Framework-Vergleich
AutoGen vs LangChain
Datenbasierter Vergleich von AutoGen und LangChain nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | AutoGen | LangChain |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 60,385 | 144,072 |
| Commits (30d) | 0 | 147 |
| Autonomie | 4/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 3/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 4/10 |
| Beste Eignung | Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups. | General-purpose agent and RAG apps |
AutoGen
Stärken
- Starker Code-Execution-Loop
- Microsoft-Backing und aktive Releases
- Sehr flexibel für Forschung
Schwächen
- Steile Lernkurve
- API ändert sich häufig (v0.2 → v0.4)
LangChain
Stärken
- Huge ecosystem
- Active development
- Many integrations
Schwächen
- API churn
- Heavy abstractions
Fazit
LangChain führt mit 4 Punkten
Wähle AutoGen wenn: Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups.. Wähle LangChain wenn: General-purpose agent and RAG apps.