LangGraph と OpenAI Agents SDK の比較
どちらもエージェントフレームワークに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。
基本情報の比較
| 基本情報の比較 | LangGraph | OpenAI Agents SDK |
|---|---|---|
| ライセンス | MIT | MIT |
| 言語 | Python, TypeScript | Python |
| 提供形態 | セルフホスト / マネージドクラウド | セルフホスト / ローカル実行 |
| 成熟度 | 安定 | 成長期 |
| スター | 39.8k | 28.7k |
| 直近7日間のスター増加数 | +14 ★ | +8 ★ |
| フォーク | 6.7k | 4.5k |
| オープンIssue | 695 | 16 |
| 最終コミット | 2026年8月16日 | 2026年8月16日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
LangGraph
エージェントを「中身の見えないループ」ではなく、ノードとエッジの明示的なグラフとして表現します。永続チェックポイントにより実行を人間の承認待ちで中断し、後から再開できるため、本番システムに触れるワークフローで現実的な選択肢になります。反面、単純なツール呼び出しだけのエージェントには記述量が多く、他のフレームワークより初期セットアップが重くなります。
詳細を見る →OpenAI Agents SDK
エージェント、ハンドオフ、ガードレール、トレーシングという少数のプリミティブのみで構成されています。この表面積の小ささが利点で、学習することも、抗うことも少なくて済みます。OpenAI自身のモデルを第一に想定した設計のため、複数プロバイダ間の可搬性が重要な場合はその点を考慮してください。
詳細を見る →できること
LangGraph
- 障害後に途中から再開 — Durable executionが実行状態を永続化するため、長時間動くエージェントが停止しても最初からやり直さず、中断したステップから再開します。
- 人間の承認を挟んで中断 — Interruptsで任意のノードで実行を止め、人がエージェントの状態を確認・修正してから続行させられます。
- 実行の中身はLangSmithで見る — READMEがデバッグ手段として挙げるのはLangChainの別プロダクトであるLangSmithで、実行経路の可視化、状態遷移の記録、実行時メトリクスの取得を担います。どのノードで結果が崩れたかはこの画面から辿ります。
- Deep Agentsで上位から始める — LangGraph上に構築されたDeep Agentsを使うと、計画立案・サブエージェント・ファイルシステムを前提としたエージェントを、グラフを自分で組まずに作れます。
- TypeScriptでも同じ構成 — JS/TS向けにはLangGraph.jsが提供されており、NodeのサービスからPythonプロセスを別途立てる必要がありません。
OpenAI Agents SDK
- 専門エージェントへの委譲 — handoffs と agents-as-tools により処理を別の
Agentへ引き渡し、Runner.run_syncが一連の実行をまとめてfinal_outputを返します。 - サンドボックス作業領域の付与 —
SandboxAgentにGitRepoなどを含むManifestを渡すと、UnixLocalSandboxClient（Windows ではDockerSandboxClient）上でコマンド実行やパッチ適用を行い、作業状態を保持できます。 - 音声エージェントの二系統 —
RealtimeAgentはgpt-realtime-2.1との WebSocket セッションを扱い、VoicePipelineは音声認識・エージェント処理・音声合成を連結します。音声機能はvoiceエクストラで追加します。 - OpenAI 以外のモデルも指定できる — README は SDK を provider-agnostic と位置づけ、OpenAI の Responses API と Chat Completions API に加えて 100 種類を超える LLM に対応するとしています。ただし README のサンプルはいずれも環境変数
OPENAI_API_KEYの設定を前提としています。 - 実行の追跡と履歴保持 — tracing が標準で組み込まれており実行内容を確認・デバッグでき、
SessionsがRunnerの呼び出しをまたいだ会話履歴を自動で保持します。