LangChain, LangGraph или Deep Agents: как выбрать подходящий уровень
LangChain против LangGraph против Deep Agents на одном примере работы: когда достаточно обычного цикла агента, когда требуется явный граф, и когда следует планировать крупные задачи.
Источники: LangChain vs LangGraph vs Deep Agents: Which One Should You Use?
LangChain, LangGraph и Deep Agents часто упоминаются вместе, поэтому новички считают их конкурентами. На самом деле это не так. Они работают на разных уровнях управления, и ключевой вопрос заключается в том, какой уровень необходим для решения вашей задачи.
Представьте, что вы планируете серию технических статей в блоге. Иногда вам просто нужен ассистент, который поможет написать текст, в другие дни — четкий процесс с несколькими этапами. А иногда задача усложняется: необходимо собирать заметки, составлять планы, хранить промежуточные результаты и формировать график публикаций. Такое развитие от простого агента до управляемого рабочего процесса и, наконец, полноценной рабочей среды агента идеально соответствует функциям этих трех инструментов.
Что предлагает каждый из них
LangChain предоставляет основные компоненты для создания приложений-агентов. LangGraph добавляет возможность управления рабочим процессом и его состоянием. Deep Agents — это более высокоуровневый инструмент для задач, требующих планирования, управления контекстом, работы с файлами, памятью и делегирования задач.
Определения помогают лишь отчасти, и путаница редко связана с тем, что делает каждый инструмент. Проблема заключается в выборе подходящего инструмента для конкретной задачи. Поэтому наиболее ясным способом сравнения будет создание одного и того же продукта три раза и наблюдение за изменениями в коде.
Пример работы
Тестовый проект — это помощник по стратегии контента для ИИ. Вы передаете ему запрос вот такого вида:
Create a content strategy for a blog series about LangChain, LangGraph, and Deep Agents.
Он должен ответить на пять вопросов: кто является целевой аудиторией, какой подход наиболее эффективен, как выглядит структура, какие риски необходимо учитывать и что делать дальше.
Здесь никто не стремится создать готовое к использованию приложение. Главная цель — увидеть, как одна идея претерпевает изменения в рамках трех разных фреймворков.
LangChain: простой цикл агента
LangChain подходит для приложений, которые имеют структуру обычного цикла агента:
User question -> Model -> Tools -> Final answer
Для помощника по стратегии это означает одного агента с несколькими инструментами для вызова:
lookup_audience_profile()
suggest_content_angles()
Это самый быстрый путь, когда вам нужно, чтобы модель, инструменты, промпты и структурированный результат работали вместе, и именно с этого начинается создание решения.
LangGraph: четкий процесс
Теперь предположим, что вы не хотите, чтобы модель принимала все решения внутри одной скрытой циклической структуры. Вам нужны видимые этапы:
identify_audience
generate_angles
select_angle
draft_outline
review_strategy
Это сфера деятельности LangGraph. Вы сами определяете рабочий процесс: что выполняется в первую очередь, какие состояния меняются между шагами и куда относится проверка или ветка. В этом разница между просьбой к ассистенту сделать всё самому и определением процесса, в рамках которого он работает.
Deep Agents: рабочее пространство для более сложных задач
Deep Agents находит своё применение тогда, когда задача перестаёт быть просто одним ответом. Вместо того чтобы просить об этом:
Create one content strategy.
Вы просите об этом:
Plan a four-part article series.
Create notes, choose angles, outline each article, and prepare a publishing checklist.
Теперь у вас есть что-то, близкое к папке миниатюрного проекта. По ходу работы агент может составить план, обрабатывать большое количество контекстной информации, сохранять временные файлы, запоминать предыдущие решения или передавать части задач помощникам. Deep Agents предоставляет функции для решения более сложных задач. В приведённых ниже примерах код остаётся минимальным, поскольку способности агента важнее объёма кода.
Порядок изучения
Начните с LangChain, так как это самый простой способ ознакомиться с базовой структурой агента. Затем пересоздайте тот же ассистент с использованием LangGraph, а после этого рассмотрите версию Deep Agents. К концу вы должны иметь чёткое представление о том, когда подходит каждый инструмент: LangChain — для быстрых агентов, LangGraph — для контролируемого выполнения задач, Deep Agents — для длительной работы с несколькими этапами.
Связанная литература
- 10 фреймворков AI-агентов, о которых стоит знать в 2026 году: LangGraph, CrewAI и другие — Десять фреймворков агентов, отсортированных по способу координации агентов, с описанием их преимуществ и недостатков, наиболее эффективных сфер применения и руководством по выбору подходящего варианта для вашей команды.
- Создание самокорректирующихся агентов с помощью LangGraph: пять практических советов — Как создать поискового агента на LangGraph, способного перепробовать действия при сбоях, с использованием состояний, условных связей, функции сохранения состояния, проверки человеком и небольших узлов, с пояснениями на примерах рабочего кода.