Glosario

LangGraph

¿Qué es LangGraph?

LangGraph es un framework de código abierto del ecosistema LangChain para modelar agentes de IA y procesos de varios pasos como un grafo de nodos y aristas. Un estado compartido pasa de un paso a otro; admite bucles, ramificaciones, guardado de estados intermedios e interrupciones para aprobación humana. La versión 1.0 se publicó en octubre de 2025. Un ejemplo es un agente que investiga, redacta un borrador y espera tu aprobación antes de enviarlo.

Cómo ayuda KI.ordo

Los flujos de KI.ordo aplican una idea similar (pasos, ramificaciones y subflujos) sin programar.

Más información →

Temas

Framework
Agentes
Flujos de trabajo

Probar KI.ordo

Agentes, flujos y plantillas en un solo espacio de trabajo – demo gratuita de 24 horas.

Iniciar demo

← Todos los términos

Términos relacionados

LangChain

LangChain es un framework de código abierto para Python y JavaScript con el que los desarrolladores crean aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Ofrece interfaces unificadas para muchos proveedores de modelos y componentes para llamadas a herramientas, agentes, procesamiento de documentos y generación aumentada por recuperación. Desde la versión 1.0 (octubre de 2025), los agentes de LangChain se basan en LangGraph. Usos típicos son chatbots que buscan en documentos internos o agentes que llaman a servicios externos.

Framework
Desarrollo
+1

Agentes inteligentes

Un agente inteligente es un sistema que percibe su entorno, procesa información y elige por sí mismo acciones para alcanzar un objetivo. Hoy el término se refiere sobre todo a software basado en grandes modelos de lenguaje que sigue instrucciones, usa conocimiento y llama a herramientas como una búsqueda o una API. Conviene que decidas conscientemente cuánto puede hacer un agente por su cuenta. Ejemplo: un agente responde preguntas de clientes a partir de la documentación del producto.

Agentes
Autonomía
+1

Crew AI

CrewAI es un framework de código abierto en Python para reunir varios agentes de IA en un equipo («crew»). Cada agente recibe un rol, un objetivo y herramientas adecuadas; las tareas se reparten y los resultados pasan de uno a otro. Además, los «flows» permiten flujos de trabajo controlados y basados en eventos. Ejemplo: un agente de investigación reúne información y un agente redactor elabora con ella un informe.

multiagente
framework
+1

Humano en el bucle (human-in-the-loop)

Humano en el bucle describe procesos en los que las personas intervienen en puntos definidos de un flujo de IA: revisan resultados, los aprueban, los corrigen o asumen los casos difíciles. Este principio reduce el riesgo de errores y mantiene la responsabilidad en manos humanas, sobre todo en decisiones que afectan a personas, dinero o cuestiones legales. Ejemplo: un agente de IA redacta respuestas a clientes y un empleado las revisa antes de enviarlas.

Aprobación
Supervisión
+1