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LangChain vs LangGraph: cuál marco LLM usar

LangChain frente a LangGraph: cuál marco LLM usar

Publicado el 29/08/2025

Al construir con LLMs en 2025, una de las primeras preguntas que se hacen los desarrolladores es cuál marco elegir: LangChain o LangGraph.

LangChain en pocas palabras LangChain es uno de los frameworks más usados para crear aplicaciones con modelos de lenguaje. Se destaca por su modularidad, permitiendo conectar prompts, memoria, herramientas y agentes con facilidad. Es ideal para prototipado rápido y workflows experimentales y cuenta con un amplio ecosistema de integraciones con APIs, bases de datos vectoriales, embeddings y más. Para equipos que buscan iterar rápido y validar ideas de inteligencia artificial, LangChain acelera el desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida.

LangGraph en pocas palabras LangGraph se construye sobre LangChain y añade una capa de estructura y control. Está pensado para flujos de trabajo stateful que preservan contexto en tareas complejas, para control de flujo avanzado como reintentos, bucles y branching condicional, y para la orquestación de múltiples agentes trabajando de forma coordinada. En entornos productivos donde la fiabilidad, la trazabilidad del estado y la resiliencia importan, LangGraph actúa como un motor de workflows que facilita montarlo todo de forma robusta.

Cuándo usar cada uno Empieza con LangChain si estás explorando, prototipando o necesitas conectar herramientas rápidamente para demostrar valor. Migra a LangGraph cuando tu solución requiera estructura de producción, manejo de errores, reintentos y coordinación entre varios agentes IA. Muchos equipos combinan ambos: LangChain como bloques de construcción y LangGraph para orquestación y fiabilidad en producción.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, ayudamos a seleccionar e implementar la arquitectura adecuada. Ofrecemos servicios de software a medida, inteligencia artificial aplicada, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para desplegar productos seguros y escalables. También proveemos servicios inteligencia de negocio, soluciones de power bi y consultoría en ia para empresas y agentes IA para automatizar procesos y ampliar capacidades.

Si tu objetivo es un prototipo rápido o una prueba de concepto, LangChain te dará velocidad y flexibilidad. Si necesitas un sistema con tolerancia a fallos, control de estado y múltiples agentes, LangGraph será la opción más adecuada. Q2BSTUDIO puede acompañarte desde la fase de ideación hasta el despliegue en servicios cloud aws y azure, integrando inteligencia artificial y prácticas de ciberseguridad para que tu aplicación a medida cumpla requisitos de negocio y normativos.

Preguntas para la comunidad y para ti: Has probado LangGraph o prefieres seguir con LangChain? Para aplicaciones en producción crees que LangGraph es imprescindible? Recomendarías que los recién llegados aprendan primero LangChain o se lancen directamente a LangGraph? Comparte tu experiencia y en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a implementar la mejor solución, ya sea software a medida, agentes IA, servicios inteligencia de negocio o integración con power bi.

En resumen, no se trata de elegir un ganador absoluto sino de usar la herramienta adecuada para cada etapa: LangChain para experimentar y construir bloques rápidamente, LangGraph para orquestar y escalar con confianza. Si necesitas apoyo técnico en inteligencia artificial, ciberseguridad, aplicaciones a medida, software a medida, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA o power bi contacta con Q2BSTUDIO para diseñar la solución que tu empresa necesita.

Fin del artículo, inicio de la diversión
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