Framework-Vergleich
LangGraph vs Vercel AI SDK
Datenbasierter Vergleich von LangGraph und Vercel AI SDK nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LangGraph | Vercel AI SDK |
|---|---|---|
| Sprache | Python / JS | TypeScript |
| Lizenz | MIT | Apache-2.0 |
| GitHub Stars | 43,187 | 27,296 |
| Commits (30d) | 88 | 588 |
| Autonomie | 3/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 3/100 |
| Production | 5/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. | TS web apps with embedded agents |
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Vercel AI SDK
Stärken
- Excellent streaming
- Provider-agnostic
- Huge adoption in Next.js
Schwächen
- Agent layer is thinner than LangGraph
Fazit
Gleichstand
Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.. Wähle Vercel AI SDK wenn: TS web apps with embedded agents.