Antes, o workflow usava skills e guardrails via prompts. No LangGraph, o fluxo é código em grafo, com nodes que podem ou não usar LLM. Como modelos de fronteira executavam bem as skills, a migração buscou reduzir tokens: antes o agente precisava descobrir, ler e executar cada skill e interpretar seus resultados; no grafo, parte vira código e só o essencial entra no contexto. Exige mais engenharia de contexto, mas a ferramenta facilita isso.