LangGraph

LangGraph è il framework di orchestrazione degli agenti di LangChain, e la letteratura al riguardo tra ottobre 2025 e luglio 2026 lo tratta meno come uno strumento in fase di valutazione che come un indicatore di dove si trovi attualmente lo strato di orchestrazione.

Antoine Habert, basandosi su due anni di dispiegamento di agenti in una fintech europea, colloca LangGraph insieme a CrewAI e AutoGen nella proliferazione di framework del 2024, per poi sostenere che la trasparenza del ragionamento, la memoria organizzativa strutturata, una vera collaborazione cognitiva tra agenti e la supervisione adattiva sono rimaste sottosviluppate mentre quei framework si moltiplicavano: l'orchestrazione era disponibile, le fondamenta architetturali no. Tony Seale colloca LangGraph nello stesso elenco (CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, AWS Bedrock, Google ADK) e lo contrappone al paradigma model-in-harness verso cui si sono spostati i professionisti più avanzati, citando Anthropic secondo cui ogni componente di un harness codifica un'assunzione su ciò che il modello non può fare da solo, e che tali assunzioni invecchiano in fretta. Cobus Greyling legge lo stesso movimento come un collasso di strato: prompt in linguaggio naturale in un file CLAUDE.md che prendono il posto di framework come LangGraph o CrewAI.

Janakiram MSV lo utilizza per un'altra dimostrazione. LangGraph dimostra worker usa e getta con uno stato durevole, ispezionabile e portabile (checkpointing, interruzione umana, ripristino dopo un crash), e lo dimostra in open source. Il suo control plane risiede in LangSmith, un prodotto commerciale. Questa scissione definisce la domanda aperta sullo stack degli agenti: le primitive sono aperte, il ciclo di vita no.