Was ist LangGraph?
LangGraph ist ein Framework von LangChain für den Bau von stateful, multi-step KI-Agenten. Anders als einfache LLM-Chains bietet LangGraph eine Graph-basierte Architektur: Jeder Agent-Schritt ist ein Knoten, Übergänge sind Kanten mit Bedingungen. Das ermöglicht komplexe Workflows mit Schleifen, Verzweigungen und Human-in-the-Loop.
Für RevOps ist LangGraph relevant, weil reale Geschäftsprozesse selten linear sind: Lead-Qualifizierung erfordert Schleifen (erneute Prüfung), Verzweigungen (verschiedene Segmente) und menschliche Genehmigungen (Deal Approval).
Warum LangGraph im RevOps-Stack?
LangGraph löst das Problem der „dummen Automatisierung“: Statt starrer if-then-else Workflows können KI-Agenten dynamisch entscheiden, welcher nächste Schritt sinnvoll ist. Ein Lead-Qualifizierungs-Agent kann selbstständig entscheiden, ob er mehr Daten anreichern, einen Rep benachrichtigen oder den Lead in eine Nurturing-Sequenz verschieben soll.
Die Human-in-the-Loop-Fähigkeit ist für Enterprise-RevOps entscheidend: KI-Agenten können Vorschläge machen (z.B. „Diesen Deal auf 50K hochstufen“), aber ein Mensch muss bestätigen. Das schafft Vertrauen und Compliance.
Für wen eignet sich LangGraph?
LangGraph eignet sich für technische Teams mit Python-Erfahrung, die komplexe KI-Agenten für RevOps-Prozesse bauen wollen. Voraussetzung: Verständnis von Graphen, State Management und LLM-APIs. Für nicht-technische Teams besser n8n AI Agents nutzen.
