---
title: "LangGraph: funciones, versión e inicio rápido · DotsAgent"
description: "LangGraph, de LangChain Inc.: licencia, última versión, compatibilidad con MCP, ejecuciones duraderas, aprobación humana, trazabilidad y evaluaciones, además de una guía de inicio rápido lista para copiar."
url: https://dotsagent.io/es/frameworks/langgraph
---

Framework · LangChain Inc.

# LangGraph de un vistazo

Biblioteca de bajo nivel de LangChain para crear agentes como grafos explícitos, con estado guardado mediante puntos de control e interrupciones como elementos centrales. create_agent de LangChain v1 funciona sobre esta biblioteca cuando basta con un ciclo predefinido.

**Ideal para:**  Agentes con estado y de larga duración en los que se quiere controlar cada paso y reanudar la ejecución tras un fallo.

## Datos clave

- **Mantenedor**: LangChain Inc.
- **Lenguajes**: Python, TypeScript, JavaScript
- **Licencia**: MIT
- **Última versión**: `langgraph 1.2.12 / langchain 1.4.3` · 28 de septiembre de 2026
- **Repositorio**: [langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) · 42.550 estrellas
- **Opción alojada**: [LangSmith Deployment (formerly LangGraph Platform)](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)Antes se llamaba LangGraph Platform; Studio permite crear prototipos visuales.

## Inicio rápido

Instala el paquete, configura las credenciales y ejecuta el agente más sencillo de la documentación oficial. Los ID de modelo son los que usa la documentación y puede que no estén habilitados en tu cuenta.

### Python (LangChain create_agent)

`Instalar`

```
pip install -U langchain
```

Requiere Provider API key, e.g. OPENAI_API_KEY

`Python (LangChain create_agent)`

```
from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-5.5",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]}
)
print(result["messages"][-1].content_blocks)
```

[Fuente de la guía de inicio rápido](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)

### Python (raw LangGraph)

`Instalar`

```
pip install -U langgraph
```

`Python (raw LangGraph)`

```
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

def mock_llm(state: MessagesState):
    return {"messages": [{"role": "ai", "content": "hello world"}]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(mock_llm)
graph.add_edge(START, "mock_llm")
graph.add_edge("mock_llm", END)
graph = graph.compile()

graph.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "hi!"}]})
```

[Fuente de la guía de inicio rápido](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)

## Funciones

| Cualquier modelo | — | — |
| --- | --- | --- |
| Cliente MCP | — | Mediante langchain-mcp-adapters |
| Servidor MCP | — | — |
| Multiagente | — | Subgrafos; el harness Deep Agents añade subagentes |
| Ejecuciones duraderas | — | Puntos de control para Postgres o SQLite; reanudación tras fallos |
| Aprobación humana | — | Las interrupciones permiten inspeccionar y editar el estado durante la ejecución |
| Trazas | — | A través de LangSmith, con LANGSMITH_TRACING=true |
| Evaluaciones | — | La evaluación está en LangSmith, no en la biblioteca de código abierto |

## Cambios recientes

- Los agentes de LangChain v1 (create_agent) ahora se basan en LangGraph.
- LangGraph Platform pasó a llamarse LangSmith Deployment.
- Deep Agents, una capa de ejecución sobre LangGraph, añade subagentes.

## Alternativas en el mismo lenguaje

- [OpenAI Agents SDK](https://dotsagent.io/es/frameworks/openai-agents-python)

- [OpenAI Agents SDK (JS)](https://dotsagent.io/es/frameworks/openai-agents-js)

- [Claude Agent SDK](https://dotsagent.io/es/frameworks/claude-agent-sdk)

- [Google ADK](https://dotsagent.io/es/frameworks/google-adk)

- [Microsoft Agent Framework](https://dotsagent.io/es/frameworks/microsoft-agent-framework)

- [CrewAI](https://dotsagent.io/es/frameworks/crewai)

## Fuentes

1. [docs.langchain.com](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)/oss/python/langgraph/overview
2. [docs.langchain.com](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)/oss/python/langchain/quickstart
3. [pypi.org](https://pypi.org/pypi/langgraph/json)/pypi/langgraph/json
4. [pypi.org](https://pypi.org/pypi/langchain/json)/pypi/langchain/json
5. [registry.npmjs.org](https://registry.npmjs.org/@langchain%2flanggraph)/@langchain%2flanggraph
6. [api.github.com](https://api.github.com/repos/langchain-ai/langgraph)/repos/langchain-ai/langgraph

Referencia independiente para quienes crean agentes de IA. No estamos afiliados a ninguno de los proveedores mencionados aquí.

© 2026 DotsAgent · Datos verificados el 1 de octubre de 2026