AI Agent Development Frameworks Duel — 6 april 2026

1

ScreenAgent

Open-source VLM-agent om computer-GUIs te bedienen via muis/toetsenbordplanning en -uitvoering.

4.4 (5)

Freemium

Volledige review

ScreenAgent is een open-source Visual Language Model (VLM) agent die is ontworpen om computer-GUIs te bedienen via muis- en toetsenbordbewerkingen. Het stelt interactie met echte computerschermen mogelijk door het observeren van screenshots en het uitvoeren van acties. Het project omvat een plan-uitvoer-reflectieproces dat de agent leidt om multi-stappentaken te voltooien. Het werd gemaakt om de uitdaging aan te pakken van het trainen van agents om computers te gebruiken, waarbij mogelijkheden zoals taakplanning, beeldbegrip en visuele positionering vereist zijn. De ScreenAgent-dataset, die verschillende dagelijkse computertaken dekt, werd handmatig geannoteerd om het leren van de agent te ondersteunen. Het project bestaat uit een client voor het bedienen van het bureaublad, een dataset, modelwerkers voor inferentie en trainingscode. Het ondersteunt basale muis- en toetsenbordbewerkingen en kan worden toegepast op verschillende desktopbesturingssystemen en applicaties. De aanpak van ScreenAgent is universeel en is niet afhankelijk van specifieke APIs, waardoor het veelzijdig is.

• Uitvoering van muis- en toetsenbordbewerkingen
• Plan-uitvoer-reflectieproces voor taakvoltooiing
• Ondersteuning voor verschillende desktopbesturingssystemen en applicaties
• Handmatige annotatie van de ScreenAgent-dataset voor diverse taakdekking
• VLM-agent voor GUI-interactie

2

Google Agent Development Kit

Een modulair framework voor het bouwen, implementeren en beheren van AI‑agents over diverse workflows.

4.4 (5)

Gratis

Volledige review

Het Google Agent Development Kit (ADK) is een open-source framework voor het bouwen, implementeren en beheren van AI-agents op uiteenlopende workflows. Het stelt ontwikkelaars in staat om betrouwbare AI-agents op bedrijfsniveau te ontwikkelen, met ondersteuning voor meerdere programmeertalen, waaronder Python, TypeScript, Go, Java en Kotlin. Het ADK biedt een modulair ontwerp voor het maken van agents, waardoor ontwikkelaars kunnen starten met eenvoudige prompts en hulpcalls en schalen naar multi-agent orchestratie en grafiekgebaseerde workflows. ADK is ontworpen voor gebruik door zowel mensen als AI, waardoor ontwikkelaars kunnen genereren van agenten in seconden met hun favoriete code-assistent. Het framework biedt gemakkelijke toegang tot diverse LLM's, waaronder Gemini, en ondersteunt integratie met bestaande apps en services. ADK beschikt ook over een krachtige commando-line-tool, Agents CLI, waardoor ontwikkelaars kunnen scaffold, bouwen, testen, evalueren en implementeren van agenten snel. Een van de belangrijkste eigenschappen van de ADK is zijn grafiekgebaseerde workflow-architectuur, die het ontwikkelaren mogelijk maakt om complexe taken te programmeren en te orchestreren via gestructureerde en voorspelbare uitvoeringspathen. Dit maakt het ontwikkelaren gemakkelijk om betrouwbare en intelligente agents te creëren die kunnen redeneren en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden. ADK biedt ook een uitgebreid scala aan tools en resources voor ontwikkelaren, waaronder omvattende training, video's en communityondersteuning. ADK is onderdeel van een groeiende ecosysteme van opensource-hulpmiddelen en -diensten voor het bouwen en implementeren van AI-agents. Het framework is ontworpen om uitbreidbaar en aan te passen te zijn, waardoor ontwikkelaars nieuwe functionaliteiten en mogelijkheden kunnen toevoegen naar wens. Met ADK kunnen ontwikkelaars eindgebruikonvriendelijke AI-agents creëren die schaalbaar kunnen worden geïmplementeerd, waardoor het een krachtige tool is voor bedrijven en organisaties die kansen willen benutten van AI. De ADK-gemeenschap is actief en groeit aan, met een breed scala aan bronnen beschikbaar voor ontwikkelaars, waaronder gidsen, tutorials en community-ondersteuning. Het framework evolueert voortdurend, met nieuwe functies en mogelijkheden die regelmatig worden toegevoegd. Algemeen gezien is ADK een krachtig en flexibel framework voor het bouwen en implementeren van artefacten voor kunstmatige intelligentie, en is het zeer geschikt voor ontwikkelaars die op zoek zijn naar het creëren van betrouwbare en intelligente artefacten op schaal. ADK heeft meerdere sterke eigenschappen, waaronder zijn opzet als modulesysteem, ondersteuning voor meerdere programmeertaalen en overzichtelijkheid. Desalniettemin kent het ook enkele beperkingen, zoals de noodzaak aan ingrijpende ontwikkelkunskennis en middelen om op grote schaal te implementeren. Bovendien is ADK een relatief nieuw framework, en als zodanig mag het misschien niet beschikbaar te zijn met dezelfde mate van volwassenheid en stabiliteit als meer vastgeroeste frameworks. In vergelijking met andere frameworks biedt ADK een unieke combinatie van flexibiliteit, schaalbaarheid en gebruiksvriendelijkheid. Zijn grafiekgebaseerde workflow-architectuur en ondersteuning voor meerdere AI-modellen maken het zeer geschikt voor complexe en dynamische toepassingen. Echter, het kan niet de beste keuze zijn voor eenvoudige of banale toepassingen, waar een slankere framework beter geschikt is. In het algemeen is ADK een krachtig en flexibel framework voor het bouwen en implementeren van artificial intelligence-agents, en het is ideaal voor ontwikkelaars die kansen zoeken om betrouwbare en intelligente agents op grote schaal te creëren. Met zijn modulaire architectuur, ondersteuning voor meerdere programmeertalen en gemakkelijke gebruik, is ADK een aantrekkelijke keuze voor bedrijven en organisaties die willen maken gebruik van de kracht van artificial intelligence. ADK hebt een aantal potentieel gebruiksmogelijkheden, waaronder klantenservice, taalvertaling en gegevensanalyse. Zijn mogelijkheid om in te bedden met bestaande apps en diensten maakt het een flexibele tool voor een breed scala aan toepassingen. Daarnaast biedt zijn steun voor meerdere AI-modellen en een grafiekgestuurde workflow architectuur het een geschikte keuze voor complexe en dynamische toepassingen. In samenvatting is ADK een krachtige en flexibele framework voor het opzetten en uitvoeren van AI-agenten. Zijn modulaire architectuur, ondersteuning voor meerdere programmeertalen en eenvoudig gebruik maken het tot een aantrekkelijke keuze voor ontwikkelaars die willen werken aan betrouwbare en intelligente agenten op schaal. Hoewel het sommige beperkingen heeft, zoals de noodzaak aan aanzienlijke ontwikkelingskennis en middelen om op grote schaal in te zetten, biedt het een unieke combinatie van flexibiliteit, schaalbaarheid en eenvoudigheid die het goed geschikt maakt voor een breed scala aan toepassingen. ADK Evolueert voortdurend, met nieuwe functies en mogelijkheden die regelmatig worden toegevoegd. Het framework is ontworpen om uitbreidbaar en aan te passen te zijn, waardoor ontwikkelaars nieuwe functies en mogelijkheden kunnen toevoegen naarmate dit nodig is. Met zijn actieve en groeiende gemeenschap, uitgebreide training en bronnen, en zijn krachtige CLI-hulpprogramma, is ADK een krachtig hulpmiddel voor ondernemingen en organisaties die de kracht van AI willen inzetten. Het ecosysteem van de Development Kit voor Google Agent groeit ook steeds meer, met een brede reeks open-source hulpmiddelen en diensten beschikbaar om AI-agenten te bouwen en te implementeren. Het framework is ontworpen om open en extensief te zijn, waardoor ontwikkelaars nieuwe functionaliteiten en capaciteiten kunnen toevoegen waar nodig. dankzij ondersteuning voor meerdere AI-modellen, een graafbasete werkwijze en de eenvoudige gebruikservaring is de ADK uitstekend geschikt voor een breed scala aan toepassingen, van eenvoudige chatbots tot complexe en dynamische systemen. In het algemeen is de ADK een krachtige en flexibele framework voor het opbouwen en implementeren van AI-agents, en is het hiernaast zeer geschikt voor ontwikkelaars die op de hoogte willen zijn van een betrouwbare en intelligente agenten op grotere schaal. Een unieke combinatie van flexibiliteit, schaalbaarheid en gemakkelijkheid maken deze keuze zeer aantrekkelijk voor bedrijven en organisaties die de macht van AI willen uitspelen.

• Graph-based workflow architectuur
• Ondersteuning voor meerdere AI-modellen
• Modulaire architectuur
• Agents CLI
• Integratie met bestaande apps en services
• Voorlopige training en middelen

3

Claude MCP Agents

AI-agenten gebouwd op Anthropic's MCP voor naadloze tool- en gegevensintegratie.

4.4 (5)

Contact

Volledige review

Claude MCP Agents zijn AI-agenten die gebruikmaken van Anthropic's Model Context Protocol (MCP) om verbinding te maken met een breed scala aan externe gegevensbronnen, API's en ontwikkelaarstools. Door te standaardiseren hoe context tussen Claude en externe systemen stroomt, kunnen deze agenten bestanden lezen, databases opvragen, services aanroepen en handelen op basis van real-time informatie zonder op maat gemaakte integraties voor elke bron. Deze aanpak is bedoeld voor ontwikkelaars en teams die automatisering, onderzoeksassistenten en workflow-agenten bouwen die betrouwbare toegang nodig hebben tot bedrijfs- of persoonlijke gegevens. De open specificatie van MCP betekent dat dezelfde agent kan pluggen in nieuwe tools zodra connectors verschijnen, wat lock-in en integratie-overhead vermindert.

• Integratie met Model Context Protocol
• Verbindt met bestanden, API's en databases
• Uitbreidbaar via aangepaste MCP-servers
• Ondersteunt agentische, meerstapsworkflows
• Compatibel met de Claude-modelfamilie
• Open standaard voor interoperabiliteit

4

Agent S

Open-source GUI-agent framework waarmee een LLM je computer als een mens kan gebruiken via een Agent-Computer Interface.

4.6 (5)

Gratis

Volledige review

Agent S is een open-source GUI-agentframework waarmee grote taalmodellen (LLMs) kunnen interageren met computers als mensen via een Agent-Computer Interface. Het framework stelt LLMs in staat om te leren van eerdere ervaringen en complexe taken autonoom uit te voeren op een computer. Agent S is ontworpen voor single-monitor schermen en ondersteunt Linux, Mac en Windows-platforms. Het framework heeft state-of-the-art resultaten behaald op verschillende benchmarks, waaronder OSWorld, WindowsAgentArena en AndroidWorld. Agent S3, de nieuwste versie, heeft menselijk niveau overtroffen op OSWorld met een score van 72,60%. Het heeft ook sterke zero-shot generalisatiemogelijkheden aangetoond. Agent S biedt een flexibele en modulaire architectuur voor het bouwen van GUI-agents. Het framework bevat een bibliotheek genaamd gui-agents, waarmee gebruikers Agent S eenvoudig kunnen integreren met hun applicaties. De bibliotheek ondersteunt meerdere platforms en biedt een eenvoudig installatieproces. De ontwikkeling van Agent S is gericht op het verbeteren van de mogelijkheden van autonome GUI-agents. Het framework heeft het potentieel om in verschillende toepassingen te worden gebruikt, waaronder automatisering, AI-onderzoek en computerviewing. Gebruikers moeten echter voorzichtig zijn bij het uitvoeren van Agent S, omdat het de computer bestuurt door Python-code uit te voeren.

• Autonoom interageren met computers
• Agent-Computer Interface
• Ondersteunt Linux, Mac en Windows
• Controle via Python-code
• Gedrag Best-of-N prestatieverbetering
• GUI-agents bibliotheek

5

BabyBeeAGI

Een geavanceerde versie van BabyBeeAGI met verbeterd taakbeheer en functionaliteit.

4.6 (5)

Gratis

Volledige review

BabyBeeAGI is een experimenteel framework voor het bouwen van autonoom zelfbouwende agents. Het werd ontwikkeld als evolutie van de originele BabyAGI uit maart 2023, die taakplanning voor autonome agents introduceerde. Het framework draait rond een nieuw functioneel framework genaamd 'functionz' dat functies opslaat, beheert en uitvoert vanuit een database. Het beschikt over een grafische structuur voor het volgen van imports, afhankelijke functies en authenticatiegeheimen, met automatische lading en uitgebreide loggingmogelijkheden. Het framework bevat ook een dashboard voor het beheren van functies, het uitvoeren van updates en het bekijken van logs. Het is bedoeld om eenvoudig te zijn en discussie te stimuleren onder ontwikkelaars, niet voor productiegebruik. Het kernidee is om de eenvoudigste oplossing te bouwen die zichzelf kan bouwen, waardoor het een interessante aanpak is voor het ontwikkelen van autonome agents.

• Functie registratie en metadatabeheer
• Afhankelijkheidsvolger en sleutelafhankelijkheden
• Automatische laadt en logging
• Dashboard voor functiemanagement en logweergave