Framework-Vergleich
LangGraph vs Ollama
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und Ollama nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | Ollama |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | Go |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 39,516 | 178,304 |
| Commits (30d) | — | — |
| Autonomie | 3/100 | 2/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 4/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 9/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit. |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Ollama
Stärken
- Trivialer Start (ollama run)
- Riesiger Model-Hub
- Tool-Calling nativ
Schwächen
- Keine Agent-Abstraktionen
- Hardware-abhängig
Fazit
Gleichstand
Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle Ollama wenn: Lokale, private Agent-Stacks ohne Cloud-Abhängigkeit..