Xat
Claw
Code
Create
Wisebase
Aplicacions
Preus
Afegeix a Chrome
Inicia sessió
Inicia sessió
Xat
Claw
Code
Create
Wisebase
Aplicacions
Torna al menú principal
Productes
Aplicacions
  • Extensions
  • iOS
  • Android
  • Mac OS
  • Windows
Wisebase
  • Wisebase
  • Deep Research
  • Scholar Research
  • Math Solver
  • Rec NoteNew
  • Audio To Text
  • Gamified Learning
  • Interactive Reading
  • ChatPDF
Eines
  • Creador de llocs webNew
  • AI SlidesNew
  • Escriptor d'assajos AI
  • Nano Banana Pro
  • Nano Banana Infographic
  • Generador d'imatges AI
  • Generador de Brainrot Italià
  • Eliminador de fons
  • Canviador de fons
  • Esborrador de fotos
  • Eliminador de text
  • Repintar
  • Millorador d'imatges
  • Crear
  • Traductor AI
  • Traductor d'imatges
  • Traductor de PDF
Sider
  • Contacta'ns
  • Centre d'ajuda
  • Descarregar
  • Preus
  • Pla d'Educació
  • Què hi ha de nou
  • Blog
  • Comunitat
  • Socis
  • Afiliat
©2026 Tots els drets reservats
Condicions d'ús
Política de privacitat
  • Pàgina d'inici
  • Bloc
  • Eines d'IA
  • Què és LangGraph? Una guia pràctica per a agents LLM amb estat

Què és LangGraph? Una guia pràctica per a agents LLM amb estat

Actualitzat el 17 Set. 2025

6 min


Què és LangGraph? Una guia pràctica per a agents LLM amb estat

Si has intentat crear agents d'IA amb models de llenguatge grans i has topat amb limitacions de fiabilitat, memòria o orquestració, no ets l'únic. El salt d'un simple a un agent de múltiples passos, que utilitza eines i que es pot recuperar és on la majoria de prototips s'estanquen. Aquest és exactament el buit que intenta omplir.
En aquesta anàlisi pràctica i orientada a solucions, desempaquetarem què és , per què és important i com començar a utilitzar-lo per construir agents d'IA robustos i amb estat que realment puguis llançar.

Definició ràpida

  • LangGraph és un marc d'orquestració amb estat de codi obert de LangChain per construir, controlar i escalar agents impulsats per LLM i fluxos de treball complexos. Modela els agents com un gràfic d'estat amb nodes (passos/agents/eines), arestes (transicions) i un estat compartit i en evolució que permet la memòria, la ramificació, els reintents i els controls humans.
  • La plataforma LangGraph afegeix funcions de desplegament, escalat, monitoratge i governança per ajudar els equips a passar del a la producció.

Per què existeix LangGraph: El problema de l'orquestració

La majoria d'aplicacions LLM comencen de manera senzilla: d'entrada, resposta de sortida. Però els casos d'ús del món real exigeixen més:
  • Raonament de múltiples passos (planificar → cercar → resumir → verificar)
  • Ús d'eines (bases de dades, API, recuperació RAG)
  • Recuperació d'errors (temps d'espera, sortides incorrectes)
  • Memòria entre passos (no perdre el context)
  • Barreres de protecció i aprovacions (transferències humanes, compliment normatiu)
Programar això amb codi o cadenes bàsiques es torna ràpidament fràgil. aborda això donant-te un gràfic estructurat i amb estat que pot ramificar-se, fer bucles i recuperar-se mantenint tot el procés rastrejable i controlable.

Com funciona LangGraph (en català plan)

Pensa en com un diagrama de flux amb memòria:
  • Nodes: crides LLM, eines, passos de recuperació, puntuació/validació, o fins i tot altres agents.
  • Arestes: Regles que decideixen què passa després (p. ex., "Si la verificació falla, reintenta"; "Si la confiança < 0.8, pregunta a un humà").
  • Estat: Un objecte compartit actualitzat pels nodes (p. ex., memòria de treball, documents recuperats, sortides d'eines, decisions).
  • Control: Patrons integrats per a reintents, bucles, punts d'interrupció i punts de control humans.
Aquest disseny et permet construir agents que no només "responen", sinó que naveguen per un procés, fan un seguiment del que ha passat i prenen decisions controlades al llarg del camí.

Funcions clau que realment utilitzaràs

  • Orquestració amb estat: Estat central que persisteix entre passos.
  • Composició d'agents: Encadena múltiples agents/eines amb interfícies clares.
  • Control determinista: Transicions explícites, barreres de protecció i condicions d'aturada.
  • Recuperació i reintents: Patrons integrats per a la gestió d'errors i la reexecució.
  • Humà en el bucle: Posa en pausa, revisa i aprova en etapes clau.
  • Observabilitat: Rastrejos d'execucions per depurar i optimitzar.
  • Via de producció: Amb la plataforma LangGraph: desplegament, escalat, monitoratge i governança.

Quan utilitzar LangGraph (i quan no)

Utilitza si necessites:
  • Fluxos de treball de múltiples passos amb lògica de ramificació.
  • Agents que criden múltiples eines/API i s'han de recuperar d'errors.
  • Memòria entre passos, no només un gran .
  • Aprovacions humanes, punts de control de compliment normatiu o pistes d'auditoria.
  • Comportament reproducible i observable en producció.
Probablement omet ara si:
  • La teva aplicació és un d'un sol tret o un RAG senzill sense ramificació.
  • No necessites reintents, revisió humana o orquestració d'eines complicada.

Model mental: De cadena a gràfic

  • Una "cadena" és lineal: A → B → C.
  • Un "gràfic" és condicional i amb estat: A → (si x) B → C, altrament D → E → C, amb bucles i portes de decisió.
porta aquesta abstracció de gràfic als agents LLM perquè el teu codi reflecteixi el procés del món real que estàs automatitzant.

Casos d'ús d'exemple (amb patrons)

  1. Copilot de recerca amb verificació
  • El pas de planificació construeix una llista de verificació.
  • El pas de recuperació reuneix fonts.
  • El pas d'esborrany escriu un resum.
  • El pas de verificació comprova les afirmacions; amb baixa confiança, torna al bucle de recuperació.
  • Revisió humana abans de publicar.
  1. Triage d'atenció al client
  • La ingesta analitza el tiquet.
  • El classificador dirigeix a l'arbre de polítiques correcte.
  • Les crides d'eines extreuen dades de comandes/compte.
  • Resolució redactada, després el verificador de polítiques valida.
  • Si s'assenyala una excepció, puja a un agent o a un humà.
  1. Agent de correu electrònic de vendes amb integració CRM
  • Enriquiment de clients potencials mitjançant API.
  • Personalització d'esborranys amb mapatge de productes.
  • La porta de compliment normatiu comprova la redacció.
  • Registre al CRM; si l'API falla, reintenta amb .
Tots tres depenen de les actualitzacions d'estat, les transicions condicionals, els reintents i les aprovacions humanes opcionals: el punt fort de .

Un esbós conceptual mínim

# Exemple de pseudocodi per il·lustrar la idea
from langgraph import StateGraph, Node, Edge

state = {"query": None, "docs": [], "draft": None, "confidence": 0.0}

plan = Node(lambda s: s.update(plan=plan_with_llm(s["query"])) or s)
retrieve = Node(lambda s: s.update(docs=search_tools(s["plan"])) or s)
write = Node(lambda s: s.update(draft=llm_write(s["docs"])) or s)
verify = Node(lambda s: s.update(confidence=grade(s["draft"])) or s)

edges = [
Edge(plan, retrieve),
Edge(retrieve, write),
Edge(write, verify),
Edge(verify, retrieve, condition=lambda s: s["confidence"] < 0.8), # bucle de reintent
]

graph = StateGraph(state, nodes=[plan, retrieve, write, verify], edges=edges)
result_state = graph.run({"query": "Summarize LangGraph"})
Això il·lustra el nucli: l'estat viu entre passos, les arestes codifiquen el flux de control i els bucles/reintents són de primera classe.

Paisatge d'integració

  • Funciona juntament amb els components de LangChain (LLM, eines, recuperadors) però és conceptualment ortogonal: els orquestra dins d'un gràfic d'estat.
  • Funciona bé amb piles d'observabilitat per al rastreig/mètriques.
  • La plataforma LangGraph afegeix peces preparades per a l'equip: desplegaments, escalat, monitoratge, col·laboració.

Corba d'aprenentatge: què esperar

  • Si et sents còmode amb LangChain i els fluxos de treball asíncrons, et sentiràs com a casa.
  • La part nova és modelar la teva lògica com un gràfic amb transicions d'estat explícites.
  • La recompensa: menys efectes secundaris ocults, millor reproductibilitat i depuració més fàcil.

Errors comuns (i solucions)

  • Estat sobrecarregat: mantingues l'estat mínim i estructurat; emmagatzema referències, no grans .
  • Bucles il·limitats: afegeix sempre condicions d'aturada i comptadors.
  • Transicions opaques: anomena els nodes clarament i registra les diferències d'estat per a la traçabilitat.
  • Caos d'eines: embolcalla les eines amb temps d'espera, reintents i sortides tipades.

Consells de rendiment i fiabilitat

  • Utilitza nodes de puntuació/verificació per controlar el progrés.
  • Emmagatzema en memòria cau subgràfics estables (p. ex., recuperació) per reduir els costos.
  • Paral·leliza branques independents quan sigui factible.
  • Afegeix estratègies de per a API poc fiables.
  • Utilitza l'humà en el bucle només on canvia els resultats.

Per cert: Construint més ràpid amb Sider.AI

Puntuació de rellevància: 8/10.
Si estàs prototipant fluxos de treball multiagent, val la pena assenyalar que Sider.AI pot agilitzar l'experimentació mantenint els , les eines i les execucions organitzades, facilitant la iteració en nodes i l'anàlisi de sortides. Això és especialment útil quan es perfeccionen les transicions i es depura el comportament de l'agent a través de gràfics complexos.

Començant: Un pla de 5 passos

  1. Defineix el resultat i les barreres de protecció: Què ha de ser veritat al final? Què no pot passar?
  1. Esbossa el teu gràfic: nodes, arestes, esquema d'estat i condicions d'aturada.
  1. Construeix incrementalment: Comença amb l'espina dorsal (A → B → C), després afegeix bucles/branques.
  1. Afegeix observabilitat aviat: Registra instantànies d'estat i decisions.
  1. Fase d'enduriment: Temps d'espera, reintents, aprovacions humanes i proves de càrrega.

Per què és important ara

A mesura que els equips passen de les demostracions als sistemes d'IA fiables, necessiten control, recuperació i observabilitat tant com necessiten capacitat. et dona l'estructura per fer que els agents LLM siguin prou robustos per a la producció, sense escriure una capa d'orquestració personalitzada des de zero.

Conclusions clau

  • és un marc d'orquestració amb estat basat en gràfics per a agents LLM.
  • Brilla en fluxos de treball de múltiples passos, que utilitzen eines i que es poden recuperar amb humans en el bucle.
  • La plataforma LangGraph ajuda a llançar i escalar agents de producció.
  • Comença senzill, modela explícitament i inverteix aviat en observabilitat i barreres de protecció.

Preguntes freqüents

P1: Què és LangGraph a LangChain? LangGraph és un marc d'orquestració amb estat de LangChain que modela els agents i fluxos de treball LLM com un gràfic amb estat compartit, transicions explícites i controls integrats per a reintents i revisió humana.
P2: En què es diferencia LangGraph d'una cadena senzilla? Una cadena és lineal, mentre que LangGraph admet la ramificació, els bucles i les transicions condicionals amb estat persistent entre passos, cosa que permet fluxos de treball multiagent complexos.
P3: Necessito LangGraph per a aplicacions RAG bàsiques? No necessàriament. Si la teva generació augmentada per recuperació és lineal i estable, una cadena senzilla pot ser suficient. Utilitza LangGraph quan necessitis ramificació, reintents o controls humans.
P4: Puc desplegar LangGraph a producció? Sí. El marc de codi obert gestiona l'orquestració, i la plataforma LangGraph proporciona funcions de desplegament, escalat, monitoratge i governança per a entorns de producció.
P5: Quines són les millors pràctiques comunes de LangGraph? Mantingues l'estat mínim, afegeix condicions d'aturada als bucles, embolcalla les eines amb temps d'espera i reintents, registra les transicions d'estat per a l'observabilitat i utilitza nodes de verificació per controlar el progrés.

Articles Recents
Com dominar ChatPDF: obtenir informació més ràpidament de documents densos

Com dominar ChatPDF: obtenir informació més ràpidament de documents densos

La millor alternativa a X Auto-Translation per a documents ràpids i precisos

La millor alternativa a X Auto-Translation per a documents ràpids i precisos

La traducció AI de Samsung no està disponible a l'Iran? Solucions pràctiques

La traducció AI de Samsung no està disponible a l'Iran? Solucions pràctiques

Eines de traducció persa: una guia pràctica per a un treball més ràpid i precís

Eines de traducció persa: una guia pràctica per a un treball més ràpid i precís

La millor alternativa a Grok per a una recerca profunda i citada

La millor alternativa a Grok per a una recerca profunda i citada

Les 15 millors funcions del generador d'imatges d'IA que realment utilitzaràs

Les 15 millors funcions del generador d'imatges d'IA que realment utilitzaràs