IA para desarrollo

LangChain

Framework para aplicaciones y agentes basados en modelos de lenguaje.

Bibliotecas y componentes para integrar modelos, herramientas, recuperación, mensajes, agentes y observabilidad en aplicaciones Python y JavaScript.

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Ficha abierta

Para qué sirve y cómo encaja

Bibliotecas y componentes para integrar modelos, herramientas, recuperación, mensajes, agentes y observabilidad en aplicaciones Python y JavaScript.

Útil cuando una aplicación necesita cambiar proveedores, componer herramientas o construir RAG con componentes reutilizables.

Puede añadir abstracciones y cambios de API innecesarios en integraciones simples que se resuelven mejor con SDKs directos.

Uso en tu proyecto

Instalación e importación

Comandos y fragmentos tomados de la documentación oficial. Elige tu caso, cópialos tal cual o pásale el prompt a tu agente.

instalar
pip install langchain langchain-core
proveedor
pip install langchain-anthropic

Prompt para que tu agente lo instale

Pega esto en Cursor, Claude Code, Codex u otro agente de código:

Prompt
Instala LangChain en este proyecto (contexto: Python). Documentación oficial: https://python.langchain.com/docs/how_to/installation/. Comando verificado: `pip install langchain langchain-core`. Haz solo la instalación o importación base indicada en esta pestaña; no asumas stack ni configuración del proyecto. Cuando termines, pregunta al usuario cómo quiere integrarlo o qué contexto necesitas para los siguientes pasos.

Planes y modelos

Cómo se paga y qué incluye cada opción

  1. 01

    Open source

    Bibliotecas gratuitas bajo licencia MIT, tanto en Python como en JavaScript.

    Gratis
  2. 02

    LangSmith

    Plataforma opcional de trazas, evaluación y despliegue, con nivel gratuito y planes por uso.

    LangSmith

Funcionalidades

Qué puedes hacer con ella

  1. 01

    Abstracciones de modelos

    Unifica interfaces para chats, embeddings y proveedores.

  2. 02

    Tools y agents

    Permite que los modelos seleccionen y ejecuten herramientas.

  3. 03

    Retrieval

    Integra loaders, segmentación, embeddings y vector stores para RAG.

Cuándo usarla

Dónde encaja y dónde no

Te conviene si…

Útil cuando una aplicación necesita cambiar proveedores, componer herramientas o construir RAG con componentes reutilizables.

Mejor otra opción si…

Puede añadir abstracciones y cambios de API innecesarios en integraciones simples que se resuelven mejor con SDKs directos.