Framework-Vergleich
LangGraph vs LlamaIndex Agents
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und LlamaIndex Agents nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | LlamaIndex Agents |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 39,544 | 51,599 |
| Commits (30d) | 43 | 33 |
| Autonomie | 3/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 6/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
Fazit
Gleichstand
Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen..