Framework-Vergleich
LangChain vs LlamaIndex Agents
Datenbasierter Vergleich von LangChain und LlamaIndex Agents nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangChain | LlamaIndex Agents |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 144,072 | 51,568 |
| Commits (30d) | 147 | — |
| Autonomie | 4/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 4/10 | 6/10 |
| Beste Eignung | General-purpose agent and RAG apps | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. |
LangChain
Stärken
- Huge ecosystem
- Active development
- Many integrations
Schwächen
- API churn
- Heavy abstractions
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Fazit
LangChain führt mit 4 Punkten
Wähle LangChain wenn: General-purpose agent and RAG apps. Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen..