# LangGraph: construye agentes con estado y puntos de revisión

> Diseña flujos de agentes que conserven estado, se interrumpan para revisión y puedan reanudarse.

Verificado el 27 oct 2026.

## Qué es

Es una biblioteca de orquestación para aplicaciones con agentes y estado. Da piezas de bajo nivel para describir el flujo de ejecución y controlar cómo se conserva y modifica la información.

## Para qué te sirve

- Cuando una tarea larga necesita recuperar su estado después de un fallo.
- Cuando una operación debe detenerse hasta que una persona revise la decisión.

## Cómo funciona

El flujo se expresa como un grafo de pasos y transiciones sobre un estado. La persistencia y las interrupciones permiten retomar trabajo y modificarlo bajo supervisión. La biblioteca no obliga a que todos los pasos sean llamadas a un modelo.

## Antes de empezar

Necesitas Python ≥3.10, pip y las dependencias de los proveedores que uses. Existe una biblioteca separada para JavaScript. El consumo de modelos y los servicios opcionales de despliegue tienen sus propias condiciones.

## Límites y alternativas

Debes diseñar idempotencia y efectos externos para que una reanudación no duplique operaciones. Para empezar con agentes ya construidos, el README remite a Deep Agents, una capa de nivel superior.

## Recursos

- [Proyecto y documentación](https://github.com/langchain-ai/langgraph) — consulta el README y sus ejemplos antes de instalar.
- [Datos del repositorio](https://github.com/langchain-ai/langgraph) — 43940 estrellas; licencia detectada por GitHub: MIT.
- [Condiciones de licencia](https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/LICENSE) — revisa el texto aplicable antes de redistribuir.
- [Actividad reciente](https://github.com/langchain-ai/langgraph/commits/main/) — último commit consultado: 2026-10-26.