LangGraph vs LangChain
LangGraph vs LangChain im Vergleich für 2026 — Funktionen, Lizenz, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und welches man wählen sollte. Zustandsbehaftete, steuerbare Agentengraphen vs Ketten, Werkzeuge und Agenten zusammenstellen.
Regelmäßig aktualisiert · kuratiert von olud.ai
LangGraph vs LangChain auf einen Blick
| Spezifikation | LangGraph | LangChain |
|---|---|---|
| Kategorie | AI-Agenten-Framework | AI-Agenten-Framework |
| Typ | Agentenorchestrierung (Graphen) | LLM-App-Framework |
| Lizenz | MIT | MIT |
| Läuft lokal | Cloud-optional | Cloud-optional |
| Primäre Sprache | Python / JS | Python / JS |
| Benutzerfreundlichkeit | Fortgeschritten | Mittelstufe |
| Am besten für | Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen | Entwickler, die LLM-Apps mit Tools erstellen |
| GitHub-Sterne | 37.8k | 142.3k |
Wie LangGraph und LangChain abschneiden
| Kriterium | LangGraph | LangChain |
|---|---|---|
| Beliebtheit | 4.0 | 5.0 |
| Wartung | 5.0 | 5.0 |
| Benutzerfreundlichkeit | 2.5 | 3.5 |
| 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
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
LangChain
LangChain ist ein Framework zum Erstellen von LLM-Anwendungen durch das Zusammenstellen von Eingabeaufforderungen, Modellen, Tools, Speicher und Agenten, mit einem riesigen Ökosystem von Integrationen.
- Riesiges Ökosystem von Integrationen
- Bausteine für Ketten, Tools und Agenten
- Unterstützung für Python und JavaScript
Wesentliche Unterschiede
LangGraph ist Agentenorchestrierung (Graphen), während LangChain ein LLM-Anwendungsrahmen ist. LangGraph ist eher fortgeschrittenen Benutzern zugänglich, während LangChain besser für fortgeschrittene Benutzer geeignet ist. Kurz gesagt, LangGraph eignet sich für Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen, und LangChain eignet sich für Entwickler, die LLM-Anwendungen mit Werkzeugen erstellen.
Welches sollten Sie wählen?
Wählen Sie LangGraph für Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen. Wählen Sie LangChain für Entwickler, die LLM-Anwendungen mit Werkzeugen erstellen.
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 LangGraph oder LangChain einfacher zu verwenden?
LangChain ist im Allgemeinen der einfachere der beiden, um zu beginnen, während LangGraph mehr Einrichtung mit mehr Kontrolle belohnt.
Sind LangGraph und LangChain kostenlos?
LangGraph ist kostenlos und Open Source (MIT), und LangChain ist kostenlos und Open Source (MIT). Keines der beiden erhebt Gebühren für die Kernsoftware.
Kann ich LangGraph und LangChain lokal ausführen?
LangGraph: Cloud-optional · LangChain: Cloud-optional. Beide können verwendet werden, ohne Ihre Daten an eine Drittanbieter-Cloud zu senden, wo deren Einrichtung dies erlaubt.
LangGraph vs LangChain — welches sollte ich 2026 wählen?
Wählen Sie LangGraph für Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen. Wählen Sie LangChain für Entwickler, die LLM-Anwendungen mit Werkzeugen erstellen.
Menschen vergleichen auch
Entdecken Sie weitere Open-Source-AI
Durchsuchen Sie Tausende von Open-Source-AI-Tools, Modellen und Projekten — alles an einem Ort, täglich aktualisiert.
Verzeichnis erkunden →