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title: "LangGraph: funzionalità, versione e guida rapida · DotsAgent"
description: "LangGraph di LangChain Inc.: licenza, ultima versione, supporto MCP, esecuzioni durevoli, approvazione umana, tracing e valutazioni, oltre a una guida rapida da copiare."
url: https://dotsagent.io/it/frameworks/langgraph
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Framework · LangChain Inc.

# LangGraph in breve

Libreria di basso livello di LangChain per creare agenti come grafi espliciti, con stato salvato tramite checkpoint e interruzioni come funzionalità centrali. Il metodo create_agent di LangChain v1 si basa su LangGraph quando è sufficiente un loop preconfigurato.

**Ideale per:**  Agenti con stato e attività di lunga durata, per i quali serve controllare ogni passaggio e riprendere dopo gli errori.

## Informazioni principali

- **Responsabile**: LangChain Inc.
- **Linguaggi**: Python, TypeScript, JavaScript
- **Licenza**: MIT
- **Ultima versione**: `langgraph 1.2.12 / langchain 1.4.3` · 28 settembre 2026
- **Repository**: [langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) · 42.550 stelle
- **Opzione hosted**: [LangSmith Deployment (formerly LangGraph Platform)](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)In precedenza LangGraph Platform; Studio consente la prototipazione visiva.

## Guida rapida

Installa il pacchetto, configura le credenziali, quindi esegui l'agente più semplice indicato nella documentazione ufficiale. Gli ID dei modelli sono quelli usati nella documentazione e potrebbero non essere abilitati per il tuo account.

### Python (LangChain create_agent)

`Installa`

```
pip install -U langchain
```

Richiede 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)
```

[Fonte della guida rapida](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)

### Python (raw LangGraph)

`Installa`

```
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!"}]})
```

[Fonte della guida rapida](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)

## Funzionalità

| Qualsiasi modello | — | — |
| --- | --- | --- |
| Client MCP | — | Tramite langchain-mcp-adapters |
| Server MCP | — | — |
| Multi-agent | — | Sottografi; l'harness Deep Agents aggiunge i sub-agenti |
| Esecuzioni durevoli | — | Checkpointer per Postgres o SQLite; ripresa dopo gli errori |
| Approvazione umana | — | Gli interrupt consentono di esaminare e modificare lo stato durante l'esecuzione |
| Tracing | — | Tramite LangSmith, con LANGSMITH_TRACING=true |
| Valutazioni | — | La valutazione è gestita da LangSmith, non dalla libreria open source |

## Modifiche recenti

- Gli agenti di LangChain v1 (create_agent) sono ora basati su LangGraph.
- LangGraph Platform è stato rinominato LangSmith Deployment.
- Deep Agents, un harness basato su LangGraph, aggiunge i subagent.

## Alternative nello stesso linguaggio

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

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

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

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

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

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

## Fonti

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

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© 2026 DotsAgent · Dati verificati il 1 ottobre 2026