LangGraphEstrutura de código aberto para construir aplicações LLM multi-ator, com estado e fluxos de trabalho baseados em grafos.

4.8 (5)

Avaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado maio de 2026

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

Visão geral

LangGraph é uma estrutura de código aberto projetada para orquestrar aplicações complexas e com estado, alimentadas por grandes modelos de linguagem. Construída pela equipe por trás do LangChain, ela modela fluxos de trabalho de agentes como grafos de nós e arestas, dando aos desenvolvedores controle refinado sobre como modelos de linguagem, ferramentas e entradas humanas interagem em várias etapas. Ao contrário de cadeias lineares, o LangGraph suporta ciclos, lógica de ramificação e estado persistente, tornando-o adequado para agentes de longa execução, colaboração multi-agente e aplicações que exigem memória ou pontos de verificação com intervenção humana. Ele se integra ao ecossistema LangChain mais amplo e funciona com a maioria dos principais provedores de LLM. Os desenvolvedores normalmente usam o LangGraph para construir agentes de nível de produção, como assistentes de pesquisa, sistemas de suporte ao cliente e ferramentas de fluxo de trabalho autônomas, onde confiabilidade, observabilidade e controlabilidade são importantes.

Funcionalidades principais

Orquestração de agentes baseada em grafos
Gerenciamento de estado e memória integrados
Suporte a vários atores e agentes
Execução em streaming e assíncrona
Pontos de verificação para pausa e retomada
Compatível com principais provedores de LLM

Preços

Modelo: Freemium
Categoria: Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
Avaliação: 4.8 / 5 (5)

Casos de uso

Construir Sistemas de Colaboração Multi-Agente

Orquestre vários agentes especializados que se comunicam e transferem tarefas por meio de fluxos de trabalho definidos por grafos, permitindo a resolução de problemas complexos em funções como pesquisador, planejador e executor.

Agentes com Estado de Longa Execução

Desenvolva agentes que mantêm memória e estado persistente em sessões, usando pontos de verificação para pausar, retomar e recuperar fluxos de trabalho sem perder contexto.

Fluxos de Aprovação com Intervenção Humana

Insira pontos de verificação de revisão humana nos fluxos de trabalho do LLM para decisões sensíveis, permitindo que revisores aprovem, editem ou recusem ações de agentes antes de a execução continuar.

Pipelines LLM de Ramificação Complexa

Implemente fluxos de trabalho com ciclos, ramificações condicionais e tentativas que vão além de cadeias lineares, dando aos desenvolvedores controle refinado sobre o uso de ferramentas e roteamento de modelos.

Prós e contras

Prós

Controle refinado sobre o fluxo do agente
Suporta ciclos e ramificações complexas
Execução com estado e persistência
Pontos de verificação com intervenção humana
Integra-se ao ecossistema LangChain

Contras

Curva de aprendizado mais acentuada do que cadeias simples
Requer compreensão de conceitos de grafos
A documentação pode ficar defasada em relação às versões rápidas
Principalmente código-first, sem construtor visual

Avaliações

4.8

Média de 5 avaliações.

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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.

Perguntas e respostas

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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