Der Reddit-Nutzer /u/Straight_Stomach812 argumentiert, dass die meisten Framework-Debatten die entscheidende Einstiegsfrage überspringen: Braucht man überhaupt ein Framework? Für einzelne Agenten mit ein bis zwei Tools empfiehlt er direkte Model-Calls mit strukturierten Outputs – günstiger, besser debuggbar, leichter zu inspizieren. Frameworks rechtfertigen ihre Komplexität laut dem Autor erst bei verzweigtem Control-Flow, persistentem State, Retries, Human-Approval-Gates, Memory oder langläufigen Prozessen. Die vorgeschlagene Entscheidungsmatrix ordnet elf Frameworks konkreten Use-Cases zu: LangGraph für zustandsbehaftete Produktions-Workflows, CrewAI für schnelle Multi-Agent-Prototypen, LlamaIndex und Haystack für RAG-lastige bzw. deterministische Retrieval-Pipelines, Pydantic AI für typsichere Python-Services, Letta für persistente Memory-Assistenten, Smolagents für Code-ausführende Leichtagenten, Browser Use für Browser-Automatisierung, OpenHands/Goose für Open-Source-Coding-Agenten, Mastra für TypeScript-Produkte sowie das Vercel AI SDK für Streaming-UIs. Als zentralen Fehler benennt der Autor das Wählen eines Frameworks vor dem Definieren der eigentlichen Aufgabe – eine gute Agent-Spezifikation müsse Fähigkeiten, Tools, State-Bedarf, Approval-Logik und Failure-Szenarien klar benennen.