LangGraph Toolkit

Langgraph Toolkit là TypeScript toolkit giúp bạn xây AI agent, workflow và các tiến trình stateful mà không phải bắt đầu bằng hàng loạt config, boilerplate hay infrastructure setup.

Bắt đầu từ zero config

Muốn tạo workflow? Bạn chỉ cần createWorkflow(), thêm node, compile() và invoke().

Không bắt buộc khai báo state nếu chưa cần. Không bắt buộc chọn model provider. Không cần database, MCP server, checkpoint store hay web framework để chạy workflow đầu tiên.

Khi ứng dụng lớn dần, bạn mới thêm đúng capability mình cần.

Từ workflow đơn giản đến production AI system

Langgraph Toolkit cung cấp sẵn các building block để mở rộng workflow:

1. Typed workflow và state với node, edge, conditional routing, parallel, map, reduce và subgraph.
2. Streaming và observable execution để frontend theo dõi từng bước xử lý, tool call, reasoning, interrupt và kết quả theo thời gian thực.
3. Human in the loop với approval, interrupt, checkpoint và resume() cho những workflow cần người kiểm duyệt hoặc tiếp tục xử lý sau đó.
4. MCP native để kết nối tools, resources, prompts, database MCP và nhiều MCP server mà không nhồi connection logic vào graph.
5. Production ready integrations với persistence qua Redis, PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB, cùng adapter cho NestJS, Express, Fastify và StruxJS.

Một workflow, nhiều môi trường

Workflow được viết độc lập với framework.

Bạn có thể chạy cùng một resource trong worker, CLI, test, NestJS, Express, Fastify hoặc StruxJS mà không phải viết lại business logic.

Model cũng không bị khóa vào một vendor. Bạn có thể sử dụng OpenAI compatible API, Hugging Face, Ollama, vLLM, TGI, LiteLLM hoặc provider riêng của mình.

Ai nên dùng?

Langgraph Toolkit phù hợp với TypeScript developer, backend engineer và AI engineer đang xây:

AI assistant, AI agent, multi agent system, RAG application, database chat, automation workflow, background jobs, approval flow hoặc các hệ thống sử dụng MCP.

Đặc biệt phù hợp nếu bạn muốn sức mạnh của graph based workflow nhưng không muốn project bắt đầu bằng một đống abstraction và configuration.

Cách bắt đầu

Cài Core:

npm install @langgraph-toolkit/core

Tạo workflow, thêm node, compile và invoke.

Sau đó chỉ cài thêm MCP, Community, Checkpointer hoặc framework adapter khi ứng dụng thực sự cần chúng.

Khác biệt nằm ở triết lý

Langgraph Toolkit không cố biến mọi project thành một kiến trúc AI phức tạp ngay từ ngày đầu tiên.

Start zero config. Add complexity only when you need it.

Bạn có thể bắt đầu bằng vài dòng TypeScript, nhưng vẫn có đường nâng cấp rõ ràng tới streaming, MCP, persistence, human approval, RAG, multi agent và workflow production mà không phải viết lại kiến trúc ban đầu.