Framework-Vergleich
AutoGen vs LangGraph
Datenbasierter Vergleich von AutoGen und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python / JS |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 60,385 | 39,516 |
| Commits (30d) | 0 | — |
| Autonomie | 4/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 3/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups. | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. |
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)
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Fazit
Gleichstand
Wähle AutoGen wenn: Forschung, Code-Agenten und experimentelle Multi-Agent-Setups.. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..