JamJet

Framework-Vergleich

JamJet vs LangGraph vs CrewAI vs AutoGen vs Google ADK — Feature-Matrix für Ausführung, Dauerhaftigkeit, Observability, Evaluierung und Skalierung.

Zuletzt aktualisiert: 15.04.2026 · JamJet v0.5.0 · Korrekturen willkommen

Integriert Via Plugin~ Teilweise Nicht unterstützt In Arbeit

Welches ist wofür am besten geeignet?

  • Plain Python — schnellster Einstieg, minimale Garantien. Ideal für Prototypen und Einmal-Skripte.
  • LangGraph — Graph-Orchestrierung, vertraute Patterns, optionale Persistenz via Checkpointers.
  • JamJet — Python-Denkmodell mit Standard-Persistenz und stärkeren Runtime-Garantien.
  • CrewAI / AutoGen — nützliche Abstraktionen für bestimmte Multi-Agenten-Patterns, aber anderer Fokus bei Zuverlässigkeit.
  • Google ADK — enge Gemini-Integration, gemeinsam entwickeltes A2A, schnelle Entwicklung mit starkem Google-Cloud-Support. Am besten für Teams, die auf Googles AI-Stack aufbauen.

Wenn du LangGraphs Python-Workflow-Modell magst, aber Persistenz, Replay, typisierte Validierung und runtime-erzwungene Limits standardmäßig haben möchtest, ist JamJet konzeptionell der nächste Schritt. Siehe den LangGraph-Migrationsleitfaden.

Kernausführung

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
Graph-basierter Workflow~ Sequential/hierarchisch Sequential, parallel, Loop-Agenten
Asynchrone Ausführung
Lokaler In-Process-Runner
Typisierter State Pydantic~ TypedDict Dict~ Dict~
State-Validierung bei jedem Schritt
Conditional Routing Inline-Prädikate Edge-Funktionen~ Prozesstyp
Parallele Branches type: parallel
Zyklen / Loop-Support~

Dauerhaftigkeit & Zuverlässigkeit

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
Dauerhafte Ausführung (Wiederherstellung nach Absturz) Rust-Runtime Checkpointers
Event Sourcing Nativ
Automatische Wiederholung mit Backoff YAML-Konfiguration Manuell Manuell Manuell~ Manuell
Human-in-the-Loop / Pause type: wait interrupt_before~
Fortsetzen ab beliebigem Checkpoint Erfordert Saver
Timeout pro Schritt~~~

Observability

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
Strukturiertes Event-Log Events pro Schritt~ Callbacks~ verbose Text~
Ausführungsinspektions-CLI jamjet inspect
Event-Timeline
OpenTelemetry-Tracing LangSmith Eingebaut
Time-Travel-Debugging
Token-/Kostenattribution
Web-Inspektor/Dashboard Web Companion ADK Web UI

Tool- & Protokollintegration

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
MCP-Client (beliebige MCP-Server verwenden) Nativ Via Adapter Via Adapter Via Adapter Nativ
MCP-Server (Tools bereitstellen)
A2A Cross-Agent-Aufrufe Client + Server Co-entwickelte Spezifikation
OpenAI Function Calling
Custom Python Tools @tool-Dekorator
Tool-Wiederholung bei Fehler Node-Level-Konfiguration Manuell Manuell Manuell~

Eval & Testing

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
Integriertes Eval-Harness pytest-basiert
LLM-as-Judge-Bewertung LlmJudgeScorer
Assertion-Bewertung AssertionScorer
Latenzbudgets LatencyScorer
Kostenbudgets CostScorer
Dataset-Replay~
CI-Exit-Code bei Regression --fail-under~
Eval als Workflow-Node type: eval

Entwicklererfahrung

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
YAML-Workflow-Authoring
Python-Decorator-API @wf.step
Projektvorlagen jamjet init --template
Lokaler Dev-Server jamjet dev
Workflow-Validierungs-CLI jamjet validate
Multi-Modell-Unterstützung Beliebiges OpenAI-kompatibles~ Hauptsächlich Gemini
Lokale Modelle (Ollama, etc.)~

Produktion & Skalierung

FeatureJamJetLangGraphCrewAIAutoGenGoogle ADK
Runtime-SpracheRustPythonPythonPythonPython
Polyglot-SDKPython (TS )Python, JSPythonPython, .NETPython
Kubernetes-ready Stateless Binary
Managed Cloud Offering LangGraph Cloud Vertex AI
Streaming~
Open Source Apache-2.0 MIT MIT CC-BY-4 Apache-2.0

Hinweis: Siehe Benchmarks für gemessene Latenzvergleiche mit Methodik und Rohdaten. Migrationsleitfäden: von LangGraph, von CrewAI, vom OpenAI SDK.

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