Updated апрель 2026 г.

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 имеет ×1.0 коэффициент накладных расходов токенов относительно базовой линии 1,0 (LangGraph). Для нагрузки 50 000 задач в месяц при 15 000 базовых токенов это примерно 750.0M токенов в месяц до HITL или мультиагентного fan-out.

Запустите мастер для калиброванной оценки против вашей нагрузки и выбранной модели.

Run the selector with your workload

Starter scaffold

Buzzi поставляет ZIP hello-world с 2 агентами для LangGraph (Dockerfile, закреплённые зависимости, README, лицензия MIT). Генерируется при завершении мастера.

Closest alternatives

Ready to commit to LangGraph?

Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.

Start the selector