LangGraph vs Bolt.new
Краткий вердикт
LangGraph — выбор для команд, строящих сложные, управляемые состоянием AI-агенты с кастомной логикой и интеграцией в существующий стек на Python/TypeScript. Bolt.new — инструмент для быстрого прототипирования и создания полноценных full-stack приложений из текстового описания, идеальный для соло-разработчиков и малых команд, которым нужен готовый продукт «под ключ» без глубокой кастомизации логики агентов.
Таблица сравнения
| Критерий | LangGraph | Bolt.new |
|---|---|---|
| Цена | Бесплатный open-source (MIT). Платные облачные сервисы LangSmith для мониторинга (от $99/мес). | Freemium: бесплатный тариф с ограничением по токенам и времени выполнения. Pro-план от $20/мес за приоритет и больше ресурсов. |
| Функциональность | Создание графов состояний (state graphs), циклы, ветвления, параллельное выполнение узлов, встроенная поддержка памяти и инструментов (tools). | Генерация полного стека (React, Node.js, базы данных), деплой одним кликом, чат-интерфейс для итераций, поддержка API и вебхуков. |
| Простота использования | Высокий порог входа: требуется понимание графов, состояний, асинхронности и архитектуры LLM-приложений. | Низкий порог: достаточно написать промпт на естественном языке. Не требует навыков программирования для базовых сценариев. |
| Интеграции | Глубокая интеграция с экосистемой LangChain (модели, векторные базы, инструменты). Поддержка любых LLM через API. | Встроенная интеграция с GitHub, Vercel, Supabase. Ограниченная поддержка сторонних API через генерацию кода. |
| Производительность | Высокая для сложных, многошаговых сценариев. Оптимизирован для работы с большими контекстами и длительными сессиями. | Средняя для простых приложений. Зависит от мощности серверов Bolt.new. Может быть медленным при генерации сложных проектов. |
Детальный разбор
LangGraph
LangGraph позволяет строить агентов с детерминированным и контролируемым потоком выполнения, что критично для B2B-сценариев (например, обработка заказов, аудит документов). Сильная сторона — возможность создавать циклы и состояния, позволяющие агенту «помнить» контекст на протяжении всего диалога или задачи. Ограничение: требует ручного написания кода на Python/TypeScript и глубокого понимания концепций графов, что замедляет разработку для простых задач. Не подходит для быстрого создания пользовательских интерфейсов.
Bolt.new
Bolt.new решает задачу «от идеи до прототипа за минуты»: вы описываете приложение, и он генерирует рабочий код с фронтендом, бэкендом и деплоем. Сильная сторона — скорость и доступность для нетехнических пользователей. Ограничение: сгенерированный код часто требует доработки, сложно кастомизировать логику AI-агентов, а управление состоянием (state) встроено слабо. Не подходит для production-систем с высокой нагрузкой и сложной бизнес-логикой.
Для кого что выбрать
- LangGraph: Команды, разрабатывающие AI-ассистентов для поддержки клиентов, системы RAG с многошаговым поиском, автоматизацию бизнес-процессов (например, обработка заявок), где требуется точный контроль над потоком данных и состоянием.
- Bolt.new: Соло-разработчики и стартапы, создающие MVP (минимально жизнеспособный продукт), лендинги с бэкендом, простые дашборды или внутренние инструменты, когда скорость выхода на рынок важнее глубокой кастомизации AI-логики.
Итог
Выбор между LangGraph и Bolt.new — это выбор между контролем и скоростью. Если ваша задача — построить надежного, управляемого AI-агента с кастомной логикой для B2B-продукта, выбирайте LangGraph. Если вам нужно быстро проверить гипотезу, создать прототип full-stack приложения или вы не являетесь опытным разработчиком — Bolt.new станет лучшим стартом. Для production-систем, скорее всего, потребуется комбинация: Bolt.new для прототипа, LangGraph для финальной реализации AI-ядра.