Educação financeira · artigo prático
Frameworks de orquestração: LangChain e LangGraph
O que frameworks de orquestração como LangChain e LangGraph resolvem — encadear chamadas de IA e gerenciar estado em agentes com múltiplas etapas.
Uma aplicação de IA raramente é uma única chamada a um modelo. Na prática, envolve buscar contexto, montar um prompt, chamar o modelo, processar a resposta e possivelmente repetir esse ciclo — uma sequência de etapas que precisa ser coordenada por algum código.
Escrever essa coordenação do zero para cada projeto é possível, mas repetitivo, e frameworks de orquestração surgiram para resolver exatamente essa repetição.
Frameworks de orquestração resolvem esse problema de coordenação. LangChain e LangGraph são exemplos conhecidos — este texto explica o que resolvem conceitualmente, um problema adjacente ao de um agente de IA que decide seus próprios passos.
O problema — aplicações de IA raramente são uma chamada só
Sem um framework, cada aplicação reimplementa manualmente encadeamento de etapas, gerenciamento de contexto entre chamadas e integração com ferramentas externas — código de coordenação que não é específico do domínio do problema, mas precisa existir de qualquer forma.
LangChain e LangGraph como exemplos da categoria
LangGraph resolve fluxos não lineares — grafo de estados explícito para decisões, repetições e ramificações, facilitando rastrear e depurar, especialmente em automações de marketing com múltiplas etapas condicionais. A chamada de ferramentas externas a partir desses fluxos segue, cada vez mais, padrões como o MCP em vez de integrações sob medida.
- Encadeamento de etapas (prompt, recuperação, chamada, pós-processamento)
- Gerenciamento de memória e contexto ao longo de uma interação
- Chamada de ferramentas externas a partir de uma decisão do modelo
- Modelagem de fluxos não lineares, com ramificações
Ferramenta interativa