Agentische KI-Frameworks sind Programmiergerüste, mit denen sich KI-Agenten bauen lassen, ohne die wiederkehrenden Bestandteile jedes Mal neu zu entwickeln. Bereitgestellt werden typischerweise die Ablaufschleife aus Planen, Handeln und Auswerten, die Anbindung von Werkzeugen, die Verwaltung des Gedächtnisses, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten sowie Protokollierung und Abbruchbedingungen.
Verbreitete Vertreter sind unter anderem LangChain und LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen sowie die Agent-SDKs der Modellanbieter selbst (Stand 07/2026). Die Anbindung externer Systeme läuft dabei zunehmend über das Model Context Protocol, wodurch Werkzeuge nicht mehr für jedes Framework getrennt integriert werden müssen.
Bei der Auswahl zählt weniger der Funktionsumfang als die Nachvollziehbarkeit im Betrieb, denn ohne durchgängige Protokollierung lässt sich bei einem fehlerhaften Ablauf nicht rekonstruieren, an welcher Stelle der Agent abgebogen ist. Der Markt ist jung und beweglich, weshalb Projekte gut daran tun, die eigene Anwendungslogik nicht zu eng mit einem bestimmten Framework zu verzahnen.