Framework-Vergleich

CrewAI vs LangGraph

Datenbasierter Vergleich von CrewAI und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.

CrewAI

Rollenbasierte Multi-Agenten-Orchestrierung

3/ 100 AGI
GitHub

LangGraph

Stateful Agenten als Graph-Workflows

3/ 100 AGI
GitHub

Technische Spezifikation

EigenschaftCrewAILangGraph
SprachePythonPython / JS
LizenzMITMIT
GitHub Stars56,95339,516
Commits (30d)93
Autonomie4/1003/100
Multimodalität2/1002/100
Production3/1005/100
Einsteiger-Score8/105/10
Beste EignungTeams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen.Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.

CrewAI

Stärken
  • Sehr klare Rollen- und Task-Abstraktion
  • Schneller Einstieg, gute Dokumentation
  • Aktive Community und Templates
Schwächen
  • Weniger Kontrolle über Low-Level-Flows
  • Debugging bei komplexen Crews wird unübersichtlich

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 CrewAI wenn: Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen.. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..