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title: "LangGraph: Funktionen, Version und Schnellstart · DotsAgent"
description: "LangGraph von LangChain Inc.: Lizenz, neueste Version, MCP-Unterstützung, dauerhafte Ausführungen, menschliche Freigabe, Tracing und Evals sowie ein Schnellstart zum Kopieren."
url: https://dotsagent.io/de/frameworks/langgraph
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Framework · LangChain Inc.

# LangGraph im Überblick

LangChains Low-Level-Bibliothek für Agents, die als explizite Graphen aufgebaut sind und deren Kern Checkpointing des Zustands und Interrupts bilden. LangChains create_agent aus v1 baut darauf auf und eignet sich, wenn eine vorgefertigte Schleife ausreicht.

**Ideal für:**  Lang laufende, zustandsbehaftete Agents, bei denen Sie jeden Schritt steuern und nach Fehlern fortsetzen möchten.

## Wichtige Fakten

- **Maintainer**: LangChain Inc.
- **Sprachen**: Python, TypeScript, JavaScript
- **Lizenz**: MIT
- **Neueste Version**: `langgraph 1.2.12 / langchain 1.4.3` · 28. September 2026
- **Repository**: [langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) · 42.550 Sterne
- **Gehostete Option**: [LangSmith Deployment (formerly LangGraph Platform)](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)Früher LangGraph Platform; Studio dient dem visuellen Prototyping.

## Schnellstart

Installieren Sie das Paket, richten Sie die Zugangsdaten ein und starten Sie dann den einfachsten Agent aus der offiziellen Dokumentation. Die Modell-IDs entsprechen denen in der Dokumentation und sind möglicherweise nicht für Ihr Konto freigeschaltet.

### Python (LangChain create_agent)

`Installieren`

```
pip install -U langchain
```

Benötigt Provider API key, e.g. OPENAI_API_KEY

`Python (LangChain create_agent)`

```
from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-5.5",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]}
)
print(result["messages"][-1].content_blocks)
```

[Quelle des Schnellstarts](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)

### Python (raw LangGraph)

`Installieren`

```
pip install -U langgraph
```

`Python (raw LangGraph)`

```
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

def mock_llm(state: MessagesState):
    return {"messages": [{"role": "ai", "content": "hello world"}]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(mock_llm)
graph.add_edge(START, "mock_llm")
graph.add_edge("mock_llm", END)
graph = graph.compile()

graph.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "hi!"}]})
```

[Quelle des Schnellstarts](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)

## Funktionen

| Beliebiges Modell | — | — |
| --- | --- | --- |
| MCP-Client | — | Über langchain-mcp-adapters |
| MCP-Server | — | — |
| Multi-Agent | — | Subgraphs; das Deep Agents-Harness ergänzt Unteragents |
| Persistente Ausführung | — | Checkpointer für Postgres oder SQLite; nach Fehlern fortsetzen |
| Menschliche Freigabe | — | Mit Interrupts können Sie den Status während eines Laufs prüfen und bearbeiten |
| Tracing | — | Über LangSmith mit LANGSMITH_TRACING=true |
| Evals | — | Evaluationen sind in LangSmith integriert, nicht in der Open-Source-Bibliothek |

## Aktuelle Änderungen

- LangChain-v1-Agenten (create_agent) basieren jetzt auf LangGraph.
- LangGraph Platform wurde in LangSmith Deployment umbenannt.
- Deep Agents, ein Harness auf Basis von LangGraph, ergänzt Subagenten.

## Alternativen in derselben Sprache

- [OpenAI Agents SDK](https://dotsagent.io/de/frameworks/openai-agents-python)

- [OpenAI Agents SDK (JS)](https://dotsagent.io/de/frameworks/openai-agents-js)

- [Claude Agent SDK](https://dotsagent.io/de/frameworks/claude-agent-sdk)

- [Google ADK](https://dotsagent.io/de/frameworks/google-adk)

- [Microsoft Agent Framework](https://dotsagent.io/de/frameworks/microsoft-agent-framework)

- [CrewAI](https://dotsagent.io/de/frameworks/crewai)

## Quellen

1. [docs.langchain.com](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)/oss/python/langgraph/overview
2. [docs.langchain.com](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)/oss/python/langchain/quickstart
3. [pypi.org](https://pypi.org/pypi/langgraph/json)/pypi/langgraph/json
4. [pypi.org](https://pypi.org/pypi/langchain/json)/pypi/langchain/json
5. [registry.npmjs.org](https://registry.npmjs.org/@langchain%2flanggraph)/@langchain%2flanggraph
6. [api.github.com](https://api.github.com/repos/langchain-ai/langgraph)/repos/langchain-ai/langgraph

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© 2026 DotsAgent · Fakten geprüft am 1. Oktober 2026