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Hay una frase que se repite en cada hilo sobre frameworks de IA: "te inyectan miles de tokens de prompts ocultos que tú no has escrito".

La he leído decenas de veces. Nunca con un número al lado.

Así que la medí. Levanté un endpoint falso que se hace pasar por la API de Anthropic, apunté a él el SDK oficial, el Vercel AI SDK y LangChain, y guardé el cuerpo exacto de la petición HTTP que cada uno manda por el cable.

El resultado no es el que esperaba, y probablemente tampoco es el que esperas tú.

Cómo lo medí

La idea es simple: si quieres saber qué manda una librería, no leas su código. Ponte en medio.

import http from "node:http";

const capturas = [];
const server = http.createServer((req, res) => {
  let body = "";
  req.on("data", c => (body += c));
  req.on("end", () => {
    capturas.push(body);                  // esto es lo que se manda de verdad
    res.writeHead(200, { "content-type": "application/json" });
    res.end(JSON.stringify({
      id: "msg_x", type: "message", role: "assistant", model: "claude-opus-5",
      content: [{ type: "text", text: "ok" }],
      stop_reason: "end_turn", stop_sequence: null,
      usage: { input_tokens: 1, output_tokens: 1 },
    }));
  });
});
await new Promise(r => server.listen(0, r));
const BASE = `http://127.0.0.1:${server.address().port}`;

Después, cada librería apuntando a BASE con la misma tarea: un mensaje de sistema idéntico, la misma pregunta y —en la segunda tanda— la misma herramienta.

Versiones medidas: @anthropic-ai/sdk 0.120.0, ai 7.0.77 con @ai-sdk/anthropic 4.0.41, y langchain 1.5.10 con @langchain/anthropic 1.5.8. Los números son de estas versiones; si lees esto dentro de seis meses, vuelve a correrlo.

Resultado 1: nadie inyecta un prompt oculto

Primera tanda, sin herramientas. Mensaje de sistema de 47 caracteres, escrito por mí.

LangChain manda exactamente mis 47 caracteres. Ni uno más. El SDK oficial, lo mismo.

Vercel AI SDK manda 74 en vez de 47, y esos 27 caracteres de diferencia no son prosa: es que envuelve el string en la forma de bloques de contenido, [{"type":"text","text":"…"}]. Estructura, no instrucciones.

Y ahora el dato que cierra el asunto. Repetí la prueba con el agente prefabricado de LangChain —el createAgent que viene de fábrica, justo la abstracción que se supone que te llena el contexto de basura— y el campo system de la petición venía así:

system = 0 bytes

Vacío. El agente prefabricado de LangChain no manda ningún prompt de sistema que tú no hayas puesto.

Sea cual sea el origen de la leyenda de los "1.500 tokens ocultos", no describe estas librerías en 2026.

Resultado 2: donde sí se paga es en los esquemas

Segunda tanda, misma tarea pero declarando una herramienta: get_weather, con un solo parámetro string y su descripción.

Aquí sí hay diferencia, y no está donde la buscaba todo el mundo: está en cómo cada librería serializa el esquema de la herramienta.

El SDK oficial manda el JSON Schema que tú escribiste, tal cual: 213 bytes. Vercel AI SDK y LangChain lo generan a partir de tu esquema de Zod, y el resultado es más verboso: 294 y 299 bytes. Un 38% y un 40% más para describir exactamente la misma función.

En el total de la petición: 393 bytes contra 556 del Vercel AI SDK. Un 41% más.

Qué significan de verdad 163 bytes

Aquí es donde hay que ser honesto en las dos direcciones.

En una llamada, no significa nada. 163 bytes son unos 40 tokens. Si tu agente hace diez peticiones al día, esta discusión es irrelevante y deberías dedicar el rato a otra cosa.

Pero no escala como una constante, escala con tus herramientas. El 40% no es de la petición: es del bloque de esquemas. Un agente serio no tiene una tool, tiene quince o veinte. Ese bloque va en cada turno del bucle, no una vez por conversación. Y si el prefijo de tu prompt cambia entre peticiones, además pierdes los aciertos de caché.

Así que el número que importa no es el mío: es el tuyo. Coge tu agente real, con tus tools reales, y mide el bloque tools de una petición. Si te sale un bloque de 6 KB repitiéndose en veinte turnos, ahí tienes una conversación que merece la pena. Cómo desglosar en qué se te va la factura lo conté en medir el consumo de tokens de un agente, y el efecto de cambiar de modelo con ese mismo contexto, en el coste de los subagentes.

Y la palanca real, una vez lo has medido, no es quitar el framework: es tener menos herramientas y mejor descritas. Ese criterio lo desarrollé al montar un servidor de herramientas para tu agente sin MCP.

Entonces, ¿framework o código directo?

Si has llegado hasta aquí esperando que te diga que quites el framework, malas noticias: el argumento de los tokens no sostiene esa decisión. La diferencia existe, es medible y es pequeña comparada con lo que de verdad decide.

Lo que sí decide:

Depurabilidad. Cuando un agente falla en producción necesitas ver el mensaje exacto que salió. Con el SDK directo pones un console.log en la llamada. Con capas por encima, tienes que aprender dónde mirar. No es imposible —el arnés de esta prueba son cuarenta líneas— pero es trabajo.

Retraso frente a la API. Los proveedores sacan capacidades nuevas constantemente. Con el SDK directo las usas el mismo día. Con una capa intermedia, esperas a que la abstraiga. Este es, en mi experiencia, el coste real de un framework, y no aparece en ninguna tabla de bytes.

Acoplamiento de tu dominio. Si la lógica de decisión de tu negocio vive dentro de las clases de un tercero, no eres dueño de tu arquitectura. Esto es lo mismo que llevamos treinta años diciendo de los ORM y de los frameworks de UI, y aplica igual.

Y en la otra dirección: hay problemas donde un grafo de estados expresa cosas que un while no expresa bien —ramificaciones, reanudar tras una pausa humana, estado explícito entre pasos—. Si tu bucle ya se está llenando de banderas, esa es la señal.

Si lo que quieres es el bucle explícito bien hecho, con control de pasos y detección de estancamiento, está entero en Agentic Loop en TypeScript.

Mide el tuyo antes de opinar

El arnés completo cabe en un archivo. Levanta el servidor de arriba, apunta tu cliente a BASE en lugar de a la API real, lanza una petición representativa y mira el cuerpo:

const cuerpo = capturas.pop();
const j = JSON.parse(cuerpo);

console.log("total  :", cuerpo.length, "bytes");
console.log("system :", (j.system ? JSON.stringify(j.system).length : 0), "bytes");
console.log("tools  :", (j.tools ? JSON.stringify(j.tools).length : 0), "bytes");
console.log("mensajes:", JSON.stringify(j.messages).length, "bytes");

Cuatro líneas y dejas de discutir de oídas. Y si el bloque de esquemas te sorprende, el sitio donde arreglarlo es el diseño de tus contratos: los patrones de Zod para que un esquema diga lo justo están en el curso de Zod para TypeScript.

Definir esas interfaces antes de escribir el agente es lo que evita acabar con veinte tools que nadie recuerda para qué son, y es la metodología del libro de Spec-Driven Development. El flujo completo con agentes CLI lo enseño en el curso Construye con IA.

En Dominicode Labs comparto las mediciones reales de los agentes que tengo corriendo.

La conclusión que me llevo no es "framework sí" ni "framework no". Es que llevábamos dos años repitiendo un número que nadie había comprobado, y que el sitio donde de verdad se te va el contexto —los esquemas de tus herramientas— no sale en ningún hilo.

Preguntas frecuentes

¿Es verdad que LangChain inyecta prompts ocultos en cada petición?

En las versiones medidas para este post, no. Con langchain 1.5.10 y @langchain/anthropic 1.5.8, tanto el modelo directo como el agente prefabricado mandan en el campo system exactamente lo que tú pones — y el agente prefabricado, cuando no le das mensaje de sistema, manda ese campo vacío. La afirmación de los "miles de tokens ocultos" no describe estas versiones.

¿Cuánto overhead añade entonces un framework?

En la prueba, con una sola herramienta declarada: el bloque tools pasó de 213 bytes con el SDK oficial a 294 con Vercel AI SDK y 299 con LangChain, un 38% y un 40% más. En el cuerpo total de la petición, 393 bytes frente a 556. La diferencia viene de generar el JSON Schema a partir de Zod, que sale más verboso que un esquema escrito a mano.

¿Cómo mido el overhead de mi propio agente?

Levanta un servidor HTTP local que responda con la forma de respuesta del proveedor, apunta tu cliente a esa URL con la opción baseURL, lanza una petición representativa y mide la longitud del cuerpo por campos: system, tools y messages. Son unas cuarenta líneas y te da el dato exacto de tu caso, que es el único que importa.

¿Merece la pena quitar el framework para ahorrar tokens?

Casi nunca. La diferencia medida es real pero pequeña frente a otras decisiones. Si vas a quitarlo, que sea por depurabilidad, por no ir con retraso respecto a las capacidades nuevas de la API o por no acoplar tu lógica de negocio a un tercero. El ahorro de tokens es el peor de los argumentos disponibles.

¿Por qué el bloque de tools pesa más que el prompt de sistema?

Porque describe una interfaz completa: nombre, descripción, tipos de cada parámetro, cuáles son obligatorios y las descripciones de cada campo. Y porque se manda en cada turno del bucle agéntico, no una vez por conversación. Con quince o veinte herramientas, ese bloque es la mayor parte del contexto fijo que pagas en cada llamada.

Tenía un agente que revisaba pull requests. Cincuenta líneas de TypeScript, un while, tres tools. Funcionaba.

Hasta que un PR tocó el módulo de autenticación y el agente hizo lo correcto: parar y pedir aprobación humana. El problema es que "parar" significaba dejar un proceso de Node vivo esperando un webhook que llegó dieciocho horas después. El proceso ya no existía. El contexto tampoco.

Reinicié. Volvió a analizar el PR desde cero, volvió a gastar tokens, volvió a pedir aprobación. Mi loop no tenía un bug: tenía un límite arquitectónico.

LangGraph TypeScript existe para ese límite exacto. Y lo adoptas sin comprar la casa entera para usar el garaje.

LangGraph es la librería de orquestación de agentes de LangChain, disponible para TypeScript y Python, que modela un agente como un grafo de estados: los nodos son funciones que reciben y devuelven estado, las aristas deciden qué nodo va después, y un checkpointer persiste el estado tras cada paso. Ese checkpointer es lo que permite pausar una ejecución hoy y reanudarla dentro de tres días, en otra máquina.

El loop explícito resuelve la mayoría de los agentes

Empecemos por lo incómodo: en los proyectos que he tocado, la gran mayoría de los agentes no necesitan un framework de orquestación. Necesitan esto.

type ToolCall = { id: string; name: string; args: unknown };
type Msg =
  | { role: "user" | "assistant" | "system"; content: string }
  | { role: "assistant"; content: string; toolCalls: ToolCall[] }
  | { role: "tool"; toolCallId: string; content: string };

export async function agente(prompt: string): Promise<string> {
  const messages: Msg[] = [{ role: "user", content: prompt }];
  let turno = 0;

  while (turno++ < 10) {
    const res = await llm.complete(messages);

    if (!res.toolCalls?.length) return res.content;

    messages.push({
      role: "assistant",
      content: res.content,
      toolCalls: res.toolCalls,
    });

    for (const call of res.toolCalls) {
      const tool = tools[call.name];
      // El nombre de la tool lo elige el modelo. Si alucina uno, se lo devuelves
      // como error para que se corrija, en vez de reventar a mitad de ejecución.
      const salida = tool
        ? await tool(call.args)
        : `Error: la herramienta "${call.name}" no existe.`;
      messages.push({ role: "tool", toolCallId: call.id, content: salida });
    }
  }

  throw new Error("Límite de turnos alcanzado");
}

Eso es un agente. Lo depuras con console.log, lo entiendes entero en treinta segundos y no tiene una capa de orquestación que pueda romperte en la siguiente minor.

Yo defiendo este loop, y lo he defendido por escrito: en multi-agente sin orquestador explico por qué la mayoría de los sistemas "multi-agente" son un for con buen marketing. Sigo pensando lo mismo.

El loop no falla por complejidad. Falla por duración.

Cuándo usar LangGraph en vez de un while loop

Usa LangGraph cuando tu agente cumpla al menos uno de estos tres síntomas. Si no cumple ninguno, quédate con el while. El punto de inflexión no es "mi agente hace muchas cosas": es uno de estos tres, y basta con uno.

1. El estado tiene que sobrevivir al proceso. Si tu agente vive más que un request HTTP —minutos, horas, días— el array messages en memoria es una bomba de relojería. Un deploy, un reinicio, un pod que se recicla, y perdiste la ejecución.
2. La ramificación es real, no cosmética. Un if dentro del loop está bien. Pero cuando el camino A y el camino B tienen pasos distintos, reintentos distintos y puntos de salida distintos, el loop se convierte en un árbol de condicionales que nadie quiere tocar.
3. Un humano tiene que decidir en mitad de la ejecución. No al principio ni al final. En mitad. Y puede tardar un día en contestar.

Si no tienes ninguno de los tres, cierra esta pestaña y quédate con tu loop. Hablo en serio. Ese es justamente el argumento que defiendo en el stack de IA agéntica que uso: la capa de orquestación es la última que deberías añadir, no la primera.

Un apunte de vocabulario, porque genera confusión real: aquí "grafo" significa grafo de orquestación —qué nodo se ejecuta después de cuál—. No tiene nada que ver con el grafo de recuperación del que hablé en qué es graph engineering, que va de qué código llega al contexto del modelo. Misma palabra, dos capas distintas del sistema.

El estado primero, el grafo después

En LangGraph el estado no es un detalle de implementación: es el contrato. Y en la v1 —@langchain/langgraph 1.4.10, agosto de 2026— se declara con StateSchema, aceptando esquemas de Zod campo a campo.

import {
  StateSchema,
  MessagesValue,
  ReducedValue,
} from "@langchain/langgraph";
import { z } from "zod";

const RevisionState = new StateSchema({
  messages: MessagesValue,
  pr: z.string(),
  riesgo: z.enum(["bajo", "alto"]).default("bajo"),
  hallazgos: new ReducedValue(z.array(z.string()).default(() => []), {
    reducer: (actual: string[], nuevo: string[]) => actual.concat(nuevo),
  }),
  aprobado: z.boolean().default(false),
});

type Revision = typeof RevisionState.State;

Fíjate en ReducedValue. Esa es la pieza que no tiene equivalente limpio en el loop: define cómo se combinan las actualizaciones de un campo. Los nodos devuelven trozos de estado y el reducer decide si se sobrescriben o se acumulan. Sin eso, dos nodos que escriben en hallazgos se pisan.

Y sí, es Zod de verdad: .default(), .enum(), refinamientos. El estado del agente es un contrato de datos como cualquier otro, y aquí es donde se nota tenerlos bien tipados — es el mismo músculo que entreno en el curso de Zod para TypeScript.

Verás mucho tutorial con Annotation.Root({ ... }). Sigue funcionando y sigue compilando, pero es la sintaxis anterior. Si empiezas hoy, empieza con StateSchema.

Nodos, aristas y la decisión que el loop no sabe expresar

Un nodo es una función que recibe el estado y devuelve un trozo de estado. Nada más.

import {
  StateGraph, START, END, MemorySaver, interrupt, Command,
} from "@langchain/langgraph";

async function analizar(state: Revision) {
  const tocaAuth = state.pr.includes("auth");
  return {
    hallazgos: ["Cobertura de tests: 62%"],
    riesgo: tocaAuth ? ("alto" as const) : ("bajo" as const),
  };
}

async function aprobarAuto(_state: Revision) {
  return { aprobado: true };
}

function enrutar(state: Revision): "aprobarAuto" | "revisionHumana" {
  return state.riesgo === "alto" ? "revisionHumana" : "aprobarAuto";
}

const grafo = new StateGraph(RevisionState)
  .addNode("analizar", analizar)
  .addNode("aprobarAuto", aprobarAuto)
  .addNode("revisionHumana", revisionHumana)
  .addEdge(START, "analizar")
  .addConditionalEdges("analizar", enrutar, ["aprobarAuto", "revisionHumana"])
  .addEdge("aprobarAuto", END)
  .addEdge("revisionHumana", END)
  .compile({ checkpointer: new MemorySaver() });

addConditionalEdges recibe el nodo origen, la función que decide y la lista de destinos posibles. Esa lista no es decorativa: es lo que hace que el enrutado sea tipado y que el grafo sea inspeccionable antes de ejecutarlo.

Y ahí está compile({ checkpointer }). Esa línea es la que justifica todo lo demás. Sin checkpointer tienes un runner de funciones con sintaxis rara. Con checkpointer tienes una máquina de estados que se puede pausar y reanudar.

MemorySaver es para desarrollo —vive en RAM y muere con el proceso—. Para producción usa los checkpointers persistentes, que van en paquetes aparte: @langchain/langgraph-checkpoint-postgres (1.0.4) o @langchain/langgraph-checkpoint-sqlite (1.0.3).

Human-in-the-loop en LangGraph: la funcionalidad que justifica el cambio

El human-in-the-loop en LangGraph se implementa con interrupt(): el nodo lanza la pausa, el grafo guarda el estado en el checkpointer y la ejecución termina. Cuando llega la respuesta humana, se reanuda con Command({ resume }) sobre el mismo thread_id.

Aquí es donde mi PR de las dieciocho horas deja de ser un problema.

type PeticionRevision = {
  pr: string;
  hallazgos: string[];
  pregunta: string;
};

async function revisionHumana(state: Revision) {
  const decision = interrupt<PeticionRevision, { aprobado: boolean }>({
    pr: state.pr,
    hallazgos: state.hallazgos,
    pregunta: "Este PR toca auth. ¿Lo apruebas?",
  });

  return { aprobado: decision.aprobado };
}

Cuando la ejecución llega a interrupt(), el grafo persiste el estado exacto y para. No bloquea un proceso: termina. El estado queda guardado bajo un thread_id.

const config = { configurable: { thread_id: "pr-482" } };

await grafo.invoke({ pr: "feat/auth-refresh-token" }, config);

const pausa = await grafo.getState(config);
console.log(pausa.next);                          // [ 'revisionHumana' ]
console.log(pausa.tasks[0]?.interrupts[0]?.value); // el payload de la pregunta

// Horas o días después, otro proceso, otro deploy:
const final = await grafo.invoke(
  new Command({ resume: { aprobado: true } }),
  config
);
console.log(final.aprobado); // true

Léelo otra vez. El segundo invoke puede ocurrir en otra máquina, la semana siguiente, después de tres despliegues. El grafo continúa donde estaba: analizar no se vuelve a ejecutar y no gastas otra vez esos tokens.

Eso, en el loop, no lo montas en un rato. Escribes tu propio serializador de estado, tu propio registro de "en qué paso iba" y tu propia lógica de reanudación. Es decir: escribes un checkpointer peor.

Tres avisos que cuestan tiempo:

1. El nodo que contiene el interrupt() sí se re-ejecuta entero al reanudar. El grafo no repite los nodos anteriores, pero este arranca otra vez desde su primera línea. Si pones un INSERT, un webhook o un cobro antes de la llamada, ocurre dos veces. Todo efecto secundario va después del interrupt(), nunca antes.
2. No envuelvas interrupt() en un try/catch: señaliza la pausa con una excepción y te la comerías.
3. Lo que le pasas debe ser serializable a JSON.

Esto es la versión LangGraph del patrón. Si quieres la arquitectura completa —clasificar las tools por riesgo, persistir el checkpoint, garantizar la idempotencia al reanudar y qué devolverle al modelo cuando el humano dice que no—, la desarrollo entera en arquitectura human in the loop en TypeScript.

Cuándo NO montar el grafo de estados en LangGraph

No lo montes porque el proyecto "va a crecer". Móntalo cuando tengas uno de los tres síntomas delante.

Y no confundas esto con adoptar el ecosistema entero. Ya dejé claro mi veredicto sobre la librería base en el stack de IA agéntica que uso: demasiada abstracción sobre abstracciones. LangGraph es otra cosa. Es una máquina de estados con persistencia, y puedes usarla sin tocar el resto.

Un detalle actual que evita un error frecuente: el prebuilt createReactAgent de @langchain/langgraph/prebuilt está marcado como deprecado. Se movió al paquete langchain como createAgent. Si sigues un tutorial de hace un año, vas a copiar un import obsoleto.

Y antes de dibujar un solo nodo, escribe qué estados existen y qué transiciones son legales. Un grafo mal pensado es peor que un loop, porque además parece serio. Esa disciplina de definir el contrato antes de escribir la implementación es la misma que defiendo en el libro de Spec-Driven Development, y aquí paga doble.

Qué hacer con esto hoy

Abre tu agente y busca una sola cosa: un punto donde la ejecución tenga que sobrevivir a un reinicio. Una aprobación, una espera larga, un proceso por lotes que tarda horas.

Si no lo encuentras, tu loop está bien. Cierra el editor.

Si lo encuentras, no reescribas el agente entero. Extrae solo ese tramo a un StateGraph con checkpointer, deja el resto como está y quédate con las tools intactas. Migrar un tramo cuesta una tarde. Migrar por moda cuesta un trimestre.

Si quieres ver este tipo de decisiones tomadas en proyectos reales —cuándo meter un framework y cuándo no—, es justo lo que trabajo en Construye con IA, y en Dominicode Labs montamos estos grafos con el código completo delante.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo usar LangGraph en vez de un while loop?

Cuando la ejecución tenga que sobrevivir al proceso, cuando la ramificación tenga pasos y salidas realmente distintas, o cuando un humano deba decidir en mitad del flujo. Con uno solo de esos tres basta. Si tu agente empieza y termina dentro del mismo request, el while explícito es mejor opción: se depura con console.log y no tiene una capa de orquestación que se rompa en la siguiente minor. LangGraph no gana por complejidad, gana por duración.

¿Necesito un checkpointer para usar interrupt() en LangGraph?

Sí, y no es opcional. interrupt() funciona persistiendo el estado del grafo y terminando la ejecución. Sin un checkpointer en compile() no hay dónde guardar ese estado, así que no hay nada que reanudar. En desarrollo te vale MemorySaver; en producción necesitas uno con almacenamiento real, o perderás las pausas en cada despliegue.

¿StateSchema con Zod sustituye a Annotation.Root en LangGraph TypeScript?

Es la forma actual de declarar el estado y la que deberías usar en código nuevo. Annotation.Root sigue exportándose y sigue compilando, así que no tienes que migrar nada con prisa. La diferencia práctica es que con StateSchema reutilizas esquemas de Zod que probablemente ya tienes en el proyecto, con sus default() y sus validaciones, en lugar de aprender una segunda sintaxis solo para el estado del grafo.

¿Qué checkpointer uso en producción con LangGraph JS?

MemorySaver viene en el paquete principal pero guarda en RAM: sirve para tests y ejemplos, no para producción. Los checkpointers persistentes van en paquetes aparte, @langchain/langgraph-checkpoint-postgres y @langchain/langgraph-checkpoint-sqlite. Si ya tienes Postgres en el stack, esa es la respuesta fácil, porque el estado del agente pasa a ser una tabla más que respaldas y auditas como cualquier otra.

¿Puedo migrar mi while loop a LangGraph sin reescribir las tools?

Sí, y es la vía que recomiendo. Las tools son funciones con un esquema de entrada; no les afecta quién las llama. Lo que cambia es el orquestador: el bucle pasa a ser nodos y aristas, y el array de mensajes pasa a ser un campo del estado. Puedes migrar un solo tramo del flujo —el que necesita pausarse— y dejar el resto del agente exactamente como está.

¿Necesito LangChain para usar LangGraph en TypeScript?

No. @langchain/langgraph declara @langchain/core como peer dependency —de ahí salen los tipos de mensajes y modelos— pero no requiere el paquete langchain ni sus cadenas y abstracciones: una instalación limpia trae @langchain/core, langgraph-checkpoint y langgraph-sdk, y ahí se acaba. Puedes montar un StateGraph llamando dentro de tus nodos al SDK del proveedor que ya uses. Un nodo es una función asíncrona: lo que hagas dentro es cosa tuya.

Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.