Framework-Vergleich
LangGraph vs Agno
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und Agno nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | Agno |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | Python |
| Lizenz | MIT | MPL-2.0 |
| GitHub Stars | 39,516 | 41,675 |
| Commits (30d) | — | — |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 5/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 7/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz. |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Agno
Stärken
- Sehr schnelle Agent-Instanziierung
- Eingebautes Memory + Storage
Schwächen
- Jüngeres Ökosystem
- Weniger Tutorials als CrewAI
Fazit
Agno führt mit 4 Punkten
Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle Agno wenn: Produktive Agent-APIs mit hohem Durchsatz..