LangGraphCadre ouvert pour la création d'applications LLM étatiques et multi-acteurs avec des flux de travail basés sur des graphes.

4.8 (5)

Évalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour mai 2026

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

Aperçu

LangGraph est un framework open-source conçu pour l'orchestration d'applications complexes et étatiques alimentées par des grands modèles de langage. Développé par l'équipe derrière LangChain, il modélise les flux de travail d'agents sous forme de graphiques de nœuds et d'arêtes, donnant aux développeurs un contrôle précis sur la façon dont les modèles de langage, les outils et les entrées humaines interagissent sur plusieurs étapes. Contrairement aux chaînes linéaires, LangGraph prend en charge les cycles, la logique de branchement et l'état persistant, ce qui le rend parfaitement adapté aux agents à longue exécution, à la collaboration multi-agents et aux applications nécessitant une mémoire ou des points de contrôle humains en cours de route. Il s'intègre à l'écosystème LangChain plus large et fonctionne avec la plupart des principaux fournisseurs de LLM. Les développeurs utilisent généralement LangGraph pour créer des agents de niveau production tels que des assistants de recherche, des systèmes de support client et des outils de workflow autonomes où la fiabilité, l'observabilité et la contrôlabilité sont importantes.

Fonctionnalités clés

Orchestration d'agents basée sur des graphes
Gestion d'état et de mémoire intégrée
Prise en charge multi-acteur et multi-agent
Exécution en continu et asynchrone
Point de contrôle pour la pause et la reprise
Compatible avec les principaux fournisseurs de LLM

Tarifs

Modèle: Freemium
Catégorie: Modèles de Langue de Grande Échelle (LLM)
Note: 4.8 / 5 (5)

Cas d’usage

Construire des systèmes de collaboration multi-agents

Ordonnancer plusieurs agents spécialisés qui communiquent et passent des tâches via des flux de travail définis par des graphes, permettant la résolution de problèmes complexes à travers des rôles tels que chercheur, planificateur et exécuteur.

Agents étatiques à longue durée de vie

Développer des agents qui maintiennent la mémoire et l'état persistant à travers les sessions, en utilisant des points de contrôle pour mettre en pause, reprendre et récupérer les flux de travail sans perdre le contexte.

Flux d'approbation humaine dans la boucle

Insérer des points de contrôle d'examen humain dans les flux de travail LLM pour les décisions sensibles, permettant aux réviseurs d'approuver, d'éditer ou de rejeter les actions d'agent avant la poursuite de l'exécution.

Canaux LLM à branchement complexe

Mettre en œuvre des flux de travail avec des cycles, des branchements conditionnels et des réessais qui dépassent les chaînes linéaires, offrant aux développeurs un contrôle granulaire sur l'utilisation des outils et le routage des modèles.

Pour & contre

Pour

Contrôle granulaire sur le flux d'agent
Prise en charge des cycles et de la logique de branchement complexe
Exécution étatique avec persistance
Points de contrôle humains dans la boucle
Intègre l'écosystème LangChain

Contre

Courbe d'apprentissage plus abrupte que les chaînes simples
Nécessite une compréhension des concepts de graphes
La documentation peut être en retard par rapport aux versions rapides
Principalement code-premier, pas de constructeur visuel

Palmarès des batailles

Sur 1 bataille dans le Panthéon.

1ᵉʳ

2ᵉ

3ᵉ

Last battle

#4
Large Language Models (LLMs) Showdown — September 3, 2025
Sep 3, 2025 · #4 of 4

Avis

4.8

Moyenne sur 5 avis.

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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.

Questions & réponses

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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