LangChain, LangGraph czy Deep Agents: wybór odpowiedniego poziomu
LangChain kontra LangGraph kontra Deep Agents na jednym przykładzie działania: kiedy wystarcza zwykły pętla agenta, kiedy potrzebny jest wyraźny graf oraz kiedy planować duże zadania.
Źródła: LangChain vs LangGraph vs Deep Agents: Which One Should You Use?
LangChain, LangGraph i Deep Agents są często wymieniane razem, więc początkujący zakładają, że są konkurentami. W rzeczywistości tak nie jest. Przynależą one do różnych poziomów kontroli, a prawdziwe pytanie brzmi, jaki poziom jest potrzebny do rozwiązania Twojego problemu.
Pomyśl o planowaniu serii artykułów na blogu technicznym. Czasami chcesz tylko asystenta, który pomoże Ci pisać. Innym razem potrzebujesz określonego procesu składającego się z kilku kroków. A czasami zadanie się rozszerza: zbieranie notatek, tworzenie szkiców, przechowywanie prac wstępnych, opracowywanie planu publikacji. Ta ewolucja, od prostego agenta przez kontrolowany proces pracy aż po pełne środowisko pracy agenta, idealnie odpowiada tym trzem narzędziom.
Co daje każde z nich
LangChain dostarcza podstawowe elementy składowe aplikacji typu agent. LangGraph umożliwia kontrolę nad procesem pracy oraz jego stanem. Deep Agents to narzędzie wyższego poziomu przeznaczone do zadań wymagających planowania, zarządzania kontekstem, obsługi plików, pamięci oraz delegowania zadań.
Definicje same w sobie niewiele pomagają, a zamieszanie rzadko dotyczy tego, co robi każde narzędzie. Chodzi raczej o wybór odpowiedniego narzędzia do konkretnego zadania. Dlatego najjaśniejszym sposobem porównania jest stworzenie tego samego rozwiązania trzy razy i obserwowanie, jak zmienia się kod.
Przykład w działaniu
Projekt testowy to asystent do strategii treści opartych na sztucznej inteligencji. Możesz mu przekazać prośbę w następujący sposób:
Create a content strategy for a blog series about LangChain, LangGraph, and Deep Agents.
Powinno ono odpowiedzieć na pięć pytań: kto jest grupą docelową, który punkt widzenia jest najskuteczniejszy, jak wygląda struktura, jakie ryzyka należy mieć na uwadze oraz co robić dalej.
Nikt tutaj nie dąży do stworzenia aplikacji gotowej do użycia. Chodzi o to, aby zobaczyć, jak jedna idea zmienia się pod wpływem trzech różnych frameworków.
LangChain: zwykły cykl agenta
LangChain nadaje się do aplikacji, które przypominają zwykły cykl agenta:
User question -> Model -> Tools -> Final answer
Dla asystenta strategicznego oznacza to jednego agenta z kilkoma narzędziami do wywołania:
lookup_audience_profile()
suggest_content_angles()
To najszybsza droga, gdy chcesz, aby model, narzędzia, prompty oraz ustrukturyzowany wynik działały razem, i to właśnie stąd zaczyna się budowa.
LangGraph: wyraźny proces
Załóżmy teraz, że nie chcesz, aby model decydował o wszystkim w ramach jednego ukrytego pętli. Chcesz widoczne kroki:
identify_audience
generate_angles
select_angle
draft_outline
review_strategy
To jest domena LangGraph. Sam określasz proces pracy: co działa najpierw, który stan przechodzi między krokami oraz gdzie powinna znaleźć się ocena lub gałąź. To różnica pomiędzy proszeniem asystenta o zrobienie wszystkiego a zdefiniowaniem procesu, w ramach którego asystent ma działać.
Deep Agents: przestrzeń robocza do większych zadań
Deep Agents zyskuje na znaczeniu, gdy zadanie przestaje być jedną prostą odpowiedzią. Zamiast prosić o to:
Create one content strategy.
Prosisz o to:
Plan a four-part article series.
Create notes, choose angles, outline each article, and prepare a publishing checklist.
Teraz masz coś bardziej przypominającego folder projektu w skali miniaturowej. W trakcie pracy agent może opracować plan, zarządzać dużą ilością kontekstu, zapisywać pliki tymczasowe, pamiętać wcześniejsze decyzje lub przekazywać fragmenty zadania pomocnikom. Deep Agents oferuje funkcje przeznaczone do realizacji tak bardziej złożonych zadań. W przykładach poniżej kod pozostaje minimalny, ponieważ ważniejsze są możliwości agenta niż jego objętość.
Kolejność rozpatrywania
Zacznij od LangChain, ponieważ to najprostszy sposób na zobaczenie podstawowego wzorca agenta. Następnie odbuduj tego samego asystenta w LangGraph, a potem przyjrzyj się wersji Deep Agents. Pod koniec powinieneś mieć praktyczne pojęcie o tym, w jakich sytuacjach który z nich się nadaje: LangChain do szybkich agentów, LangGraph do kontrolowanego przepływu zadań, Deep Agents do długich, wieloetapowych prac.
Podobne materiały
- 10 frameworki agentów AI, które warto znać w 2026 roku: LangGraph, CrewAI i inne — Te frameworki agentów uszeregowane według sposobu koordynacji agentów, wraz z wadami, najlepszymi zastosowaniami oraz przewodnikiem decyzyjnym pomagającym wybrać odpowiedni dla twojego zespołu.
- Tworzenie samokorygujących się agentów za pomocą LangGraph: pięć praktycznych wskazówek — Stwórz agenta wyszukiwawczego LangGraph, który po niepowodzeniu próbuje ponownie, z zachowaniem stanu, warunkowymi krawędziami, funkcją checkpointingu, zatwierdzeniem przez człowieka oraz małymi węzłami, opisanymi przy użyciu działającego kodu.