LangChain, LangGraph чи Deep Agents: як обрати правильний рівень
LangChain проти LangGraph проти Deep Agents на одному прикладі виконання: коли достатньо звичайного циклу агента, коли потрібна явна структура графа та коли варто планувати великі завдання.
Джерела: LangChain vs LangGraph vs Deep Agents: Which One Should You Use?
LangChain, LangGraph та Deep Agents часто згадуються разом, тому початківці вважають їх конкурентами. Це не так. Вони працюють на різних рівнях керування, і справжнє питання полягає у тому, який рівень потрібен для вашої проблеми.
Уявіть собі планування серії технічних блогів. Іноді вам просто потрібен асистент, який допоможе писати. Іноді — чіткий процес із кількома кроками. А іноді завдання ускладнюється: збір нотаток, складання планів, зберігання проміжних робіт, створення плану публікацій. Цей перехід від простого агента до контрольованого робочого процесу та до повноцінного робочого простору агента ідеально відповідає цим трьом інструментам.
Що пропонує кожен з них
LangChain забезпечує основні елементи для створення додатків-агентів. LangGraph додає можливість керування робочим процесом та його станом. Deep Agents — це інструмент вищого рівня для завдань, які вимагають планування, керування контекстом, роботи з файлами, пам’яттю та делегування обов’язків.
Определення мають свої обмеження, і плутанина зазвичай виникає не через те, що робить кожен інструмент, а через вибір правильного інструменту для конкретної задачі. Тож найзрозуміліше порівняння — це створення однакової речі тричі та спостереження за тим, як змінюється код.
Приклад роботи
Тестовий проект — це асистент зі стратегії контенту для ШІ. Ви передаєте йому запит на кшталт такого:
Create a content strategy for a blog series about LangChain, LangGraph, and Deep Agents.
І він має відповісти на п’ять запитань: хто є цільовою аудиторією, який підхід є найкращим, як виглядає структура, які ризики потрібно враховувати та що робити далі.
Ніхто тут не прагне створити готовий до використання додаток. Мета — побачити, як одна ідея змінюється під впливом трьох різних фреймворків.
LangChain: звичайний цикл агента
LangChain підходить для додатків, які мають структуру звичайного циклу агента:
User question -> Model -> Tools -> Final answer
Для асистента з стратегії це означає одного агента з кількома інструментами для виклику:
lookup_audience_profile()
suggest_content_angles()
Це найшвидший шлях, коли ви хочете, щоб модель, інструменти, запити та структурований результат працювали разом, і саме тут ви почнете створення.
LangGraph: чіткий процес
Тепер уявіть, що ви не хочете, щоб модель усе вирішувала всередині одного прихованого циклу. Ви хочете видимих кроків:
identify_audience
generate_angles
select_angle
draft_outline
review_strategy
Це сфера діяльності LangGraph. Ви самі описуєте процес роботи: що виконується спочатку, який стан змінюється між кроками та де має знаходитися перевірка чи гілка. Це різниця між тим, щоб просити асистента зробити все, та визначенням процесу, у межах якого він працює.
Deep Agents: робоче середовище для складніших завдань
Deep Agents знаходить своє застосування тоді, коли завдання більше не є простою відповіддю. Замість того, щоб просити про це:
Create one content strategy.
Ви просите про це:
Plan a four-part article series.
Create notes, choose angles, outline each article, and prepare a publishing checklist.
Тепер у вас є щось, що більше нагадує папку для мініатюрного проекту. Протягом роботи агент може скласти план, обробляти велику кількість контексту, зберігати тимчасові файли, пам’ятати попередні рішення чи передавати частини завдань допоміжним програмам. Deep Agents пропонує функції для виконання саме таких складніших завдань. У наведених нижче прикладах код залишається мінімальним, оскільки функціональні можливості мають більше значення, ніж обсяг коду.
Порядок використання
Почніть з LangChain, адже це найпростіший спосіб побачити базову структуру агента. Далі перебудуйте того самого асистента у LangGraph, а потім розгляньте версію Deep Agents. До кінця ви повинні мати чітке уявлення про те, коли кожен інструмент підходить: LangChain — для швидких агентів, LangGraph — для контрольованого потоку роботи, Deep Agents — для тривалих, багатоетапних завдань.
Пов’язана література
- 10 фреймворків AI-агентів, які варто знати у 2026 році: LangGraph, CrewAI та інші — Десять фреймворків агентів, впорядкованих за способом координації агентів, із описом переваг, найкращих сценаріїв використання та посібником з вибору під вашу команду.
- Створення самокоригуючих агентів за допомогою LangGraph: п’ять практичних порад — Створіть пошукового агента на LangGraph, який буде повторювати спроби у разі невдачі, з підтримкою стану, умовних країв, функцією зберігання стану, людським схваленням та невеликими вузлами, з поясненнями на прикладі робочого коду.