22 neue Multi-Agent-Systeme: Das Ökosystem wächst rasant

Das Multi-Agent-Ökosystem wächst rasant

Die Welt der Multi-Agent-Systeme entwickelt sich in einem atemberaubenden Tempo. Seit unserem Launch haben wir kontinuierlich neue Frameworks, Plattformen und Tools beobachtet — und heute freuen wir uns, 22 neue Systeme auf dem Multi-Agent Navigator vorzustellen.

Unsere Plattform umfasst jetzt 56 qualitätsgeprüfte Multi-Agent-Systeme, die nach strengen Kriterien ausgewählt wurden: Jedes System muss in der Lage sein, mehrere spezialisierte KI-Agenten zu koordinieren, die miteinander kommunizieren und Aufgaben arbeitsteilig lösen.

Die wichtigsten Neuzugänge im Überblick

Browser-Automatisierung: Die neue Frontier

Browser Use (78.000+ GitHub-Sterne) ist der vielleicht aufregendste Neuzugang. Das Python-Framework ermöglicht es KI-Agenten, Webbrowser wie ein Mensch zu bedienen — Formulare ausfüllen, Daten extrahieren, Workflows automatisieren. Mit einer beeindruckenden Community und aktiver Entwicklung ist Browser Use zum De-facto-Standard für Browser-Automatisierung mit LLMs geworden.

Skyvern ergänzt Browser Use mit einem Cloud-Native-Ansatz: Statt lokaler Browser-Instanzen nutzt Skyvern eine verwaltete Infrastruktur und bietet Computer-Vision-basierte Elementerkennung. Ideal für skalierbare Web-Automatisierungsworkflows in Unternehmen.

Stagehand von Browserbase schließt die Lücke zwischen Playwright und KI — es erweitert das bekannte Browser-Automatisierungs-Framework um natürlichsprachliche Befehle.

Coding-Agents: KI schreibt und verbessert Code

Devin AI von Cognition Labs gilt als erster vollautonomer Software-Engineer. Der Agent kann eigenständig Repositories durchsuchen, Code schreiben, Tests ausführen und Bugs beheben — ohne menschliche Eingriffe. Mit einer Bewertung von über 1 Milliarde Dollar ist Devin AI das bisher am höchsten bewertete Coding-Agent-Startup.

OpenHands (ehemals OpenDevin) ist die Open-Source-Alternative zu Devin AI mit über 40.000 GitHub-Sternen. Das Framework ermöglicht es KI-Agenten, Code zu schreiben, Befehle auszuführen und Webanwendungen zu entwickeln — vollständig transparent und anpassbar.

SWE-agent von Princeton NLP ist auf das Lösen von GitHub-Issues spezialisiert. Es erzielt State-of-the-Art-Ergebnisse auf dem SWE-bench-Benchmark und wird intensiv in der Forschung eingesetzt.

Multi-Agent-Frameworks: Neue Architekturansätze

MetaGPT (47.000+ GitHub-Sterne) simuliert ein komplettes Software-Entwicklungsteam: Product Manager, Architect, Engineer und QA arbeiten als spezialisierte Agenten zusammen. Der Ansatz, menschliche Unternehmensstrukturen in KI-Workflows zu übertragen, hat MetaGPT zu einem der meistzitierten Multi-Agent-Frameworks gemacht.

Agency Swarm von VRSEN AI bietet ein Framework für die Erstellung von Agenten-Schwärmen mit klaren Kommunikationsprotokollen. Die Bibliothek ist besonders für Entwickler geeignet, die maßgeschneiderte Agenten-Teams für spezifische Geschäftsprozesse aufbauen möchten.

Agno (ehemals Phidata) hat sich von einem einfachen Agent-Builder zu einem vollständigen Multi-Agent-Framework entwickelt. Mit nativer Unterstützung für Speicher, Wissen und Tools bietet Agno eine produktionsreife Grundlage für komplexe Agenten-Workflows.

CAMEL-AI (Communicative Agents for Mind Exploration of Large Language Model Society) ist eines der ältesten Multi-Agent-Frameworks und Pionier des Role-Playing-Ansatzes, bei dem Agenten definierte Rollen übernehmen und miteinander kommunizieren.

ElizaOS ist ein TypeScript-Framework für autonome KI-Agenten, das ursprünglich für Web3 und dezentrale Anwendungen entwickelt wurde. Mit Unterstützung für Discord, Twitter und Telegram eignet sich ElizaOS besonders für Social-Media-Automatisierung.

Mastra ist ein modernes TypeScript-Framework von den Gatsby-Gründern, das sich durch exzellente Developer Experience auszeichnet. Mit eingebautem Workflow-Engine, Observability und einfacher Deployment-Pipeline ist Mastra ideal für Teams, die schnell produktionsreife Agenten entwickeln möchten.

Tools & Infrastruktur

Neben vollständigen Frameworks haben wir auch drei wichtige Infrastruktur-Tools in einer neuen Kategorie "Tools & Infrastructure" aufgenommen:

• Composio — 250+ vorgefertigte Tool-Integrationen für KI-Agenten (GitHub, Slack, Salesforce u.v.m.)
• E2B — Sichere Code-Execution-Sandboxes für KI-Agenten in der Cloud
• Stagehand — Browser-Automatisierung mit natürlichsprachlicher Steuerung

Diese Tools sind keine vollständigen Multi-Agent-Systeme, aber unverzichtbare Bausteine für den Aufbau leistungsfähiger Agenten-Workflows.

Enterprise-Lösungen: Große Anbieter ziehen nach

Neben Open-Source-Frameworks haben auch große Enterprise-Anbieter ihre Multi-Agent-Fähigkeiten erheblich ausgebaut:

Agentforce von Salesforce integriert autonome KI-Agenten direkt in die Salesforce-Plattform. Unternehmen können Agenten für Sales, Service und Marketing konfigurieren — ohne Programmierkenntnisse.

ServiceNow AI Agents bringen Multi-Agent-Orchestrierung in die IT-Service-Management-Welt. Agenten können Tickets automatisch klassifizieren, eskalieren und lösen.

Tines und Torq AI sind Security-Automatisierungsplattformen, die zunehmend auf Multi-Agent-Architekturen setzen, um komplexe Incident-Response-Workflows zu automatisieren.

Qualitätsprüfung: Was wir nicht aufgenommen haben

Nicht alle recherchierten Systeme haben unsere Qualitätsprüfung bestanden. Wir haben 9 Systeme abgelehnt, die zwar KI-Funktionen bieten, aber kein echtes Multi-Agent-Konzept implementieren:

• Aider und Cursor AI — Einzelne Coding-Assistenten ohne Agenten-Koordination
• Microsoft Power Automate — Workflow-Automatisierung mit KI als Add-on
• Jasper AI und Copy.ai — Marketing-Content-Tools ohne Agenten-Architektur
• Tavily — Such-API für Agenten, kein System selbst

Unser Kriterium bleibt klar: Ein System muss in der Lage sein, mehrere spezialisierte KI-Agenten zu koordinieren, die miteinander kommunizieren und Aufgaben arbeitsteilig lösen.

Was kommt als nächstes?

Das Multi-Agent-Ökosystem entwickelt sich weiter. Wir beobachten folgende Trends für 2026:

1. Standardisierung von Agenten-Protokollen — Das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic und ähnliche Standards werden die Interoperabilität zwischen Agenten-Frameworks verbessern.

2. Spezialisierung statt Generalisierung — Statt universeller Frameworks entstehen zunehmend spezialisierte Systeme für Browser-Automatisierung, Code-Generierung oder Datenanalyse.

3. Enterprise-Adoption beschleunigt sich — Große Anbieter wie Salesforce, ServiceNow und Microsoft investieren massiv in Multi-Agent-Fähigkeiten.

4. Open-Source dominiert die Innovation — Die aktivsten Entwicklungen finden weiterhin im Open-Source-Bereich statt, mit Frameworks wie Browser Use, MetaGPT und OpenHands an der Spitze.

Wir werden die Plattform kontinuierlich aktualisieren und neue Systeme aufnehmen, sobald sie unsere Qualitätskriterien erfüllen. Haben Sie ein System, das wir noch nicht aufgenommen haben? Schreiben Sie uns [blocked].

Alle 56 Systeme sind jetzt im System-Finder [blocked] verfügbar — mit vollständigen Profilen, Vergleichsfunktion und dem KI-gestützten Wizard, der das passende System für Ihre Anforderungen empfiehlt.