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LangGraph, CrewAI oder Google ADK? Eine Zwei-Agenten-Aufgabe, drei Frameworks

Vergleichen Sie LangGraph, CrewAI und Google ADK, indem Sie dasselbe Forscher-Schreiber-Paar erstellen, und wählen Sie anschließend mithilfe von fünf geordneten Fragen zu Kontrolle, Geschwindigkeit und A2A.

Verlag: REACTAPP.TOPAuf dieser Website hinzugefügt 28. Okt. 20266 Min. Lesezeit1464 Wörter

Quellen: LangGraph vs CrewAI vs Google ADK: I Built the Same Agent Three Times

Vergleiche von Frameworks basieren in der Regel auf einem einzigen Muster: einer Funktionsmatrix, einem Absatz pro Spalte sowie einem Urteil, das keine Empfehlungen ausspricht. Das hilft niemandem, der vor der Entscheidung steht und weitermachen muss. Der Vergleich hier basiert darauf, dass dasselbe kleine System in LangGraph, CrewAI und Google ADK implementiert wird, sodass die Unterschiede aus dem Code und den damit verbundenen Kompromissen resultieren – nicht aus einer Spezifikationsliste.

Drei Denkmuster

Eine kurze Einordnung vor dem Schreiben des Codes:

LangGraph ist eine Box voller Lego-Steine. Jeder Knoten, jede Kante sowie jeder bedingte Zweig wird explizit definiert. Dadurch bietet es die größte Kontrolle, erfordert aber auch den steilsten Lernkurven.
CrewAI ist ein vorbereitetes Team, das fragt, was es tun soll. Rollen und Ziele werden festgelegt, und das Framework übernimmt die Koordination. Es ist der schnellste Weg zu einem funktionsfähigen Prototypen, wobei weniger Einfluss darauf besteht, wie die Agenten die Arbeit untereinander weiterleiten.
Google ADK denkt wie ein erfahrener Backend-Entwickler. Es ist ereignisgesteuert und zustandsbasiert, verfügt über eingebaute Eigenschaften wie Überwachbarkeit, Testbarkeit und fehlerfreies Versagen, sowie enge Verbindungen zu Google Cloud und Gemini.

Keine dieser Beschreibungen ist eine Kritik. Es handelt sich um unterschiedliche Ansätze dafür, was die meisten Entwickler am häufigsten benötigen.

Die Testaufgabe

Jedes Framework erfüllt dieselbe Aufgabe: Ein Forscher sammelt Materialien, anschließend wandelt ein Autor dieses in die endgültige Antwort um, sodass der Autor erst beginnen kann, wenn der Forscher fertig ist. Ein routerähnliches System im Stil eines Betreuers würde genau das bewältigen, was es zu einem angemessenen Maßstab dafür macht, wie unterschiedlich jedes Tool denselben Ablauf darstellt.

LangGraph

Importiert zuerst:

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict

Dann ein eingegebener Zustand, Knoten und explizite Kanten:

class State(TypedDict):
    query: str
    research: str
    final_answer: str
def research_node(state: State) -> State:
    # Call your research agent/tool here
    state["research"] = f"Research findings for: {state['query']}"
    return state
def writer_node(state: State) -> State:
    # Call your writer agent, using state["research"]
    state["final_answer"] = f"Final answer using: {state['research']}"
    return state
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("writer", writer_node)
graph.set_entry_point("research")
graph.add_edge("research", "writer")
graph.add_edge("writer", END)
app = graph.compile()
result = app.invoke({"query": "What is agentic AI?"})

Alle Kanten werden hier von Hand gezeichnet. Zu jedem Zeitpunkt ist klar, was als Nächstes kommt – das ist der Preis und der Vorteil von LangGraph: zusätzlicher Code im Voraus im Austausch für einen Ablauf, den das Framework niemals improvisiert.

CrewAI

from crewai import Agent, Task, Crew

Danach folgen die Agenten und Aufgaben:

researcher = Agent(
    role="Research Specialist",
    goal="Find accurate information on the given topic",
    backstory="An expert at gathering and synthesizing information."
)
writer = Agent(
    role="Content Writer",
    goal="Write a clear final answer using research findings",
    backstory="An expert at turning research into clear prose."
)
research_task = Task(
    description="Research: {query}",
    agent=researcher,
    expected_output="A summary of relevant findings"
)
writing_task = Task(
    description="Write a final answer using the research",
    agent=writer,
    expected_output="A clear, well-written final answer",
    context=[research_task]
)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, writing_task])
result = crew.kickoff(inputs={"query": "What is agentic AI?"})

Achten Sie darauf, was neben LangGraph fehlt: Niemand zeichnet ein Graph oder verbindet Kanten. Der Code legt fest, wer für was verantwortlich ist, und die Prozesslogik von CrewAI überführt das Ergebnis der Forschungsaufgabe automatisch in die Schreibaufgabe. Es dauert deutlich weniger Zeit, bis eine funktionierende Version erreicht ist – etwa zwanzig Minuten, sobald das Muster vertraut ist.

Google ADK

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.runners import Runner

research_agent = Agent(
    name="researcher",
    model="gemini-2.0-flash",
    instruction="Research the given topic thoroughly and return findings.",
)
writer_agent = Agent(
    name="writer",
    model="gemini-2.0-flash",
    instruction="Write a clear final answer using the research findings provided.",
    sub_agents=[research_agent]  # hierarchical relationship
)
runner = Runner(agent=writer_agent, app_name="research_writer_app")
result = runner.run(user_id="user1", session_id="session1",
                     new_message="What is agentic AI?")

Betrachten Sie das Feld sub_agents. ADK basiert auf einer elternteil-Kind-Hierarchie, die auf Ereignissen beruht, und seine Laufzeit steuert den Zyklus, der zwischen eingehenden Anfragen, Modellaufrufen und Tool-Exekutionen wechselt. Er verbindet LangGraphs manuell erstellte Verbindungen mit CrewAIs impliziter Koordination: Es entsteht zwar eine Hierarchie, doch im Vergleich zu LangGraph werden mehr der dahinterliegenden Prozesse automatisch abgewickelt.

Wo sie sich wirklich unterscheiden

Spielbeispiele sehen täuschend ähnlich aus. Die Unterschiede zeigen sich erst nach der Prototypenphase.

Kontrolle und Beobachtbarkeit. LangGraph gilt weithin als die am besten für die Produktion geeignete Wahl für komplexe, verzweigte Workflows. Checkpointing sowie zuverlässige Ausführung sind bereits integriert, und berichten zufolge setzt Klarna es für 85 Millionen Nutzer ein. Eine solche Produktivnutzung spricht für sich, unabhängig von jeder Funktionsliste. Der Nachteil ist die Lernkurve, die bei LangGraph aufgrund der besonders ausdrücklichen Kontrollmöglichkeiten am steilsten ist.

Schnelligkeit beim Erstellen des ersten Prototyps. CrewAI ist hier konsequent überlegen. Für ein erstes Mehr-Agenten-System oder zur schnellen Überprüfung einer Idee ermöglicht seine rollenbasierte Abstraktion ein schnelleres Starten der Anwendung. Andererseits wird genau diese hohe Abstraktionsstufe zu einer Beschränkung, wenn die Koordinationslogik komplex wird, da es weniger fein abgestimmte Kontrollmöglichkeiten darüber gibt, wann und wie die Agenten Aufgaben weitergeben.

Unternehmens- und Sprachanforderungen. ADK wurde 2026 allgemein verfügbar und änderte dabei seinen Ansatz, indem es seinen hierarchischen Ausführer durch einen grafenbasierten Motor ersetzte – genau wie LangGraph von Anfang an konzipiert war. Sein wahrer Vorteil liegt jedoch anderswo. Es unterstützt mehr Sprachen als seine Konkurrenten (Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin), lässt sich direkt mit Gemini und Google Cloud für bereits dort vorhandene Teams verbinden und bietet Evaluierungstools, die LangGraph und CrewAI nicht enthalten.

Kommunikation über verschiedene Frameworks hinweg. Nur wenige Vergleiche erwähnen diesen Aspekt. ADK unterstützt das Agent2Agent (A2A)-Protokoll nativ, sodass ein in einem völlig anderen Framework geschriebener Agent Nachrichten mit ihm austauschen kann, wobei signierte Agentenkarten eine kryptografische Überprüfung ermöglichen. Wenn ein System einen von einem Anbieter oder Partner betriebenen Agent aufrufen muss, übernimmt A2A für Agenten dasselbe wie MCP für Tools: Es standardisiert die Kommunikation zwischen zwei Agenten anstelle von einer Kommunikation zwischen einem Agenten und einem Tool.

Token-Effizienz. Auch hier gibt es einen messbaren Unterschied. Benchmarks, bei denen dieselben Aufgaben mit LangGraph und CrewAI durchgeführt wurden, zeigten, dass LangGraph deutlich weniger Tokens verbraucht. Der wahrscheinliche Grund ist, dass LangGraph über explizite Verbindungen vorgeht, während CrewAI auf das LLM zur Routenbestimmung setzt – jede dieser impliziten Routenentscheidungen führt zu einer kleinen Modellaufrufkosten. Auf jeden Fall muss jemand für diese Entscheidungen aufkommen.

Die Auswahl in der richtigen Reihenfolge

Überspringen Sie die Funktionstabellen und stellen Sie diese Fragen nacheinander:

Schnelles Prototyping – oder handelt es sich um das erste Multi-Agenten-System? Wählen Sie CrewAI. Es ist der schnellste Weg zu einem funktionsfähigen Ergebnis, und die Wahl kann später überdacht werden, falls die Koordinationslogik als komplex erweist sich.
Brauchen Sie maximale Kontrolle über die Verzweigungen, explizite Fehlerbehandlung oder Kontrollpunkte mit menschlicher Beteiligung? Wählen Sie LangGraph. Wenn die Fehlerbehandlung komplex ist, möchten Sie jede Verbindung selbst steuern, anstatt die Logik des Frameworks entscheiden zu lassen.
Sind Sie bereits auf Google Cloud – oder benötigen Sie Sprachen außerhalb von Python? Wählen Sie Google ADK. Die native Integration mit Gemini und Cloud beseitigt Hindernisse für Teams in diesem Ökosystem, und sein Sprachumfang ist unübertroffen.

Müssen Agenten aus verschiedenen Frameworks oder Anbietern miteinander kommunizieren? Wählen Sie Google ADK für A2A-Unterstützung – es ist die einzige Option, deren Produktionsanforderungen von keiner anderen Alternative als erstklassige Funktion betrachtet werden.

Gilt keines der oben genannten klar? Verwenden Sie das, was Ihr Team am besten kennt. Alle drei sind im Jahr 2026 produktionsreif, und entscheidender ist, wie sorgfältig die State-, Routing- und Tool-Ebenen darauf aufgebaut sind.

Es gibt keinen universellen Gewinner

Kein Framework eignet sich für alle, und jeder Vergleich, der etwas anderes behauptet, hat ein Verkaufsinteresse. Wählen Sie LangGraph für mehr Kontrolle und Stabilität bei komplexen Workflows, CrewAI für die schnellste Erstellung eines funktionsfähigen Prototyps sowie Google ADK für Teams, die auf Google Cloud setzen, sowie für echte Kommunikation zwischen verschiedenen Frameworks.

Entscheiden Sie auf der Grundlage der tatsächlichen Einschränkungen – also dessen, was das Team bereits weiß, auf welchem Cloud-Service etwas läuft oder wie komplex die Koordinationslogik wirklich ist – und nicht danach, welches Framework die auffälligste aktuelle Ankündigung gemacht hat. Das Framework dient lediglich als Gerüst. Ein solides Agenten-Design lässt sich auf alle drei Aspekte anwenden: Schleifen, Datenabruf, Routing, Tool-Standards, Überwachbarkeit sowie die Gewohnheit, Ergebnisse zu bewerten.