O LangGraph é um framework de Agentes de IA que implementa interações de agente como grafos com estado persistente. Em vez de encadear chamadas de modelo de forma linear, o LangGraph permite representar a lógica do agente como um conjunto de nós (cada nó sendo uma etapa computacional, como invocar um LLM ou executar uma função) conectados por arestas que definem o fluxo de dados e de controle.

Todos os nós compartilham um estado global que pode armazenar informações ao longo da execução. O propósito central do LangGraph é facilitar a criação de workflows complexos de agentes – incluindo loops, ramificações condicionais e múltiplos participantes – sem que o Engenheiro de Agentes de IA precise gerenciar manualmente toda a infraestrutura de estado e fluxo.

Concebido pelos criadores do LangChain, o LangGraph nasceu para suprir uma lacuna: enquanto o LangChain oferece interfaces simples para montar sequências de etapas com LLMs, faltava um meio fácil de introduzir ciclos nessas sequências. Agentes sofisticados muitas vezes precisam “pensar” em loop, refinando buscas ou tomando ações repetidas até atingir um objetivo.

O LangGraph adiciona essa capacidade de forma nativa, oferecendo uma forma declarativa de definir fluxos de decisão complexos em formato de grafo. O LangGraph é uma biblioteca open-source (licença MIT) para construir aplicações com LLMs que são comportamentais (orientadas a agentes) e com estado, possibilitando workflows multi-agente e interações de longa duração.

Neste artigo vamos trazer para você um guia completo sobre LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso.

Boa leitura.

Arquitetura e Conceitos Principais

O funcionamento do LangGraph baseia-se em uma arquitetura de grafo. Os fluxos de um agente são definidos como um grafo de nós e arestas (similar a um fluxo de trabalho visual), permitindo ramificações e loops conforme necessário. Os conceitos-chave incluem:

Nós (Nodes) – Representam etapas ou componentes do fluxo, por exemplo uma chamada a um modelo de linguagem, uma função específica ou mesmo outro sub-agente. Cada nó pode encapsular uma operação atômica, como responder a uma pergunta, buscar dados externos ou calcular um valor.

Arestas (Edges) – Conectam os nós, definindo a direção do fluxo de controle e de dados entre etapas. As arestas determinam quais passos seguem determinados resultados, possibilitando lógica condicional e decisões dinâmicas no percurso.

Estado (State) – Representa a memória e contexto mantidos durante o fluxo. Diferente de sequências lineares tradicionais, o LangGraph gerencia um estado persistente que é atualizado conforme o agente transita pelos nós. Isso significa que informações fornecidas pelo usuário ou resultados de etapas anteriores podem ser armazenadas e reutilizadas em etapas posteriores, permitindo coerência em interações de longa duração. Esse gerenciamento de estado persistente viabiliza inclusive pausar e retomar execuções sem perder contexto.

langgraph

Graças a essa arquitetura, o LangGraph possibilita a criação de grafos cíclicos, nos quais o agente pode iterar em torno de um problema até chegar a uma solução satisfatória. Loops e repetições são especialmente úteis em tarefas em que várias tentativas ou refinamentos sucessivos são necessários (por exemplo, gerar e revisar um plano de ação).

A memória embutida do LangGraph (com suporte a registradores de estado como MemorySaver ou SqliteSaver) garante que mesmo em ciclos repetitivos o histórico seja mantido, evitando perda de informações de contexto. Outro pilar da arquitetura é o suporte nativo a múltiplos agentes dentro do mesmo grafo.

No LangGraph, podemos orquestrar uma equipe de agentes especializados, com um agente “mestre” coordenando agentes subordinados, cada um focado em subtarefas específicas. Essa coordenação é facilitada pela representação em grafo que torna explícitas as dependências e relações entre agentes, permitindo dividir problemas complexos em partes menores e distribuí-las entre agentes especializados. Essa abordagem de múltiplos atores trabalhando de forma colaborativa e estado compartilhado é inspirada em modelos de processamento de dados em grafos de larga escala adaptados ao domínio de LLMs.

Criação e Orquestração de Agentes com LangGraph

O LangGraph facilita a construção de Agentes de IA ao fornecer uma estrutura organizada para definir lógicas complexas de decisão sem precisar gerenciá-las manualmente em código disperso. O Engenheiro de Agentes de IA especifica o fluxo do agente declarativamente: define-se os nós (ações ou operações) e como eles se conectam via arestas, formando um “workflow” de conversação ou de tarefa. A biblioteca cuida de orquestrar a execução passando o estado de nó em nó e chamando os modelos ou funções apropriadas em cada etapa.

Uma das vantagens claras é a experiência de desenvolvimento mais intuitiva para fluxos complexos. Em vez de programar loops de chamadas a modelos e condições em código imperativo, o LangGraph permite estruturar o fluxo como um grafo lógico.

Por exemplo, pode-se modelar um agente conversacional que primeiro analisa a intenção do usuário, depois ramifica para diferentes subagentes (consulta de dados, cálculo, geração de resposta) e finalmente coleta os resultados – tudo isso definido de forma declarativa no grafo. Essa abordagem modular ajuda a visualizar e razonar sobre o comportamento do agente, tornando mais fácil ajustar etapas ou inserir novas funcionalidades.

Além disso, o LangGraph vem com recursos integrados para memória e streaming que simplificam a orquestração. A memória compartilhada entre nós já é gerenciada internamente, de forma que o Engenheiro de Agentes de IA pode anexar facilmente um componente de memória (por exemplo, memória de curto prazo ou banco de vetores) para o agente lembrar interações passadas. O suporte a streaming permite que a saída de um LLM seja transmitida gradualmente ao longo do fluxo, útil para agentes que fornecem respostas parciais em tempo real conforme processam informações.

O LangGraph também facilita incluir humanos no loop – é possível definir pontos no fluxo onde uma intervenção humana é solicitada ou necessária, por exemplo, para aprovar uma ação antes de o agente prosseguir. Essa orquestração híbrida humano-IA é útil em cenários de automação onde a supervisão humana pode garantir qualidade ou segurança nas decisões do agente.

Em termos práticos, a criação de um agente LangGraph envolve a configuração de um builder do grafo e então a compilação desse grafo em um objeto executável.

Por exemplo, o Engenheiro de Agentes de IA define os nós (talvez associando cada um a uma função Python ou a um Runnable do LangChain) e suas transições, depois chama algo como graph = builder.compile(checkpointer=memory) – integrando um componente de memória para checkpointing. A partir daí, o agente pode ser executado recebendo entradas (perguntas, comandos, etc.) e produzindo saídas conforme o fluxo definido. Esse processo de compilação e execução do grafo abstrai muitos detalhes de baixo nível: o LangGraph gerencia quais modelos chamar em qual ordem, passa adiante o estado compartilhado e lida com loops até que uma condição de parada seja atingida.

Para o Engenheiro de Agentes de IA, isso significa menos preocupação com código e mais foco na lógica de alto nível da tarefa. Outra forma de orquestração facilitada é a capacidade de reutilizar componentes do LangChain. Como cada nó pode ser um tool ou cadeia do LangChain, o agente LangGraph pode orquestrar ferramentas existentes (por exemplo, uma ferramenta de busca web, seguida de um LLM analisando os resultados). Essa composição reduz o esforço ao construir agentes sofisticados, pois é possível aproveitar a ampla coleção de utilidades do ecossistema LangChain dentro do fluxo do LangGraph.

O LangGraph atua como um coordenador, permitindo que múltiplas chamadas de modelo, ferramentas e até outros agentes trabalhem juntas de forma organizada. Isso torna muito mais simples implementar agentes que planejam, executam ações condicionais e iteram sobre um problema, em comparação a coordenar tudo manualmente.

Integrações e Compatibilidade

Sendo parte do ecossistema LangChain, o LangGraph é altamente compatível com outras bibliotecas e ferramentas de IA suportadas pelo LangChain. Ele pode integrar qualquer modelo de linguagem ou provedor disponível no LangChain (OpenAI, modelos open-source via Hugging Face, Azure, etc.), assim como ferramentas externas (APIs, bancos de dados, motores de busca) definidos como ferramentas do LangChain. Em outras palavras, um nó no grafo do LangGraph pode ser um modelo da OpenAI ou um chamador de API — aproveitando diretamente as integrações já existentes.

Além dos modelos, o LangGraph também integra-se com LangSmith, a plataforma de observabilidade do LangChain, para monitorar e otimizar agentes. A biblioteca emite informações de execução que podem ser capturadas pelo LangSmith, permitindo analisar o desempenho de cada nó, rastrear caminhos seguidos no grafo e identificar gargalos ou erros. Essa compatibilidade com ferramentas de monitoramento é essencial em produção, onde entender o comportamento de um agente complexo pode ser desafiador. Para gerenciar memória de longo prazo ou armazenamento de histórico, LangGraph pode se conectar a soluções de busca vetorial ou bancos de dados através de plugins do LangChain.

Por exemplo, integrações com Zep (uma base de memória vetorial) permitem armazenar e recuperar conversas de forma escalável, estendendo a capacidade de contexto dos agentes. Da mesma forma, pode-se usar memória conversacional padrão do LangChain, memórias personalizadas ou até mesmo sistemas de arquivo/BD para checkpoint do estado (como SqliteSaver citado acima). A compatibilidade se estende a frameworks web e de implantação: Engenheiros de Agentes de IA têm usado LangGraph junto com FastAPI (para expor agentes como serviços web) e ferramentas como LangServe e AWS para servir modelos e escalar agentes em nuvem.

Qualquer lugar em que o LangChain possa ser inserido, o LangGraph também pode, pois ele constrói sobre a infraestrutura do LangChain e a expande para casos de uso stateful. Essa abordagem integrada significa que não é necessário “reinventar a roda” ao usar LangGraph – você pode combinar suas capacidades de orquestração com outras bibliotecas de IA.

Por exemplo, nada impede de usar LangGraph para coordenar um fluxo de perguntas e respostas com busca de conhecimento (RAG): alguns nós poderiam chamar o LlamaIndex ou ferramentas do Haystack para recuperação de documentos, e então passar resultados a um nó com LLM para síntese. Assim, o LangGraph atua como cola entre diversos componentes de IA, orquestrando-os inteligentemente. Essa interoperabilidade é uma das grandes vantagens de se apoiar em LangChain/LangGraph em vez de construir um agente autônomo do zero.

Vantagens

Orquestração de Fluxos Complexos: permite gerenciar workflows não-lineares com decisões condicionais e iterações, algo difícil de implementar com frameworks lineares. Graças aos grafos cíclicos, o agente pode revisitar etapas, refinar respostas ou alternar entre sub-tarefas conforme necessário. Essa flexibilidade viabiliza soluções mais sofisticadas, pois o agente não fica preso a uma sequência fixa.

Coordenação Multiagente: projetado para suportar múltiplos agentes trabalhando em conjunto. Isso torna possível dividir problemas complexos entre especialistas virtuais e coordenar suas interações de forma organizada. Cada agente pode focar em uma habilidade (pesquisa, cálculo, planejamento etc.), sob a supervisão de um agente mestre, aumentando a eficiência e a modularidade da solução.

Memória Persistente e Estado Global: fornece mecanismos robustos de memória de longo prazo e compartilhamento de estado entre etapas. Diferentemente de agentes comuns que dependem apenas da janela de contexto do modelo, o LangGraph armazena informações importantes ao longo do fluxo, permitindo conversas e tarefas de longa duração sem perda de contexto. Workflows podem até ser pausados e retomados posteriormente graças ao estado persistente.

Customização e Controllabilidade: oferece controle detalhado sobre o comportamento do agente. Desenvolvedores podem personalizar cada passo do fluxo, garantindo que o agente tome ações adequadas ao caso de uso específico. Essa personalização de baixo nível é fundamental para agentes em produção, que muitas vezes precisam seguir regras de negócio ou heurísticas específicas. O LangGraph equilibra esse poder de customização com uma interface relativamente intuitiva baseada em grafos.

Colaboração Humano-IA: suporta facilmente a inclusão de human-in-the-loop, permitindo que intervenções humanas sejam incorporadas quando necessário. Isso é uma vantagem em cenários críticos (por exemplo, aprovações manuais ou revisão de conteúdo sensível) em que o agente pode pedir ajuda ou confirmação de um usuário antes de prosseguir.

Ecosistema e Ferramentas Integradas: por ser construído sobre o LangChain, o LangGraph aproveita uma ampla gama de ferramentas existentes (modelos, conectores de dados, APIs) e integrações como o LangSmith para monitoramento. Também oferece funcionalidades úteis ao desenvolvedor, como replay de execuções (uma espécie de “voltar no tempo” no grafo) para depurar e testar diferentes caminhos de agente. Essa combinação de capacidades acelera o desenvolvimento e a depuração de agentes complexos.

Desafios

Curva de Aprendizado e Complexidade: definir fluxos em forma de grafo traz uma complexidade adicional em comparação a cadeias lineares simples. É necessário estar familiarizado com conceitos de DAGs/grafos direcionados e raciocinar sobre estados globais, o que pode tornar o início mais difícil. Desenvolvedores menos experientes podem enfrentar uma barreira de entrada maior ao adotar LangGraph, dado seu paradigma diferenciado e APIs adicionais em relação ao LangChain puro.

Configuração Elaborada: a montagem inicial de um agente com LangGraph pode ser trabalhosa, exigindo a definição explícita de nós, arestas, estados e memórias. Em alguns casos, fluxos simples podem acabar “exagerados” se modelados como grafos. Ou seja, há um overhead de configuração que só compensa realmente quando o problema é complexo. Para casos triviais, uma cadeia simples do LangChain poderia ser mais indicada.

Risco de Loops e Erros Lógicos: ao habilitar loops e iteração, surge também o risco de o agente entrar em ciclos infinitos ou repetir ações desnecessariamente se a lógica não for bem desenhada. O LangGraph oferece poder ao desenvolvedor, mas não impede cenários de loop incorreto – cabe a quem projeta estabelecer critérios de parada e condições de saída adequadas para evitar que o agente “se perca” em ciclos. A depuração de um fluxo cíclico complexo pode ser desafiadora caso ocorra um comportamento inesperado.

Uso Intensivo de Recursos: fluxos multi-etapas com múltiplos agentes e memória persistente podem se tornar pesados em termos computacionais. Cada nó que envolve um chamado a um LLM ou ferramenta externa tem custo em tempo e processamento, e manter estado consome memória. Em ambientes de produção, é preciso cuidar da eficiência para que o agente não se torne lento ou caro demais. Workflows muito complexos podem precisar de otimização, e escalabilidade pode se tornar um fator (embora o LangGraph ofereça meios para monitorar e otimizar, via LangSmith).

Ecossistema em Evolução: por ser uma extensão relativamente nova do LangChain, o LangGraph ainda está evoluindo. Isso significa que a comunidade e recursos de aprendizado são menores comparados a ferramentas mais consolidadas. Documentação, exemplos e suporte podem não ser tão abundantes (embora cresçam rapidamente). Adicionalmente, algumas funcionalidades podem mudar conforme o framework amadurece. Desenvolvedores devem estar atentos a atualizações e possivelmente contribuir com feedback para melhorar a biblioteca.

Em resumo, o LangGraph traz capacidades poderosas para construção de agentes inteligentes, mas exige cuidado e expertise para colher esses benefícios sem incorrer em complexidades excessivas. Nos casos certos, as vantagens superam os desafios, especialmente quando a automação requerida é complexa e demanda flexibilidade máxima.

Comparação com Outras Soluções de Agentes de IA

Várias soluções e frameworks surgiram para criação de agentes de IA, cada uma com enfoques e trade-offs diferentes. LangGraph se destaca pelo seu modelo de grafo cíclico e foco em estado persistente, enquanto outras abordagens podem priorizar simplicidade ou outros paradigmas:

LangChain (agentes padrão): O LangChain puro permite criar agentes através de chains ou usando o padrão ReAct (razão e agir) para escolher ferramentas. No entanto, esses agentes tendem a ser sequenciais e sem memória persistente – cada interação é tratada isoladamente, apoiando-se apenas no contexto imediato. Isso funciona bem para chatbots simples ou geração de texto linear, mas torna-se limitante para workflows complexos de múltiplos passos. O LangGraph, por outro lado, foi concebido exatamente para cobrir esses casos de uso avançados: ele orquestra fluxos conversacionais complexos com ramificações, iterações e múltiplos agentes, oferecendo controle muito maior sobre cada passo do que os agentes prontos do LangChain. Assim, projetos que ultrapassam a simplicidade (ex.: análise de fraudes envolvendo várias decisões, assistentes que planejam ações) beneficiam-se da migração de um agente LangChain simples para um grafo LangGraph.

Microsoft Autogen: O Autogen (da Microsoft) é outro framework voltado a agentes multi-LLM, permitindo configurar agentes conversando entre si. Em comparação com LangGraph, o Autogen facilita fluxos conversacionais estilo ChatGPT de forma relativamente intuitiva, pois muitos detalhes são abstratos (por exemplo, agentes são instanciados com perfis e eles interagem em linguagem natural). Ele possui uma comunidade ativa e suporta integração de múltiplos agentes e ferramentas com bastante flexibilidade. No entanto, avaliações indicam que o Autogen pode ser menos estruturado – ele não impõe uma arquitetura de grafo fixa, o que pode levar a soluções ad-hoc e tornar a depuração mais difícil. Além disso, apesar de “mágico” inicialmente, para aproveitá-lo plenamente é preciso lidar com prompts complexos e ajustes finos, o que representa também uma curva de aprendizado significativa. Em suma, o LangGraph oferece uma estrutura explícita (grafo) e memória avançada embutida, enquanto o Autogen oferece uma experiência mais orientada a diálogo e pode ser preferível para protótipos conversacionais rápidos, ainda que potencialmente menos controlável em detalhes.

Crew AI: O CrewAI é um framework emergente que também constrói sobre LangChain, adotando uma abordagem de agentes com papéis definidos (role-based). Ele enfatiza designs prontos para produção, com divisão de tarefas entre agentes especialistas de forma organizada e delegação estruturada das atividades. Em relação ao LangGraph, o CrewAI tende a ser mais simples de começar (já fornece uma estrutura de colaboração multiagente predefinida), porém pode ter menos fine-tuning de fluxo – por exemplo, há limitações em re-encaminhar tarefas dinamicamente ou incluir agentes externos não previstos. O LangGraph permitiria maior liberdade para desenhar qualquer fluxo, ao preço de maior complexidade, enquanto o CrewAI oferece convenções para quem deseja rapidez na montagem de uma equipe de agentes com menos código. A escolha pode depender da necessidade de customização versus prontidão: LangGraph para controle total, CrewAI para rapidez com alguma opinião sobre estrutura.

AutoGPT e Agentes Autônomos semelhantes: AutoGPT foi uma das primeiras experiências populares de agente autônomo de código aberto, que usa um LLM para gerar objetivos, decompor tarefas e iterar até alcançar uma meta. Embora interessante, o AutoGPT não é exatamente um framework modular como LangGraph, mas sim uma aplicação específica. Ele demonstra o poder de loops autônomos, porém é menos flexível para incorporação em soluções personalizadas – adaptar o AutoGPT a um problema diferente pode requerer modificações profundas. Em termos de capacidades, falta ao AutoGPT recursos de estado estruturado e integração nativa de ferramentas como os que o LangGraph possui, e geralmente seu desempenho em tarefas complexas prolongadas tem limitações práticas. Frameworks como LangGraph ou Autogen surgiram justamente para dar aos desenvolvedores mais estrutura e reutilização do que abordagens “prontas” como AutoGPT oferecem.

Em geral, o LangGraph posiciona-se como solução de ponta para fluxos de agente complexos, com recursos de memória e orquestração avançados, ideal quando se requer automação inteligente sob medida. Outras soluções podem ser mais apropriadas para casos mais simples ou para desenvolvedores que preferem abstrações diferentes. A tabela abaixo resume algumas diferenças:

LangGraph: indicado para workflows com memória avançada, saídas estruturadas e necessidade de visualização/controle via grafos; oferece alta customização e integração com ecossistema LangChain.

Autogen: melhor para interações conversacionais intuitivas e rápidas, estilo chatbot, com menor necessidade de definir fluxos explícitos.
Crew AI: focado em colaboração multiagente estruturada por papéis, útil para organizar agentes especialistas de forma coesa, com menor granularidade de controle que LangGraph.

OpenAI Swarm: (um projeto experimental da OpenAI) atende a cenários multiagente simples e educativos, priorizando facilidade de uso sobre complexidade – oferece um ambiente leve para experimentar agentes trabalhando juntos, porém sem recursos avançados de estado ou fluxos complexos.

Vale notar que muitas dessas ferramentas não são excludentes – por exemplo, pode-se iniciar um projeto com agentes simples do LangChain e evoluir para LangGraph conforme a complexidade aumenta. A escolha depende do problema: para tarefas lineares simples, um pipeline direto pode bastar; para problemas dinâmicos e de longo prazo, o LangGraph provavelmente se sobressai pela robustez.

Casos de Uso e Aplicações do LangGraph

Devido à sua capacidade de gerenciar automação complexa, o LangGraph abre portas para diversos casos de uso avançados em que simples chatbots ou scripts sequenciais não seriam suficientes. Alguns exemplos notáveis de aplicação incluem:

Assistente de Pesquisa Multietapas: Um agente autônomo que conduz pesquisas extensas sobre um tópico e produz um relatório ou artigo. Com LangGraph, pode-se orquestrar um time de agentes especializados: um agente planeja as seções do relatório, outro (ou vários) busca informações em fontes externas, outro resume os achados, e assim por diante, sob supervisão de um agente coordenador. Este fluxo envolve loops (p. ex., refinando busca se os resultados forem insuficientes) e manutenção de contexto ao longo de muitas interações. O LangGraph foi demonstrado em cenários assim, inspirados por pesquisas acadêmicas, mostrando que múltiplos LLMs podem colaborar para ir do planejamento à publicação de um documento de forma autônoma. Essa abordagem automatiza tarefas que antes exigiam um humano integrando várias etapas de pesquisa, proporcionando um workflow inteligente completo.

Atendimento ao Cliente Inteligente: Chatbots de próxima geração podem se beneficiar do LangGraph para oferecer suporte mais sofisticado e proativo. Por exemplo, imagine um agente de atendimento para uma empresa de painéis solares que não apenas responde dúvidas, mas também efetua cálculos e ações em nome do cliente. Com LangGraph, tal agente pode seguir um fluxo onde primeiramente entende a pergunta do cliente, então verifica dados (talvez consultando um banco de dados de preços ou usando uma fórmula para economia de energia), e por fim retorna com uma resposta personalizada contendo o resultado do cálculo. Se necessário, o agente pode perguntar informações adicionais ao usuário (iterando até ter dados suficientes) e manter o contexto da conversa – lembrando, por exemplo, as preferências ou dados já fornecidos. Esse tipo de automatização de atendimento alivia operadores humanos de tarefas repetitivas, garantindo respostas consistentes e podendo escalar a múltiplos clientes simultaneamente.

Detecção de Fraudes e Análise de Dados Complexos: Em domínios como finanças, redes sociais ou operações empresariais, há cenários onde múltiplas verificações e decisões encadeadas são necessárias – um terreno fértil para LangGraph. Por exemplo, um agente de detecção de fraude pode orquestrar várias etapas: análise preliminar de uma transação, verificação cruzada com histórico do usuário, pontuação de risco via modelo de ML, possivelmente encaminhando casos duvidosos para revisão humana (human-in-the-loop) e tomando a decisão final de bloquear ou aprovar. Tudo isso requer conservar informações sobre a transação ao longo do pipeline e ramificar para diferentes procedimentos conforme certas condições (valor alto, país diferente, etc.). Com LangGraph, constrói-se esse fluxo complexo mapeando cada decisão e ação a nós no grafo. A automação resultante consegue replicar um processo investigativo que normalmente exigiria vários analistas, operando em velocidade de máquina e de forma consistente. Similarmente, na análise de redes sociais, um agente poderia mapear conexões, identificar comunidades ou influenciadores em múltiplos passos, usando algoritmos especializados em cada nó do grafo – automatizando uma tarefa de análise de rede que é inerentemente gráfica e iterativa por natureza.

Esses casos de uso ilustram como o LangGraph pode ser aplicado para automatizar tarefas complexas e fluxos de trabalho inteligentes de ponta a ponta. Através de sua abordagem baseada em grafos e capacidade de coordenar múltiplos agentes e ferramentas, ele viabiliza soluções de IA que antes exigiam muito código artesanal ou intervenção humana em vários pontos. Seja elaborando um documento extenso, resolvendo um chamado de suporte complicado, escrevendo código ou conduzindo análises multi-etapas, o LangGraph atua como o “diretor de orquestra” que conecta todos os componentes necessários e mantém o processo nos trilhos. Com isso, desenvolvedores podem construir agentes de automação verdadeiramente avançados, capazes de tomar decisões, aprender com interações e agir autonomamente para alcançar objetivos definidos.

O LangGraph é estudado em detalhes na Formação Agentic AI Engineer.

Equipe DSA