La pregunta "¿LangGraph o LangChain?" está mal planteada. La pregunta correcta es qué parte de tu sistema necesita cada uno.
Usá LangChain cuando tu flujo de trabajo es lineal — pipelines de RAG, preguntas y respuestas de un solo turno, prototipado rápido — o si básicamente es un for loop o una línea recta de pasos. Para ese tipo de flujo, la abstracción de más alto nivel de LangChain (LCEL, cadenas) te da velocidad de desarrollo sin necesitar gestión explícita de estado tipo grafo.
Sumá LangGraph en el momento en que tu flujo de trabajo necesita cualquiera de estas: ciclos (re-planificar, reintentar, reflexionar), lógica de ramificación entre múltiples agentes, estado persistente entre turnos, compuertas de aprobación humana en el loop, o ejecución duradera que sobrevive a un proceso caído. Es un framework de orquestación de bajo nivel construido para requisitos avanzados, mientras que LangChain da abstracciones de alto nivel para desarrollo más rápido.
Desde el 22 de octubre de 2025, la función `create_agent` propia de LangChain corre sobre el motor de ejecución de LangGraph por debajo — la separación entre ambos frameworks ya no es tan nítida como sugiere el nombre de cada uno. LangGraph está construido encima de LangChain, y LangChain ahora usa el motor de LangGraph para su propia función de creación de agentes.
El patrón en producción en 2026 es usar ambos: LangChain provee las integraciones (ChatOpenAI, conectores de vector store, herramientas de terceros), LCEL maneja cadenas de preprocesamiento simples, y LangGraph corre el loop de ejecución del agente. El malentendido más común de 2026 es pensar que hay que elegir entre uno u otro — no hace falta, y la mayoría de los equipos de producción usan los dos juntos, cada uno donde mejor encaja.
Empezá mapeando tu flujo real: si es mayormente lineal con algún punto de decisión simple, LangChain con LCEL alcanza. En el momento en que identificás un ciclo real (el agente necesita reintentar, revisar su propio trabajo, o pausar para un humano), es la señal concreta de introducir LangGraph para esa parte específica del sistema — no hace falta reescribir todo lo demás que ya funciona bien con LangChain. ===ARTICLE_END">
Carlos Montiel es arquitecto de soluciones IA empresarial. Implementa LLMs, Agentes, RAG y orquestadores en empresas de Guatemala y Latinoamérica. Contáctalo para una consultoría.
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