A2A, Observability, Deployment und mehr. Token-Overhead-Multiplikatoren reichen von ×1.0 (LangGraph) bis ×2.5 (AutoGen) — der Unterschied zwischen einer 0,04 $-Aufgabe und einer 0,10 $-Aufgabe bei gleicher Last.

So funktioniert es

Zehn schnelle Fragen.
Eine sortierte Shortlist als Antwort.

Keine Anmeldung, keine Tabellenkalkulation, kein Anbieter-Geschwätz. Gemacht für Engineering-Leads, angewandte KI-Teams und Architekten, die in unter zwei Minuten eine vertretbare Empfehlung brauchen.

  1. Schritt eins

    Beschreiben Sie Ihren Workload.

    Pattern, Zustand, Latenz, HITL, MCP/A2A, Sprach-Stack — zehn schnelle Entscheidungen. Jede Antwort engt die Matrix ein.

  2. Schritt zwei

    Wir bewerten 15 Achsen.

    Redaktionelle Bewertungen unseres angewandten KI-Teams, vierteljährlich verifiziert. Harte Anforderungen disqualifizieren; weiche Signale beeinflussen das Ranking.

  3. Schritt drei

    Liefern Sie mit einem Gerüst.

    Top 3 sortiert, Kosten-pro-Aufgabe geschätzt gegen Ihr Token-Volumen, und ein lauffähiges Starter-Gerüst in Ihrer Sprache.

10 Frameworks · 15 Achsen · keine Bezahlung für Platzierung

Jedes Framework, das wir bewerten.

Token-Overhead-Multiplikatoren sind framework-spezifisch — relativ zu LangGraph bei ×1,0. Konversationelle Designs wie AutoGen liegen bei ×2,5; strukturierte Graphen und SDKs gruppieren sich nahe ×1,0–×1,4.

Lowest overhead

×1.0

LangGraph baseline

Highest overhead

×2.5

AutoGen worst case

Was wir messen

Fünfzehn Achsen, bewertet von 0 bis 10.

Jedes Framework erhält eine ganzzahlige Bewertung auf jeder Achse. Harte Anforderungen (Sprach-Stack, Deployment) disqualifizieren; weiche Signale beeinflussen das Ranking. Redaktionell, transparent und vierteljährlich aktualisiert.

Orchestrierung

  • Sequential workflows
  • Parallel workflows
  • Hierarchical workflows
  • Adaptive workflows
  • State management
  • Human-in-the-loop

Stack & Protokolle

  • Python support
  • TypeScript support
  • .NET / Java support
  • MCP (Model Context Protocol)
  • A2A (Agent-to-Agent)

Betrieb

  • Observability
  • Deployment flexibility
  • Production maturity
  • Learning curve

15 axes total. Each axis is editorial, integer-scored 0–10, and verified quarterly against framework releases.

Architekturmuster

Vier Formen, die ein Multi-Agent-System annehmen kann.

Ihr Workload passt normalerweise zu einer — und das Framework, das Sie wählen, sollte zuerst auf dieser Achse stark sein.

FAQ

Die häufigsten Fragen.

Token-Overhead-Mathematik, MCP vs A2A, HITL, Sprach-Stack-Beschränkungen — beantwortet mit redaktioneller Ehrlichkeit.

Get instant answers from our AI agent

It ranks 10 multi-agent orchestration frameworks against your workload across 15 capability axes, estimates cost-per-task using each framework’s token-overhead multiplier, and generates a runnable starter scaffold in your language stack. Scores are editorial, transparent, and verified quarterly.
Up to 2.5x variance. AutoGen’s conversational overhead produces roughly 2.5x the tokens per task of LangGraph’s structured graph edges on equivalent workloads. The tool surfaces this multiplier per framework so you can see the cost delta before you commit.
base_task_tokens x framework_overhead_multiplier x (1 + (roles - 1) * 0.3) x (1.2 if HITL else 1.0). Default base is 15,000 tokens. Token rates come from our llm_models table. All assumptions are published on the methodology page and editable in the tool.
MCP (Model Context Protocol) is Anthropic’s open standard for connecting agents to tools and data servers. A2A (Agent-to-Agent) is Google’s open standard for agents from different vendors to discover and call each other. The two are complementary, not competing.
LangGraph scores highest at 10/10 thanks to first-class interrupt and resume primitives. AutoGen and Google ADK follow at 7 to 8. CrewAI, Semantic Kernel, and OpenAI Agents SDK ship basic approve-before or review-after hooks. Pydantic AI and Haystack are the weakest on HITL.
LangGraph and the OpenAI Agents SDK lead with structured tracing, replayable runs, and exportable audit logs. Semantic Kernel’s OpenTelemetry story is strong for .NET-first regulated shops. Haystack and Pydantic AI (via Logfire) are adequate for compliance-grade but not regulated-grade workloads.
LangGraph for production workloads that need auditable state and strong observability. CrewAI for fast prototypes and sequential crews where token cost is not critical. AutoGen (or AG2) for research-grade adaptive workflows where emergent agent behavior matters more than token efficiency.
Yes. .NET stacks narrow to Microsoft Semantic Kernel. Java stacks narrow to Semantic Kernel or Google ADK. Pure TypeScript with compliance-grade observability narrows to LangGraph.js, OpenAI Agents SDK, or Anthropic Claude SDK. Python runs every framework.
Every scaffold is a minimal 2-agent hello-world with pinned dependencies, a Dockerfile, and a README. A weekly CI job installs the latest stable framework version and runs the scaffold end-to-end. If a build fails, that scaffold download is disabled until it is fixed.
Scores are manually verified quarterly by a named Buzzi engineer, and version and release data are auto-refreshed monthly via GitHub release RSS. Every framework row on the methodology page shows its last_verified_at timestamp.
Yes — every ranked framework is an active, stable project with more than 10,000 GitHub stars and ongoing releases. Maturity scores on the capability matrix reflect real production battle-testing. The starter scaffolds ship with Docker images and sensible defaults.
No. Scores are editorial and never sold. Score changes require public justification on the open-source matrix repo. We publish the integrity triplet "no vendor pay-to-play, no guessed scores, no demo-ware" on every methodology page.
Your 10 wizard answers, optional email and company profile if you request a PDF or scaffold, UTM parameters, and aggregate events. Anonymous sessions never leave the browser until you submit. Full detail is on our privacy policy and the tool’s methodology page.
Indirectly. The observability axis and data-residency flag help you shortlist frameworks whose architecture aligns with these regimes. The tool does not replace legal review, DPIAs, or vendor questionnaires — but it narrows the candidate pool so those reviews target the right two or three frameworks.
LangGraph, Haystack, and AutoGen score 8 to 9 on maturity. LlamaIndex Agents and Semantic Kernel are solid 8s. CrewAI, OpenAI Agents SDK, and the Anthropic Claude SDK are productive at 7. Pydantic AI and Google ADK are the youngest at 6 — promising but evolving quickly.

Eine zweite Meinung

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