Si trabajas con modelos de lenguaje LLM o estás explorando cómo construir aplicaciones de inteligencia artificial, seguro te has topado con dos nombres, Langgraph vs Langchain. La confusión entre ellos es común, y saber elegir la herramienta adecuada puede marcar la diferencia en tus proyectos. En este artículo te compartiré, desde mi experiencia profesional desarrollando soluciones con IA, una comparación detallada y muy práctica entre ambos.
¿Qué es Langchain? Mi experiencia construyendo flujos modulares con LLM
Langchain es para mí el referente cuando quiero construir aplicaciones potentes que usan modelos de lenguaje natural. Se trata de un framework modular con el que puedes encadenar funcionalidades de forma programática, integrando APIs, bases de datos o motores de lenguaje. La idea es que defines cadenas o pipelines donde cada paso procesa o transforma datos, logrando soluciones personalizadas y escalables.
Por ejemplo, cuando desarrollé un asistente inteligente para soporte técnico, usé Langchain para conectar GPT con una base de conocimientos y un sistema de tickets. Así, el asistente respondía consultas y automáticamente recopilaba información para los agentes, todo orquestado en una cadena modular.
Características principales:
- Construcción programática de flujos de procesamiento LLM.
- Amplia comunidad y ecosistema con plugins para conectores, memoria y más.
- Ideal para desarrolladores con experiencia en Python y APIs.
- Casos: generación avanzada de texto, chatbots, automatización con inteligencia conversacional.
Si eres desarrollador y quieres control absoluto sobre cómo se conectan los modelos y servicios, Langchain es la opción óptima.
¿Qué es Langgraph? Visualizando y orquestando flujos desde la interfaz
Langgraph, en cambio, ha sido una sorpresa al llegar con una propuesta que complementa y facilita el trabajo con flujos, pero desde una perspectiva visual. Cuando me enfrenté a diseñar procesos complejos para integración de datos y flujos de trabajo que involucraban varios sistemas, Langgraph me permitió crear diagramas funcionales de los pipelines, sin escribir tanto código. Con Langgraph, arrastras y conectas bloques funcionales, visualizas cómo fluye la información, y gestionas los procesos completos gráficamente. Esto es especialmente útil para equipos multidisciplinares, donde no todos saben programar pero sí pueden diseñar y comprender el proceso.
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👉 Prueba gratis el Bootcamp en Inteligencia Artificial por una semanaCaracterísticas principales:
- Plataforma visual para crear y administrar grafos de flujo.
- Minimiza la necesidad de codificación — ideal para diseñadores y gestores.
- Facilita la documentación y la planificación colaborativa.
- Se puede integrar con Langchain para ejecutar partes programáticas.
En proyectos donde la comunicación del flujo y la simplicidad son clave, Langgraph acelera enormemente el desarrollo y reduce errores.
Tabla comparativa: Langgraph vs Langchain
| Criterio | Langchain | Langgraph |
|---|---|---|
| Tipo de herramienta | Framework modular para programadores | Plataforma visual para flujos |
| Nivel de código requerido | Alto | Bajo |
| Orientación | Desarrollo de aplicaciones LLM | Diseño y gestión de flujos gráficos |
| Madurez y comunidad | Amplia y consolidada | Reciente y en crecimiento |
| Flexibilidad | Muy alta, con integración avanzada | Alta para procesos visuales |
| Aplicaciones típicas | Chatbots, asistentes, generación avanzada de texto | Visualización de pipelines, procesos de integración |
| Integraciones | Bases de datos, APIs, modelos LLM | Se integra con Langchain, otras plataformas |
¿Cuál debes elegir según tu perfil y objetivo?
- Si eres desarrollador con habilidades de programación y buscas flexibilidad, opta por Langchain. Te permitirá crear flujos complejos y personalizados para cualquier necesidad con modelos de lenguaje.
- Si trabajas en equipos multidisciplinarios o deseas una herramienta que facilite la visualización y diseño sin código, Langgraph será un aliado ideal para planificar y supervisar procesos.
Personalmente, en varios proyectos he combinado ambas: diseño el flujo visual en Langgraph para validar la lógica con el equipo, y luego implemento el motor detallado del processing en Langchain para ejecutar las modificaciones programáticamente. La sinergia entre ambas hace que trabajar con LLM sea más accesible y eficiente.
Consideraciones finales sobre Langgraph y Langchain
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Ambas herramientas viven en el mismo ecosistema de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural, pero cumplen roles complementarios que enriquecen el desarrollo de soluciones:
- Langchain es el motor robusto y modular que conecta, procesa y ejecuta tareas con modelos de lenguaje.
- Langgraph es la «pizarra» visual para diseñar, inspeccionar y controlar esos flujos de trabajo.
Mi recomendación es evaluar el nivel técnico del equipo y la complejidad del proyecto para elegir cuál es la mejor apuesta, o cómo integrarlas para aprovechar lo mejor de ambos mundos. Para profundizar, te invito a revisar la documentación oficial de Langchain y Langgraph, así como tutoriales que ayuden a acelerar tu curva de aprendizaje.
