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LangGraph

Baue robuste, zustandsbehaftete Agenten als Graphen -- explizite Knoten und Kanten für den Kontrollfluss statt einer impliziten Agentenschleife, für zuverlässige, langlaufende oder mehrstufige Workflows.

Überblick

LangGraph modelliert den Kontrollfluss eines Agenten als expliziten Graphen (Knoten für Schritte, Kanten für Übergänge) mit eingebauter Zustandspersistenz, sodass man Agenten bauen kann, die pausieren, fortsetzen, verzweigen und vorhersagbar aus Fehlern wiederherstellen können, statt sich darauf zu verlassen, dass ein LLM den gesamten Ablauf implizit steuert. Es stammt vom Team hinter LangChain (ebenfalls in diesem Katalog), ist architektonisch aber klar unterschieden -- ein Zustandsautomaten-Ansatz statt einer Chain-/Agentenschleifen-Abstraktion.

LangGraph passt zu Teams, die Agenten bauen, bei denen Zuverlässigkeit und explizite Kontrolle über den Workflow wichtig sind -- langlaufende Prozesse, Human-in-the-Loop-Genehmigungsschritte oder komplexe Verzweigungslogik -- statt eines einfachen einstufigen Agenten.

Kategorien
KI-Agenten & Agenten-Tools
Schlagwörter
agent-orchestrationstateful-agentgraph-based-workflow
Sprachen
Python, JavaScript
Lizenz
MIT

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