Framework-Vergleich

PydanticAI vs LangGraph

Datenbasierter Vergleich von PydanticAI und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.

PydanticAI

Type-safe agent framework from the Pydantic team.

3/ 100 AGI
GitHub

LangGraph

Stateful Agenten als Graph-Workflows

3/ 100 AGI
GitHub

Technische Spezifikation

EigenschaftPydanticAILangGraph
SprachePythonPython / JS
LizenzMITMIT
GitHub Stars19,24639,516
Commits (30d)279
Autonomie3/1003/100
Multimodalität2/1002/100
Production4/1005/100
Einsteiger-Score5/105/10
Beste EignungProduction Python agents needing typingProduktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.

PydanticAI

Stärken
  • Type safety
  • Excellent DX
  • Structured outputs
Schwächen
  • Young project

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 PydanticAI wenn: Production Python agents needing typing. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..