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entrega el stack
Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: langchain
Orqueste agentes de investigación y programación con LangGraph
Construya una aplicación multiagente de LangGraph con prompts inspiradores, modelos Ollama, búsqueda Tavily, herramientas de transferencia y puntos de control Postgres para flujos de trabajo dirigidos por un orquestador.
2200 palabrasLeerTu primer agente de IA que utiliza herramientas con LangChain
Crea un pequeño agente matemático de LangChain en Python: inicializa un modelo de chat, registra herramientas, permite que el LLM elija qué función llamar y observa el uso de herramientas en múltiples pasos.
1062 palabrasLeerModelos de decisión basados en texto frente a llamadas a LLM: latencia y estabilidad en el límite
Un experimento de 240 llamadas que compara las probabilidades nativas de Jev con las autoinformadas por un LLM, y cómo convertir esa señal en un router de modelos LangChain.
2630 palabrasLeerDe texto plano a objetos validados: elegir un analizador de salida para LangChain
Compare StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser y PydanticOutputParser en las cadenas de LangChain, y averigüe cuánta estructura realmente garantiza cada uno.
5418 palabrasLeerUn bucle de herramienta de LangChain elaborado a mano para comparar métricas de existencias en tiempo real
Construya paso a paso un pequeño asistente de comparación de acciones de LangChain y aprenda el ciclo de crear, vincular, invocar y ejecutar que permite a un LLM solicitar datos en tiempo real en lugar de adivinar.
1667 palabrasLeerEvaluación del comportamiento del agente: resultados, trayectorias y retroalimentación sobre la producción
Cómo evaluar los sistemas agentes más allá de la respuesta final: asociar LangChain, LangGraph y LangSmith a roles, analizar las trayectorias de puntuación y el contexto, e incorporar los fallos en la producción a las evaluaciones.
2894 palabrasLeerComposición de pipelines de LangChain con LCEL: lineales, paralelos y ramificados.
Aprende a conectar prompts, modelos y analizadores en pipelines lineales, de múltiples etapas, paralelos y condicionales de LangChain mediante el operador pipe, RunnableParallel y RunnableBranch.
9373 palabrasLeerSeis primitivas de LangGraph y el modo de fallo oculto en cada una
Aprenda sobre el estado de LangGraph, sus nodos, aristas, enrutamiento condicional, puntos de control e interrupciones a través de los errores específicos que cada uno genera y cómo evitarlos.
2537 palabrasLeerFortaleciendo un agente de LangChain en Python con siete middleware integrados
Aprenda cómo el middleware de LangChain 1.0 agrega funcionalidades como resumen, límites de llamadas, reintentos, solución de fallback para modelos, eliminación de información personal sensible y aprobación humana a un agente Gemini sin afectar su lógica principal.
2604 palabrasLeer
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