Framework-Vergleich
LlamaIndex Agents vs LangChain
Datenbasierter Vergleich von LlamaIndex Agents und LangChain nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LlamaIndex Agents | LangChain |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 52,884 | 149,413 |
| Commits (30d) | 5 | 197 |
| Autonomie | 3/100 | 4/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 3/100 |
| Production | 4/100 | 4/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 4/10 |
| Beste Eignung | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. | General-purpose agent and RAG apps |
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
LangChain
Stärken
- Huge ecosystem
- Active development
- Many integrations
Schwächen
- API churn
- Heavy abstractions
Fazit
LangChain führt mit 4 Punkten
Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen.. Wähle LangChain wenn: General-purpose agent and RAG apps.