LangGraph
App : Un produit que vous utilisez directement
Framework pour construire des agents à état durable, avec graphe de contrôle explicite.
La référence pour des agents sérieux en production ; réservé aux développeurs.
La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.
Ce que ça fait, concrètement
Construire des agents IA qui tiennent la route en production est difficile : les workflows complexes échouent, l'état se perd entre les étapes, et il est difficile d'intervenir manuellement quand quelque chose déraille. LangGraph répond à ce problème en offrant une infrastructure bas niveau pour orchestrer des agents durables et à état persistant.
Concrètement, LangGraph représente le comportement d'un agent sous forme de graphe orienté : chaque noeud est une étape de traitement, chaque arc est une transition conditionnelle. Le framework gère la mémoire à court terme (raisonnement en cours) et à long terme (contexte entre sessions), et permet de reprendre l'exécution exactement là où elle s'est arrêtée en cas de panne.
LangGraph s'adresse aux développeurs Python ou JavaScript qui construisent des agents en production : agents conversationnels, automatisation de tâches complexes, systèmes multi-agents hiérarchiques. Des entreprises comme Klarna, Replit et Elastic l'utilisent pour des cas d'usage réels.
Ce n'est pas un outil pour le grand public ni pour les non-développeurs. La prise en main demande de comprendre la notion de graphe de contrôle, de gérer soi-même l'infrastructure, et d'écrire du code. Les personnes cherchant une interface visuelle ou un agent prêt à l'emploi devront se tourner vers d'autres solutions.
Ce que ça propose
- ·Exécution durable : les agents persistent à travers les pannes et reprennent automatiquement là où ils se sont arrêtés.
- ·Mémoire complète : gestion de la mémoire de travail à court terme et de la mémoire persistante à long terme entre les sessions.
- ·Contrôle humain dans la boucle : possibilité d'inspecter et de modifier l'état de l'agent à n'importe quel moment de l'exécution.
- ·Streaming natif token par token : affichage en temps réel du raisonnement et des actions de l'agent.
- ·Architectures multi-agents : prise en charge des flux de contrôle simples, multi-agents et hiérarchiques au sein d'un même framework.
- ·Débogage avec LangSmith : visualisation des chemins d'exécution, des transitions d'état et des métriques d'exécution détaillées.
- ·Déploiement en production via LangSmith Deployment : infrastructure scalable pour les workflows à état de longue durée. (payant)
- ·Compatible avec LangChain et utilisable de façon autonome, sans dépendance obligatoire à d'autres outils LangChain.
En pratique
- Prix
- FreemiumLibrairie gratuite ; plateforme de déploiement payante.
- Usage commercial
- Usage commercial : oui
- Disponible sur
- cli, docker
- Licence
- MIT
Sécurité et données
- Pastille
- Sécu : rien à signaler
- Vos données
- Données en local
- Maintenance
- Active
- Dernière release
- 24 octobre 2026
Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 janvier 2024
Comment installer LangGraph
pip install -U langgraph