Häufig gestellte Fragen
Sowohl AgentKit als auch LangGraph sind Entwickler-Frameworks, die sich am besten für Ingenieurteams eignen, die neue Anwendungen entwickeln, bei denen ein benutzerdefinierter KI-Agent ein zentrales Produktmerkmal ist. Für Support-Teams ist eine spezialisierte Plattform oft schneller, kostengünstiger und weniger riskant, um Automatisierungsziele zu erreichen.
AgentKit bietet eine flachere Lernkurve und eine schnellere Einrichtung, erfordert aber dennoch Entwickler-Expertise. LangGraph bedeutet einen erheblichen Entwicklungsaufwand aufgrund seiner steilen Lernkurve und der Notwendigkeit einer expliziten Kontrolle über komplexe Workflows und das Zustandsmanagement.
Die Kosten für LangGraph umfassen LLM-API-Aufrufe, Infrastruktur und erhebliche Entwicklergehälter. AgentKit hat keine Vorabgebühr, berechnet aber Modell-Token, die Nutzung pro Werkzeug und die Datenspeicherung, was zu unvorhersehbaren Rechnungen führen kann.
AgentKit bindet Sie direkt an das OpenAI-Ökosystem, was einen Wechsel zu anderen LLM-Anbietern zu einer Herausforderung macht. LangGraph ist modellunabhängig und bietet größere Flexibilität bei der Auswahl oder dem Wechsel von LLM-Anbietern ohne umfangreiche Neuentwicklungen.
LangGraph bietet eine hochgradig anpassbare, explizite Kontrolle über jeden Schritt des Agenten-Workflows und ist damit ideal für komplexe, zustandsbehaftete Systeme, bei denen präzises Verhalten entscheidend ist. AgentKit bietet eine eher implizite, LLM-gesteuerte Schleife und damit weniger feingranulare Kontrolle für komplexe Szenarien.
Beide Frameworks erfordern einen erheblichen kundenspezifischen Entwicklungsaufwand, um eine Verbindung zu internen Systemen wie Helpdesks oder Wissensdatenbanken herzustellen. AgentKit lässt sich gut in das OpenAI-Ökosystem integrieren, während LangGraph für seine breiteren Integrationen eine manuelle Anbindung erfordert, was beides einen erheblichen Entwicklungsaufwand bedeutet.
