AI agent frameworks: LangGraph vs OpenAI Agents SDK
Automatische vertaling
Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Deze frameworks helpen bij het bouwen van applicaties waarin een model tools kiest en gebruikt. Het relevante verschil is wat elk framework rond die loop beheert: state, retrieval, handoffs, tracing of deployment. Gebruik een framework wanneer je applicatie die functies nodig heeft. Als de stappen al vastliggen, begin dan met gewone workflowcode.
Begin met LangChain agents voor een model-and-tools-loop die op LangGraph is gebaseerd. Gebruik LangGraph rechtstreeks wanneer je wilt bepalen hoe elke stap state opslaat, op goedkeuring wacht en na een onderbreking wordt hervat.
Kies op basis van opgeslagen state, herstel, retrieval-ondersteuning en het werk dat nodig is voor deployment en onderhoud van de applicatie.
Aanbevelingstabel
| Behoefte | Startpunt | Waarom |
|---|---|---|
| High-level API voor agents | LangChain agents | De LangGraph-documentatie raadt deze laag aan wanneer low-level orchestration niet nodig is. |
| Productie-agent met state | LangGraph | De runtime maakt opgeslagen state van de graaf, persistente opslag, onderbrekingen en low-level orchestration beschikbaar. |
| Compacte loop met model en tools | OpenAI Agents SDK | Tools, guardrails, sessions, tracing en overdrachten gebruiken één API. Andere modelaanbieders worden ook ondersteund. |
| Documentagent met nadruk op RAG | LlamaIndex | Gegevens laden, indexen, retrieval, query engines, tools en agent workflows bevinden zich in hetzelfde ecosysteem. |
| Multi-agent workflow op basis van rollen | CrewAI | Agents, crews, flows, kennis, geheugen en observability passen bij automatisering op basis van rollen. |
| Agent voor Microsoft-bedrijfsomgevingen | Microsoft Agent Framework | Het is Microsoft’s huidige richting voor een uniforme agent SDK, waarin ideeën uit Semantic Kernel en AutoGen worden gecombineerd. |
| Kleine code-first agent | SmolAgents | Kleine API, code agents, tool-calling agents en eenvoudige inspectie. |
Hoe je kiest
Begin met de besturingsstroom: hoe de agent tussen stappen beweegt en met fouten omgaat.
Als de agent duidelijke toestanden, herhaalde pogingen, goedkeuringen, checkpoints en hervatbare uitvoeringen heeft, gebruik dan LangGraph. Een run die op goedkeuring wacht, heeft bijvoorbeeld opgeslagen state nodig om door te gaan nadat de gebruiker reageert. Voor een conventionele model-and-tools-loop kunnen de high-level agents van LangChain voldoende zijn. Gebruik de graaf rechtstreeks wanneer je controle nodig hebt over hoe een gestopte run wordt hervat.
OpenAI Agents SDK past bij een compacte Python-loop met tools en overdrachten. Het ondersteunt ook andere aanbieders, dus een OpenAI-model is geen vereiste. Controleer of het gekozen model tools en structured output ondersteunt en waar tracing gegevens naartoe stuurt.
Als je agent voornamelijk met documenten, indexen, retrieval en query engines werkt, begin dan met LlamaIndex. De bestaande retrieval-componenten kunnen voorkomen dat je die onderdelen zelf moet schrijven. Controleer voordat je de agent loop vervangt of retrieval het juiste bewijs vindt en of je tests ontbrekende of niet-onderbouwde antwoorden zichtbaar maken.
CrewAI is nuttig wanneer het echte proces uit rollen bestaat: onderzoeker, analist, beoordelaar, schrijver, operator. Het is minder overtuigend wanneer je rollen verzint alleen om een multi-agent abstractie te gebruiken. Een rolnaam specificeert niet wat er gebeurt wanneer die agent faalt.
Herstel vereist een eigen test. Stop een run nadat een tool een bestand heeft gewijzigd of een verzoek heeft verstuurd en controleer vervolgens wat er bij het hervatten gebeurt. Alleen opgeslagen chatgeschiedenis laat niet zien of de applicatie die bijwerking opnieuw uitvoert. Controleer checkpoints, replay-gedrag en de afhandeling van herhaalde acties in de configuratie die je wilt deployen.
Inspecteer bij elk framework wat jouw verantwoordelijkheid blijft: opslag, toegangsgegevens, herhaalde pogingen, deployment en evaluatie. De retrieval-functies van LlamaIndex rechtvaardigen op zichzelf niet dat je het kiest voor niet-gerelateerde workflow orchestration. CrewAI-rollen hebben nog steeds expliciete state en foutafhandeling nodig. Controleer de integratievereisten van Microsoft in relatie tot de rest van je stack en verwacht dat je meer van de runtime rond een klein SmolAgents-experiment zelf moet leveren.
Wanneer je geen agent framework moet gebruiken
Begin niet met een agent framework wanneer een getypeerde workflow, zoekendpoint of regelengine het probleem oplost. Agents zijn nuttig wanneer het systeem na het zien van tussentijdse resultaten de volgende stap moet kiezen. Ze passen slecht bij vaste ETL, deterministische goedkeuringen, facturatieprocessen of situaties waarin alle vertakkingen vooraf bekend zijn.
Bouw geen multi-agent systeem voordat één agent goed werkt. Door een instabiele workflow over meerdere agents te verdelen, voeg je coördinatiefouten en latency toe.
Traces laten zien welke stappen zijn uitgevoerd. Evaluatie controleert of die stappen de taak correct hebben voltooid, binnen de toegestane rechten en het budget.
Implementatievolgorde
- Gebruik een gewone workflow voor bekende stappen. Gebruik één agent met afgebakende tools wanneer een model de volgende stap moet kiezen.
- Voeg traces en een kleine regressiedataset toe voordat je geheugen toevoegt.
- Gebruik LangGraph rechtstreeks wanneer je expliciete controle nodig hebt over opgeslagen state, goedkeuringen en het hervatten van runs.
- Test OpenAI Agents SDK wanneer de loop compact moet blijven; controleer welke functies de gekozen aanbieder ondersteunt.
- Voeg agents met rollen alleen toe wanneer verantwoordelijkheden echt van elkaar te scheiden zijn.
Verder lezen
- Reasoning loops van AI agents legt ReAct, ReWOO en plan-and-execute uit.
- Geheugenarchitectuur voor AI agents behandelt checkpoints, vector memory en document memory.
- Runtime voor langlopende AI agents behandelt sessions, sandboxes, checkpoints, traces en deployment-vormen.