LangGraph супраць Google ADK у 2026: яўная аркестрацыя ці кампазіцыя агентаў

Кожны, хто сёння стварыць агента для практычнага вікорыстання, сталкнуцца з тым самым пераполненым рынкам: LangGraph, Google ADK, OpenAI Agents SDK, PydanticAI, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex, а таксама, верагаце, ўсё новыя фрэймворкі, якія з’явіліся пад час напісання гэтага спіску. Інстынктыўны вопыт — калькі з іх найкрашчы, але гэта не той вопыт, з якога трэба пачынаць. Лепшы вопыт — дзе фрэймворк павінен выражаць своі падзілы, а дзе прыкладнэ рашэнне должна зберагчы кантроль.

Якшча задаць вопыт так, то параболіка між LangGraph і кітам развіцця агентоў ад Google (ADK) у 2026 годзе становіцца цікавейшай, чым можа здавацца з старога слогана „графы проты агентоў“. Оба можу ствараць сложныя агенты. Тое, што іх розлічвае, — гэта тое, дзе знаходзіцца кантроль, якія стандарты ўжо ёсць вбудованыя і якую складнасць оркестрацыі берэ на сябе команда.

Два фрэймворкі стаюць аднаковымі

У старыях парадах аплявляецца чыстая межа. LangGraph — гэта рэбалізацыя графа нізкага рэвэля, а ADK — фрэймворк вышэйшага рэвэля для калькольнікаў. Гэта ўсё ўсё ж часткова правядзіцца, але гэта не ўрахоўвае багато чаго.

LangGraph організаваны навакол явных вузлаў, стану, пераходаў, стойкасці, павторных спроб і точнага кантролю над выкананнем. Яго дызайн сільна спрыяе стойкаму выкананню, працэсам з удзелам людзя, кантролю стану і чытальнай рэбалізацыі.

ADK зараз таксама падтрымляе калькольнікі розных стыляў:

• рабочыя практыкі на адной базе графа
• дынамічныя рабочыя практыкі
• колабаратыўныя рабочыя практыкі з калькольнікамі
• вузлы дэтэрміністычнага выканання
• дэлегаванне, кіраўдзіцца калькольнікамі

У ADK 2.x адно графіка можа аб’яднваць агентаў LLM, звычныя функцыі, інструменты, логіку маршрутацыі, стан і вхідныя даны ад чалавека. Таму выбор ужэ не ў тым, графік ці агенты, калі ўсе фрэймворкі можуць робіць і тое, і іншэ. Разлікаецца толькі спосаб будавання сістэмы.

Як працюе LangGraph

LangGraph спачатку выступае як двігар оркестрацыі. Дызайн пачынаецца з набору запытанняў: які ёсць стан? Чы ўсё можа яго змяніць? Куды можа працэс перайсці далей? У візуальным выглядзе прайскупленне выглядае так:

State
  ↓
Node
  ↓
Decision
 ↙   ↘
A     B
↓     ↓
Tool  Agent
 \     /
  ↓   ↓
 Validation
     ↓
    End

Граф тут — гэта не проста сістэма канектацыяў. Ён стае часткай архітэктуры, што ўзнаграджваецца, калі сістэма падтрымляе важлівую дэтэрміністычную бізнес-логіку. Рабочы працэс можа выконваць наступнае:

• зупініцца і чакаць, пакуль хтось схваліць ўсё
• прабаваць зноў аперацыю, якая не выйшла
• выкарыстаць можлівасці пасля зламу інструмента
• працаваць далей з сохраненым станам
• раскідвацца на розныя варыянты на адной структураванай даных
• выконваць звычны код між вызовамі модэляў
• зберагаць стан працы працоўніка працаваць далей

LangGraph чытка паказвае кожную з гэтых проблем, што ўтварае моцны модэль. Аднойчы цэна — каманда должна сама займацца дызайнам оркестрацыі.

Як думае ADK

ADK бліжэй да фрэймворка для аплікацыяў-агентаў. Уместа таго, каб пачынаць з машыны станоў, дызайн можа пачынацца з агентаў:

Coordinator
├── Specialist Agent
├── Specialist Agent
├── Specialist Agent
└── Specialist Agent

Кожны агент можа маты свае інструкцыі, інструменты, абавязкі, межы, падагентаў і настройкі модэлю. Потым прамет прымае калькі спосабаў коордынацыі. Дасыць автаномны сістэма можа дазволіць коардынатору перадаць завады спецыялістам. Працэс, які легка працаваць за дапамогою коду, можа выкарыстоўваць дынамічныя рабочыя пралэты.

Апошнай прыемнаю часткай сучасных ADK ёст тое, што яны з’яўляюць абстракцыі агентаў з чыярымі прынцыпамі, не вымагаючы, каб кожны крок кераваўся LLM. Калі таго трэба для надзеямоўкі, выкананне можа перайсці на дэтэрміністычны код.

Центральны вопыт: хто керуе рабочым пралэтом?

Гэта, верагодна, перша рэч, якую трэба выясніць, выбіраючы адны з двух варыянтаў. Уявіце два крайнія варыянты.

У пераважнае дэтэрміністычнае

Працэс вялікай часткай вядомы, крок за крокам:

Receive request
→ validate
→ retrieve information
→ classify
→ call service
→ validate result
→ human approval if necessary
→ respond

Мадэль дадзець інтэлігэнцію ў самы працэс, тады як сам працэс належыць аплікацыі. Гэта адпавядае спосабу, якім LangGraph падкрэпляе распрацоўшчыкаў у ўзьмышленні, а рабочыя пралэты ADK graph можаць цяпер мадэляваць той жа стыль.

У пераважнае большасці — кераванне агентамі

Тут мета вядома, але не парадак крокаў:

User goal
   ↓
Coordinator
   ↓
Which specialist is needed?
   ↓
Delegate
   ↓
Maybe call another specialist
   ↓
Synthesize

У гэтым случае коордынацыя часткова ўsemantычнай прыроды, і мадэль саўместнай працы калькулятораў ADK яе адмаўляе належным чынам. LangGraph таксама можа рэалізаваць гэты патэрн. У спроможнасцях няма сумневаў. Гэта, што мае значэнне, — гэта якія абстракцыі лепшая падходзяць да вялікай часткі ўжо задуманай архітэктуры.

Сілы LangGraph: явны стан

Стан здаецца бядным, пакуль агент не пачне выконваць задачы, а потым стае аднай з найважлівейшых частак сістэмы. Аператары патрэбуюць адпаведных адказоў на такія запытанні:

What has already happened?What did the previous agent produce?Which tools were executed?What has been validated?What still needs approval?Where should execution resume?What should the next node actually see?

LangGraph зберагае спільны стан пад самым центрам свайго модэлю програмавання, таму пераходы ў станах ўсёвыразна відны. Ён таксама спрыяе важлівай дысцыпіне: трэба зберагаць структураваны стан, а не запхваць усё ў ўжо аднаго вялікага промпта. Стан прыкладнення і кантэкст модэлю не павінны автаматычна быць адназначнымі, і гэты разлік падвайваеся ў меру росту сістэм агентаў.

Сіла ADK: складанне агентаў

Найлепшая абстракцыя ADK — гэта тое, як лёгка спецыялізаваныя агенты стаюць елементамі для будавання іншых агентаў. Уместо аднаго вялікаг агента з вялікім сістэмным промптом, адпаведальнасці дзелююцца:

                Coordinator
                      │
        ┌─────────────┼─────────────┐
        ↓             ↓             ↓
    Research       Domain        Action
     Agent          Agent         Agent
        │             │             │
        └─────────────┼─────────────┘
                      ↓
                  Validation

Гэта мае значэнне, таму што дыяграматыка калькуляцыі колькасці агентаў не должна значыць стварэнне большае колькасці агентаў. Яна должна значыць выявленне значаменных меж. Спецыяліст заслуговае на існаванне, калі ізоляцыя яго кантэкста, інструментаў, прав, адпаведальнасцяў, модэлю чы аблікавачых крэтарыяў дае лепейшую архітэктуру. Без гэтага іншы агент — гэта проста ўсё той жа модэль, але з кмітлівым назвам.

Больш агентаў не значыць лепейкі сістэмы

Дужа распашчастая памылка — гадаць, што гэта проста арыфметыка:

1 agent = simple
5 agents = sophisticated
20 agents = extremely sophisticated

Гэта не так працюе. Кожны дадзены агент можа прынесці ўз сабе ўсё новы вызов модэлю, новы запрос, новы кантэкст, новую перадачу задачы, ўсё новы спосаб збою, новыя межы ацэнкі, большую затрымку, большы кантэйнеры тэксту і большую колькасць задач з дыягностыкай.

Перш чым дадаць новага агента, запытайцеся, якая можнасць значна павышыцца, калі што такая адпаведная адпаведальнасць будзе ізольаваная. Серьёзныя прычыны – цэлкам разны набор інструментаў, строгейшыя правыя на адзынаку, адзінакавы кантэкст, іншы модэль, адзінакавая ацэнка, спецыялізацыя, якая можа быць перызнацца, або задачы, якія можна выконваць паралельна. Фраза «Архітэктура з калькамі агентаў звучыць лепшая» не патрабуецца ў гэтым спіску.

Вывык

Найболей корыстным падчыненнем ня ў працоўніцох проты агентаў. Гэта чыстая оркестрацыя проты складання, аднакоўканага на агентах. LangGraph пачынаецца з працоўніцы, яе стану і элементаў керавання яю. ADK пачынаецца з агентаў, якія выкарыстоўваюць інструменты і саўмешчаюць, і да яго ўсё больш дадаюць чыстыя функцыі працоўніцы. Наступныя пытанні, калі адна з гэтых сістэм прайдзе у прыменне, стосуюцца інжынерыі кантэксту, кантрактав, выканання з удзелам чалавека, стварэння можлівасцяў абзірнасці і ацэнкі.