Framework-Vergleich
LangChain vs LangGraph
Datenbasierter Vergleich von LangChain und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangChain | LangGraph |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python / JS |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 144,072 | 39,516 |
| Commits (30d) | 147 | — |
| Autonomie | 4/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 4/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | General-purpose agent and RAG apps | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. |
LangChain
Stärken
- Huge ecosystem
- Active development
- Many integrations
Schwächen
- API churn
- Heavy abstractions
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Fazit
LangChain führt mit 4 Punkten
Wähle LangChain wenn: General-purpose agent and RAG apps. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..