LangChain, LangGraph oder Deep Agents: Die richtige Wahl auf der richtigen Ebene
LangChain gegen LangGraph gegen Deep Agents anhand eines laufenden Beispiels: Wann reicht der einfache Agentenloop aus, wann benötigt man ein explizites Graph, und wann sollte man große Aufgaben planen.
Quellen: LangChain vs LangGraph vs Deep Agents: Which One Should You Use?
LangChain, LangGraph und Deep Agents werden oft gleichzeitig erwähnt, weshalb Anfänger annehmen, es handele sich um Konkurrenten. Das ist nicht der Fall. Sie befinden sich auf unterschiedlichen Ebenen der Steuerung, und die eigentliche Frage ist, welche Ebene für Ihr Problem notwendig ist.
Stellen Sie sich die Planung einer technischen Blog-Reihe vor. An manchen Tagen möchten Sie einfach nur einen Assistenten, der Ihnen beim Schreiben hilft. An anderen Tagen benötigen Sie einen definierten Prozess mit mehreren Schritten. Manchmal wird die Aufgabe komplexer: Notizen sammeln, Entwürfe erstellen, Zwischenergebnisse speichern, einen Veröffentlichungsplan erstellen. Diese Entwicklung – von einem einfachen Agenten über einen kontrollierten Workflow bis hin zu einem vollständigen Agenten-Arbeitsumfeld – entspricht genau den drei Tools.
Was jedes Tool bietet
LangChain stellt die grundlegenden Bausteine für Agentenanwendungen bereit. LangGraph bietet Kontrolle über den Workflow und seinen Zustand. Deep Agents ist ein höherwertiges Werkzeug für Aufgaben, die Planung, Kontextverwaltung, Dateien, Speicher und Delegation erfordern.
Definitionen reichen nur bis zu einem gewissen Grad aus, und die Verwirrung betrifft selten das, was jedes Tool leistet. Es geht vielmehr darum, das richtige Tool für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen. Daher ist der klarste Vergleich, dasselbe Projekt dreimal zu erstellen und zu beobachten, wie sich der Code unterscheidet.
Ein laufendes Beispiel
Das Testprojekt ist ein Assistent für Strategien im Bereich KI-Inhalte. Man gibt ihm eine Anfrage wie diese:
Create a content strategy for a blog series about LangChain, LangGraph, and Deep Agents.
Und es sollte fünf Fragen beantworten: wer die Zielgruppe ist, welcher Ansatz am besten funktioniert, wie der Überblick aussieht, welche Risiken berücksichtigt werden müssen und was als Nächstes zu tun ist.
Niemand strebt hier nach einer für die Produktion bereiten Anwendung. Es geht darum zu sehen, wie sich eine Idee unter drei verschiedenen Frameworks verändert.
LangChain: der einfache Agentenzyklus
LangChain eignet sich für Anwendungen, die wie ein gewöhnlicher Agentenzyklus aussehen:
User question -> Model -> Tools -> Final answer
Für den Strategieassistenten bedeutet das einen Agenten mit ein paar Tools, die aufgerufen werden können:
lookup_audience_profile()
suggest_content_angles()
Es ist der schnellste Weg, wenn Sie möchten, dass ein Modell, Tools, Prompte und strukturierte Ausgaben zusammenarbeiten, und hier beginnen Sie mit dem Aufbau.
LangGraph: ein expliziter Prozess
Nehmen wir nun an, Sie möchten nicht, dass das Modell alles innerhalb einer einzigen versteckten Schleife entscheidet. Sie möchten sichtbare Schritte:
identify_audience
generate_angles
select_angle
draft_outline
review_strategy
Das ist das Gebiet von LangGraph. Sie definieren selbst den Workflow: Was zuerst ausgeführt wird, welcher Zustand zwischen den Schritten wechselt und wohin eine Überprüfung oder ein Branch gehört. Das ist der Unterschied zwischen dem Verlangen, dass ein Assistent alles erledigt, und der Definition eines Prozesses, innerhalb dessen der Assistent arbeitet.
Deep Agents: eine Arbeitsumgebung für größere Aufgaben
Deep Agents gewinnt an Bedeutung, sobald die Aufgabe nicht mehr nur eine einzige Antwort erfordert. Anstatt Folgendes zu verlangen:
Create one content strategy.
Sie bitten darum:
Plan a four-part article series.
Create notes, choose angles, outline each article, and prepare a publishing checklist.
Nun haben Sie etwas, das einem Miniatur-Projektordner ähnelt. Unterwegs könnte der Agent einen Plan entwerfen, mit vielen Kontexten umgehen, temporäre Dateien speichern, frühere Entscheidungen behalten oder Teilaufgaben an Helfer weitergeben. Deep Agents bietet Funktionen für diese anspruchsvolleren Aufgaben. In den folgenden Beispielen bleibt der Code minimal, da die Fähigkeiten wichtiger sind als die Menge des Codes.
Angriffsreihenfolge
Beginnen Sie mit LangChain, denn es ist der einfachste Weg, das grundlegende Agent-Muster zu erkennen. Bauen Sie anschließend denselben Assistenten in LangGraph neu auf und schauen Sie sich dann die Version von Deep Agents an. Am Ende sollten Sie ein praktisches Verständnis dafür haben, wann welche Methode geeignet ist: LangChain für schnelle Agenten, LangGraph für einen kontrollierten Ablauf, Deep Agents für lange, mehrteilige Aufgaben.
Verwandte Literatur
- 10 KI-Agent-Frameworks, die man 2026 kennen sollte: LangGraph, CrewAI und mehr — Zehn Agent-Frameworks, sortiert nach der Art und Weise, wie sie Agenten koordinieren, inklusive Vor- und Nachteilen, besten Anwendungsfällen sowie einer Entscheidungshilfe zur Auswahl eines Frameworks für Ihr Team.
- Selbstkorrigierende Agenten mit LangGraph erstellen: Fünf praktische Tipps — Erstellen Sie einen LangGraph-Suchagenten, der bei Fehlern erneut versucht, unter Verwendung von Zuständen, bedingten Kanten, Checkpointing, menschlicher Freigabe sowie kleinen Knoten – alles erklärt anhand von funktionierendem Code.