Świat agentów AI bazujących na modelach językowych rozwija się w zawrotnym tempie. Jeszcze rok temu większość z nas eksperymentowała z prostymi chatbotami, a dziś budujemy złożone systemy wieloagentowe zdolne do autonomicznego rozwiązywania problemów biznesowych. W tym dynamicznym krajobrazie trzy biblioteki wyróżniają się szczególnie: LangChain, LangGraph i AutoGen. Każda z nich ma swoje mocne strony, ale wybór odpowiedniego narzędzia może zadecydować o sukcesie lub porażce projektu.

LangChain – solidna baza do budowy agentów

Jeśli miałbyś zacząć od jednego narzędzia, najczęściej będzie to LangChain. To dojrzała, elastyczna biblioteka, która pozwala łączyć modele językowe z bazami danych, API, plikami czy systemami RAG.

LangChain daje dużą kontrolę – nad promptami, pamięcią, narzędziami, przepływem danych. Możesz zbudować prostego chatbota, ale też zaawansowany system analizujący dokumenty, raporty czy dane z wielu źródeł.

Sprawdzi się szczególnie wtedy, gdy:

  • tworzysz system RAG,

  • budujesz jednego, dobrze wyspecjalizowanego agenta,

  • zależy Ci na precyzyjnym dostrojeniu każdego elementu.

To bezpieczny wybór dla zespołów, które chcą mieć mocny fundament i duże możliwości rozbudowy.

 

 

LangGraph – gdy proces jest ważniejszy niż pojedynczy agent

LangGraph można potraktować jako rozwinięcie myślenia znanego z LangChain. Tutaj nie skupiasz się już na jednym agencie, ale na całym procesie.

Agenci działają jak węzły grafu. Mogą przekazywać sobie stan, wracać do wcześniejszych etapów, działać w pętli, podejmować decyzje warunkowe. To podejście idealnie nadaje się do bardziej złożonych workflow.

Wyobraź sobie system HR:

  1. Jeden agent analizuje CV.

  2. Drugi ocenia dopasowanie do stanowiska.

  3. Trzeci generuje pytania na rozmowę.

  4. Czwarty tworzy raport końcowy.

A jeśli coś się nie zgadza? Proces może cofnąć się o krok i spróbować ponownie.

LangGraph jest dobrym wyborem, gdy:

  • projektujesz wieloetapowy proces,

  • potrzebujesz trwałego zarządzania stanem (persistence),

  • budujesz rozwiązanie klasy enterprise.

Krzywa uczenia jest wyższa, ale w zamian dostajesz bardzo dużą elastyczność.

 

 

AutoGen – gdy liczy się współpraca i rozmowa

AutoGen został zaprojektowany z myślą o naturalnej komunikacji między agentami. Zamiast myśleć w kategoriach grafów i przepływów, myślisz o rolach i rozmowie.

Możesz stworzyć „zespół”:

  • Developer pisze kod,

  • Reviewer go sprawdza,

  • Manager podejmuje decyzję.

Albo zasymulować debatę zarządu: CEO, CFO i CTO analizują nową inicjatywę biznesową i wspólnie wypracowują wniosek.

AutoGen świetnie sprawdza się, gdy:

  • chcesz symulować pracę zespołu,

  • szybko prototypujesz system wieloagentowy,

  • zależy Ci na naturalnej wymianie wiadomości między agentami.

Jest bardziej konwersacyjny i intuicyjny, choć mniej rozbudowany pod względem integracji niż LangChain.

 

 

Jak podejść do wyboru w praktyce?

Jeśli dopiero zaczynasz – postaw na LangChain. Zrozumiesz podstawy budowy agentów i pracy z modelami.

Jeśli wiesz, że Twój system będzie miał wiele etapów, zależności i punktów kontrolnych – LangGraph da Ci większą kontrolę nad całym procesem.

Jeśli natomiast kluczowa jest współpraca wielu agentów i chcesz szybko przetestować pomysł – AutoGen pozwoli Ci ruszyć bez skomplikowanej orkiestracji.

W projektach produkcyjnych często najlepszym rozwiązaniem jest połączenie podejść – na przykład wykorzystanie LangChain jako fundamentu i LangGraph do orkiestracji.

 

 

Najważniejsze na koniec

Nie ma jednego „najlepszego” frameworka. Każde z tych narzędzi powstało z myślą o innym problemie:

  • LangChain – fundament i kontrola

  • LangGraph – proces i zarządzanie stanem

  • AutoGen – współpraca i konwersacja

Na koniec warto zapamiętać jedno: nie wybierasz narzędzia „najlepszego”, tylko najlepiej dopasowane do problemu.

Jeśli budujesz solidnego, wyspecjalizowanego agenta – postaw na LangChain. Jeśli projektujesz złożony, wieloetapowy proces – sięgnij po LangGraph. A gdy kluczowa jest współpraca i naturalna komunikacja między agentami – sprawdzi się AutoGen.

Technologia będzie się zmieniać, frameworki będą ewoluować, ale fundament pozostanie ten sam: dobrze zrozumiany problem i przemyślana architektura zawsze są ważniejsze niż konkretne narzędzie.