Was ist LangGraph? – Workflows als Graphen modellieren
LangGraph ist ein Framework von LangChain für die Entwicklung zustandsbehafteter Multi-Agent-Workflows. Statt linearer Chains modelliert LangGraph Abläufe als Graphen – mit Knoten (Aktionen), Kanten (Übergänge) und einem persistenten Zustand.
Der Graph-Ansatz ermöglicht Dinge, die mit einfachen Chains schwierig sind: Zyklen (der Agent iteriert, bis ein Ziel erreicht ist), bedingte Verzweigungen (verschiedene Pfade je nach Ergebnis) und parallele Ausführung (mehrere Aktionen gleichzeitig).
Von LangChain zu LangGraph
LangChain hat sich als Standard-Framework für LLM-Anwendungen etabliert. Chains – lineare Abfolgen von Prompts und Tools – funktionieren gut für einfache Aufgaben. Aber komplexe Agenten brauchen mehr: Entscheidungslogik, Fehlerbehandlung, Iteration.
LangGraph erweitert LangChain um diese Fähigkeiten. Es nutzt dieselben Konzepte (LLMs, Tools, Prompts), organisiert sie aber in einer flexibleren Struktur. Der Graph definiert explizit, welche Aktionen möglich sind und unter welchen Bedingungen sie ausgeführt werden.
Das Ergebnis: Mehr Kontrolle über den Workflow bei gleichzeitiger Flexibilität für autonome Agent-Entscheidungen.
Kernkonzepte: State, Nodes, Edges
LangGraph basiert auf drei Kernkonzepten:
State: Der Zustand enthält alle Informationen, die während der Ausführung relevant sind – Eingaben, Zwischenergebnisse, Entscheidungen. Der State wird zwischen Knoten weitergegeben und kann persistiert werden.
Nodes: Knoten sind die Aktionen im Workflow. Jeder Knoten ist eine Funktion, die den aktuellen State liest, eine Aktion ausführt und den State aktualisiert. Knoten können LLM-Aufrufe, Tool-Nutzung oder beliebige Python-Logik sein.
Edges: Kanten verbinden Knoten und definieren den Kontrollfluss. Normale Edges führen immer zum nächsten Knoten. Conditional Edges wählen den nächsten Knoten basierend auf dem State.
Persistenz und Human-in-the-Loop
Ein Killer-Feature von LangGraph ist die eingebaute Persistenz. Der Graph-State kann automatisch gespeichert und wiederhergestellt werden – ideal für lang laufende Workflows oder Unterbrechungen.
Das ermöglicht robuste Human-in-the-Loop-Patterns: Der Workflow pausiert an definierten Stellen und wartet auf menschliche Eingabe. Nach der Bestätigung setzt er genau dort fort, wo er aufgehört hat – auch nach Stunden oder Tagen.
LangGraph unterstützt verschiedene Backends für die Persistenz: In-Memory für Entwicklung, SQLite für lokale Anwendungen, PostgreSQL für Produktion.
LangGraph Platform: Deployment für Produktion
Neben der Open-Source-Library bietet LangChain die LangGraph Platform – eine kommerzielle Lösung für produktionsreife Deployments.
Die Platform umfasst: LangGraph Server (skalierbare Ausführung von Graphen), LangGraph Studio (visuelle Entwicklungsumgebung), LangGraph CLI (Deployment-Tools) und LangSmith-Integration (Monitoring und Debugging).
Für Teams, die LangGraph in Produktion betreiben wollen, reduziert die Platform den operativen Aufwand erheblich. Die Open-Source-Library bleibt aber vollständig nutzbar – ohne Vendor-Lock-in.
LangGraph vs. AutoGen vs. CrewAI
Die drei führenden Multi-Agent-Frameworks haben unterschiedliche Stärken:
LangGraph bietet maximale Kontrolle durch explizite Graph-Definition. Ideal für Produktions-Workflows, bei denen Vorhersagbarkeit und Debuggability wichtig sind.
AutoGen setzt auf emergentes Verhalten durch Agent-Konversation. Besser für explorative Szenarien, bei denen die optimale Lösung nicht vorab bekannt ist.
CrewAI abstrahiert technische Details durch Rollen-Metaphern. Schnellster Einstieg, aber weniger Kontrolle über die Ausführung.
LangGraph ist die richtige Wahl, wenn: klare Workflow-Struktur gewünscht ist, Persistenz und Fehlerbehandlung kritisch sind, oder Integration mit dem LangChain-Ökosystem wichtig ist.
Fazit – Struktur für komplexe KI-Workflows
LangGraph bringt Software-Engineering-Prinzipien in die Agent-Entwicklung: Klare Strukturen, definierte Schnittstellen, testbare Komponenten. Der Graph-Ansatz macht komplexe Workflows verständlich und wartbar.
Für Teams, die bereits LangChain nutzen, ist LangGraph der natürliche nächste Schritt. Für neue Projekte mit komplexen Anforderungen an Kontrollfluss und Persistenz ist es eine der ausgereiftesten Optionen am Markt.
Häufige Fragen zu LangGraph
Die wichtigsten Fragen und Antworten zum Graph-basierten Agent-Framework.
Was ist LangGraph?
LangGraph ist ein Framework von LangChain für zustandsbehaftete Multi-Agent-Workflows. Es modelliert Abläufe als Graphen mit Knoten, Kanten und persistentem Zustand.
Was ist der Unterschied zu LangChain?
LangChain fokussiert auf lineare Chains von LLM-Aufrufen und Tools. LangGraph erweitert das um Graphen mit Zyklen, bedingten Verzweigungen und Persistenz.
Ist LangGraph kostenlos?
Die LangGraph-Library ist Open Source und kostenlos. Die LangGraph Platform für Produktion ist ein kommerzielles Angebot von LangChain.
Was bedeutet zustandsbehaftet?
Zustandsbehaftet bedeutet, dass der Workflow Informationen zwischen Schritten speichert. Der State wird von Knoten zu Knoten weitergegeben und kann persistiert werden.
Welche Programmiersprachen unterstützt LangGraph?
LangGraph ist primär für Python entwickelt. Es gibt auch eine JavaScript/TypeScript-Version mit ähnlicher API.
Was ist LangGraph Studio?
LangGraph Studio ist eine visuelle Entwicklungsumgebung für LangGraph-Workflows. Es ermöglicht Debugging, Visualisierung und interaktives Testen von Graphen.
Kann LangGraph Zyklen abbilden?
Ja, Zyklen sind ein Kernfeature. Agenten können iterieren, bis ein Ziel erreicht ist – anders als bei linearen Chains.
Wie funktioniert Human-in-the-Loop?
Der Graph kann an definierten Stellen pausieren und auf menschliche Eingabe warten. Der State wird persistiert und nach der Eingabe fortgesetzt.
Unterstützt LangGraph Open Agent Specification?
Ja, LangGraph ist eines der Frameworks mit Runtime-Adaptern für Open Agent Specification.
Für wen ist LangGraph geeignet?
LangGraph eignet sich für Teams, die produktionsreife KI-Workflows mit klarer Struktur, Fehlerbehandlung und Persistenz benötigen.