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LangGraphOffene-Quell-Code-Framework für das Bauen statevoller, mehrfach-aktorischer LLM-Anwendungen mit graphbasierten Workflows.

4.8 (5)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Mai 2026
Open SourceDeveloper ToolsAgent FrameworkLLM OrchestrationMulti-AgentStateful WorkflowsPython

Übersicht

LangGraph ist ein Open-Source-Framework zur Orchestrierung komplexer, zustandsbehafteter Anwendungen, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickelt vom Team hinter LangChain, modelliert es Agenten-Workflows als Graphen aus Knoten und Kanten und gibt Entwicklern eine feinkörnige Kontrolle darüber, wie Sprachmodelle, Werkzeuge und menschliche Eingaben über mehrere Schritte hinweg interagieren. Im Gegensatz zu linearen Ketten unterstützt LangGraph Zyklen, Verzweigungslogik und persistente Zustände, wodurch es sich gut für langfristig laufende Agenten, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und Anwendungen eignet, die Speicher oder Human-in-the-Loop‑Checkpoints benötigen. Es integriert sich in das breitere LangChain‑Ökosystem und funktioniert mit den meisten großen LLM‑Anbietern. Entwickler nutzen LangGraph typischerweise, um produktionsreife Agenten wie Forschungsassistenten, Kundensupportsysteme und autonome Workflow‑Tools zu bauen, bei denen Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Kontrollierbarkeit wichtig sind.

Hauptfunktionen

  • Graph-basierte Agentenorchesterung
  • Bausystem für Zustandsmanagement und Arbeitsspeicher
  • Unterstützung für Multi-actor und Multi-Agent-Systeme
  • Stream- und Async- Ausführung
  • Sicherung zur Pause und Wiederaufnahmefunktion
  • Kompatibilität mit der Mehrzahl der größten LLM-Anbieter

Preise

Modell
Freemium
Kategorie
Große Sprachmodelle (LLMs)
Bewertung
4.8 / 5 (5)

Anwendungsfälle

Mehrfach-Agentsysteme zur Zusammenarbeit

Orchestrieren Sie mehrere auf bestimmte Ziele ausgerichtete Agenten, die sich über graphdefinierte Workflows mitteilen und Aufgaben mitschicken, sodass komplexe Problemlösungen auf Rollen wie Forscher, Planer und Executor möglich sind.

Langdauernd Statevoller Anscheinsagenten

Entwickeln Sie Agenten, die Arbeitsspeicher und dauerhaften Zustand bei jedem Session durchführen, Checkpointing, das zum Pausieren, Wiederaufnehmen und Workflow-Zurücksetzung verhilft, ohne Kontext zu verlieren.

Mensch-zur-Anscheins- genehmigungsoptimalisierte Fluss

Setzen Sie Mensch-Checkpoints bei LLM-Flüssen für sensitive Entscheidungen, was die Genehmigung, die Editierung oder die Annahme von Agentenaktionen ermöglicht, bevor die Ausführung fortgesetzt wird.

Komplexe Umkehrentscheidung-LLM-Pipelines

Implementieren Sie Workflows mit Zyklen, bedingter Entscheidungsfindung und Wiederholungen, die sich über lineare Ketten hinausgehen, wodurch Entwickler eine genaue Kontrolle über die Werkzeugverwendung und den Modell-Wechsel haben.

Pro & Contra

Pro

  • Feinmotorische Kontrolle über den Agentenstrom
  • Unterstützung für Zyklen und komplexe Entscheidungen
  • Statevollen Ausführung mit Persistenz
  • Mensch-in-der-Schleife-Sicherungspunkte
  • Integration in das LangChain-Ökosystem

Contra

  • Steilerer Lernkurve als simple Kette
  • Berechtigten Verständnisses von Graphenkonszepten bedarf
  • Dokumentation kann schnelle Releases aushalten
  • Primär codefirst-Ansatz, kein visuelles Konstruktionswerkzeug

Bewertungen

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IB

Ingrid Bauer

Dec 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multi-actor and multi-agent support, and fine-grained control over agent flow caught me off guard. Documentation can lag rapid releases is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

EB

Ethan Brooks

Dec 13, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is graph-based agent orchestration — handled better than most — and integrates with LangChain ecosystem. Worth the time if this is your use case.

WC

Wei Chen

Nov 4, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-actor and multi-agent support — handled better than most — and fine-grained control over agent flow. Documentation can lag rapid releases is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kwame Mensah

Kwame Mensah

Sep 26, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with LangChain ecosystem. Built-in state management and memory fits neatly into how we already work, and multi-actor and multi-agent support removed a step we used to do by hand. Steeper learning curve than simple chains, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Fatima Zahra

Fatima Zahra

Jun 19, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on streaming and async execution, and stateful execution with persistence caught me off guard. Steeper learning curve than simple chains is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Fragen & Antworten

Is LangGraph open source? Is it free?

Yes. LangGraph is an MIT-licensed open-source library and is free to use.

Asked by Timur Nazarov · May 1, 2026

Does LangGraph impact the performance of my app?

LangGraph will not add any overhead to your code and is specifically designed with streaming workflows in mind.

Asked by Aisha Khan · Apr 7, 2026

How is LangGraph different from other agent frameworks?

Other agentic frameworks can work for simple, generic tasks but fall short for complex tasks bespoke to a company’s needs. LangGraph provides a more expressive framework to handle companies’ unique tasks without restricting users to a single black-box cognitive architecture.

Asked by Tunde Balogun · Apr 3, 2026

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