Практический подход к выбора между LangChain chains и LangGraph для production AI-приложений, основанный на аудитах обоих инструментов в реальных проектах.
Ваш рабочий процесс реально линеен — RAG retrieve → augment → generate, или summarise → translate → format
Вы прототипируете и хотите выкатить полезное демо на этой неделе
Ваша команда впервые работает с LLM-фреймворками и ей нужен простой старт
Вся фича достаточно мала, чтобы вы переписали её до того, как она станет сложной
Ваш рабочий процесс имеет любое агентное поведение — вызовы инструментов с возвратом к предыдущим шагам, многошаговое планирование с самокоррекцией, взаимодействие нескольких агентов
Вам нужна явная проверка состояния и отладка с возвратом к предыдущим состояниям
Вы строите фичу, которая будет жить в продакшене годами и расширять возможности со временем
Хотите полноценной observability над рабочий процесс-графом, не только пошаговая трассы
Шаг 1 — Набросайте рабочий процесс на доске. Если можете нарисовать его как последовательность максимум с одним-двумя ветвлениями, LangChain нормален. Если есть циклы или условное re-entry, прыгайте к LangGraph.
Шаг 2 — Оцените срок жизни функции. Всё, что будет жить в продакшене больше шести месяцев и расти со временем, выигрывает от явного состояния LangGraph.
Шаг 3 — Учтите потребности в наблюдаемости. Если клиентской AI-функции нужна сквозная трассировка для соблюдения требований или доверия, визуализация графа LangGraph оправдывает более сложность освоения.
Шаг 4 — Не усложняйте выбор фреймворка. Если можете выразить рабочий процесс как обычный код на Python или Go с прямым вызовом SDK модели — делайте так. Фреймворки окупаются, когда спасают вас от переимплементации семантики графа или конечного автомата.
Шаг 5 — Миграция возможна. Команды, начавшие на LangChain и переросшие его, мигрируют на LangGraph успешно — но миграция — это отдельный проект, а не переименование. Планируйте явно, если стартуете на LangChain, зная, что рабочий процесс будет расти.
В продакшен-проектах, где цепочки LangChain используют за пределами их возможностей, симптом всегда один: внутри цепочки появляется самописный цикл или механизм ветвления, который постепенно становится причиной инцидентов за целый квартал. LangGraph позволил бы явно задать цикл и состояние с первого дня и избежать значительной части этих эксплуатационных проблем. Наша рекомендация: если в задачах проекта есть любое агентное поведение, выбирайте LangGraph по умолчанию, даже если первая версия — один линейный процесс. Это самое дешёвое решение, когда рабочий процесс растёт, и не стоит ничего больше, когда остаётся маленьким.