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Agent-Frameworks

LangGraph

Graphenbasiertes Orchestrierungs-Framework für zustandsbehaftete Multi-Agent-Systeme.

LangChainGeprüft 28. Aug. 2026

Preis
Gratis
Reife
stable
Lizenz
MIT
Plattformen
macos, linux, windows, web
Bewertung
4 / 5
Reife Wahl für produktive Multi-Agent-Workflows mit Bedarf an Persistenz und Kontrolle. Für reine Tool-Use-Prototypen ist der Overhead oft zu hoch.

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Inhalt

Über

LangGraph ist ein von LangChain entwickeltes Framework, das Agent-Logik als gerichteten Graphen mit Knoten, Kanten und explizitem Zustand modelliert. Es unterstützt zyklische Abläufe, Human-in-the-Loop-Knoten und Persistenz via Checkpointer, was es von einfacheren ReAct-Schleifen abhebt. Die Bibliothek ist in Python und TypeScript verfügbar und wird aktiv von der LangChain-Crew sowie einer breiten Community gepflegt. Für Teams, die reproduzierbare, debuggbare Agent-Pipelines benötigen, ist LangGraph heute der De-facto-Standard im Python-Ökosystem.

Praxisbeispiel

Ein Kundenservice-Team modelliert einen Eskalations-Workflow: Ein Triage-Agent klassifiziert eingehende Tickets, ein Recherche-Agent ruft über Tool-Knoten Wissensdatenbank und CRM ab, und ein Antwort-Agent formuliert die finale Reply. Persistente Checkpoints erlauben es, eine Konversation nach einer Stunde Unterbrechung exakt an der gleichen Stelle wieder aufzunehmen, ohne den Graphen neu zu instantiieren.

Bewertung im Detail

Stärken

  • Ausgereifte State-Machine-Semantik mit Checkpointing und Time-Travel
  • Erstklassige LangChain-Integration und grosse Modellauswahl
  • Visualisierung via LangGraph Studio erleichtert Debugging

Schwächen

  • Lernkurve durch explizite Graph-Definition statt deklarativer Agents
  • Bindung an das LangChain-Ökosystem schränkt Modell-Agnostik ein
  • Schnelle Release-Kadenz führt regelmässig zu Breaking Changes

Eckdaten

Lizenz
MIT (open-source)
Vendor
LangChain
Reifegrad
stable
Erstveröffentlichung
Zuletzt geprüft
Plattformen
macos, linux, windows, web
Integrationen
OpenAIAnthropicGoogle GeminiMistralLangChain
Use Cases
Multi-Agent-WorkflowsTool-UseRAG-PipelinesZustandsbehaftete Automatisierung