Framework-Vergleich
LangGraph vs AgentScope
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und AgentScope nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | AgentScope |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | Python |
| Lizenz | MIT | Apache-2.0 |
| GitHub Stars | 43,680 | 33,609 |
| Commits (30d) | 112 | — |
| Autonomie | 3/100 | 5/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 3/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | Distributed agent systems |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
AgentScope
Stärken
- Visual studio
- Distributed-ready
- Backed by Alibaba
Schwächen
- Mostly Chinese-language docs
Fazit
AgentScope führt mit 4 Punkten
Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle AgentScope wenn: Distributed agent systems.