Optimale Kooperation: PydanticAI und LangGraph im Vergleich

In der IT-Welt gibt es nicht nur Alleskönner. Manchmal macht es mehr Sinn, Spezialisten für die richtigen Aufgaben einzusetzen. Ein gutes Beispiel dafür: PydanticAI und LangGraph. Obwohl sie auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, spielen sie ganz unterschiedliche Rollen in der digitalen Infrastruktur.

Was wir hier wirklich betrachten

PydanticAI und LangGraph sind nicht in direktem Wettbewerb zueinander. Stattdessen lösen sie verschiedene Arten von Problemen. Während PydanticAI wie ein strenger Daten-Wächter agiert und sicherstellt, dass eingehende und ausgehende Daten korrekt strukturiert und typisiert sind, kümmert sich LangGraph um die umfassende Prozessstruktur. Man könnte sagen: PydanticAI hält das Datenformular sauber, und LangGraph sorgt dafür, dass das Fließband korrekt läuft.

Der Kern der Sache

PydanticAI überträgt die Idee von Typensicherheit – einem Konzept aus der Software-Entwicklung – auf große Sprachmodelle (LLMs). Es funktioniert wie folgt: Man definiert ein Python-Objekt, zum Beispiel eine Klasse für ein Bauprojekt. Dieses Schema wird dann für das LLM bereitgestellt, um sicherzustellen, dass die von ihm gelieferten Daten korrekt sind. PydanticAI prüft die Antworten und sorgt bei Fehlern automatisch für Korrekturen.

Ein konkretes Beispiel: Angenommen Sie wollen aus dem Text eines PDFs ein Python-Objekt erstellen. PydanticAI wandelt den Text in ein Python-Objekt um und stellt sicher, dass jeder Datentyp stimmt. Falls die Daten nicht korrekt typisiert sind, erfolgt ein automatischer Korrekturlauf.

LangGraph hingegen dreht sich vor allem um Ablaufsteuerung. Es nutzt Prinzipien von State Machines (Zustandsautomaten), um Agenten zu managen. Agenten sind hier nicht lineare Datenpipelines, sondern haben komplexe, verzweigte Abläufe mit Rückkopplungen. Das bedeutet: Der Zustand eines Agenten speichert, was bisher passiert ist, und entscheidet basierend darauf, welcher Schritt als nächstes getan werden muss.

Ein praktischer Einsatz: Für ein Projekt suchen Sie nach Dateien, lesen sie ein und entscheiden über weitere Schritte. LangGraph koordiniert diesen Ablauf und sorgt dafür, dass alles reibungslos funktioniert – selbst wenn ein Fehler auftritt, weiß LangGraph, wie darauf zu reagieren ist.

Best Practice: Die Kombination der beiden

In einer durchdachten IT-Architektur ergänzen sich PydanticAI und LangGraph perfekt. Sie setzen PydanticAI ein, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber und korrekt sind, während LangGraph den gesamten Ablauf orchestriert. So profitieren Sie von den Stärken beider Tools: PydanticAI übernimmt die präzise Datenstrukturierung, während LangGraph die Prozesssteuerung behält.

Ein Ratschlag für die Praxis: Wenn es darum geht, den Datenfluss zu kontrollieren und zu organisieren, setzen Sie auf LangGraph. Für die saubere und genaue Datenextraktion innerhalb dieser Prozesse verlassen Sie sich auf PydanticAI.

Zusammengefasst: Beide Tools sind keine Konkurrenten, sondern geniale Partner in einer effektiven Daten- und Prozessverwaltung.