dotsagent.io
Taal:Nederlands
Framework · LangChain Inc.

LangGraph in een oogopslag

De low-levelbibliotheek van LangChain voor agents die als expliciete grafieken zijn opgebouwd, met checkpointed status en interrupts als kern. De functie create_agent van LangChain v1 bouwt hierop voort wanneer een vooraf gebouwde loop volstaat.

Geschikt voor: Langlopende agents met status, waarbij je elke stap wilt beheren en na fouten wilt hervatten.

Belangrijkste gegevens

Beheerder
LangChain Inc.
Talen
Python, TypeScript, JavaScript
Licentie
MIT
Nieuwste versie
langgraph 1.2.12 / langchain 1.4.3 · 28 september 2026
Repository
langchain-ai/langgraph · 42.550 sterren
Gehoste optie
LangSmith Deployment (formerly LangGraph Platform)
Voorheen LangGraph Platform; Studio is bedoeld voor visueel prototypen.

Quickstart

Installeer het pakket, stel de inloggegevens in en voer vervolgens de eenvoudigste agent uit de officiële documentatie uit. De model-ID's zijn de ID's uit de documentatie en zijn mogelijk niet beschikbaar voor je account.

Python (LangChain create_agent)

Installeren
pip install -U langchain

Vereist 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)

Bron voor quickstart

Python (raw LangGraph)

Installeren
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!"}]})

Bron voor quickstart

Functies

Alle modellenJa
MCP-clientJaVia langchain-mcp-adapters
MCP-serverNiet bevestigd
Multi-agentJaSubgrafieken; de Deep Agents-harness voegt subagents toe
Duurzame runsJaCheckpointers voor Postgres of SQLite; hervatten na fouten
Goedkeuring door een mensJaMet interrupts kun je de status halverwege een run inspecteren en aanpassen
TracingJaVia LangSmith, met LANGSMITH_TRACING=true
EvalsNeeEvaluaties vinden plaats in LangSmith, niet in de open-sourcelibrary

Recente wijzigingen

  • LangChain v1-agents (create_agent) zijn nu gebouwd op LangGraph.
  • LangGraph Platform is hernoemd naar LangSmith Deployment.
  • Deep Agents, een harness boven op LangGraph, voegt subagents toe.

Alternatieven in dezelfde taal

Bronnen

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

Onafhankelijke referentie voor iedereen die AI-agents bouwt. Niet verbonden aan een van de genoemde leveranciers.

© 2026 DotsAgent · Feiten gecontroleerd op 1 oktober 2026