LangGraph проти Google ADK у 2026 році: явна оркестрація чи композиція агентів.

Будь-хто, хто сьогодні створює продакшн-агента, стикається з однаково переповненим ринком: LangGraph, Google ADK, OpenAI Agents SDK, PydanticAI, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex та, ймовірно, ще один фреймворк, який з’явився під час написання цього списку. Інстинктивне запитання — який з них найкращий, але це неправильний підхід. Краще запитати, де має знаходитися оцінка фреймворку, а де — контроль у додатку.

Якщо поставити питання таким чином, порівняння між LangGraph та Google Agent Development Kit (ADK) у 2026 році видається цікавішим, ніж може здатися зі старої слоганної формулювання „графи проти агентів“. Обидва можуть створювати складні агенти. Те, що їх відрізняє, — це місце розташування контролю, вбудовані стандарти та ступінь складності оркестрації, яку бере на себе команда.

Обидва фреймворки конвергують

Старіші порівняння чітко окреслюють різницю. LangGraph — це оркестрація графів низького рівня, тоді як ADK — це фреймворк багатоагентного підходу вищого рівня. Це все ще частково актуально, але це не враховує багато аспектів.

LangGraph будується навколо чітко визначених вузлів, станів, переходів, механізмів зберігання даних, повторних спроб та точного контролю за виконанням. Його дизайн сильно орієнтований на надійне виконання, процеси з участю людини, керування станами та чітку оркестрацію дій.

ADK тепер також підтримує кілька стилів оркестрації:

• робочі процеси на основі графів
• динамічні робочі процеси
• спільні робочі процеси багатьох агентів
• вузли детерміністичного виконання
• делегування завдань агентами

У ADK 2.x одна схема може поєднувати агентів LLM, звичайні функції, інструменти, логіку маршрутизації, стан та вхідні дані від людини. Тож вибір більше не полягає між схемою та агентами, адже кожна платформа може виконувати обидві функції. Різниця полягає у способі побудови системи.

Як працює LangGraph

LangGraph спочатку функціонує як двигун оркестрації. Процес проектування починається з низки запитань: який є стан? Що його змінює? Куди може продовжитися виконання? У вигляді схеми цей процес виглядає так:

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

Граф тут — це не просто елемент системи каналізації. Він стає частиною архітектури, що є корисним, коли система містить важливу детерміновану бізнес-логіку. Робочий процес може потребувати:

• зупинитися та чекати, поки хтось щось схвалить
• спробувати ще раз виконати операцію, яка зазнала невдачі
• відновитися після збою інструменту
• продовжити роботу з збереженого стану
• розділитися на гілки на основі структурованих даних
• виконувати звичайний код між викликами моделей
• зберігати стан протягом тривалих операцій

LangGraph робить кожну з цих проблем явною, що є сильною стороною моделі. Недолік полягає у тому, що команда несе більше відповідальності за проектування оркестрації.

Як мислить ADK

ADK ближчий до фреймворку додатків-агентів. Замість того, щоб починати з машини станів, проектування може починатися з агентів:

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

Кожен агент може мати власні інструкції, інструменти, обов’язки, межі, підагентів та налаштування моделі. Фреймворк пропонує кілька способів координації. Досить автономна система може доручити спеціалістам виконання завдань через координатора. Для передбачуваних процесів може використовуватися оркестрація за допомогою графів. Роботу, яку легше описати кодом, можна виконувати за допомогою динамічних робочих процесів.

Приваблива риса сучасних ADK полягає у тому, що вони забезпечують абстракції агентів із чіткими правилами, не вимагаючи, щоб кожен крок керувався LLM. Коли це необхідно для надійності, виконання може перейти на детерміністичний код.

Центральне питання: хто керує робочим процесом?

Це, ймовірно, перше, що потрібно вирішити під час вибору між цими двома підходами. Уявіть два крайні варіанти.

Переважно детерміністичний

Процес вже відомий крок за кроком:

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

Модель додає інтелект у процес, тоді як додаток керує самим процесом. Це відповідає способу, яким LangGraph спонукає розробників мислити, а робочі процеси у форматі графів ADK тепер можуть моделювати той самий стиль.

Переважно керовано агентами

Тут мета відома, але не порядок кроків:

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

У цьому випадку координація є частково семантичною, і модель багатоагентної співпраці ADK ідеально її відповідає. LangGraph також може реалізувати цю структуру. У його можливостях немає сумнівів. Важливо те, яка абстракція краще відповідає вже існуючій архітектурі.

Сильна сторона LangGraph: експліцитний стан

Стан здається незначним, поки агент не почне функціонувати в реальних умовах, а потім він стає однією з найважливіших складових системи. Операторам потрібні відповіді на такі запитання:

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 зберігає спільний стан безпосередньо в центрі своєї моделі програмування, тож переходи між станами є видимими. Він також сприяє формуванню корисної дисципліни: слід зберігати структурований стан замість того, щоб все поміщати в один величезний запит. Стан додатку та контекст моделі не повинні автоматично бути одним і тим самим, і ця різниця збільшується з розвитком систем агентів.

Сильна сторона ADK: складання агентів

Найкращою абстракцією ADK є те, наскільки легко спеціалізовані агенти стають будівельними блоками. Замість одного величезного агента з величезним системним запитом обов’язки розділяються:

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

Це має значення, тому що проектування з багатьма агентами не повинно означати створення більшої кількості агентів. Це має означати встановлення змістовних меж. Спеціаліст заслуговує на існування, коли ізоляція його контексту, інструментів, дозволів, обов’язків, моделі чи критеріїв оцінки призводить до кращої архітектури. Без цього інший агент — це просто ще один виклик моделі з кмітливою назвою.

Більше агентів не означає кращої системи

Дуже поширеною помилкою є припущення цієї арифметики:

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

Це не так працює. Кожен додатковий агент може призвести до ще одного виклику моделі, ще одного запиту, ще одного контексту, ще однієї передачі даних, ще однієї причини невдачі, ще однієї межі оцінки, більшої затримки, більшої кількості токенів та більшої кількості завдань з відлагодження.

Перш ніж додати ще одного агента, запитайте, яка функціональність суттєво покращиться, адже відповідальність за це є ізольованою. Переконливі причини — це окремий набір інструментів, суворіші права доступу, окремий контекст, інша модель, окрема оцінка, спеціалізація, яку можна повторно використовувати, або робота, яка може виконуватися паралельно. Фраза „Архітектура з кількома агентами звучить краще“ не належить до цього списку.

Висновок

Найкорисніше підходження — це не протиставлення графів та агентів, а протиставлення явної оркестрації та композиції, орієнтованої на агентів. LangGraph починається з робочого процесу, його стану та механізмів керування ним. ADK починається з агентів, які використовують інструменти та співпрацюють, і поступово додає до цього функції явно визначеного робочого процесу. Наступні питання, як тільки будь-який з цих підходів потрапить у промислове використання, стосуються інженерії контексту, контрактів, виконання з участю людини, можливостей спостереження та оцінки.