LangGraphMarco de código abierto para construir aplicaciones de LLM estatales y multimódulo con flujos de trabajo basados en grafos.

4.8 (5)

Reseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado mayo de 2026

Open Source Developer Tools Agent Framework LLM Orchestration Multi-Agent Stateful Workflows Python

Resumen

LangGraph es un marco de código abierto diseñado para orquestar aplicaciones complejas y con estado impulsadas por grandes modelos de lenguaje. Construido por el equipo detrás de LangChain, modela los flujos de trabajo de los agentes como grafos de nodos y aristas, lo que brinda a los desarrolladores un control detallado sobre cómo interactúan los modelos de lenguaje, las herramientas y las entradas humanas a lo largo de múltiples pasos. A diferencia de las cadenas lineales, LangGraph admite ciclos, lógica de ramificación y estado persistente, lo que lo hace ideal para agentes de ejecución prolongada, colaboración entre agentes múltiples y aplicaciones que requieren memoria o puntos de control con intervención humana. Se integra con el ecosistema LangChain más amplio y funciona con la mayoría de los principales proveedores de LLM. Los desarrolladores suelen utilizar LangGraph para crear agentes de producción de alta calidad, como asistentes de investigación, sistemas de atención al cliente y herramientas de flujo de trabajo autónomas, donde la fiabilidad, la observabilidad y la controlabilidad son fundamentales.

Funciones clave

Orquestación gráfica de agentes
Administración de estado incorporada y memoria
Soporte multi-actor y multi-agente
Ejecución en streaming y asíncrona
Checkpointeo para pausa y reinicio
Compatible con proveedores principales de LLM

Precio

Modelo: Freemium
Categoría: Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
Valoración: 4.8 / 5 (5)

Casos de uso

Construir sistemas de colaboración de agentes multiagente

Orquesta agentes especializados múltiples que se comunican y entregar tareas a través de flujos de trabajo gráfica definida, habilitando el resolución complejo problemas a través de roles como investigador, planner y ejecutor

Agentes estatales de larga ejecución

Desarrolla agentes que mantienen memoria y estado persistente a través de sesiones, usando checkpointing para pausa, reanudar y recuperar flujos de trabajo sin perder contexto

Flujos de aprobación de enlace humano

Inserte puntos de control de revisión manual en flujos de trabajo de modelo de lenguaje para decisiones críticas, permitiendo a los revisores aprobar, editar o rechazar acciones del agente antes de que la ejecución continúe

Pipelines de LLM complejas con ramificación

Implementa flujos de trabajo con ciclos, ramificación condicional y retiros que van más allá de las cadenas lineales, dando a los desarrolladores control fino-granular sobre el uso de herramientas y ruta de modelos

Pros y contras

Ventajas

Control fino-granular sobre el flujo del agente
Soporta ciclos y ramificación compleja
Ejecución estatal con persistencia
Puntos de control humano
Se integra con el ecosistema LangChain
Consigue con el ecosistema LangChain

Contras

Un poco más alto de aprendizaje que simples cadenas
Requiere comprensión de conceptos de gráficos
La documentación puede retrasar lanzamientos rápidos
Primariamente código primero, sin editor visual

Reseñas

4.8

Promedio de 5 valoraciones.

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Ingrid Bauer

Dec 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multi-actor and multi-agent support, and fine-grained control over agent flow caught me off guard. Documentation can lag rapid releases is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Ethan Brooks

Dec 13, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is graph-based agent orchestration — handled better than most — and integrates with LangChain ecosystem. Worth the time if this is your use case.

Wei Chen

Nov 4, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-actor and multi-agent support — handled better than most — and fine-grained control over agent flow. Documentation can lag rapid releases is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kwame Mensah

Sep 26, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with LangChain ecosystem. Built-in state management and memory fits neatly into how we already work, and multi-actor and multi-agent support removed a step we used to do by hand. Steeper learning curve than simple chains, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Fatima Zahra

Jun 19, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on streaming and async execution, and stateful execution with persistence caught me off guard. Steeper learning curve than simple chains is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Preguntas y respuestas

Is LangGraph open source? Is it free?

Yes. LangGraph is an MIT-licensed open-source library and is free to use.

Asked by Timur Nazarov · May 1, 2026

Does LangGraph impact the performance of my app?

LangGraph will not add any overhead to your code and is specifically designed with streaming workflows in mind.

Asked by Aisha Khan · Apr 7, 2026

How is LangGraph different from other agent frameworks?

Other agentic frameworks can work for simple, generic tasks but fall short for complex tasks bespoke to a company’s needs. LangGraph provides a more expressive framework to handle companies’ unique tasks without restricting users to a single black-box cognitive architecture.

Asked by Tunde Balogun · Apr 3, 2026

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