CrewAI

CrewAI figuriert in Tony Seales Liste der Orchestrierungs-Frameworks neben LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel, dem OpenAI Agents SDK, AWS Bedrock und Google ADK, und Seales Punkt ist, dass die ganze Kategorie in sich zusammenfällt. Er zitiert Anthropic: Jede Komponente eines Harness kodiert eine Annahme darüber, was das Modell allein nicht kann, und diese Annahmen veralten schnell. Scaffolding, das für ein begrenztes Modell gebaut wurde, behindert ein leistungsfähiges Modell, es sollte also mit der Zeit schrumpfen statt sich anzuhäufen.

Cobus Greyling beschreibt dieselbe Verdrängung als einen Schichtenkollaps mit einem konkreten Mechanismus: Prompts in natürlicher Sprache in einer «CLAUDE.md»-Datei haben die Orchestrierungsschicht übernommen, die Frameworks wie LangGraph oder «CrewAI» innehatten, einen Schritt nachdem die CLI von «MCP» die Integrationsschicht übernommen hatte.

Antoine Habert kommt zu der Kritik aus der Praxis, nicht aus der Theorie. Über zwei Jahre Agenten-Einsatz in einem europäischen Fintech-Unternehmen (2023 bis 2025) erreichte sein System AI4Ops 100% Automatisierung des Level-1-Supports bei einer Kostenreduktion von mehr als 90% unter den Compliance-Vorgaben des Bankensektors. Was das erforderte, waren Beobachtbarkeit von Entscheidungen, validierte Ausführung von Aktionen, klare menschliche Aufsicht und auditierbares Feedback. Haberts Urteil über den Framework-Boom von 2024, «CrewAI» eingeschlossen, lautet, dass die Vervielfachung der Orchestratoren Transparenz des Reasonings, strukturiertes organisationales Gedächtnis, echte kognitive Zusammenarbeit zwischen Agenten und skalierbare Aufsicht unterentwickelt ließ. Orchestrierung wurde geboten, architektonische Grundlagen nicht.

Für Seale sind Frameworks eine Übergangsphase, und Modelle werden gemietet. Die Ontologie ist das, was eine Organisation tatsächlich besitzt.