AutoGen vs 
LangGraph
AutoGen vs LangGraph verglichen für 2026 — Funktionen, Lizenz, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und welches zu wählen ist. Microsofts konversationales Agenten-Framework vs Zustandsbehaftete, steuerbare Agentengraphen.
Regelmäßig aktualisiert · kuratiert von OpenSourceAI.tech
AutoGen vs LangGraph auf einen Blick
| Spezifikation | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|
| Kategorie | AI-Agenten-Framework | AI-Agenten-Framework |
| Typ | Multi-Agenten-Framework | Agentenorchestrierung (Graphen) |
| Lizenz | MIT | MIT |
| Läuft lokal | Cloud-optional | Cloud-optional |
| Primäre Sprache | Python | Python / JS |
| Benutzerfreundlichkeit | Fortgeschritten | Fortgeschritten |
| Am besten für | Forscher, die konversationale Agentensysteme entwickeln | Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen |
| GitHub-Sterne | 60.1k | 38.4k |
Funktionsvergleich
| Funktion | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|
| Multi-Agent | ✓ | ✓ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| Codeausführung | ✓ | ✓ |
| Speicher | ✓ | ✓ |
| Mensch-in-der-Schleife | ✓ | ✓ |
| Graphsteuerung | ✗ | ✓ |
Wie AutoGen und LangGraph abschneiden
| Kriterium | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|
| Beliebtheit | 4.5 | 4.0 |
| Wartung | 4.0 | 5.0 |
| Benutzerfreundlichkeit | 2.5 | 2.5 |
| Datenschutz | 3.5 | 3.5 |
| Lizenzfreiheit | 5.0 | 5.0 |
Die Bewertungen werden automatisch aus öffentlichen Signalen berechnet — GitHub-Sterne (Beliebtheit), aktuelle Commit-Aktivität (Wartung), Lizenztyp (Freiheit), lokal-first Design (Datenschutz) und Onboarding-Komplexität (Benutzerfreundlichkeit). Indikativ, kein Urteil.
Was jedes ist
AutoGen
AutoGen — der offizielle vollständige Name, kurz für „Automated Generation“ — ist Microsofts Open-Source-Framework zum Erstellen von Multi-Agenten-AI-Systemen, bei denen Agenten miteinander kommunizieren, um Aufgaben zu lösen, mit starker Unterstützung für die Codeausführung und die Nutzung von Werkzeugen.
- Flexible Multi-Agenten-Konversationsmuster
- Starke Unterstützung für Codeausführung und Werkzeugnutzung
- Unterstützt von Microsoft Research
LangGraph
LangGraph ist eine Bibliothek zum Erstellen von zustandsbehafteten, steuerbaren Agenten als Graphen, die Ihnen eine feinkörnige Kontrolle über Schleifen, Verzweigungen und Persistenz geben.
- Explizite, steuerbare Agentenzustandsmaschinen
- Persistenz und Mensch-in-der-Schleife integriert
- Integriert in das LangChain-Ökosystem
Wesentliche Unterschiede
AutoGen ist ein Multi-Agenten-Framework, während LangGraph die Agentenorchestrierung (Graphen) ist. Kurz gesagt, AutoGen passt zu Forschern, die konversationale Agentensysteme aufbauen, und LangGraph passt zu Entwicklern, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen.
Welches sollten Sie wählen?
Wählen Sie AutoGen für Forscher, die Systeme für konversationelle Agenten entwickeln. Wählen Sie LangGraph für Entwickler, die kontrollierbare Agenten-Workflows benötigen.
Es gibt selten einen Gewinner — viele Setups verwenden beide. Die richtige Wahl hängt von Ihrer Hardware, den Fähigkeiten Ihres Teams und davon ab, ob Sie Einfachheit oder Kontrolle schätzen.
Häufig gestellte Fragen
Ist AutoGen oder LangGraph einfacher zu verwenden?
Beide liegen auf einem ähnlichen Niveau (Fortgeschritten). Ihre Wahl sollte auf der Passform und nicht auf der Schwierigkeit basieren.
Sind AutoGen und LangGraph kostenlos?
AutoGen ist kostenlos und Open Source (MIT), und LangGraph ist kostenlos und Open Source (MIT). Keiner berechnet für die Kernsoftware.
Kann ich AutoGen und LangGraph lokal ausführen?
AutoGen: cloud-optional · LangGraph: cloud-optional. Beide können verwendet werden, ohne Ihre Daten an eine Drittanbieter-Cloud zu senden, wo deren Einrichtung dies erlaubt.
AutoGen vs LangGraph — welchen sollte ich 2026 wählen?
Wählen Sie AutoGen für Forscher, die Systeme für konversationelle Agenten entwickeln. Wählen Sie LangGraph für Entwickler, die kontrollierbare Agenten-Workflows benötigen.
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