AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.

LangGraph fornece uma abstração baseada em gráficos para projetar fluxos de trabalho de agentes de IA. Os desenvolvedores definem nós que representam prompts, ferramentas, fontes de dados ou lógica de decisão e, em seguida, conectam esses nós com arestas para formar um gráfico direcionado. Em tempo de execução, o LangGraph percorre o gráfico, executando chamadas de LLM, solicitações de API e funções personalizadas em sequência ou em paralelo. Suporte integrado para cache, tratamento de erros, registro e concorrência garante comportamento robusto do agente. Modelos de nós e arestas extensíveis permitem aos usuários integrar qualquer serviço ou modelo externo, tornando o LangGraph ideal para construir chatbots, pipelines de dados, trabalhadores autônomos e assistentes de pesquisa sem códigos complexos.