LangChain vs LangGraph vs AgentKit: Um guia de 2025 para desenvolvedores

Se está a mergulhar na construção de agentes de IA, provavelmente já se deparou com alguns frameworks de peso: LangChain, LangGraph e o AgentKit da OpenAI. Todos eles prometem ajudar os programadores a construir agentes autónomos e poderosos, o que parece ótimo.

Mas quando se é uma equipa que está apenas a tentar resolver um problema de negócio, as diferenças podem tornar-se um pouco confusas. Quando é que uma simples "cadeia" (chain) é suficiente? A partir de que ponto precisa de um "gráfico" (graph) mais complexo? E será que um kit inicial é a decisão certa, ou irá limitá-lo?

Este guia vai direto ao ponto. Vamos analisar as ideias centrais por trás de LangChain vs LangGraph vs AgentKit, ver para que servem realmente e falar sobre os custos reais envolvidos para que possa escolher a ferramenta certa para o trabalho.

A analisar LangChain vs LangGraph vs AgentKit

Antes de entrarmos nos pormenores, vamos ter uma imagem clara do que cada um destes frameworks oferece. Todos eles ajudam a construir agentes de IA, mas abordam o problema de ângulos bastante diferentes.

O que é o LangChain?

Ideia Central: O LangChain é um popular framework de código aberto para construir aplicações com modelos de linguagem de grande escala (LLMs). O conceito principal é "encadear" diferentes componentes, como um LLM, um prompt e um analisador de saída, para criar uma única aplicação.

Analogia: Pense no LangChain como uma grande caixa de peças de Lego para o desenvolvimento de LLMs. Ele dá-lhe todas as peças individuais e conectores de que precisa para construir todo o tipo de coisas, desde chatbots simples a agentes mais complexos.

Características Principais: É conhecido por ser agnóstico em relação ao modelo, o que significa que funciona bem com modelos da OpenAI, Anthropic e outros. Também tem um enorme ecossistema de integrações para bases de dados, APIs e várias ferramentas.

O que é o LangGraph?

Ideia Central: O LangGraph é uma biblioteca que se baseia no LangChain, concebida para criar agentes mais robustos e com estado (stateful). Em vez de cadeias simples e unidirecionais, permite-lhe mapear os fluxos de trabalho do agente como um gráfico. Os nós no gráfico são passos, e as arestas são os caminhos entre eles.

Analogia: Se o LangChain lhe dá as peças, o LangGraph é a planta arquitetónica. É construído para fluxos de trabalho que não são apenas uma linha reta. Consegue lidar com ciclos (loops), ramificações (branches) e até pausas para intervenção humana, algo semelhante a um fluxograma.

Benefício Principal: Esta estrutura de gráfico dá-lhe muito mais controlo e torna mais fácil ver o que está a acontecer. Isso torna-o mais adequado para construir agentes fiáveis que conseguem lidar com erros, refletir sobre o seu trabalho e enfrentar problemas que demoram vários passos a resolver.

O que é o AgentKit da OpenAI (Agents SDK)?

Ideia Central: O AgentKit (oficialmente chamado Agents SDK) é o kit de ferramentas de código aberto da própria OpenAI para construir agentes. Pretende ser um "kit inicial" mais simples e opinativo que o ajuda a começar mais rapidamente, especialmente se já estiver a usar os modelos da OpenAI.

Analogia: Isto é mais como um kit de modelo pré-fabricado. Vem com as peças principais e instruções claras, ajudando-o a ter um agente a funcionar rapidamente sem se prender em demasiadas escolhas arquitetónicas.

Características Principais: Foi concebido para ser simples, com ideias integradas para coisas como mecanismos de segurança (guardrails) e agentes a "passar" tarefas uns aos outros. A desvantagem é que está naturalmente otimizado para o ecossistema da OpenAI, o que pode levar a uma dependência do fornecedor (vendor lock-in) no futuro.

LangChain vs LangGraph vs AgentKit: Arquitetura e controlo

A maior diferença entre estes frameworks não é apenas o que eles podem fazer, mas como permitem que o faça. A escolha certa para si resume-se a um compromisso: quanto controlo precisa sobre o funcionamento interno do agente versus quão rápido precisa de ter um protótipo a funcionar?

LangChain: O compositor flexível

O LangChain dá-lhe imensa flexibilidade ao permitir que junte componentes modulares: Cadeias, Agentes, Ferramentas e Memória. É fantástico para criar fluxos de trabalho diretos e sequenciais, onde um passo simplesmente se segue ao outro. Pode juntar uma chamada a um LLM, uma consulta a uma base de dados e um analisador de saída com apenas algumas linhas de código.

Limitação: Mas essa simplicidade pode tornar-se um problema quando as coisas se complicam. Gerir o estado de um agente numa tarefa longa e cíclica é difícil. Se o processo de pensamento de um agente descarrila ao fim de dez passos, depurar o erro é como procurar uma agulha num palheiro: qual elo da cadeia se partiu?

LangGraph: O orquestrador estruturado

Com o LangGraph, obtém um controlo detalhado porque tem de definir o fluxo de trabalho como uma máquina de estados explícita. Cada nó no seu gráfico é um passo claro (como "chamar uma ferramenta" ou "pedir intervenção humana"), e você define a lógica para cada transição.

Isto é perfeito para tarefas que precisam de ciclos (por exemplo, tentar algo, verificar o resultado, tentar novamente) ou que têm lógica condicional ("se esta ferramenta falhar, use aquela em vez dela"). Obriga-o a pensar em todo o processo de decisão do agente, o que geralmente leva a um sistema mais fiável e mais fácil de depurar.

Limitação: Todo esse controlo explícito tem um custo. A curva de aprendizagem é mais acentuada e vai dar por si a escrever mais código repetitivo (boilerplate). Para uma tarefa simples, definir um gráfico completo pode parecer um pouco como usar uma marreta para pendurar um quadro.

AgentKit: O kit inicial opinativo

O AgentKit esconde grande parte desta complexidade arquitetónica. Na maioria das vezes, basta definir as instruções do agente e as ferramentas que ele pode usar, e o seu componente "Runner" trata do ciclo de execução por si. Aqui, o controlo não se trata tanto de ligar uma máquina de estados, mas sim de escrever prompts claros e funções Python simples.

Limitação: Embora seja fácil de começar, não é tão transparente como o LangGraph. O raciocínio do agente acontece dentro de um ciclo pré-construído que pode ser difícil de visualizar e depurar. Também o incentiva fortemente a usar os padrões e APIs da OpenAI, o que pode parecer um pouco restritivo se quiser a liberdade de mudar de modelos ou evitar ficar preso a um único fornecedor.

Uma alternativa: Controlo para resultados de negócio, não para código

Estes frameworks dão aos programadores um controlo profundo através do código, mas isso nem sempre corresponde ao que uma empresa realmente precisa. Um gestor de suporte, por exemplo, precisa de controlar coisas como taxas de resolução de tickets e satisfação do cliente, não objetos Python. Ele precisa de ajustar o tom de uma IA, decidir que tickets deve tratar e adicionar novos conhecimentos sem ter de abrir um pedido à equipa de engenharia.

É aqui que uma plataforma dedicada oferece um tipo diferente de controlo que é mais acessível. Em vez de codificar gráficos, plataformas como a eesel AI permitem que utilizadores não técnicos definam o comportamento de um agente de IA, configurem regras de automação e criem ações personalizadas através de um painel simples. Dá às equipas o poder de um agente personalizado sem o grande esforço de engenharia.

Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar como utilizadores não técnicos podem configurar regras de automação e ações personalizadas através de um painel simples, ilustrando uma alternativa focada no negócio aos frameworks pesados em código no debate LangChain vs. LangGraph vs. AgentKit.

Quando usar cada framework

Escolher o framework certo depende do trabalho que está a tentar fazer. Você não usaria um berbequim para mexer o seu café, e não usaria um construtor de chatbots simples para um sistema complexo de múltiplos agentes.

Melhores casos de uso para o LangChain

• Prototipagem Rápida: É perfeito para criar rapidamente uma prova de conceito para ver se uma ideia sequer vale a pena.

• Sistemas RAG Simples: É ótimo para criar chatbots que podem responder a perguntas com base num conjunto de documentos, como um centro de ajuda ou uma wiki interna.

• Agentes Básicos que Usam Ferramentas: Uma boa escolha para agentes que precisam de realizar uma sequência clara de ações, como verificar o tempo e depois enviar-lhe um alerta.

Melhores casos de uso para o LangGraph

• Sistemas Complexos de Múltiplos Agentes: Esta é a escolha ideal para orquestrar uma "equipa" de agentes especializados que precisam de colaborar, como um agente de pesquisa a passar as suas descobertas para um agente de escrita.

• Fluxos de Trabalho Autocorretivos: Permite-lhe construir agentes que podem rever o seu próprio trabalho, detetar erros e tentar novamente até que o resultado esteja correto.

• Agentes de Nível de Produção: É uma escolha sólida para construir agentes fiáveis para processos de negócio onde é absolutamente necessário um tratamento de erros claro e a opção de supervisão humana.

Melhores casos de uso para o AgentKit

• Projetos Centrados na OpenAI: Se já está totalmente investido no ecossistema da OpenAI e quer a experiência mais suave possível, esta é a sua melhor aposta.

• Implementação Rápida: Para equipas que precisam de ter um agente simples e funcional a correr rapidamente sem se preocuparem com os detalhes arquitetónicos.

• Uso Simples de Ferramentas: Funciona bem quando a tarefa do agente é suficientemente direta para que o modelo consiga lidar com a maior parte do raciocínio por si só.

O desafio de construir para um domínio específico como o suporte ao cliente

Estes frameworks são poderosos, mas também são de propósito geral. Construir um agente de suporte ao cliente que seja realmente útil requer mais do que apenas um kit de ferramentas genérico; precisa de funcionalidades profundas e específicas do domínio.

Os frameworks não vêm com lógica pronta a usar para triagem de tickets, análise de sentimento ou para compreender as nuances da voz da sua marca a partir de conversas passadas. Tem de construir tudo isso de raiz, o que pode facilmente transformar-se num projeto de desenvolvimento de meses.

É aqui que uma plataforma especializada pode dar-lhe uma grande vantagem inicial. Uma ferramenta como a eesel AI é construída especificamente para o serviço ao cliente. Vai além de um framework genérico, aprendendo instantaneamente com os seus tickets passados, compreendendo ações de suporte como etiquetar e escalar, e dando-lhe um ambiente de simulação para testar o seu desempenho com os seus dados históricos reais antes de entrar em produção. Isso pode poupar a uma equipa meses de desenvolvimento personalizado e ajuste fino.

O painel de simulação da eesel AI mostra como a plataforma usa dados históricos para prever o desempenho, uma vantagem fundamental sobre os frameworks gerais na comparação LangChain vs. LangGraph vs. AgentKit para tarefas específicas de um domínio.

Framework	Ideal Para	Bom Exemplo
LangChain	Composição flexível e prototipagem rápida	Um chatbot simples que responde a perguntas de um PDF.
LangGraph	Orquestração complexa, fiável e de múltiplos passos	Um sistema de múltiplos agentes que pesquisa um tópico, escreve um rascunho e pede aprovação humana.
AgentKit	Implementação rápida no ecossistema da OpenAI	Um agente simples que pode verificar o estado de encomendas através de uma API.

Preços e custo total de propriedade

É fácil olhar para estes frameworks de código aberto e pensar que são "gratuitos". Mas, como qualquer pessoa que já geriu um projeto sabe, essa raramente é a história completa. O custo real vem de tudo o resto que precisa para colocar um agente fiável em produção.

Preços do LangChain e LangGraph

As bibliotecas em si não lhe custarão um cêntimo. São de código aberto. No entanto, os seus principais custos serão as chamadas à API do LLM, a infraestrutura para alojar a sua aplicação e, mais importante, o tempo de programação necessário para a construir e manter. Para observabilidade e depuração, provavelmente vai querer uma ferramenta como o LangSmith. Embora tenha um nível gratuito para programadores, o seu plano Plus custa $39 por utilizador por mês, mais taxas baseadas no uso.

Preços do AgentKit (Agents SDK)

O SDK também é de código aberto e gratuito. Mas como foi construído em torno das APIs da OpenAI, os seus custos estão diretamente ligados ao seu uso. As taxas por tokens e uso de ferramentas podem ser difíceis de prever e podem aumentar rapidamente, o que torna o orçamento um verdadeiro desafio para uma empresa em crescimento.

Os custos ocultos: Desenvolvimento e manutenção

O framework "gratuito" é apenas a ponta do icebergue. O custo total de propriedade de um agente construído por si inclui salários de engenharia, contas de alojamento na nuvem, taxas de API e o trabalho contínuo para manter e atualizar o sistema à medida que os frameworks e os modelos mudam. Um agente de IA não é um projeto do tipo "configurar e esquecer".

Este é um fator enorme ao decidir se deve construir de raiz ou optar por uma plataforma dedicada. Uma plataforma como a eesel AI oferece preços previsíveis e transparentes sem taxas por resolução. A subscrição cobre os modelos de IA, infraestrutura, integrações e manutenção, transformando um custo de desenvolvimento grande e imprevisível numa despesa operacional simples e gerível.

Uma captura de ecrã da página de preços da eesel AI, destacando os custos transparentes e previsíveis como um diferenciador chave ao avaliar o custo total de propriedade de LangChain vs. LangGraph vs. AgentKit.

Frameworks vs. plataformas

Então, para resumir tudo: o LangChain é o seu kit de ferramentas flexível para juntar aplicações de LLM, o LangGraph é o orquestrador robusto para agentes complexos e fiáveis, e o AgentKit é o kit inicial simplificado para construir rapidamente no mundo da OpenAI.

Todos os três são ferramentas fantásticas para programadores. Mas todos exigem um investimento sério em tempo de engenharia, infraestrutura e manutenção contínua para transformar um framework técnico interessante numa solução de negócio fiável.

Para desafios de negócio específicos, como automatizar o suporte ao cliente, uma plataforma dedicada pode muitas vezes dar-lhe melhores resultados, mais rapidamente e com um custo total inferior. Ela trata da complexidade técnica por si, para que se possa focar no resultado do negócio, não no código por baixo.

Siga pela via rápida para um suporte com IA

Em vez de passar meses a construir um agente de IA de raiz, poderia ter um a funcionar esta semana. A eesel AI integra-se com o seu helpdesk e bases de conhecimento existentes para implementar um agente de IA poderoso e consciente do contexto em minutos, não em meses.

Pode até simular o seu desempenho nos seus próprios tickets históricos para ver o impacto exato e o ROI antes mesmo de começar.

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