Framework-Vergleich

LangGraph vs Haystack

Datenbasierter Vergleich von LangGraph und Haystack 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

Haystack

deepset's pipeline framework for search and agents.

3/ 100 AGI
GitHub

Technische Spezifikation

EigenschaftLangGraphHaystack
SprachePython / JSPython
LizenzMITApache-2.0
GitHub Stars43,68026,804
Commits (30d)112289
Autonomie3/1003/100
Multimodalität2/1002/100
Production5/1004/100
Einsteiger-Score5/104/10
Beste EignungProduktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.Search-heavy agent apps

LangGraph

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

Haystack

Stärken
  • Pipelines are explicit
  • Strong eval tooling
Schwächen
  • Agent layer is younger than RAG
Fazit

Gleichstand

Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle Haystack wenn: Search-heavy agent apps.