O agente LangGraph combina LLM com uma memória estruturada em grafo para construir agentes autônomos que podem lembrar fatos, raciocinar sobre relações e chamar funções ou ferramentas externas quando necessário. Os desenvolvedores definem esquemas de memória como nós e arestas do grafo, conectam ferramentas ou APIs personalizadas e gerenciam fluxos de trabalho do agente através de planejadores e executores configuráveis. Essa abordagem melhora a retenção do contexto, permite decisões baseadas em conhecimentos e suporta invocação dinâmica de ferramentas em várias aplicações.

Agent-Go fornece uma estrutura modular para construir agentes de IA autônomos em Go. Ela integra provedores de LLM (como OpenAI), armazenamentos de memória vetorial para retenção de contexto a longo prazo e um mecanismo de planejamento flexível que divide solicitações do usuário em etapas executáveis. Os desenvolvedores definem e registram ferramentas personalizadas (APIs, bancos de dados ou comandos shell) que os agentes podem invocar. Um gerenciador de conversas rastreia o histórico do diálogo, enquanto que um planejador configurável orquestra chamadas de ferramenta e interações com LLM. Isso permite que equipes prototype rapidamente assistentes baseados em IA, fluxos de trabalho automatizados e bots orientados a tarefas em um ambiente Go pronto para produção.