Até aqui trabalhamos apenas com as bibliotecas open source:
- LangChain (lib gratuita)
- LangGraph (lib gratuita)
Nosso curso vai focar nas libs gratuitas: LangChain e LangGraph. Neste
momento, apenas em Python. Dependendo do desempenho dos vídeos, também quero
falar de JavaScript e Typescript.
Mas ao redor delas existe todo um ecossistema de ferramentas e serviços.
Antes de configurar o LangGraph Studio, é importante entender o que é pago, o que é gratuito e onde cada peça se encaixa.
- LangChain (lib): SDK de ferramentas e abstrações pra LLM. Também excelente para fluxos em Chain. (GRÁTIS)
- LangGraph (lib): Execução de grafos de estado para agentes/fluxos. (GRÁTIS)
- LangGraph Studio: IDE visual. Excelente para depurar grafos. (GRÁTIS LOCALMENTE)
- LangGraph Server: Runtime que expõe grafos como API. (GRÁTIS LOCALMENTE)
- LangGraph CLI: Linha de comando pra rodar/implantar grafos. (GRÁTIS LOCALMENTE)
- LangGraph Platform: SaaS completo (Studio + Server + deploy). (PAGO)
- LangSmith: Observabilidade e avaliação de LLMs. (PAGO)
- Tudo que vimos até agora (LangChain + LangGraph) é open source e gratuito.
- O Studio, Server e CLI podem ser usados localmente de graça.
- Para quem quiser deploy em cloud, colaboração e logging avançado, existe o LangGraph Platform (pago) e o LangSmith (pago).