LangGraph vs Custom Agents: у чому різниця

LangGraph і custom agents часто порівнюють, коли команда вже вийшла за межі простого MVP. Обидва підходи можуть бути production-ready, але вони дають різний рівень свободи і різну ціну цієї свободи.

Порівняння за 30 секунд

LangGraph — це підхід із явним graph станів і переходів, де ви керуєте workflow через формалізовану модель виконання.

Custom agents — це власний runtime і контрольний шар, де команда сама визначає оркестрацію, policy rules, безпеку, аудит і lifecycle.

Головна різниця: LangGraph дає структурований контроль у межах фреймворку, Custom agents дають повний контроль без фреймворкових меж.

Практичне правило: якщо потрібен передбачуваний stateful workflow без побудови runtime з нуля — часто виграє LangGraph. Якщо потрібні нестандартні вимоги до контрольного шару, комплаєнсу або інтеграцій — частіше виправданий custom підхід.

Таблиця порівняння

Головна архітектурна відмінність — хто контролює execution-модель системи: graph-фреймворк чи ваш власний runtime.

Архітектурна різниця

LangGraph дає формалізовану модель переходів між станами. Custom agents дають свободу створити будь-яку модель переходів, але без готових safety-дефолтів.

Інженерна аналогія: LangGraph — це проєктування процесу в межах надійного graph-каркаса.
Custom agents — це побудова власного двигуна процесів, де ви відповідаєте і за дизайн, і за надійність.

У такій схемі переходи видно явно, тому простіше дебажити і робити replay.

У custom-схемі свобода вища, але і відповідальність за всі збої повністю на команді.

Що таке LangGraph

LangGraph — це graph-орієнтований підхід для workflow зі станом, де ви явно задаєте вузли, переходи і умови зупинки.

Типовий потік:

request → state A → state B → state C → stop

Приклад ідеї LangGraph (псевдокод)

Нижче ілюстрація логіки, а не буквальний API.

KNOWN_TERMINAL = {"completed", "failed", "blocked"}

def run_langgraph_flow(request):
    state = init_state(request, budget_usd=1.2)
    app = compile_graph()  # nodes + edges + policy gates

    result = app.invoke(
        state,
        config={
            # recursion_limit страхує від нескінченних graph-циклів; це не прямий step-ліміт бізнес-потоку.
            "recursion_limit": 40,
            "thread_id": state.trace_id,
        },
    )

    if result.status not in KNOWN_TERMINAL:
        emit_trace(state.trace_id, "graph", "unknown_terminal_status")
        return fail("unexpected_graph_response")

    if result.status == "blocked":
        return fail("blocked_by_policy")

    if result.status == "failed":
        return fail("graph_execution_failed")

    return finalize(result)

Сильна сторона LangGraph — передбачуваність stateful execution. Слабка сторона — у крайових сценаріях може знадобитися обхідний кастомний шар поза graph.

Що таке Custom Agents

Custom agents — це власна агентна архітектура, де команда сама реалізує runtime, оркестрацію, policy engine, tool gateway і observability.

Типовий потік:

request → custom runtime → policy/tool orchestration → observe → next step

Приклад ідеї Custom Agents (псевдокод)

Нижче ілюстрація логіки, а не буквальний API.

KNOWN_EVENT_TYPES = {"tool_call", "approval", "final", "error"}
KNOWN_TOOL_STATUSES = {"ok", "failed", "timeout"}

def run_custom_agent(request):
    state = init_state(request, max_steps=24, budget_usd=1.8)

    # Global timeout / watchdog обов’язково має бути на рівні інфраструктури, не лише в коді циклу.
    while state.step < state.max_steps and state.cost_usd < state.budget_usd:
        event = orchestrator.next_event(state)
        if event.type not in KNOWN_EVENT_TYPES:
            audit_log(state.trace_id, "unknown_event_type")
            return fail("unexpected_runtime_event")

        if event.type == "approval":
            if not wait_for_human_approval(state.trace_id, timeout_sec=120):
                return fail("approval_timeout")
            # approval підтверджує людський дозвіл; tool call з policy check іде окремою подією в наступній ітерації.
            state = observe(state, event, {"status": "approved"})
            continue

        if event.type == "tool_call":
            verdict = policy_engine.check(event.action)
            if verdict == "deny":
                return fail("policy_denied")

            result = tool_gateway.call(event.action, timeout_sec=10, retries=2)
            if result.status not in KNOWN_TOOL_STATUSES:
                audit_log(state.trace_id, "unknown_tool_status")
                return fail("unexpected_tool_response")

            # observe/state update має оновлювати step, інакше цикл може обійти step-ліміт.
            state = observe(state, event, result)
            emit_trace(state.trace_id, event.action, result.status)
            continue

        if event.type == "error":
            return fail("runtime_error")

        if event.type == "final":
            return finalize(state)

    if state.step >= state.max_steps:
        return fail("step_limit_exceeded")

    if state.cost_usd >= state.budget_usd:
        return fail("budget_exceeded")

    return finalize(state)

Сильна сторона custom-підходу — повний контроль над усіма критичними рішеннями. Слабка сторона — ви самі відповідаєте за надійність кожного шару, включно з помилками дизайну runtime.

Коли використовувати LangGraph

LangGraph підходить, коли потрібна явна модель станів, але будувати runtime з нуля ще нераціонально.

Підходить

Коли використовувати Custom Agents

Custom agents підходять, коли фреймворкових меж уже недостатньо для ваших production-вимог.

Підходить

Недоліки LangGraph

LangGraph дає структуру, але ця структура теж має ціну в реальному продакшені.

Недоліки Custom Agents

Custom-підхід дає максимум свободи, але ціна помилок тут найвища.

На практиці часто працює гібридний підхід

Поширений сценарій з практики: команда стартувала на LangGraph для support-автоматизації зі станом.

На першому етапі цього вистачало: graph добре тримав маршрути, approvals і replay для стандартних кейсів.

Потім зʼявилися тригери для часткового переходу в custom-шар:

• фінансові write-операції вимагали окремого policy engine із доменними правилами
• зʼявились інтеграції з внутрішніми сервісами, які не вкладались у типові фреймворкові патерни
• комплаєнс вимагав спеціальний формат аудиту і ретенції подій

Що залишили в LangGraph:

• stateful workflow для більшості read-only і low-risk сценаріїв
• orchestration стандартних етапів обробки звернення
• базові human-in-the-loop переходи

Що винесли в custom-контур:

• окремий runtime для high-risk write-операцій
• власний policy engine і gateway для критичних інтеграцій
• розширений audit pipeline і ізоляцію tenant-рівня

Чому це спрацювало:

• команда зберегла швидкість еволюції там, де вистачало graph-моделі
• критичні сегменти отримали потрібний рівень контролю
• не було "великого вибуху" з повним переписуванням системи

Коротко

FAQ

Q: Що обирати першим: LangGraph чи Custom Agents?
A: Для більшості команд першим кроком часто є LangGraph: він дає контроль стану без побудови runtime з нуля. Custom підхід зазвичай додають, коли зʼявляються вимоги, які принципово не вкладаються у межі фреймворку.

Q: Коли LangGraph перестає вистачати?
A: Коли повторювано зʼявляються три сигнали: нестандартні policy rules не вкладаються в graph-контур, критичні інтеграції потребують окремого execution-шару, а аудит/комплаєнс вимагає специфічної моделі подій.

Q: Коли Custom Agents — це overengineering?
A: Коли команда витрачає більше часу на платформу, ніж на продукт, а більшість сценаріїв можна було стабільно закрити graph-моделлю з policy checks і stop conditions.

Q: Чи можна побудувати production лише на LangGraph без custom-шару?
A: Так, часто можна. Але для high-risk операцій або жорсткого комплаєнсу інколи доводиться додавати спеціалізований custom-контур поверх або поруч із graph-flow.

Q: Як мігрувати без "великого вибуху"?
A: Виносьте по одному ризиковому сегменту: спочатку критичні write-операції, потім policy engine, потім audit pipeline. Решту трафіку лишайте на стабільному LangGraph-контурі, доки не зʼявляться нові тригери.

Q: Який мінімальний контроль потрібен в обох підходах?
A: Мінімум однаковий: policy checks, бюджети, stop conditions, allowlist інструментів, approvals для ризикових дій, трейсинг і аудит side effects (змін стану).

Пов’язані порівняння

Якщо ви обираєте архітектуру агентної системи, ці сторінки також допоможуть:

• LangChain vs LangGraph — компоненти проти явного graph-контролю станів.
• OpenAI Agents vs LangGraph — керований runtime проти graph-підходу.
• OpenAI Agents vs Custom Agents — керована платформа проти власного runtime.
• CrewAI vs LangGraph — рольова оркестрація проти graph-моделі.
• LLM Agents vs Workflows — агентний цикл проти формалізованого workflow.