LangGraph vs 书生通用大模型体系
功能、优缺点、定价全方位对比，帮你做出选择
简介
面向AI开发者的开源低级别多智能体编排框架，专为构建长运行、有状态的多智能体协作应用设计，支持复杂代理系统的构建、管理与部署，可满足各类需要智能体协作的AI应用开发需求，已获得全球AI开发者群体的广泛认可。
核心功能
- 有状态管理
- 低级编排
- 多智协作
- 开源开放
- 可扩展性强
- 易部署管理
- 持久化支持
- 社区活跃
优势
- 开源开放可自由定制修改
- 原生支持有状态长任务运行
- 灵活底层编排适配复杂需求
- 原生支持多智能体协作开发
不适合的场景
- 学习门槛偏高对新手不友好
- 中文官方文档资源相对少
- 生态完善度暂不及成熟框架
定价
LangGraph作为完全开源的框架，所有核心功能都可以免费使用，开发者可以自由下载、修改、商用项目源码，不需要支付任何授权费用，仅在需要商业技术支持时可对接相关服务，具体费用可咨询对应服务提供方。
简介
书生通用大模型体系由国内团队推出，支持用户自定义任意任务，依托轻量级自适应融合技术实现高效任务适配，面向开发者与行业用户提供大模型基础能力支持，可满足多场景定制开发需求，是国内颇具技术特色的开源开放大模型基础设施平台。
核心功能
- 自定义任务
- 轻量融合
- 开放体系
- 国产自研
- 多场景适配
- 基础能力完善
- 开发者友好
- 技术迭代活跃
优势
- 技术路线贴合行业落地痛点
- 开放架构支持二次定制开发
- 国产自研技术可控性强
- 轻量融合降低部署门槛
不适合的场景
- 定位偏To B普通用户难直接用
- 产品知名度较低用户认知不足
- 生态建设仍处于早期阶段
定价
书生通用大模型体系面向科研用户与非商业开发者开放基础能力的免费使用权，支持个人非盈利性的学习、研究与开发试用，商业使用需要按照官方规则申请授权，具体授权费用可咨询官方对接团队获取详细报价。