Aprender LangChain Agentes de IA

Agentes en LangChain

Los agentes representan la capa más avanzada del ecosistema LangChain, combinando modelos de lenguaje con herramientas y razonamiento para resolver tareas complejas de manera autónoma. Un agente es un sistema que utiliza un LLM como motor de razonamiento para decidir qué acciones tomar, ejecutar herramientas y evaluar resultados de forma iterativa.

Arquitectura de agentes con LangGraph

LangChain utiliza LangGraph como el framework de referencia para construir agentes. La función create_agent() permite crear agentes que siguen un ciclo de razonamiento-acción: el modelo analiza la tarea, selecciona herramientas, ejecuta acciones y evalúa si necesita continuar o devolver una respuesta final.

from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = create_agent(llm, tools=[...])

Herramientas y tool calling

Los agentes acceden a herramientas externas mediante el mecanismo de tool calling. Cada herramienta define su interfaz y descripción, permitiendo al modelo decidir cuándo y cómo invocarla. LangChain soporta herramientas personalizadas con el decorador @tool y herramientas built-in para búsquedas web, ejecución de código y peticiones HTTP.

Memoria y estado conversacional

Los agentes mantienen memoria a corto y largo plazo para gestionar conversaciones multi-turno. La memoria a corto plazo preserva el contexto dentro de una sesión, mientras que la memoria a largo plazo permite persistir información entre sesiones utilizando bases de datos vectoriales o almacenamiento estructurado.

Salidas estructuradas y middleware

Los agentes pueden generar salidas estructuradas utilizando esquemas Pydantic, garantizando respuestas con formato predecible. El sistema de middleware permite interceptar y modificar el comportamiento del agente, implementando patrones como fallback entre modelos, rate limiting o logging.

Streaming y ejecución en tiempo real

LangChain proporciona soporte completo de streaming para agentes, permitiendo visualizar el proceso de razonamiento y las acciones en tiempo real. Los eventos de streaming incluyen tokens generados, invocaciones de herramientas y resultados intermedios.

Sistemas multi-agente

La arquitectura multi-agente permite orquestar múltiples agentes especializados que colaboran para resolver tareas complejas. Cada agente puede tener su propio conjunto de herramientas, modelo y estrategia de razonamiento, coordinándose mediante patrones de supervisión o comunicación directa.