Qué es LangGraph
La documentación lo define así: "un framework de orquestación y un runtime de bajo nivel para construir, gestionar y desplegar agentes con estado y de larga duración".
Cada parte de esa frase carga peso.
De bajo nivel. No te da un agente hecho: te da las piezas para armar el flujo vos.
Con estado. Hay una estructura de datos que viaja entre los pasos y cada paso la transforma. El estado no está escondido: es explícito.
De larga duración. Están pensados para procesos que no terminan en una respuesta.
La frase que explica cuándo usarlo
Su fortaleza declarada: podés "mezclar pasos deterministas escritos a mano con pasos agénticos guiados por el LLM en el mismo grafo".
Ahí está el criterio. Si todo tu flujo es determinista, no hace falta un LLM decidiendo. Si todo es agéntico, create_agent de LangChain ya te lo da. LangGraph aparece cuando querés las dos cosas mezcladas y con control sobre dónde va cada una.
Un ejemplo mental: validar un formulario con reglas fijas (determinista), después dejar que el modelo redacte una respuesta (agéntico), después guardar en base de datos con una función tuya (determinista otra vez).
Instalación
pip install -U langgraphLa serie es 1.x (langgraph 1.2.10 al escribir esto), con el mismo compromiso que LangChain: sin cambios incompatibles hasta la 2.0.