Platform vs. Library vs. Builder
Der KI-Orchestrierungsmarkt hat drei Archetypen: visuelle Node-Builder, Code-Bibliotheken und Cloud-Plattformen. EDDI ist eine deploybare Middleware-Plattform.
vs. Visual Node Builders
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Visuelle Node-Builder machen das Prototyping schnell. Ihre Architektur bringt jedoch Einschränkungen im Enterprise-Bereich mit sich.
Architecture Comparison
| Dimension | Visual Node Builders | EDDI |
|---|---|---|
| Runtime | Node.js single-threaded event loop | JVM with millions of virtual threads |
| Code Execution | Dynamic eval() / code blocks | Zero eval() — declarative JSON only |
| Security | Multiple critical CVEs documented | No dynamic code execution by design |
| Authentication | Basic auth or community plugins | Enterprise OIDC/Keycloak with RBAC |
| Database | SQLite (some support PostgreSQL) | MongoDB or PostgreSQL |
| Audit Trail | Application-level logging | HMAC-SHA256 immutable audit ledger |
| Compliance | Manual implementation | 17+ frameworks built in |
Die Sicherheitsfrage
Anfang 2026 erlebte das KI-Agenten-Ökosystem eine bedeutende Sicherheitsabrechnung.
EDDI verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz: kategorisches Verbot von Code-Ausführung zur Laufzeit.
vs. Code Libraries & Frameworks
LangGraph · CrewAI · AutoGen · LangChain · Spring AI
Code-Bibliotheken sind ausgezeichnete Bausteine. Aber die Wahl einer Bibliothek bedeutet, die gesamte Produktionsinfrastruktur selbst zu bauen.
Die "Day-2-Operations"-Lücke
Teams müssen Enterprise-Infrastruktur von Grund auf aufbauen:
- REST API controllers
- Authentication (OIDC, RBAC)
- Conversation state management
- Audit logging
- Management UI
- Secret management
- Horizontal scaling
- Cost tracking
- GDPR compliance API
- Durable execution
Framework Comparison
| Framework | Abstraction | Learning Curve | State & Memory | Production Infrastructure |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph | Nodes & Edges (DAG) | Moderate–High | Built-in persistence | Requires custom infrastructure |
| CrewAI | Role-based delegation | Low | Ephemeral | Prototyping-focused |
| AutoGen | Multi-party dialogues | Low–Moderate | Conversation history | Transitioning framework |
| EDDI | Orchestration Platform | Low (Config-as-Code) | Persistent memory + dream consolidation | Fully packaged |
Bibliotheken liefern die Logik; EDDI liefert die Infrastruktur.
vs. Cloud AI Platforms
AWS Bedrock · Azure AI Studio · Google Vertex AI
Cloud-KI-Plattformen bieten verwaltete Infrastruktur, führen aber zu erheblichem Vendor Lock-in.
Sovereignty & Portability
| Dimension | Cloud AI Platforms | EDDI |
|---|---|---|
| Deployment | Locked to provider | Docker-native — any environment |
| Model Choice | Provider portfolio | 12 LLM providers + OpenAI-compatible |
| Cost Control | Provider pricing | Model cascading reduces costs 60–80% |
| Data Residency | Provider infrastructure | Full data sovereignty |
| Portability | Provider-specific APIs | MCP, A2A, OpenAPI, REST |
| Air-Gap | Not possible | Full offline with Ollama/Jlama |
EDDIs selbst gehostete Architektur bietet Infrastruktur-Souveränität, die Cloud-gebundene Plattformen nicht bieten können.
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