Framework-Vergleich
LlamaIndex Agents vs LangGraph
Datenbasierter Vergleich von LlamaIndex Agents und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | LlamaIndex Agents | LangGraph |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python / JS |
| Lizenz | MIT | MIT |
| GitHub Stars | 51,568 | 39,516 |
| Commits (30d) | — | — |
| Autonomie | 3/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 6/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen. | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. |
LlamaIndex Agents
Stärken
- Beste RAG-Integration am Markt
- Query Engines + Agents kombinierbar
Schwächen
- Multi-Agent-Patterns weniger ausgeprägt
LangGraph
Stärken
- Explizite Zustandsmaschine – produktionstauglich
- Erstklassiges Streaming und Persistenz
- Integration in LangSmith für Observability
Schwächen
- Konzept-Overhead höher als bei CrewAI
- LangChain-Bindung
Fazit
Gleichstand
Wähle LlamaIndex Agents wenn: RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen.. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..