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title: "LangGraph: recursos, versão e início rápido · DotsAgent"
description: "LangGraph, de LangChain Inc.: licença, versão mais recente, suporte a MCP, execuções duráveis, aprovação humana, tracing e avaliações, além de um início rápido para copiar."
url: https://dotsagent.io/pt/frameworks/langgraph
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Framework · LangChain Inc.

# LangGraph em resumo

Biblioteca de baixo nível da LangChain para criar agentes como grafos explícitos, com estado em checkpoints e interrupções como recursos centrais. O create_agent do LangChain v1 é executado sobre ela quando um loop predefinido é suficiente.

**Ideal para:**  Agentes de longa duração e com estado, quando você precisa controlar cada etapa e retomar a execução após falhas.

## Principais informações

- **Responsável pela manutenção**: LangChain Inc.
- **Linguagens**: Python, TypeScript, JavaScript
- **Licença**: MIT
- **Versão mais recente**: `langgraph 1.2.12 / langchain 1.4.3` · 28 de setembro de 2026
- **Repositório**: [langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) · 42.550 estrelas
- **Opção hospedada**: [LangSmith Deployment (formerly LangGraph Platform)](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)Antes chamado LangGraph Platform; Studio permite prototipagem visual.

## Início rápido

Instale o pacote, configure as credenciais e execute o agente mais simples da documentação oficial. Os IDs dos modelos são os usados na documentação e talvez não estejam habilitados na sua conta.

### Python (LangChain create_agent)

`Instalar`

```
pip install -U langchain
```

Requer 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 do início 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!"}]})
```

[Fonte do início rápido](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)

## Recursos

| Qualquer modelo | — | — |
| --- | --- | --- |
| Cliente MCP | — | Por meio do langchain-mcp-adapters |
| Servidor MCP | — | — |
| Multiagente | — | Subgrafos; o harness Deep Agents adiciona subagentes |
| Execuções duráveis | — | Checkpointers para Postgres ou SQLite; retome a execução após falhas |
| Aprovação humana | — | Interrupts permitem inspecionar e editar o estado durante a execução |
| Rastreamento | — | Via LangSmith, com LANGSMITH_TRACING=true |
| Avaliações | — | A avaliação é feita no LangSmith, não na biblioteca de código aberto |

## Mudanças recentes

- Os agents do LangChain v1 (create_agent) agora são construídos sobre o LangGraph.
- LangGraph Platform passou a se chamar LangSmith Deployment.
- Deep Agents, um harness baseado no LangGraph, adiciona subagents.

## Alternativas na mesma linguagem

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

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

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

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

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

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

## Fontes

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

Referência independente para quem cria agentes de IA. Não temos vínculo com nenhum dos fornecedores mencionados aqui.

© 2026 DotsAgent · Fatos verificados em 1 de outubro de 2026