Preguntas frecuentes
Tanto AgentKit como LangGraph son frameworks para desarrolladores, más adecuados para equipos de ingeniería que construyen nuevas aplicaciones donde un agente de IA personalizado es una característica central del producto. Para los equipos de soporte, una plataforma especializada suele ser más rápida, más rentable y menos arriesgada para alcanzar los objetivos de automatización.
AgentKit ofrece una curva de aprendizaje más baja y una configuración más rápida, pero aun así requiere experiencia de desarrollador. LangGraph implica un esfuerzo de ingeniería considerable debido a su pronunciada curva de aprendizaje y la necesidad de un control explícito sobre flujos de trabajo complejos y la gestión de estado.
Los costes de LangGraph incluyen las llamadas a la API del LLM, la infraestructura y salarios significativos de los desarrolladores. AgentKit no tiene una tarifa inicial, pero cobra por los tokens del modelo, el uso por herramienta y el almacenamiento de datos, lo que puede llevar a facturas impredecibles.
AgentKit te vincula directamente al ecosistema de OpenAI, lo que hace que cambiar a otros proveedores de LLM sea un desafío. LangGraph es independiente del modelo, lo que ofrece una mayor flexibilidad para elegir o cambiar de proveedor de LLM sin necesidad de reescrituras exhaustivas.
LangGraph ofrece un control explícito y altamente personalizable sobre cada paso del flujo de trabajo del agente, lo que lo hace ideal para sistemas complejos y con estado donde el comportamiento preciso es crucial. AgentKit proporciona un bucle más implícito, dirigido por el LLM, que ofrece un control menos detallado para escenarios complejos.
Ambos frameworks requieren una ingeniería personalizada considerable para conectarse con sistemas internos como servicios de asistencia o bases de conocimiento. AgentKit se integra bien dentro del ecosistema de OpenAI, mientras que LangGraph requiere una conexión manual para sus integraciones más amplias, exigiendo ambos un esfuerzo de desarrollo sustancial.
