Todos los ingenieros/desarrolladores de IA conocemos LangChain, la librería por defecto para construir agentes conversacionales basados en grandes modelos de lenguaje (LLMs). Sin embargo, no todos conocen aún LangGraph, el siguiente paso que te permitirá crear soluciones de agentes más avanzadas y compactas.
¿Qué aporta LangGraph que LangChain no puede ofrecer?
Con LangChain, podemos construir cadenas de agentes donde los resultados se pasan de forma secuencial. Sin embargo, LangChain no permite añadir ciclos, lo cual es crucial en situaciones como cuando un usuario no ha proporcionado cierta información, y necesitamos volver a pedirla. Aquí es donde LangGraph entra en juego.
Características clave que hacen de LangGraph la elección ideal
1. Gestión automática del estado
LangGraph permite crear aplicaciones que mantienen estado de forma automática. Esto significa que los agentes pueden compartir información a lo largo de todo el flujo de trabajo, garantizando que el contexto y los datos relevantes estén disponibles en cada paso. Esto es vital para aplicaciones conversacionales avanzadas, donde el histórico de interacciones debe persistir.
2. Ejecución cíclica y condicional
Mientras que LangChain solo ofrece flujos secuenciales (DAGs), LangGraph te permite crear grafos cíclicos, facilitando la implementación de bucles y condiciones dentro de tus flujos. Esto es útil para aplicaciones que requieren validaciones constantes o retroalimentación continua. Por ejemplo, puedes crear un enlace condicional que decida si un agente debe repetir una acción o avanzar a la siguiente fase.
3. Flujos multi-agente colaborativos
LangGraph está optimizado para flujos multi-agente, donde distintos agentes trabajan de forma coordinada en tareas complejas, compartiendo estado y aportando soluciones conjuntas. Esta capacidad es esencial para dividir tareas grandes en subtareas, optimizando el tiempo de respuesta y la eficiencia de los sistemas.
4. Interacción y comunicación entre agentes
No solo permite que los agentes interactúen entre sí gracias al estado compartido, sino que también se pueden establecer enlaces entre los nodos del grafo, con condiciones específicas. Esto da lugar a un diseño modular donde las decisiones de los agentes dependen de condiciones previas, creando flujos más dinámicos y adaptables.
Si estás buscando una herramienta para crear agentes inteligentes, LangGraph es el futuro. Incluso para aplicaciones sencillas, te recomiendo que empieces a explorar esta librería, ya que su capacidad de gestión del estado y la interacción entre agentes marcará una nueva tendencia en la creación de agentes conversacionales.
