El agente LangGraph combina LLM con una memoria estructurada en grafo para construir agentes autónomos que pueden recordar hechos, razonar sobre relaciones y llamar a funciones o herramientas externas cuando sea necesario. Los desarrolladores definen esquemas de memoria como nodos y aristas del grafo, conectan herramientas o APIs personalizadas y gestionan los flujos de trabajo del agente mediante planificadores y ejecutores configurables. Este enfoque mejora la retención del contexto, permite decisiones basadas en conocimientos y soporta la invocación dinámica de herramientas en diversas aplicaciones.

El Amazon Bedrock Custom LangChain Agent es una arquitectura de referencia y un ejemplo de código que muestra cómo construir agentes de IA combinando los modelos base de AWS Bedrock con LangChain. Define un conjunto de herramientas (APIs, bases de datos, recuperadores RAG), configura políticas de agentes y memoria, y llama a flujos de razonamiento de múltiples pasos. Soporta salidas en streaming para experiencias de usuario de baja latencia, integra manejadores de callbacks para monitoreo y garantiza seguridad mediante roles IAM. Este enfoque acelera la implementación de asistentes inteligentes para soporte al cliente, análisis de datos y automatización de flujos de trabajo, todo en la nube escalable de AWS.