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11.05.2026
13:30 Uhr
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Produktionsreife KI-Anwendungen erfordern viel Aufwand. LangGraph und LangChain liefern eine Architektur, in der Agenten zuverlässig Geschäftslogik umsetzen.
Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) hat einen typischen Verlauf genommen: Zunächst entstehen Prototypen und Demoskripte – beispielsweise für Chatbots und RAG-Systeme – und anschließend wächst der Wunsch nach robusten, integrierten Funktionen für intelligente Suche, automatisierte Inhalte oder agentenartige Workflows in bestehenden Anwendungen. Spätestens an diesem Punkt reicht ein einzelner Funktionsaufruf an ein Modell nicht mehr aus. Gefragt sind Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Kontrollmechanismen, die sich in eine produktionsreife Architektur einfügen lassen.
LangGraph hat sich in diesem Umfeld als spezialisierte Software etabliert. Es modelliert LLM-basierte Agenten als Graphen und stellt damit nicht nur lineare Pipelines bereit, sondern auch verzweigte, zyklische und länger laufende Workflows.
LangGraph ist als Low-Level-Orchestrierungsframework konzipiert, das auf LangChain Primitives aufsetzt, aber näher an den Ausführungsdetails der Agenten bleibt. Diese geben an, wie der Agent intern arbeitet, etwa welcher Schritt wann zur Ausführung kommt, welche Daten zwischen Schritten weitergegeben werden und welcher Pfad durch welche Entscheidung aktiv ist. LangChain Primitives sind grundlegende Bausteine, mit denen sich Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle erstellen lassen. Sie bilden die technische Grundlage, um LLM-Anwendungen modular, flexibel und nachvollziehbar zu entwickeln.