Agent- en LLM-frameworks vergeleken

LangChain

Python / TypeScript

Kernfocus

Generiek orkestratieframework voor modulaire LLM-ketens, geheugenbeheer en tool-integraties.

Beste gebruikssituatie

Snelle prototyping en het bouwen van veelzijdige applicaties waarin meerdere LLM-providers en externe API's gekoppeld moeten worden.

Python / TypeScript

Kernfocus

Gespecialiseerde data-ingestie, indexering, vector-zoekopdrachten en geavanceerde RAG-architecturen.

Beste gebruikssituatie

Applicaties waarbij gestructureerde of ongestructureerde eigen documenten (zoals PDF's of kennisbanken) nauwkeurig doorgezocht moeten worden.

Python

Kernfocus

Modulaire, productieklare zoek- en NLP-pipelines ontwikkeld door deepset.

Beste gebruikssituatie

Enterprise RAG-systemen en grootschalige zoektoepassingen waar strikte controle over de dataflow en schaalbaarheid vereist is.

C# / Python / Java

Kernfocus

Enterprise-integratie van AI-functies via een native Microsoft SDK met plugins en connectors.

Beste gebruikssituatie

Bestaande enterprise-software en Microsoft-ecosystemen (.NET/C#) waarin LLM-functionaliteit veilig geïntegreerd moet worden.

Python / .NET

Kernfocus

Multi-agent orchestratie waarin meerdere autonome agents onderling communiceren om taken op te lossen.

Beste gebruikssituatie

Geavanceerde, autonome workflows zoals geautomatiseerde code-generatie, debugging en complexe besluitvormingsprocessen.

Python

Kernfocus

Rolgebaseerde multi-agent samenwerking met een duidelijke verdeling van taken en processen.

Beste gebruikssituatie

Bedrijfsprocessen die een vaste verdeling van rollen vereisen, zoals marktonderzoek, contentcreatie en meervoudige data-analyse.

Het selecteren van het juiste framework hangt af van je bestaande techstack en de specifieke eisen van je project:

Voor RAG & Documenten: Kies LlamaIndex als je prioriteit ligt bij geavanceerde indexering en zoekkwaliteit op eigen data.
Voor Algemene LLM-Apps: Kies LangChain wanneer je behoefte hebt aan de breedste ondersteuning voor integraties en tools.
Voor Multi-Agent Automatisering: Kies CrewAI voor een duidelijke rolverdeling of AutoGen voor meer dynamische conversaties tussen agents.
Voor Enterprise .NET Omgevingen: Kies Semantic Kernel voor naadloze aansluiting op C#-codebases en Microsoft Azure infra.