Framework-Vergleich
Agno vs LangGraph
Datenbasierter Vergleich von Agno und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Agno | LangGraph |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python / JS |
| Lizenz | MPL-2.0 | MIT |
| GitHub Stars | 42,696 | 43,167 |
| Commits (30d) | 131 | 88 |
| Autonomie | 4/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 5/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 7/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz. | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. |
Agno
Stärken
- Sehr schnelle Agent-Instanziierung
- Eingebautes Memory + Storage
Schwächen
- Jüngeres Ökosystem
- Weniger Tutorials als CrewAI
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Fazit
Agno führt mit 4 Punkten
Wähle Agno wenn: Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz.. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..