Framework-Vergleich

LangGraph vs CrewAI

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

LangGraph

Stateful Agenten als Graph-Workflows

3/ 100 AGI
GitHub

CrewAI

Rollenbasierte Multi-Agenten-Orchestrierung

3/ 100 AGI
GitHub

Technische Spezifikation

EigenschaftLangGraphCrewAI
SprachePython / JSPython
LizenzMITMIT
GitHub Stars39,54456,991
Commits (30d)4393
Autonomie3/1004/100
Multimodalität2/1002/100
Production5/1003/100
Einsteiger-Score5/108/10
Beste EignungProduktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.Teams, die schnell ein funktionierendes Multi-Agenten-Setup brauchen.

LangGraph

Stärken
  • Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
  • Erstklassiges Streaming und Persistenz
  • Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
  • Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
  • LangChain-Bindung

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
Fazit

Gleichstand

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