Comparatif frameworks 2026
LangChain vs LangGraph : chaînes séquentielles ou graphes d'état pour vos agents
LangChain (Chains)
Le module Chains de LangChain permet de construire des pipelines séquentiels où chaque étape passe sa sortie à la suivante. Idéal pour les workflows linéaires et prévisibles.
LangGraph
Extension de LangChain basée sur des graphes d'état cycliques. Permet des workflows avec boucles, conditions et état persistant entre les nœuds du graphe.
Tableau comparatif
| Critère | LangChain (Chains) | LangGraph |
|---|---|---|
| Type de workflow | Séquentiel, linéaire, déterministe | Cyclique, conditionnel, avec état |
| Complexité de mise en place | Simple, peu de code | Plus complexe, nécessite de modéliser les états |
| Gestion d'état | Pas d'état natif entre étapes | État persistant, checkpointing, time-travel |
| Cas d'usage | RAG simple, classification, extraction | Agents autonomes, boucles de réflexion, multi-agents |
| Debugging | Trace linéaire simple | LangSmith Studio avec visualisation du graphe |
Verdict
LangChain Chains convient aux pipelines simples et linéaires. LangGraph est indispensable dès que votre workflow nécessite des boucles, des conditions dynamiques ou un état persistant. La plupart des projets démarrent avec Chains et migrent vers LangGraph quand la complexité augmente.
Quel framework choisir ?
- 1Choisissez Chains pour les pipelines RAG simples et les workflows séquentiels
- 2Choisissez LangGraph pour les agents autonomes avec boucles de réflexion
- 3Commencez par Chains, migrez vers LangGraph quand le besoin de boucles apparaît
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