Updated अप्रैल 2026
LangGraph for Multi-Agent Systems
LangChain · MIT · primary language python · token-overhead ×1.0
15-axis capability scores
- Sequential workflows9/10
- Parallel workflows9/10
- Hierarchical workflows9/10
- Adaptive workflows10/10
- State management10/10
- Human-in-the-loop10/10
- Python support10/10
- TypeScript support8/10
- .NET / Java support0/10
- MCP support7/10
- A2A support5/10
- Observability10/10
- Deployment flexibility9/10
- Maturity9/10
- Learning curve (higher = easier)5/10
Tokens per task
LangGraph 1.0 आधार रेखा (LangGraph) के विरुद्ध ×1.0 टोकन ओवरहेड गुणक रखता है। 50,000 कार्य प्रति माह 15,000 आधार टोकन के कार्यभार के लिए, यह HITL या मल्टी-एजेंट फैन-आउट से पहले लगभग 750.0M टोकन प्रति माह है।
अपने कार्यभार और चुने मॉडल के विरुद्ध कैलिब्रेटेड अनुमान के लिए विज़ार्ड चलाएँ।
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi LangGraph के लिए 2-एजेंट hello-world ZIP (Dockerfile, पिन की निर्भरताएँ, README, MIT लाइसेंस) भेजता है। विज़ार्ड पूरा करने पर जनरेट किया जाता है।
Closest alternatives
- OpenAI Agents SDK
×1.1 overhead · python
- Anthropic Claude Agent SDK
×1.1 overhead · python
- LlamaIndex Agents
×1.4 overhead · python
Ready to commit to LangGraph?
Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.
Start the selector