LangChain és LlamaIndex, kell-e még 2026-ban?

2023-ban a LangChain volt az alapértelmezett. Bármilyen AI projekt elején azzal kezdted, mert mindent egy helyen tartott: LLM wrapper, prompt template, chain, agent, vector store integráció. Ma, három évvel később, egyre több projektnél nem nyúlok hozzá. És nem azért, mert „rossz”, hanem mert a probléma amit megoldott, már nem létezik.

Mi változott

• A natív SDK-k (OpenAI, Anthropic, Google) tool calling-ja kiforrott. Nem kell agent framework, hogy egy modell tool-t hívjon.
• A Vercel AI SDK és az Anthropic Agent SDK letakarja a 90%-os esetet sokkal vékonyabb absztrakcióval.
• A vector store providerek (Pinecone, Qdrant, Weaviate) saját SDK-ja jobb lett, és gyakran közvetlen használat olcsóbb és átláthatóbb.
• A prompt template ma már nem komplex feladat, egy template literál vagy egy egyszerű függvény elég.

Mikor érdemes még LangChain-t

Ha tényleg sok és változatos integrációd van, és a kódot egy nem-pythoni csapat tartja karban, akkor a LangChain kényelmesebb lehet, egy közös absztrakció alá rendezi a sok különböző providert. Prototípusra szintén, mert a doksi még mindig nagyobb mint a versenytársaké.

LlamaIndex

A LlamaIndex specifikusabb: RAG és data ingestion fókuszú. Itt jobban tartja az értelmét: a sok féle dokumentum source connector (Notion, Confluence, Drive, SharePoint, etc.) megírása from scratch sok idő. Ha egy belső tudásbázis RAG-ot építesz változatos forrásokból, érdemes.

• Tartja az értelmét: multi-source RAG, dokumentum chunking strategy, query router.
• Felesleges: egyszerű chatbot saját markdown fájlokon, saját chunker pár száz sor.

Saját döntési mátrixunk

1. 01Egylépéses LLM hívás? Natív SDK.
2. 02Streaming UI? Vercel AI SDK.
3. 03Tool-loop agent? Claude Agent SDK vagy AI SDK maxSteps.
4. 04Komplex RAG több forrásból? LlamaIndex.
5. 05Multi-provider orchestration vagy nagyon sokféle integráció? LangChain-t megfontolom.

Karbantartási költség

A LangChain breaking change tempója mindig is gyors volt. Egy 2024 elejei kódbázis 2026-ra szinte minden importjában változott. Ha nem aktívan karbantartott projekt, ez óriási tech debt. A natív SDK-k stabilabbak, a Vercel AI SDK is jobban tartja az API-t.