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2026年LangGraph与Google ADK的较量：显式编排还是智能体组合？

两种构建智能体的方法对比：LangGraph的基于状态与图的控制方式与ADK的以智能体为中心的组合方式，以及如何确定谁应负责工作流的管理。

发布者：REACTAPP.TOP加入本站 2026年10月28日阅读约 5 分钟1188 词

来源: LangGraph vs. Google ADK in 2026. Part 1: Two Different Ways to Think About Agent Orchestration

如今，任何开发生产级智能体的人都会面临同样拥挤的市场：LangGraph、Google ADK、OpenAI Agents SDK、PydanticAI、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex，或许在列出这些名称时又出现了其他框架。人们首先会想的是哪个最好，但这是错误的思考方式。更好的问题是：框架应负责哪些决策，而应用层则应掌握怎样的控制权。

以这样的视角来看，2026年LangGraph与Google的Agent Development Kit（ADK）之间的对比，比那种老套的“图结构与智能体之争”更有意义。两者都能生成复杂的智能体，区别在于控制权的归属、默认功能的配置，以及团队需要承担的编排复杂度。

这两个框架正在趋同

早期的对比清晰地划分了两者差异：LangGraph属于低层图编排工具，而ADK则是高层多智能体框架。这种区分在某种程度上依然成立，但并未涵盖所有情况。

LangGraph以明确的节点、状态、转换、持久化、重试机制以及对执行过程的精细控制为核心架构，其设计重点在于可靠的执行、人工干预流程、状态管理以及结构化的编排方式。

ADK现在也支持多种编排风格：

基于图的工作流
动态工作流
协作式多智能体工作流
确定性执行节点
由智能体驱动的委托机制

在ADK 2.x中，一个图可以整合LLM智能体、普通函数、工具、路由逻辑、状态信息以及人类输入。因此不再需要在这两者之间做选择，因为每个框架都能实现这两类功能。不同之处在于系统的构建方式。

LangGraph的运作思路

LangGraph首先被视为一款编排引擎。设计过程从一系列问题开始：当前状态是什么？什么会改变它？执行流程接下来该走向何处？用图表表示的话，流程如下所示：

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

这里的图表不仅仅是管道系统，它还成为了架构的一部分，当系统需要处理重要的确定性业务逻辑时，这一点尤为重要。工作流可能需要：

暂停并等待他人审批某项内容
重试失败的操作
在工具出现故障后恢复运行
从持久化状态继续执行
根据结构化数据选择分支路径
在模型调用之间运行普通代码
在长时间运行的任务中保持状态

LangGraph将上述每一个问题都明确体现出来，这是个很强的设计思路。不过代价是团队需要承担更多的流程编排设计工作。

ADK的思维方式

ADK更接近于代理应用框架。设计可以从代理开始，而非从状态机出发：

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

每个智能体都可以拥有自己的指令、工具、职责、边界、子智能体以及模型设置。该框架随后会提供多种协调方式：一个相对自主的系统可以让协调者将任务分配给专家处理；可预测的流程则可使用图式编排；而那些用代码表达更为简单的任务则适合采用动态工作流。

现代ADK的吸引力在于它提供了结构化的智能体抽象，无需强制要求每一步都由大语言模型来控制。当可靠性要求较高时，执行过程可以降级为确定性代码。

核心问题：谁来控制工作流？

在两者之间做选择时，这可能是首先需要确定的因素。想象两种极端情况。

主要以确定性为主

整个流程已经明确，步骤清晰：

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

该模型在流程中注入智能元素，而应用程序则负责流程本身。这正好符合LangGraph引导开发者思考的方式，ADK图形工作流现在也能实现同样的建模风格。

主要以智能体驱动

此处目标已知，但步骤顺序未知：

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

在这种情况下，协调在某种程度上属于语义层面的，ADK的协作多智能体模型能够自然地适配这一点。LangGraph当然也能实现这种模式，其能力毋庸置疑。关键在于哪种抽象方式能与既定的架构更契合。

LangGraph的优势：显式状态

在智能体尚未投入实际应用时，状态概念似乎显得枯燥无味，但一旦投入使用，它就会成为系统中最重要的组成部分之一。操作人员需要得到诸如以下问题的答案：

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将共享状态置于其编程模型的核心位置，因此状态转换一目了然。它还倡导一种有益的规范：保持结构化的状态，而非将所有内容塞进一个庞大的提示语中。应用状态与模型上下文不应混为一谈，而且随着智能体系统的不断发展，这种差异会愈发明显。

ADK的优势：智能体的组合

ADK最出色的抽象特性在于，专门的智能体能够轻松成为构建模块。无需使用带有庞大系统提示语的单一大型智能体，各项职责会被分开处理：

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

这一点很重要，因为多智能体设计并不意味着要创建更多的智能体，而应是划定有意义的边界。当通过隔离特定智能体的上下文、工具、权限、职责、模型或评估标准能够构建出更优的架构时，这样的专业智能体才有存在的价值。否则，另一个智能体只不过是一个被赋予了巧妙名称的模型调用而已。

智能体越多并不代表系统越好

一个非常常见的错误就是误以为存在这样的简单关系：

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

事情并非如此运作。每增加一个智能体，就会带来额外的模型调用、提示词、上下文、任务交接方式、故障可能性、评估边界，以及更高的延迟、更多的令牌和更多的调试工作。

在新增智能体之前，先思考哪种能力能真正得到提升，因为相关责任是相互独立的。合理的理由包括独立的工具集、更严格的安全权限、独立的上下文、不同的模型、单独的评估机制、值得复用的专业化功能，或是可以并行运行的任务。“多智能体架构听起来更好”这类理由不应列入其中。

核心要点

最实用的框架并非“图表与智能体”的对比，而是“显式编排”与“以智能体为中心的构建”之间的区别。LangGraph从工作流、其状态以及相关控制机制入手；ADK则从使用工具并相互协作的智能体开始，再逐步添加显式的工作流功能。一旦这两种框架投入实际应用，接下来需要解决的问题就是上下文工程、契约设计、人工干预下的执行流程、可观测性以及评估方法。