AI Agent SDK Landscape Dezember 2025: Der ultimative Vergleich

AI Agent SDK Landscape Dezember > Stand: Dezember 2025 — Dieser umfassende Guide vergleicht alle führenden Agent SDKs: Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph, Vercel AI SDK, CrewAI, AutoGen und mehr.

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TL;DR — AI Agent SDK Landscape Dezember 2025

AI Agent SDK Landscape Dezember 2025 steht im Mittelpunkt dieses Guides. | SDK | Anbieter | Stärke | Best für | MCP Support | |-----|----------|--------|----------|-------------| | Claude Agent SDK | Anthropic | Production-grade Infrastructure | Einzelne, langlebige Agents | Native | | OpenAI Agents SDK | OpenAI | Hosted MCP, einfache API | OpenAI-Ökosystem | Hosted MCP | | Google ADK | Google | Multi-Agent, Vertex AI | GCP-Enterprise | MCP + A2A | | LangGraph | LangChain | Graph-basierte Orchestrierung | Komplexe Workflows | Via Integration | | Vercel AI SDK | Vercel | Web-Integration, Streaming | Next.js/React Apps | Via Plugins | | CrewAI | CrewAI | Multi-Agent Collaboration | Spezialisierte Teams | Via Integration | | AutoGen + SK | Microsoft | Enterprise Azure | Azure-Enterprise | Via Azure |

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Einführung: Die Agent-Revolution 2025

Das Jahr 2025 markiert den Durchbruch von AI Agents von experimenteller Technologie zu produktionsreifer Infrastruktur. AI Agent SDK Landscape Dezember Mit der Einführung des Model Context Protocol (MCP) als offenem Standard und der Donation an die Linux Foundation im Dezember 2025 haben wir nun eine gemeinsame Grundlage für Agent-Entwicklung.

Die wichtigsten Entwicklungen 2025:

• März 2025: OpenAI adoptiert MCP offiziell
• April 2025: Google lanciert ADK mit A2A-Protokoll
• September 2025: Anthropic veröffentlicht Claude Agent SDK
• Oktober 2025: OpenAI lanciert AgentKit
• Dezember 2025: MCP wird an Linux Foundation gespendet (Agentic AI Foundation)

Dieser Guide hilft Entwicklern, das richtige Framework für ihre spezifischen Anforderungen zu wählen.

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1. Claude Agent SDK (Anthropic)

Überblick

Das Claude Agent SDK gibt Entwicklern Zugang zu denselben Tools, Agent-Loops und Context-Management-Systemen, die Claude Code selbst antreiben. AI Agent SDK Landscape Dezember Es wurde im September 2025 zusammen mit Claude Sonnet 4.5 und Claude Code 2.0 veröffentlicht.

GitHub Stars: ~15k+ | Sprachen: Python, TypeScript

Kernfeatures

• Built-in Tools: Datei-Operationen, Bash-Befehle, Code-Editing out-of-the-box
• Subagents: Native Unterstützung für Agent-Hierarchien
• Permission Framework: Granulare Kontrolle über Agent-Aktionen
• MCP Native: Direkte Integration mit Model Context Protocol

Code-Beispiel (Python)

from claude_agent_sdk import Agent, Tool
from claude_agent_sdk.tools import BashTool, FileReadTool, FileWriteTool

# Agent mit Built-in Tools erstellen
agent = Agent(
    name="code-assistant",
    model="claude-sonnet-4-5",
    tools=[
        BashTool(),
        FileReadTool(),
        FileWriteTool()
    ],
    system_prompt="""Du bist ein erfahrener Software-Entwickler.
    Analysiere Code, finde Bugs und implementiere Lösungen."""
)

# Agent ausführen
result = await agent.run(
    "Analysiere die Datei src/api.py und finde potenzielle Security-Issues."
)

print(result.output)

Code-Beispiel (TypeScript)

import { Agent, BashTool, FileTools } from '@anthropic/agent-sdk';

const agent = new Agent({
  name: 'typescript-assistant',
  model: 'claude-sonnet-4-5',
  tools: [
    new BashTool(),
    ...FileTools.all()
  ]
});

const result = await agent.run({
  task: 'Refaktoriere die React-Komponenten in src/components/'
});

Subagents für komplexe Workflows

from claude_agent_sdk import Agent, Subagent

# Hauptagent mit Subagents
main_agent = Agent(
    name="project-manager",
    subagents=[
        Subagent(
            name="researcher",
            task="Recherchiere technische Anforderungen",
            tools=[WebSearchTool(), FileReadTool()]
        ),
        Subagent(
            name="implementer",
            task="Implementiere die Lösung",
            tools=[BashTool(), FileWriteTool()]
        ),
        Subagent(
            name="tester",
            task="Schreibe und führe Tests aus",
            tools=[BashTool(), FileReadTool()]
        )
    ]
)

result = await main_agent.run(
    "Implementiere eine REST-API für User-Management"
)

Wann Claude Agent SDK wählen?

• Langlebige, autonome Agents
• Production-Grade Infrastructure benötigt
• Starke Permission-Kontrolle erforderlich
• Native MCP-Integration gewünscht
• Bereits im Anthropic-Ökosystem

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2. OpenAI Agents SDK

Überblick

Das OpenAI Agents SDK bietet native Integration mit dem OpenAI-Ökosystem und introduced im März 2025 Hosted MCP — die Möglichkeit, MCP-Server direkt in der Cloud zu nutzen ohne lokale Installation.

GitHub Stars: ~25k+ | Sprachen: Python, TypeScript

Kernfeatures

• Hosted MCP Tools: Cloud-gehostete MCP-Server
• Function Calling: Native Tool-Integration
• Handoffs: Agent-zu-Agent Delegation
• Built-in Tracing: Debugging und Evaluation

Code-Beispiel mit Hosted MCP

from agents import Agent, Runner, HostedMCPTool

# Agent mit Hosted MCP Tool
agent = Agent(
    name="GitHub Assistant",
    tools=[
        HostedMCPTool(
            tool_config={
                "type": "mcp",
                "server_label": "github",
                "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex",
                "require_approval": "never"
            }
        )
    ]
)

result = await Runner.run(agent, "Liste alle offenen PRs im Repository")
print(result.final_output)

Lokale MCP-Server Integration

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

async def main():
    # Lokalen MCP-Server starten
    async with MCPServerStdio(
        name="Filesystem",
        params={
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "./docs"]
        }
    ) as fs_server:

        agent = Agent(
            name="Doc Assistant",
            instructions="Du hilfst bei der Dokumentations-Verwaltung.",
            mcp_servers=[fs_server]
        )

        result = await Runner.run(
            agent,
            "Finde alle Markdown-Dateien und erstelle eine Übersicht"
        )
        print(result.final_output)

asyncio.run(main())

Function Tools mit Decorator

from agents import Agent, function_tool

@function_tool
def calculate_metrics(revenue: float, costs: float) -> dict:
    """Berechnet Business-Metriken aus Umsatz und Kosten."""
    profit = revenue - costs
    margin = (profit / revenue) * 100 if revenue > 0 else 0
    return {
        "profit": profit,
        "margin": round(margin, 2),
        "roi": round((profit / costs) * 100, 2) if costs > 0 else 0
    }

agent = Agent(
    name="Financial Analyst",
    tools=[calculate_metrics],
    model="gpt-4o"
)

result = await Runner.run(
    agent,
    "Berechne die Metriken für Q4: Umsatz 1.5M, Kosten 800k"
)

Wann OpenAI Agents SDK wählen?

• Bereits im OpenAI-Ökosystem
• Hosted MCP ohne Infrastruktur-Management gewünscht
• Schnelle Prototypen mit 1-2 Step Workflows
• Teams mit wenig Agent-Erfahrung

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3. Google ADK (Agent Development Kit)

Überblick

Google ADK ist Googles Antwort auf die Agent-Revolution. AI Agent SDK Landscape Dezember Es bietet tiefe Integration mit Vertex AI und Gemini-Modellen, unterstützt sowohl MCP als auch Googles eigenes A2A (Agent-to-Agent) Protokoll.

Sprachen: Python, TypeScript, Go, Java | Status: GA auf Vertex AI

Kernfeatures

• Multi-Agent Orchestrierung: Native Unterstützung für Agent-Hierarchien
• Vertex AI Integration: Nahtloses Deployment auf GCP
• A2A Protokoll: Google's Agent-Interoperabilität
• Session Management: Persistente Konversationen

Code-Beispiel (Python)

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools import google_search

# Einfacher Research-Agent
research_agent = Agent(
    name="topic_research_agent",
    model="gemini-2.5-flash",
    description="Agent für Themen-Recherche",
    instruction="""Du bist ein Content-Stratege und Researcher.
    Analysiere Trends und liefere actionable Insights.""",
    tools=[google_search]
)

# Session erstellen und Query ausführen
session = await session_service.create_session(
    app_name=research_agent.name,
    user_id="user-123"
)

async for event in research_agent.run(
    session=session,
    message="Recherchiere die Top AI-Trends für Q1 2026"
):
    print(event)

Multi-Agent Workflow mit ADK

from google.adk.agents import Agent, SequentialAgent
from google.adk.tools import code_execution, google_search

# Spezialisierte Agents definieren
planner = Agent(
    name="planner",
    model="gemini-2.5-pro",
    instruction="Erstelle detaillierte Projektpläne.",
    tools=[google_search]
)

coder = Agent(
    name="coder",
    model="gemini-2.5-flash",
    instruction="Implementiere Code basierend auf Spezifikationen.",
    tools=[code_execution]
)

reviewer = Agent(
    name="reviewer",
    model="gemini-2.5-pro",
    instruction="Reviewe Code auf Qualität und Security.",
    tools=[code_execution]
)

# Sequential Pipeline
pipeline = SequentialAgent(
    name="dev_pipeline",
    agents=[planner, coder, reviewer]
)

result = await pipeline.run(
    "Entwickle eine REST-API für Inventory Management"
)

TypeScript-Beispiel

import { Agent } from '@google/adk';

const agent = new Agent({
  name: 'typescript-agent',
  model: 'gemini-2.5-flash',
  instruction: 'Du bist ein hilfreicher Assistent.',
  tools: [/* tools */]
});

const response = await agent.chat({
  message: 'Erkläre mir TypeScript Generics',
  sessionId: 'session-123'
});

Wann Google ADK wählen?

• Enterprise auf GCP/Vertex AI
• Multi-Agent Orchestrierung benötigt
• A2A-Protokoll für Agent-Interoperabilität
• Gemini-Modelle bevorzugt

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4. LangGraph (LangChain)

Überblick

LangGraph ist das production-ready Framework für stateful, multi-step Agent-Systeme. AI Agent SDK Landscape Dezember Es erweitert LangChain um Graph-basierte Workflow-Orchestrierung mit expliziter State-Verwaltung.

GitHub Stars: ~35k+ (LangChain Ecosystem) | Sprachen: Python, TypeScript

Kernfeatures

• Graph-basierte Orchestrierung: Explizite Nodes und Edges
• State Management: Persistenter, checkpointed State
• Durable Execution: Agents überleben Crashes
• Human-in-the-Loop: Interrupts für menschliche Eingriffe
• LangSmith Integration: Observability und Debugging

Code-Beispiel: Einfacher Graph

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import TypedDict, Annotated
import operator

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]
    next_step: str

def research_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """Recherche-Schritt"""
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    response = llm.invoke(state["messages"])
    return {
        "messages": [response],
        "next_step": "analyze"
    }

def analyze_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """Analyse-Schritt"""
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    response = llm.invoke(
        state["messages"] + [{"role": "user", "content": "Analysiere die Ergebnisse"}]
    )
    return {
        "messages": [response],
        "next_step": "end"
    }

def router(state: AgentState) -> str:
    """Routing-Logik"""
    if state["next_step"] == "end":
        return END
    return state["next_step"]

# Graph erstellen
workflow = StateGraph(AgentState)

# Nodes hinzufügen
workflow.add_node("research", research_node)
workflow.add_node("analyze", analyze_node)

# Edges definieren
workflow.set_entry_point("research")
workflow.add_conditional_edges("research", router, {
    "analyze": "analyze",
    END: END
})
workflow.add_conditional_edges("analyze", router, {
    END: END
})

# Kompilieren und ausführen
app = workflow.compile()

result = await app.ainvoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Recherchiere AI Agent Trends 2025"}],
    "next_step": "research"
})

Multi-Agent mit Subgraphs

from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# Spezialisierte Agents als Subgraphs
researcher = create_react_agent(
    model=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    tools=[TavilySearchResults()],
    state_modifier="Du bist ein Research-Spezialist."
)

writer = create_react_agent(
    model=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    tools=[],
    state_modifier="Du bist ein Content-Writer."
)

# Supervisor-Graph
class SupervisorState(TypedDict):
    messages: list
    current_agent: str
    task_complete: bool

supervisor_graph = StateGraph(SupervisorState)
supervisor_graph.add_node("researcher", researcher)
supervisor_graph.add_node("writer", writer)
supervisor_graph.add_node("supervisor", supervisor_node)

# Routing vom Supervisor
supervisor_graph.add_conditional_edges(
    "supervisor",
    lambda s: s["current_agent"],
    {
        "researcher": "researcher",
        "writer": "writer",
        "FINISH": END
    }
)

Wann LangGraph wählen?

• Komplexe, stateful Workflows
• Explizite Kontrolle über Agent-Verhalten
• Production-Grade mit Checkpointing
• Human-in-the-Loop erforderlich
• Team mit LangChain-Erfahrung

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5. Vercel AI SDK

Überblick

Das Vercel AI SDK ist auf Web-Entwickler ausgerichtet und bietet nahtlose Integration mit Next.js, React und anderen Frontend-Frameworks. Mit Version 6 (2025) wurde eine Agent-Abstraktion eingeführt.

npm Downloads: 500k+/Woche | Sprachen: TypeScript/JavaScript

Kernfeatures

• Agent Abstraktion: ToolLoopAgent für Agent-Workflows
• Streaming: Native Streaming-Unterstützung
• Multi-Provider: OpenAI, Anthropic, Google, etc.
• MCP Tools: Integration via Plugins
• Fluid Compute: Optimiert für Vercel-Deployment

Code-Beispiel: Agent mit Tools

import { generateText, tool } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { z } from 'zod';

// Tool definieren
const weatherTool = tool({
  description: 'Ruft aktuelle Wetterdaten ab',
  parameters: z.object({
    city: z.string().describe('Stadt für Wetterabfrage')
  }),
  execute: async ({ city }) => {
    // API-Call zu Wetter-Service
    const response = await fetch(
      `https://api.weather.com/v1/current?city=${city}`
    );
    return response.json();
  }
});

// Agent-Loop
const result = await generateText({
  model: openai('gpt-4o'),
  tools: { weather: weatherTool },
  maxSteps: 5,
  system: 'Du bist ein hilfreicher Wetter-Assistent.',
  prompt: 'Wie ist das Wetter in Berlin und München?'
});

console.log(result.text);

ToolLoopAgent Klasse

import { ToolLoopAgent } from 'ai/agents';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';

const agent = new ToolLoopAgent({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-5'),
  tools: {
    search: searchTool,
    calculate: calculatorTool,
    writeFile: fileWriteTool
  },
  maxIterations: 10,
  stopWhen: (state) => state.taskComplete
});

const result = await agent.run({
  task: 'Recherchiere AI-Trends und erstelle einen Report als Markdown-Datei'
});

Next.js Integration

// app/api/agent/route.ts
import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const result = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    messages,
    tools: {
      // Tools hier
    },
    maxSteps: 5
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

Wann Vercel AI SDK wählen?

• Web-Applikationen mit Next.js/React
• Streaming-First Anforderungen
• Multi-Provider Flexibilität
• Vercel-Deployment geplant
• Frontend-fokussiertes Team

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6. CrewAI

Überblick

CrewAI ist spezialisiert auf Multi-Agent Collaboration mit einem "Crew"-Konzept — Teams von spezialisierten Agents, die zusammenarbeiten wie ein echtes Team.

GitHub Stars: ~25k+ | Sprachen: Python

Kernfeatures

• Role-based Agents: Jeder Agent hat eine definierte Rolle
• Crew Orchestration: Parallele und sequentielle Workflows
• Memory: Geteiltes und individuelles Gedächtnis
• Task Delegation: Automatische Aufgabenverteilung

Code-Beispiel

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

# Agents mit Rollen definieren
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Finde die wichtigsten AI-Trends und Insights",
    backstory="""Du bist ein erfahrener Analyst mit 15 Jahren
    Erfahrung in Technology Research.""",
    tools=[search_tool, scrape_tool],
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role="Content Strategist",
    goal="Erstelle compelling Content aus Research-Ergebnissen",
    backstory="""Du bist ein preisgekrönter Tech-Journalist
    mit Expertise in AI-Themen.""",
    tools=[],
    verbose=True
)

editor = Agent(
    role="Editor-in-Chief",
    goal="Stelle höchste Qualität und Faktentreue sicher",
    backstory="""Du bist ein erfahrener Editor mit strengen
    journalistischen Standards.""",
    tools=[],
    verbose=True
)

# Tasks definieren
research_task = Task(
    description="Recherchiere die Top 5 AI Agent SDKs 2025",
    expected_output="Detaillierter Research Report mit Quellen",
    agent=researcher
)

writing_task = Task(
    description="Schreibe einen Blog-Artikel basierend auf dem Research",
    expected_output="2000-Wort Blog-Post im Markdown-Format",
    agent=writer,
    context=[research_task]
)

editing_task = Task(
    description="Reviewe und verbessere den Artikel",
    expected_output="Finaler, publikationsreifer Artikel",
    agent=editor,
    context=[writing_task]
)

# Crew zusammenstellen
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer, editor],
    tasks=[research_task, writing_task, editing_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True
)

# Ausführen
result = crew.kickoff()
print(result)

Wann CrewAI wählen?

• Komplexe Aufgaben mit mehreren Spezialisten
• Role-based Workflow gewünscht
• Parallele Agent-Ausführung
• Team-basierte Analogie passt zum Use Case

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7. Microsoft AutoGen + Semantic Kernel

Überblick

Microsoft bietet mit AutoGen und Semantic Kernel zwei komplementäre Frameworks, die in Azure AI Foundry zu einem Enterprise-Ready Agent Service vereint werden.

AutoGen GitHub Stars: 35k+ | Semantic Kernel Stars: 22k+

AutoGen: Multi-Agent Conversations

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# Agents erstellen
assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config={
        "model": "gpt-4o",
        "temperature": 0.7
    },
    system_message="Du bist ein hilfreicher AI-Assistent."
)

user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=10,
    code_execution_config={
        "work_dir": "workspace",
        "use_docker": False
    }
)

# Konversation starten
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Schreibe ein Python-Script für Web-Scraping"
)

Semantic Kernel: Enterprise Integration

import semantic_kernel as sk
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import AzureChatCompletion

# Kernel erstellen
kernel = sk.Kernel()

# Azure OpenAI hinzufügen
kernel.add_service(AzureChatCompletion(
    deployment_name="gpt-4o",
    endpoint="https://your-resource.openai.azure.com/",
    api_key="your-api-key"
))

# Plugin laden
kernel.add_plugin(
    parent_directory="plugins",
    plugin_name="WriterPlugin"
)

# Funktion ausführen
result = await kernel.invoke(
    kernel.plugins["WriterPlugin"]["WriteArticle"],
    topic="AI Agent SDKs 2025"
)

Wann Microsoft Frameworks wählen?

• Azure Enterprise Environment
• Starke .NET/C# Präferenz (Semantic Kernel)
• Multi-Agent Konversationen (AutoGen)
• Enterprise Security und Compliance

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8. Weitere wichtige Frameworks

Strands Agents (AWS)

Model-agnostisches Framework mit starker AWS Bedrock Integration:

from strands import Agent

agent = Agent(
    model="bedrock/anthropic.claude-v3",
    tools=[/* AWS tools */]
)

PydanticAI

Type-safe Agent-Entwicklung mit Pydantic:

from pydantic_ai import Agent

agent = Agent(
    model="openai:gpt-4o",
    result_type=MyResultModel  # Pydantic Model
)

Smolagents (Hugging Face)

Minimalistisches Framework für schnelle Prototypen:

from smolagents import CodeAgent, HfApiModel

agent = CodeAgent(
    tools=[],
    model=HfApiModel()
)

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Vergleichsmatrix: Das richtige Framework wählen

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Entscheidungshilfe: Welches SDK für welchen Use Case?

Szenario 1: Schneller Prototyp mit OpenAI

Empfehlung: OpenAI Agents SDK

• Einfachste API
• Hosted MCP ohne Setup
• Schnelle Iteration

Szenario 2: Production Coding Assistant

Empfehlung: Claude Agent SDK

• Bewährte Infrastructure (Claude Code)
• Starke Code-Generierung
• Permission Framework

Szenario 3: Enterprise Multi-Agent auf GCP

Empfehlung: Google ADK

• Vertex AI Integration
• A2A für Agent-Kommunikation
• Enterprise Compliance

Szenario 4: Komplexer Workflow mit Human-in-the-Loop

Empfehlung: LangGraph

• Explizite State-Kontrolle
• Checkpointing
• Interrupt-Handling

Szenario 5: Web-App mit Streaming

Empfehlung: Vercel AI SDK

• React/Next.js Native
• Streaming-First
• Edge Deployment

Szenario 6: Team-basierte Aufgaben

Empfehlung: CrewAI

• Role-based Agents
• Parallele Ausführung
• Intuitive Metapher

Szenario 7: Azure Enterprise

Empfehlung: AutoGen + Semantic Kernel

• Azure Integration
• Enterprise Security
• .NET Support

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Best Practices für Agent-Entwicklung 2025

1. MCP als Connectivity-Standard nutzen

# MCP für standardisierte Tool-Integration
mcp_servers = [
    MCPServer("filesystem", "/path/to/allowed"),
    MCPServer("database", connection_string),
    MCPServer("api", api_config)
]

agent = Agent(mcp_servers=mcp_servers)

2. Observability von Anfang an

• LangSmith für LangGraph
• Langfuse für Framework-agnostisch
• Vercel Observability für AI SDK
• Built-in Tracing für OpenAI SDK

3. Fehlerbehandlung und Fallbacks

try:
    result = await agent.run(task)
except AgentTimeoutError:
    result = await fallback_agent.run(task)
except ToolExecutionError as e:
    logger.error(f"Tool failed: {e}")
    result = await agent.run(task, skip_failed_tools=True)

4. Cost Management

• Token-Limits pro Agent setzen
• Günstigere Modelle für einfache Tasks
• Caching für wiederholte Queries
• Rate Limiting implementieren

5. Security First

• MCP Security Best Practices befolgen
• OAuth 2.1 für authentifizierte Tools
• Sandboxing für Code-Execution
• Input-Sanitization

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Ausblick: Was kommt 2026?

Q1 2026:

• Erweiterte A2A-Protokoll Adoption
• Cross-Framework Interoperabilität

Q2 2026:

• Native Multi-Modal Agents
• Real-time Streaming-Verbesserungen

Q3 2026:

• Semantic Caching Standards
• Context-Komprimierung

Q4 2026:

• Built-in Compliance Features
• Multi-Tenancy Primitives

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Fazit

Die AI Agent SDK Landschaft 2025 bietet für jeden Use Case das passende Framework:

• Claude Agent SDK für production-grade autonome Agents
• OpenAI Agents SDK für schnelle Prototypen im OpenAI-Ökosystem
• Google ADK für Enterprise auf GCP
• LangGraph für komplexe, stateful Workflows
• Vercel AI SDK für Web-Applikationen
• CrewAI für team-basierte Multi-Agent Systeme
• AutoGen/SK für Azure Enterprise

Der wichtigste Trend: MCP als universeller Standard verbindet alle Frameworks und ermöglicht portable Tools und Integrationen.

Mein Rat: Starte mit dem einfachsten Framework, das deine Anforderungen erfüllt. Komplexität hinzuzufügen ist einfacher als sie zu reduzieren.

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Dieser Artikel wurde im Dezember 2025 recherchiert und spiegelt den aktuellen Stand der AI Agent SDK Landschaft wider.