Framework-Vergleich
Letta (MemGPT) vs LangGraph
Datenbasierter Vergleich von Letta (MemGPT) und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Letta (MemGPT) | LangGraph |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python / JS |
| Lizenz | Apache-2.0 | MIT |
| GitHub Stars | 24,210 | 39,516 |
| Commits (30d) | 2 | — |
| Autonomie | 5/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 2/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 3/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | Long-running stateful assistants | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. |
Letta (MemGPT)
Stärken
- First-class memory
- Server + SDK
Schwächen
- Younger ecosystem
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Fazit
Letta (MemGPT) führt mit 4 Punkten
Wähle Letta (MemGPT) wenn: Long-running stateful assistants. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..