Framework-Vergleich
Vercel AI SDK vs LangGraph
Datenbasierter Vergleich von Vercel AI SDK und LangGraph nach der AGI-Readiness-Methodik v2.0. Autonomie, Multimodalität, Production-Reife — kuratiert und community-validiert.
Technische Spezifikation
| Eigenschaft | Vercel AI SDK | LangGraph |
|---|---|---|
| Sprache | TypeScript | Python / JS |
| Lizenz | Apache-2.0 | MIT |
| GitHub Stars | 26,145 | 39,516 |
| Commits (30d) | 334 | — |
| Autonomie | 3/100 | 3/100 |
| Multimodalität | 3/100 | 2/100 |
| Production | 4/100 | 5/100 |
| Einsteiger-Score | 5/10 | 5/10 |
| Beste Eignung | TS web apps with embedded agents | Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt. |
Vercel AI SDK
Stärken
- Excellent streaming
- Provider-agnostic
- Huge adoption in Next.js
Schwächen
- Agent layer is thinner than LangGraph
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 Vercel AI SDK wenn: TS web apps with embedded agents. Wähle LangGraph wenn: Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt..