LangGraph vs CrewAI (Vergleich): Welches Agenten-Framework passt und was kostet es für 5 oder 25 Personen (Oktober 2026)

LangGraph oder CrewAI: Fazit vorab

LangGraph vs CrewAI: Vergleichstabelle

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Kosten für 5 und 25 Personen, wenn beide Bibliotheken gratis sind und die bezahlten Schichten sich unterscheiden

Beide Bibliotheken kosten 0 $. Geld verlangen nur die gehosteten Plattformen darum herum. Für ein Team von 5 Personen liegt LangGraph mit dem Tarif LangSmith Plus über ein Jahr bei 2.340 $ nach Liste, für 25 Personen bei 11.700 $. CrewAI nennt oberhalb des Gratis-Tarifs keinen Preis. Für beide Teamgrößen lautet der Wert der bezahlten Stufe deshalb: Vom Anbieter nicht veröffentlicht (Stand 10. Oktober 2026).

Die Preisseite von LangChain führt LangSmith Plus mit 39 $ je Sitz und Monat, monatlich abgerechnet und per Selbstbedienung buchbar. Als Sitz zählt jede Nutzer:in der Organisation, eingeladene eingeschlossen. Daraus folgt 5 Sitze x 39 $ x 12 = 2.340 $ und 25 Sitze x 39 $ x 12 = 11.700 $. In Plus stecken 10.000 Basis-Traces im Monat für die ganze Organisation. Jeder weitere Trace kostet 0,005 LSU, eine LSU entspricht 1 $, jeweils 10.000 zusätzliche Traces kosten also 50 $. Dazu kommt eine kleine Serverless-Bereitstellung ohne Aufpreis, weitere Bereitstellungen werden nach vCPU- und Speicherstunden berechnet. Der Gratis-Tarif Developer hat einen Sitz und 5.000 Traces im Monat. Für LangGraph selbst müssen Sie nichts davon kaufen. Laut Dokumentation schalten Sie das Tracing mit einem API-Schlüssel ein und können es wieder abschalten.

Die Preisseite von CrewAI zeigt zwei Tarife. Basic ist kostenlos und enthält den visuellen Editor, die GitHub-Anbindung, 2 Automationen und 50 Workflow-Ausführungen im Monat, also 600 im Jahr. Enterprise steht als individuell dort und ergänzt Single Sign-on (Microsoft Entra, Okta), rollenbasierte Zugriffe, den Betrieb in der eigenen VPC und ein Onboarding über 45 Tage. Einen Sitzpreis, einen Preis je Ausführung oder einen Überschreitungssatz nennt die Seite nicht. Wer als Team von 5 oder 25 Personen mehr als 50 Ausführungen im Monat verwaltet betreiben will, beginnt das Budget daher mit einem Vertriebsgespräch.

In keiner der beiden Zahlen stecken Modellkosten. Sie zahlen sie an Ihren Modellanbieter, und sie hängen von Prompts und Laufzahl ab, nicht vom Framework. Was das für Sie heißt: Wenn Sie nur die Bibliothek auf eigenen Servern betreiben, kostet die Lizenz in beiden Fällen 0 $, und der eigentliche Aufwand ist Entwicklungszeit. Wenn ein Anbieter den Betrieb übernehmen soll, liefert LangGraph heute eine Zahl fürs Budget, CrewAI einen Gratis-Tarif zum Ausprobieren und eine Preisanfrage.

LangGraph zeichnet den Ablauf, CrewAI beschreibt das Team

LangGraph beschreibt sich selbst als Orchestrierungs-Framework und Laufzeit auf niedriger Ebene für lang laufende, zustandsbehaftete Agenten. Sie legen einen gemeinsamen Zustand fest, fügen Knoten hinzu, die ihn verändern, und verbinden sie mit Kanten, auch bedingten. Das Paket führt langchain-core als Abhängigkeit, und die Dokumentation sagt, dass Sie LangChain selbst nicht brauchen. Für JavaScript und TypeScript gibt es LangGraph.js.

CrewAI setzt eine Ebene höher an. Eine Crew ist ein Team von Agenten mit je einer Rolle, einem Ziel und Werkzeugen, die gemeinsam an Aufgaben arbeiten. Flows steuern den Ablauf. Methoden mit @start und @listen laufen, wenn ein früherer Schritt endet, @router wählt einen Zweig, und der Zustand ist ein Pydantic-Modell. Die Dokumentation von CrewAI nennt Flows das Rückgrat der Anwendung und Crews die Teams, an die ein Flow Aufgaben abgibt. Die Paketdatei führt keine LangChain-Abhängigkeit und verlangt Python ab 3.10 und unter 3.14.

Was das für Sie heißt: Nehmen Sie LangGraph, wenn Sie Ihren Prozess schon als Kästchen und Pfeile skizzieren können und der Code dieser Skizze gleichen soll. Nehmen Sie CrewAI, wenn Sie lieber beschreiben, wer was tut, und den Flow entscheiden lassen, wann welche Rolle läuft.

Beide speichern Zustand und warten auf Menschen, die Serverregeln unterscheiden sich

Dauerhaftigkeit trennt die beiden nicht mehr. LangGraph speichert den Graphzustand als Checkpoints, setzt nach einem Fehler dort fort und bietet Wiederholung und Verzweigung ab einem früheren Checkpoint. Die Funktion interrupt() hält einen Knoten an und wartet, bis Sie mit einer Eingabe fortfahren. CrewAI-Flows haben den Dekorator @persist, der Zustand über Neustarts hinweg hält, standardmäßig mit SQLite, und den Dekorator @human_feedback ab Version 1.8.0, der einen Flow für eine Freigabe anhält. Unterschiede liegen in der Feinheit (ein Checkpoint nach jedem Schritt bei LangGraph, ein gespeicherter Zustand je Flow-Methode bei CrewAI) und im Werkzeugumfeld.

Beim Hosting gehen die beiden auseinander. LangSmith Deployment läuft in der Cloud von LangChain (ab Plus), als Hybrid mit Ihrer eigenen Datenebene oder selbst gehostet. Wer den Agent Server selbst außerhalb der Cloud betreibt, braucht einen Lizenzschlüssel, und laut Support-Artikel von LangChain gibt es selbst gehostetes LangSmith nur im Enterprise-Tarif. Der Server meldet sich außerdem bei LangChain, um die Lizenz zu prüfen und Läufe zu zählen, sofern er nicht im abgeschotteten Modus läuft. Binden Sie LangGraph dagegen als Bibliothek in Ihre eigene Anwendung ein, gilt das alles nicht. Nach der Dokumentation von LangChain kann LangSmith Deployment auch CrewAI-Agenten hosten, die Plattformwahl hängt also nicht am Framework.

Das gehostete Angebot von CrewAI heißt CrewAI AMP, auf der Preisseite CrewAI Cloud. Die Dokumentation nennt Crew-Deployments, REST-Zugriff, Traces und Logs, ein Werkzeug-Repository und Crew Studio als visuellen Editor. Laut Preisseite läuft Enterprise in der CrewAI Cloud, in Ihrer VPC oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Was das für Sie heißt: Wollen Sie die Agenten ohne Lizenz selbst betreiben, nehmen Sie LangGraph als Bibliothek oder das quelloffene Paket von CrewAI. Soll jemand anderes sie betreiben, vergleichen Sie einen bepreisten Plus-Tarif mit einem Enterprise-Gespräch ohne Preis.

LangChain veröffentlicht mehr Datenschutzunterlagen, CrewAI nennt eine US-Cloud

Beide Frameworks laufen in Ihrem eigenen Code, die Daten bleiben bei den Bibliotheken also dort, wo Sie sie ausführen. Die Fragen beginnen bei den gehosteten Schichten. Das Trust Center von LangChain nennt SOC 2 Type II, ISO 27001:2022, DSGVO und HIPAA, dazu einen SOC-2-Type-II-Nachweis für 2026. Die Liste der Unterauftragsverarbeiter führt Google Cloud (USA oder Niederlande), AWS (USA), Clickhouse (USA oder Niederlande) und Supabase (USA oder Deutschland). Laut Preisseite wählen Plus-Kunden die Cloud von LangChain in den USA oder in der EU. LangChain veröffentlicht außerdem einen Auftragsverarbeitungsvertrag (Fassung vom 31. Oktober 2025), der Standardvertragsklauseln nennt.

Das Trust Center von CrewAI nennt SOC 2 als Rahmen, führt einen SOC-2-Type-2-Bericht von Juni 2026 und einen HIPAA-Prüfbericht von Februar 2026 und veröffentlicht eine Liste der Unterauftragsverarbeiter vom 21. September 2026. Darin steht Amazon Web Services in den USA als Cloud-Anbieter. Eine EU-Region nennen weder das Trust Center noch die Preisseite. Enterprise-Kunden können stattdessen in die eigene VPC oder Infrastruktur liefern. Unter den Unterlagen des Trust Centers befindet sich kein Auftragsverarbeitungsvertrag. Ein deutsches oder österreichisches Unternehmen sollte ihn deshalb anfordern, bevor echte personenbezogene Daten fließen.

Beide Projekte senden Nutzungsdaten, solange Sie nicht widersprechen. CrewAI sammelt standardmäßig anonyme Telemetrie (Versionen, Agentenrollen, Werkzeugnamen, Aufgabenzahlen, standardmäßig keine Prompts). CREWAI_DISABLE_TELEMETRY=true schaltet sie ab, und die Option share_crew ergänzt Aufgabendetails, die personenbezogene Daten enthalten können. Das Kommandozeilenwerkzeug von LangGraph protokolliert ein Analytics-Ereignis je Befehl, abschaltbar mit LANGGRAPH_CLI_NO_ANALYTICS=1, und das LangSmith-Tracing beginnt erst, wenn Sie einen API-Schlüssel setzen. Was das für Sie heißt: Setzen Sie die Abschaltvariablen am ersten Tag in Ihr Container-Image und fordern Sie beim gewählten Anbieter die Auftragsverarbeitungsbedingungen an, bevor Kundendaten auf eine gehostete Plattform gehen.

Was Nutzer:innen bemängeln

Ich habe öffentliche GitHub-Issue-Listen gelesen, in denen Nutzer:innen Probleme mit Datum melden. Das sind Einzelberichte und keine vom Anbieter bestätigten Befunde, und ich habe keinen davon nachgestellt. Der Status gilt für den 10. Oktober 2026.

LangGraph. Issue 7417 (eröffnet am 5. April 2026, weiter offen) berichtet, dass Werkzeugaufrufe von mehr als etwa drei Minuten in der LangGraph Cloud still aus einem Checkpoint neu angestoßen wurden und die zwei- bis dreifache Arbeit verursachten. Issue 3716 (eröffnet am 6. März 2025, weiter offen) sammelt Verbindungsfehler des Postgres-Checkpointers mit einer SSL-Meldung. Issue 5672 (eröffnet am 25. Juli 2025, weiter offen) meldet, dass der Abbruch eines streamenden Laufs Zustand verliert, der noch nicht als Checkpoint gespeichert war. Issue 7714 (eröffnet am 5. Mai 2026, weiter offen) nennt rund 85 Prozent Speicher-Mehrbedarf bei der Serialisierung von Checkpoints ohne Möglichkeit, sie abzuschalten. Hinzu kommt die Planbarkeit. Die gehostete Nutzung wird in LSU gemessen, die Monatsrechnung hängt also von einer Nutzung ab, die Sie schätzen müssen.

CrewAI. Issue 5802 (eröffnet am 14. Mai 2026, weiter offen) sagt, dass ein Wiederholungsversuch einer Aufgabe Werkzeuge erneut ausführt, die schon liefen, sodass ein Zahlungs- oder E-Mail-Werkzeug doppelt auslösen kann. Issue 6414 (eröffnet am 1. Juli 2026, weiter offen) wünscht eine eingebaute Sperre gegen Agenten, die eine Aufgabe endlos hin- und herreichen oder denselben Werkzeugaufruf wiederholen. Issue 4783 (geschlossen am 9. März 2026) meldete, dass der Manager-Agent im hierarchischen Ablauf nicht an andere Agenten delegieren konnte. Beim Preis nennt die Seite des Anbieters oberhalb des Gratis-Tarifs keine Zahl. Was das für Sie heißt: Bei beiden Frameworks brauchen Sie Schutz vor wiederholten Nebenwirkungen. Machen Sie jedes Werkzeug, das Geld oder Nachrichten verschickt, idempotent, egal welches Framework Sie wählen.

Was beim Wechsel mitkommt, was Sie neu bauen und was verloren geht

Die Dokumentation von CrewAI enthält einen Leitfaden für den Umstieg von LangGraph auf CrewAI Flows. Er ordnet die Klasse StateGraph der Klasse Flow zu, Knoten den Methoden mit @start oder @listen, Kanten diesen Dekoratoren und @router, den TypedDict-Zustand einem Pydantic-Modell und compile samt invoke dem Aufruf kickoff. Die Checkliste mit sechs Schritten beginnt beim Zustandsmodell und endet bei der Frage, welche Knoten zu Crews werden sollen. Den Leitfaden hat CrewAI geschrieben, lesen Sie seine Aussagen zu Boilerplate daher als Sicht des Anbieters.

Planen Sie den Umzug in dieser Reihenfolge. Beginnen Sie beim Zustandsschema, denn aus einem TypedDict wird eine Pydantic-Klasse, und Reducer, die Zustand zusammenführen, müssen neu geschrieben werden. Danach folgt der Ablauf, in dem bedingte Kanten zu @router-Methoden werden. Dann kommen die Freigaben. Aufrufe von interrupt() werden zu @human_feedback-Schritten, und noch offene Freigaben müssen neu angelegt werden. Es folgen Ihre gespeicherten Daten. Keiner der Anbieter beschreibt einen Konverter von LangGraph-Checkpoints in den gespeicherten Zustand von CrewAI, beenden oder verwerfen Sie laufende Threads also vorher. Zuletzt geht es um Ihre Traces. Der in LangSmith gespeicherte Verlauf bleibt dort, und Sie brauchen ein anderes Tracing oder das von CrewAI.

Was verloren geht, hängt von der Richtung ab. Beim Wechsel zu CrewAI verlieren Sie LangGraph.js, da die Installationsseite von CrewAI nur Python nennt, und die schrittweise Wiederholung ab früheren Checkpoints, die ich in den gelesenen CrewAI-Seiten nicht gefunden habe. Beim Wechsel zu LangGraph verlieren Sie Crews als fertigen Baustein und das Vokabular aus Rollen und Aufgaben, das Sie als Knoten nachbauen. Einen Zeitaufwand für die Migration veröffentlicht keiner der Anbieter (Stand 10. Oktober 2026), ich nenne deshalb keinen. Was das für Sie heißt: Ein kleines Projekt lässt sich in einem Sprint samt Tests umschreiben. Ein System mit gespeicherten Threads und laufenden Freigaben braucht einen Umschaltplan und nicht nur neuen Code.

Keins von beiden? Schauen Sie sich Haystack an

Besteht Ihre Anwendung vor allem aus Suche und Beantwortung von Fragen, mit wenigen Werkzeugaufrufen und ohne lang laufende Agenten-Teams, lohnt sich Haystack als drittes Framework. Es ist quelloffen unter Apache-2.0 und wird von deepset in Berlin gepflegt. Seine Dokumentation beschreibt Pipelines als Graphen, die Sie selbst verdrahten und die deshalb jedes Mal gleich laufen, mit Agenten als Option, wenn das Modell steuern soll. Das Repository zeigte am 10. Oktober 2026 rund 26.700 Sterne.

Nicht passt Haystack, wenn Sie ein fertiges Vokabular für Agenten-Teams wie Crews oder einen gehosteten Betrieb mit veröffentlichtem Preis je Sitz brauchen. Das gehostete Angebot habe ich für diese Seite nicht verglichen. Was das für Sie heißt: Wirken beide Frameworks oben wie mehr Technik, als Ihr Fall braucht, ist ein Pipeline-Framework womöglich das kleinere Werkzeug.

Für wen sich LangGraph eignet und für wen CrewAI

Unterm Strich

Wenn Sie den Prozess im Code festlegen, Zustand wiederholen und einen Hosting-Preis schon heute budgetieren wollen, ist LangGraph der sicherere Einstieg. Wenn Ihre Arbeit ein Team aus Rollen in einem festen Prozess ist und ein Gratis-Tarif für die ersten Monate reicht, probieren Sie CrewAI schneller aus. In beiden Fällen sollten Sie Werkzeuge idempotent machen, die Telemetrie im Image abschalten und schriftliche Auftragsverarbeitungsbedingungen einholen, bevor eine gehostete Plattform Kundendaten sieht.