# LangGraph Bibliothèque pour développeurs. Fiche relevée le 3 octobre 2026 sur les pages officielles. Page : https://quelleia.com/outils/langgraph/ ## En bref LangGraph est la bibliothèque open source de LangChain pour programmer, sous forme de graphe, des agents qui durent et gardent un état. Cette brique de bas niveau, en Python et en TypeScript, mêle dans un même graphe des étapes codées à la main, prévisibles, et des étapes décidées par le modèle. Elle apporte l'exécution durable, la reprise après panne, la mémoire et la pause pour validation humaine. Les agents de LangChain et de Deep Agents reposent dessus, mais LangGraph s'utilise aussi seul. - Éditeur : LangChain, États-Unis - Prix : gratuit - Licence : open source (MIT) - Systèmes : non précisé - Formes : bibliothèque pour développeurs (SDK), ligne de commande, version web, serveur ou conteneur - Site officiel : https://www.langchain.com ## Installer ### Python (pip) ``` pip install -U langgraph ``` ### Python (uv) ``` uv add langgraph ``` ### TypeScript (npm) ``` npm install @langchain/langgraph @langchain/core ``` ### Serveur de développement local et LangSmith Studio (LangGraph CLI) ``` pip install -U "langgraph-cli[inmem]" ``` ``` langgraph new path/to/your/app --template new-langgraph-project-python ``` ``` langgraph dev ``` ### Démarrer Dans le code, construire un `StateGraph`, y ajouter des nœuds et des arêtes, le compiler, puis l'appeler avec `graph.invoke(…)`. Pour tester un agent en local avec une interface, `langgraph dev` lance le serveur de développement relié à LangSmith Studio. ``` langgraph dev ``` ### Choisir le modèle LangGraph ne choisit pas de modèle : chaque nœud appelle celui qu'on lui donne. La doc utilise les modèles de LangChain (`init_chat_model` ou paquets d'intégration), mais n'importe quel client peut servir. Source : https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/install (lue le 3 octobre 2026). ## Ce qu'il sait faire - **Étapes fixes et étapes agentiques** : Un même graphe combine une logique codée à la main et des décisions prises par le modèle. (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview) - **Persistance et exécution durable** : Des points de sauvegarde (checkpointers) enregistrent l'état du graphe à chaque étape. Après une panne, l'agent reprend où il s'était arrêté. (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/persistence) - **Validation humaine** : Les interruptions mettent le graphe en pause pour qu'une personne inspecte ou modifie l'état avant de reprendre. (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/interrupts) - **Retour dans le temps** : On rejoue une exécution passée depuis n'importe quel point de sauvegarde, pour explorer une autre branche. (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/use-time-travel) - **Mémoire courte et longue** : Chaque fil de conversation a sa mémoire de travail, et des magasins de données (stores) gardent une mémoire partagée entre sessions. (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/persistence) - **Sous-graphes et diffusion en continu** : Des graphes s'imbriquent les uns dans les autres. Les messages, l'état et la sortie se diffusent en temps réel (streaming). (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/streaming) Les façons de l'utiliser : - Bibliothèque pour développeurs (SDK) : bibliothèque Python `langgraph` et TypeScript `@langchain/langgraph` (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview) - Ligne de commande : LangGraph CLI, l'outil en ligne de commande : création de projet et serveur de développement local (`langgraph dev`) (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/local-server) - Version web : LangSmith Studio, interface gratuite de test et de débogage (compte LangSmith requis) ; Agent Chat UI, application Next.js open source pour discuter avec un agent (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/studio) - Serveur ou conteneur : déploiement sur LangSmith Cloud, en hybride, en serveur autonome ou hébergé chez soi (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/deploy) ## Sur téléphone Au 3 octobre 2026, l'éditeur ne documente ni application mobile ni pilotage depuis un téléphone. ## Prix et licence La bibliothèque est gratuite et open source. LangSmith, en option, sert au suivi, à Studio et au déploiement. Sa formule Developer est à 0 $ par siège et par mois (1 siège, sans déploiement). Plus coûte 39 $ par siège et par mois avec un déploiement Serverless (Small) inclus, puis se paie à l'usage. Enterprise est sur devis, avec hébergement chez soi. (relevé le 3 octobre 2026, https://www.langchain.com/pricing) Licence : Open source, licence MIT. La version TypeScript (langchain-ai/langgraphjs) est aussi sous licence MIT. Le déploiement géré passe par LangSmith, service commercial. (https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/LICENSE) ## Modèles Aucune restriction : le graphe appelle le modèle qu'on code dans ses nœuds. Avec les intégrations de LangChain, cela couvre des centaines de modèles, les API compatibles OpenAI et des modèles locaux comme ceux d'Ollama. - Clé d'API personnelle : oui - Modèles locaux : oui Avec un modèle local : Servir un modèle local avec Ollama, sur une API compatible OpenAI et Anthropic que la plupart des agents de code savent appeler. Ollama & les modèles locaux (https://minilabai.com/guides/ollama-modeles-locaux/), guide du même auteur que QUELLE IA. ## Sources - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/install - https://docs.langchain.com/oss/javascript/langgraph/install - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/local-server - https://pypi.org/project/langgraph/ - https://pypi.org/project/langgraph-cli/ - https://www.npmjs.com/package/@langchain/langgraph - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/persistence - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/interrupts - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/use-time-travel - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/streaming - https://www.langchain.com/about - https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/LICENSE - https://www.langchain.com/pricing - https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/models - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/studio - https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/deploy Non vérifié : - La doc ne cite aucun système d'exploitation. PyPI indique Python 3.10 ou plus, et 3.11 ou plus pour la LangGraph CLI selon la page de Studio. - Aucune application mobile ni aucun pilotage à distance n'a été trouvé, ce qui est attendu pour une bibliothèque.