Revisión de arquitectura
Tienen un diseño o una implementación y quieren una segunda opinión antes de comprometer trimestres. Informe con hallazgos, riesgos y recomendaciones concretas.
3–5 días
LangChain y LangGraph
LangChain y LangGraph, de la prueba de concepto a producción
Los frameworks no son el problema; el problema es lo que pasa cuando el flujo tiene estado, falla a mitad de camino y hay que entender por qué. Eso es lo que LangGraph resuelve y lo que sabemos operar.
Capacidades técnicas
LangGraphLangChainLangSmithEstado durableHuman-in-the-loopReproducciónCheckpointing
3 añosconstruyendo sobre LangChain en producción
2M+usuarios servidos por sistemas construidos con estas herramientas
3–5días para una revisión de arquitectura
En resumen
- LangChain compone y LangGraph sostiene: el primero conecta modelos con datos y herramientas; el segundo modela el flujo como un grafo con estado durable.
- El estado durable permite pausar esperando aprobación humana, reintentar un paso sin repetir los anteriores, sobrevivir a un reinicio y reproducir una ejecución completa para depurarla.
- En una auditoría Quarl revisa grafo, checkpointing, puntos de interrupción humana, límites de pasos y costo, manejo de fallos de herramientas, observabilidad con LangSmith y evaluación.
- No todo necesita un framework: para un flujo lineal de pocos pasos sin estado ni aprobaciones, código directo es más simple de mantener, y Quarl lo dice cuando corresponde.
Antecedente de operación
Plataforma de lealtad de FEMSA
Tres años de operación del sistema en producción, no una entrega y una salida.
Contaminación entre entidades
El fallo más frecuente de las arquitecturas RAG, resuelto con metadata estructurada en la ingesta.
Alcance y fecha cerrados
La propuesta llega en 48 horas con alcance, precio y fecha fijos. Si el alcance cambia, se cotiza aparte y se aprueba antes.
Qué son
Uno compone, el otro sostiene
LangChain es el framework para componer aplicaciones sobre modelos de lenguaje: conectar el modelo con fuentes de datos, herramientas, memoria y cadenas de razonamiento. Resuelve muy bien la construcción.
LangGraph resuelve lo que viene después. Modela el flujo como un grafo con estado durable: el proceso puede pausarse esperando la aprobación de una persona, reintentar un paso puntual sin repetir los anteriores, sobrevivir a un reinicio y reproducirse completo para depurar qué pasó. Es la diferencia entre un flujo que funciona y uno que se puede operar.
Por eso la mayoría de lo que ponemos en producción con agentes corre sobre LangGraph, y LangChain queda para las piezas de composición.
Servicios
Cómo podemos entrar
Desarrollo a la medida
Construimos el sistema: grafo, herramientas, barreras, persistencia de estado, evaluación y observabilidad con LangSmith.
Auditoría de un proyecto existente
Cuando el sistema está construido pero falla, cuesta demasiado o nadie entiende por qué toma las decisiones que toma.
1–2 semanas
Equipo integrado
Nos sumamos a tu equipo, tus procesos y tu repositorio por algunos meses, y dejamos capacidad instalada en tu gente.
Lo que revisamos en una auditoría
Dónde se rompen estos sistemas
- Estado y checkpointing. Si el proceso no persiste, cualquier fallo obliga a rehacerlo entero — y en flujos con acciones ya ejecutadas, eso duplica trabajo o cobros.
- Puntos de interrupción humana. Qué acciones deberían requerir aprobación y no la requieren.
- Límites de pasos, tiempo y costo. Un grafo sin techo entra en bucle. Es el error que más presupuesto quema.
- Manejo de fallos de herramientas. Qué pasa cuando la API que el agente consulta devuelve error o tarda demasiado.
- Observabilidad. Si no hay trazas por paso, depurar es adivinar. LangSmith bien configurado cambia esto por completo.
- Evaluación. Un conjunto de casos con resultado esperado, corriendo en integración continua. Sin eso cada cambio es una apuesta.
Una opinión honesta sobre frameworks
No todo necesita LangGraph. Para un flujo lineal de tres pasos sin estado ni aprobaciones, una función bien escrita con llamadas directas al modelo es más simple de mantener y más fácil de depurar.
Te vamos a decir cuándo el framework sobra. Meter una abstracción pesada donde no hace falta es la forma más común de convertir un proyecto sencillo en uno caro.
Stack
Alrededor del framework
LangGraphLangChainLangSmithModel Context ProtocolPydanticFastAPINestJSPostgreSQLRedisOpenAIAnthropic ClaudeAzure OpenAIDockerGitHub Actions
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Agentes de IA
Orquestación con LangGraph, estado durable y supervisión humana en los pasos con consecuencia.
Ver servicioModelos de lenguaje
Aplicaciones LLM con salida estructurada y llamada a herramientas.
Ver servicioSistemas RAG
Segmentación, reordenamiento y búsqueda híbrida, evaluados con recall@k y NDCG.
Ver servicioConsultoría de IA
Arquitectura, criterios de evaluación y costo por consulta antes de escribir código.
Ver servicioPreguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre LangChain y LangGraph?
LangChain es para componer: conecta modelos con datos, herramientas y memoria. LangGraph es para operar: modela el flujo como un grafo con estado durable, con la posibilidad de pausar esperando aprobación humana, reintentar un paso sin repetir los anteriores, sobrevivir a reinicios y reproducir una ejecución completa para depurarla. LangChain te ayuda a construirlo; LangGraph te permite sostenerlo.
¿Hace falta usar un framework?
No siempre, y lo decimos cuando no. Para un flujo lineal de pocos pasos, sin estado ni aprobaciones, código directo es más simple de mantener. El framework empieza a pagar cuando hay ramificación, estado que sobrevive a reinicios, aprobaciones humanas, reintentos parciales o necesidad de reproducir ejecuciones. Meter la abstracción antes de necesitarla encarece el proyecto sin dar nada a cambio.
¿Trabajan sobre un proyecto que ya empezamos?
Sí, y es una parte importante de lo que hacemos. La auditoría revisa el grafo, el manejo de estado, las barreras, los límites de costo, el manejo de fallos y la observabilidad, y entrega hallazgos ordenados por impacto con el arreglo de cada uno. Podemos ejecutar esos arreglos o dejarlos documentados para tu equipo.
¿Pueden capacitar a nuestro equipo?
Sí. En el formato de equipo integrado trabajamos dentro de tu repositorio y tus procesos, en programación conjunta con tu gente, con el objetivo explícito de dejar capacidad instalada. Es más lento que hacerlo por fuera y entregar, y a mediano plazo sale mucho más barato para vos.
¿Qué es el estado durable y por qué importa tanto?
Es que el flujo guarde en qué punto va, de forma que un reinicio, un fallo de red o una espera de aprobación no obliguen a empezar de cero. Importa porque en un flujo que ya ejecutó acciones —envió un correo, cobró, creó un registro— repetir desde el principio no es solo lento: duplica efectos en el mundo real. Es la razón principal por la que LangGraph existe.
¿Usan LangSmith?
Sí, para trazabilidad y evaluación. Permite ver cada paso de una ejecución con sus entradas y salidas, comparar configuraciones y correr conjuntos de evaluación de forma sistemática. Cuando el cliente prefiere no depender de un servicio externo, montamos trazabilidad equivalente sobre Datadog o herramientas propias.
¿Y frameworks alternativos?
Conocemos CrewAI, AutoGen y las alternativas ligeras, y en algunos casos son la elección correcta. Nuestro criterio es cuál se puede operar mejor en producción: estado, depuración, control de costo y madurez del ecosistema. Hoy LangGraph gana en la mayoría de los casos empresariales, pero no es una posición ideológica.
¿En qué idioma trabajan?
Python y TypeScript, según lo que use tu equipo. LangChain y LangGraph tienen implementación en ambos y elegimos la que le permita a tu gente mantener el sistema, no la que nos resulte más cómoda.
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