LangGraph предоставляет графовую абстракцию для проектирования рабочих процессов AI-агентов. Разработчики определяют узлы, представляющие подсказки, инструменты, источники данных или логику принятия решений, а затем соединяют их рёбрами, образуя ориентированный граф. Во время выполнения LangGraph обходить граф, последовательно или параллельно выполняя вызовы LLM, API-запросы и пользовательские функции. Встроенная поддержка кэширования, обработки ошибок, ведения журналов и конкурентности обеспечивает надежное поведение агента. Расширяемые шаблоны узлов и рёбер позволяют интегрировать любые внешние сервисы или модели, что делает LangGraph идеальным для построения чат-ботов, дата-пайплайнов, автономных работников и исследовательских помощников без необходимости сложного шаблонного кода.

LangGraph предоставляет гибкую систему с несколькими агентами, построенную на ориентированных графах, где каждый узел представляет агента ИИ, специализирующегося на задачах таких как синтез кода, обзоры, отладка или чат. Пользователи задают рабочие процессы в формате JSON или YAML, указывая роли агентов и пути коммуникации. LangGraph управляет распределением задач, маршрутизацией сообщений и обработкой ошибок между агентами. Она поддерживает подключение к различным API LLM, расширяемые пользовательские агенты и визуализацию потоков выполнения. Благодаря интерфейсу командной строки и API, LangGraph упрощает создание сложных автоматизированных пайплайнов для разработки программного обеспечения, начиная с первоначальной генерации кода и заканчивая непрерывным тестированием и интерактивной помощью для разработчиков.