Glosario
¿Qué es LangGraph?
LangGraph es un framework de código abierto, construido sobre LangChain, para orquestar agentes LLM con estado y de múltiples pasos como grafos dirigidos de nodos (pasos) y aristas (transiciones). Es particularmente útil cuando un agente necesita lógica de ramificación, estado persistente entre turnos, subagentes o flujo de control condicional —los casos en los que un patrón simple de "pedir al LLM en un bucle" se descompone.
Cómo LangGraph modela a los agentes
Un agente LangGraph es un grafo: los nodos son funciones (cada una típicamente envolviendo una llamada a un LLM o una llamada a una herramienta), y las aristas definen qué nodo se ejecuta a continuación basándose en el estado actual del agente. El estado es explícito —se define un modelo TypedDict o Pydantic para la memoria de trabajo del agente, y cada nodo lee y escribe en él.
Este modelo de máquina de estados explícita hace que el comportamiento complejo del agente sea manejable. Un agente de admisión legal, por ejemplo, podría tener nodos para "preguntar tipo de asunto", "preguntar jurisdicción", "preguntar conflicto", "programar consulta" —y aristas que enrutan basándose en lo que dijo la persona que llama. Comparado con escribir la misma lógica como una instrucción gigante, el modelo de grafo es más fácil de depurar, probar y modificar.
Cuándo usar LangGraph (y cuándo no)
LangGraph brilla cuando el comportamiento del agente tiene una lógica de ramificación clara, cuando necesita inspeccionar o modificar el estado a mitad de ejecución, cuando múltiples subagentes necesitan coordinarse, o cuando el agente necesita retroceder y probar un camino diferente. Es excesivo para agentes simples de "responder una pregunta" o "resumir este documento" —esos están bien con una sola llamada a un LLM.
En los agentes de voz específicamente, LangGraph es útil para gestionar el flujo de calificación —la parte donde el agente decide qué preguntar a continuación basándose en lo que ya ha aprendido sobre la persona que llama. La infraestructura de voz (LiveKit) maneja el ciclo de audio; LangGraph maneja la lógica de la conversación encima.
LangGraph en la pila de Hodos360
El agente de voz de Hodos360 utiliza LangGraph para gestionar flujos de calificación conscientes del área de práctica. Cada área de práctica (inmigración, lesiones personales, compensación laboral, familia, criminal) tiene su propio subgrafo con las preguntas de calificación correctas. Un nodo enrutador en la parte superior del grafo selecciona el subgrafo basándose en la respuesta inicial de la persona que llama. El estado persiste durante la llamada para que el agente no vuelva a preguntar información ya conocida.