LangGraph kontra Google ADK w 2026 roku: wyraźna orkiestracja czy kompozycja agentów

Każdy, kto dziś buduje agenta produkcyjnego, napotyka ten sam zatłoczony rynek: LangGraph, Google ADK, OpenAI Agents SDK, PydanticAI, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex oraz prawdopodobnie jeszcze jeden framework, który pojawił się w trakcie pisania tej listy. Instynktownym pytaniem jest to, który z nich jest najlepszy, ale to nie jest właściwy punkt wyjścia. Lepsze pytanie brzmi: gdzie framework powinien mieć swoje zdanie, a gdzie aplikacja powinna zachować kontrolę.

Postawione w ten sposób porównanie LangGraph z Google Agent Development Kit (ADK) staje się w 2026 roku ciekawsze, niż sugeruje stary slogan „grafy kontra agenci”. Obie platformy potrafią tworzyć zaawansowane agenty. To, co je różni, to miejsce, w którym znajduje się kontrola, jakie domyślne funkcje są wbudowane oraz jaki poziom złożoności w zakresie orkiestracji przyjmuje zespół.

Dwa te frameworki się zbiegają

Starsze porównania rysują wyraźną linię podziału. LangGraph to narzędzie do orkiestracji grafów na niskim poziomie, natomiast ADK stanowi framework na wyższym poziomie do zarządzania wieloma agentami. To nadal w pewnym stopniu prawda, ale pomija wiele aspektów.

LangGraph jest zorganizowany wokół wyraźnie określonych węzłów, stanów, przejść, mechanizmów przechowywania danych, możliwości ponawiania prób oraz precyzyjnego kontrolowania wykonywania zadań. Jego projekt opiera się mocno na trwałym wykonywaniu operacji, procesach z udziałem człowieka, zarządzaniu stanem oraz szczegółowej orkiestracji działań.

ADK obejmuje obecnie również kilka stylów orkiestracji:

• przepływy pracy oparte na grafach
• przepływy pracy dynamiczne
• przepływy pracy wieloagentowe współpracujące
• węzły wykonywania zadania deterministyczne
• delegowanie zadań przez agenty

W ADK 2.x jeden graf może łączyć agenty LLM, zwykłe funkcje, narzędzia, logikę routingu, stan oraz dane wprowadzane przez człowieka. Dlatego wybór nie dotyczy już tylko grafu czy agentów, ponieważ każda platforma potrafi robić obie rzeczy. Różnica polega na sposobie budowy systemu.

Jak myśli LangGraph

LangGraph funkcjonuje przede wszystkim jako silnik orkiestracji. Projektowanie zaczyna się od serii pytań: jaki jest obecny stan? Co go zmienia? Dokąd może przejść dalsza realizacja? W formie obrazkowej przepływ wygląda następująco:

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

Wykres przedstawiony tutaj to coś więcej niż zwykłe rozwiązania sieciowe. Staje się częścią architektury, co przynosi korzyści, gdy system zawiera ważną, deterministyczną logikę biznesową. Przepływ pracy może wymagać:

• przerwania i czekania na zatwierdzenie przez osobę
• ponownej próby wykonania nieudanej operacji
• odzyskania funkcjonalności po awarii narzędzia
• kontynuacji z zapisanego stanu
• rozwidlenia na podstawie ustrukturyzowanych danych
• wykonywania zwykłego kodu pomiędzy wywołaniami modelu
• przechowywania stanu podczas długotrwałych zadań

LangGraph sprawia, że każdy z tych aspektów jest wyraźnie określony, co stanowi mocny model. Kosztem jest to, że zespół musi samodzielnie zajmować się projektowaniem orkiestracji.

Jak myśli ADK

ADK jest bliższy ramom aplikacji opartych na agentach. Zamiast zaczynać od maszyny stanowej, projekt może rozpoczynać się od agentów:

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

Każdy agent może mieć własne instrukcje, narzędzia, obowiązki, granice, podagenty oraz ustawienia modelu. Framework oferuje następnie kilka sposobów koordynacji. Dość autonomiczny system może przekazać zadania specjalistom. Proces, którego przebieg można przewidzieć, może wykorzystywać orkiestrację grafową. Zadania łatwiejsze do sformułowania w kodzie mogą korzystać z dynamicznych procesów pracy.

Atutem nowoczesnego ADK jest to, że zapewnia abstrakcje agentów oparte na określonych założeniach, bez konieczności sterowania każdym krokiem przez LLM. Gdy wymaga tego niezawodność, wykonywanie zadań może przejść na kod deterministyczny.

Główne pytanie: kto kontroluje proces pracy?

To prawdopodobnie pierwsza kwestia, którą należy rozstrzygnąć przy wyborze między nimi. Wyobraźmy sobie dwa skrajne przypadki.

Głównie deterministyczne

Proces jest już znany, krok po kroku:

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

Model dodaje inteligencję wewnątrz procesu, podczas gdy aplikacja kontroluje sam proces. To odpowiada sposobowi, w jaki LangGraph skłania programistów do innego sposobu myślenia, a przepływy pracy grafowe ADK mogą teraz modelować ten sam styl.

Głównie napędzane przez agenty

Tutaj cel jest znany, ale nie kolejność kroków:

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

W tym przypadku koordynacja ma charakter częściowo semantyczny, a model wieloagentowy oparty na współpracy ADK doskonale do niego pasuje. LangGraph również może zrealizować ten wzorzec. Jego możliwości nie budzą wątpliwości. Kluczowe jest to, która abstrakcja najlepiej pasuje do już istniejącej architektury.

Siła LangGrapha: wyraźny stan

Stan wydaje się nudny, dopóki agent nie wejdzie w fazę produkcji, a wtedy staje się jedną z najważniejszych części systemu. Operatorzy potrzebują odpowiedzi na takie pytania:

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 przechowuje wspólny stan w samym sercu swojego modelu programistycznego, dzięki czemu przejścia pomiędzy stanami są widoczne. Zachęca on również do stosowania przydatnej zasady: należy utrzymywać uporządkowany stan zamiast wkładać wszystko do jednego, ogromnego promptu. Stan aplikacji i kontekst modelu nie powinny automatycznie być tym samym, a ta luka się powiększa w miarę rozwoju systemów agentowych.

Siła ADK: kompozycja agentów

Najlepszą abstrakcją ADK jest to, jak łatwo specjalistyczne agenci stają się elementami budulcowymi. Zamiast jednego ogromnego agenta z dużym promptem systemowym, obowiązki są rozdzielane:

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

To ma znaczenie, ponieważ projektowanie z udziałem wielu agentów nie powinno oznaczać tworzenia kolejnych agentów. Powinno oznaczać wyznaczanie sensownych granic. Specjalista zasługuje na istnienie, gdy izolacja jego kontekstu, narzędzi, uprawnień, obowiązków, modelu lub kryteriów oceny prowadzi do lepszej architektury. Bez tego kolejny agent to jedynie kolejna funkcja modelu o pomysłowym nazwie.

Więcej agentów nie oznacza lepszego systemu

Bardzo powszechnym błędem jest przyjmowanie następującej arytmetyki:

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

To nie działa w ten sposób. Każdy dodatkowy agent może przynieść ze sobą kolejne wezwanie modelu, kolejny prompt, kolejny kontekst, kolejną przekazanie obowiązków, kolejny sposób na niepowodzenie, kolejną granicę oceny, większą opóźnioność, więcej tokenów oraz większą ilość pracy nad debugowaniem.

Zanim dodasz kolejnego agenta, zapytaj, która funkcjonalność ulegnie istotnemu poprawieniu, ponieważ ta odpowiedzialność jest izolowana. Solidne powody to np. odrębny zestaw narzędzi, bardziej restrykcyjne uprawnienia bezpieczeństwa, oddzielny kontekst, inny model, osobna ocena, specjalizacja nadająca się do ponownego użycia lub praca, która może być wykonywana równolegle. „Architektura wielu agentów brzmi lepiej” nie powinna znaleźć się na tej liście.

Wniosek

Najbardziej przydatne ujęcie nie dotyczy grafów kontra agentów, lecz orkiestracji eksplikitej kontra kompozycji skoncentrowanej na agentach. LangGraph zaczyna się od przepływu pracy, jego stanu oraz mechanizmów sterowania nim. ADK zaczyna się od agentów, które używają narzędzi i współpracują ze sobą, a następnie stopniowo dodaje funkcje eksplikitej orkiestracji. Kolejne pytania, gdy jedno z tych rozwiązań trafi do użycia w praktyce, dotyczą inżynierii kontekstu, umów, wykonywania z udziałem człowieka, obserwowalności oraz oceny.