AI Orbit

LangChain: LLM çağrılarını zincir şeklinde arka arkaya bağlayarak (prompt → LLM → araç vb.) hızlı prototipleme sunan, olgun ve geniş ekosistemli bir framework’tür. Basit, doğrusal iş akışlarında parıldar.

LangGraph: LangChain’in üzerinde yükselen, düğüm‑kenar temelli grafik modeliyle durumlu (stateful) ve kontrollü ajan iş akışları kurmaya odaklanır; dallanma, döngü, paralel yürütme ve insan‑onay adımlarını birinci sınıf vatandaş yapar.

Neyi, Ne Zaman Seçmeli?

Eğer amacınız tek adımlı çağrılar veya basit, doğrusal bir boru hattı kurmaksa LangChain hızlı geliştirilebilirliğiyle öne çıkar; geniş entegrasyon havuzu ve olgun topluluğu sayesinde birkaç satırla çalışan bir prototip çıkarabilirsiniz. Buna karşılık akışınız dallanıyor, döngü içeriyor ya da birden fazla ajanın eş zamanlı çalışmasını gerektiriyorsa LangGraph’ın düğüm‑kenar yaklaşımı işleri netleştirir. LangGraph, paylaşılan state ve süper‑adım modeliyle paralel yürütme, hata geri alma, insan‑onay adımları gibi ihtiyaçları yerleşik olarak çözdüğü için karmaşık ajan orkestrasyonlarında daha güvenilir ve takip edilebilirdir. Kısaca: hızlı MVP için LangChain, yüksek kontrollü çok‑ajan süreçleri için LangGraph.

Mikro Karşılaştırma

Mimari düzeyde LangChain kod tabanlı “zincir” mantığıyla sade; her adım Python akışı içinde belirlenir ve paralel işlemler geliştiricinin manuel planlamasına bağlıdır. LangGraph ise iş akışını görsel olarak tanımlanan bir graf biçiminde ele alır; aynı süper adımda yer alan düğümleri otomatik paralel çalıştırır ve çıktıları atomik olarak duruma yazar. Hata yönetiminde LangChain retry şablonları ve try/except’e dayanırken, LangGraph süper‑adım tamamlanmadıkça hiçbir kısmî sonucu commit etmez ve seçici yeniden denemeyi grafik seviyesinde tanımlar. Bellek tarafında LangChain’de hafıza isteğe bağlı Memory sınıflarıyla sağlanır; LangGraph’ta ortak state zorunlu olup bağlam taşımayı otomatikleştirir. Öğrenme eğrisi ise LangChain’de düşük, LangGraph’ta graf kavramı nedeniyle biraz daha yüksek ama karmaşık projelerde uzun vadede bakım yükünü azaltır.

###Hızlı Özet###

• Küçük, doğrusal akış → LangChain ile başlayın, ekosistemin gücünden faydalanın.
• Çok adımlı, dalgalı / döngüsel ajan → Baştan LangGraph tasarımı yaparak karmaşıklığı yönetin.
• Proje büyüyorsa: önce LangChain MVP’sini çıkarın, ihtiyaç karmaşıklaşınca LangGraph’a göç etmek için kodunuzu modüler tutun.

Kısacası, “zincir” mi “graf” mi sorusunun cevabı, sisteminizin gerektirdiği akış kontrolü derinliğiyle doğru orantılı. Doğru çerçeveyi seçtiğinizde LLM ve ajan projeleriniz daha ölçeklenir, daha az sürpriz çıkarır—size de modeli geliştirmek kalır.