LangGraph vs 
AG2
LangGraph vs AG2 im Vergleich für 2026 — Funktionen, Lizenz, Benutzerfreundlichkeit, Leistung und welches man wählen sollte. Zustandsbehaftete, steuerbare Agentengraphen vs die Community-Fortsetzung von AutoGen.
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LangGraph vs AG2 auf einen Blick
| Spezifikation | LangGraph | AG2 |
|---|---|---|
| Kategorie | AI-Agenten-Framework | AI-Agenten-Framework |
| Typ | Agentenorchestrierung (Graphen) | Multi-Agenten-Framework |
| Lizenz | MIT | Apache-2.0 |
| Läuft lokal | Cloud-optional | Cloud-optional |
| Primäre Sprache | Python / JS | Python |
| Benutzerfreundlichkeit | Fortgeschritten | Mittelstufe |
| Am besten für | Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen | Teams, die in das AutoGen-Gesprächsmodell investiert sind |
| GitHub-Sterne | 37k | 4.8k |
Wie LangGraph und AG2 abschneiden
| Kriterium | LangGraph | AG2 |
|---|---|---|
| Beliebtheit | 4.0 | 2.5 |
| 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
AG2
AG2 ist die gemeinschaftlich getriebene Fortsetzung von AutoGen, die sich auf Multi-Agenten-Gespräche und Orchestrierung mit einem offenen Governance-Modell konzentriert.
- Kontinuität für das AutoGen-Ökosystem
- Gemeinschaftlich verwaltet, Apache-2.0
- Ausgereifte Muster für Multi-Agenten-Gespräche
Wesentliche Unterschiede
LangGraph ist Agentenorchestrierung (Graphen), während AG2 ein Multi-Agenten-Framework ist. Ihre Lizenzen unterscheiden sich (MIT vs Apache-2.0), was wichtig ist, wenn Sie ein kommerzielles Produkt vertreiben. LangGraph ist eher fortgeschrittenen Nutzern zugänglich, während AG2 besser für fortgeschrittene Benutzer geeignet ist. Kurz gesagt, LangGraph passt zu Entwicklern, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen, und AG2 passt zu Teams, die in das AutoGen-Konversationsmodell investiert sind.
Welches sollten Sie wählen?
Wählen Sie LangGraph für Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen. Wählen Sie AG2 für Teams, die in das AutoGen-Konversationsmodell investiert sind.
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 AG2 einfacher zu bedienen?
AG2 ist im Allgemeinen der einfachere der beiden, um zu beginnen, während LangGraph mehr Einrichtung mit mehr Kontrolle belohnt.
Sind LangGraph und AG2 kostenlos?
LangGraph ist kostenlos und Open Source (MIT), und AG2 ist kostenlos und Open Source (Apache-2.0). Keiner berechnet für die Kernsoftware.
Kann ich LangGraph und AG2 lokal ausführen?
LangGraph: cloud-optional · AG2: cloud-optional. Beide können verwendet werden, ohne Ihre Daten an eine Drittanbieter-Cloud zu senden, wo deren Einrichtung dies zulässt.
LangGraph vs AG2 — welches sollte ich 2026 wählen?
Wählen Sie LangGraph für Entwickler, die steuerbare Agenten-Workflows benötigen. Wählen Sie AG2 für Teams, die in das AutoGen-Konversationsmodell investiert sind.
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