Framework-Vergleich
LangGraph vs Mastra
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und Mastra nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | Mastra |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | TypeScript |
| Lizenz | MIT | Elastic-2.0 |
| GitHub Stars | 43,187 | 28,764 |
| Commits (30d) | 88 | 1690 |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 2/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | TypeScript agent stacks |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Mastra
Stärken
- TS-first
- Workflows + agents
- Great DX
Schwächen
- Non-OSI license (Elastic)
Fazit
Mastra führt mit 4 Punkten
Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle Mastra wenn: TypeScript agent stacks.