Habilidades langchain-architecture
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langchain-architecture

Seguro 🌐 Acceso a red⚙️ Comandos externos

Domina la Arquitectura LangChain para Aplicaciones de IA

Construye sofisticados agentes de IA y flujos de trabajo con LangChain. Aprende a implementar memoria, herramientas y cadenas para aplicaciones LLM listas para producción que se integran con cualquier fuente de datos.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Adecuado
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Usando "langchain-architecture". ¿Cómo creo un agente LangChain que pueda buscar en la web y hacer cálculos?

Resultado esperado:

  • Configura OpenAI LLM con temperature=0 para resultados consistentes
  • Carga herramientas: serpapi para búsqueda web, llm-math para cálculos
  • Inicializa el agente con tipo CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
  • Agrega ConversationBufferMemory para historial de chat
  • Usa verbose=True para ver el proceso de razonamiento del agente

Usando "langchain-architecture". ¿Qué tipos de memoria debo usar para conversaciones largas?

Resultado esperado:

  • Usa ConversationSummaryMemory para resumir mensajes antiguos y guardar tokens
  • Considera ConversationBufferWindowMemory para mantener solo los últimos N mensajes
  • Prueba VectorStoreMemory para recuperación semántica del historial relevante
  • EntityMemory ayuda a rastrear información sobre entidades específicas a través de la conversación

Auditoría de seguridad

Seguro
v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill containing educational content about LangChain architecture patterns. All 44 static findings are false positives: SHA-256 hashes flagged as C2, LangChain class names flagged as weak crypto, and markdown code blocks flagged as shell execution. No executable code, network calls, file system access, or security risks present.

2
Archivos escaneados
518
Líneas analizadas
2
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

🌐 Acceso a red (1)
skill-report.json:6
⚙️ Comandos externos (19)
SKILL.md:74-99 SKILL.md:99-104 SKILL.md:104-132 SKILL.md:132-135 SKILL.md:135-160 SKILL.md:160-163 SKILL.md:163-195 SKILL.md:195-200 SKILL.md:200-220 SKILL.md:220-225 SKILL.md:225-246 SKILL.md:246-250 SKILL.md:250-273 SKILL.md:273-278 SKILL.md:278-283 SKILL.md:283-286 SKILL.md:286-299 SKILL.md:299-302 SKILL.md:302-306
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
22
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Construir Agentes de IA con Integración de Herramientas

Crea agentes autónomos que buscan en bases de datos, envían correos electrónicos y realizan tareas complejas utilizando el framework de agentes de LangChain.

Diseñar Flujos de Trabajo LLM para Producción

Arquitectura aplicaciones LLM escalables con gestión adecuada de memoria, manejo de errores y optimización del rendimiento.

Implementar Procesamiento de Documentos RAG

Construye sistemas de generación aumentada por recuperación para búsqueda inteligente de documentos y respuesta a preguntas.

Prueba estos prompts

Configuración Básica de Agente 
Ayúdame a crear un agente LangChain simple con herramientas de búsqueda web y calculadora usando OpenAI GPT-4. Incluye memoria y salida detallada.
Implementación RAG 
Muéstrame cómo construir un sistema RAG que cargue documentos PDF, cree embeddings y responda preguntas usando búsqueda semántica con Chroma vector store.
Cadena de Múltiples Pasos 
Diseña una SequentialChain que extraiga entidades del texto, analice el sentimiento y genere un informe completo con los hallazgos.
Agente para Producción 
Crea un agente LangChain de grado producción con herramientas personalizadas, manejo adecuado de errores, callbacks para monitoreo y estrategias de respaldo.

Mejores prácticas

  • Siempre implementa manejo adecuado de errores y límites de tiempo de ejecución para agentes
  • Monitorea el uso de tokens con callbacks para controlar costos en producción
  • Elige el tipo de memoria apropiado según la longitud de la conversación y las necesidades de contexto

Evitar

  • Evita usar ConversationBufferMemory para conversaciones largas sin truncamiento
  • No crees herramientas con descripciones vagas que confundan la selección del agente
  • Nunca excedas los límites de la ventana de contexto sin estrategias adecuadas de fragmentación

Preguntas frecuentes

¿Qué versión de LangChain soporta este skill?
El skill cubre conceptos de LangChain aplicables tanto a v0.1 como a v0.2, con ejemplos usando los patrones de API estables.
¿Puedo usar esto con otros LLM además de OpenAI?
Sí, LangChain soporta múltiples proveedores de LLM incluyendo Anthropic, Google y modelos de código abierto a través de la misma interfaz.
¿Cómo manejo el desbordamiento de memoria en conversaciones largas?
Usa ConversationSummaryMemory o ConversationBufferWindowMemory para gestionar la longitud del historial y prevenir el desbordamiento del contexto.
¿Es este skill compatible con Claude Code?
Sí, el skill es compatible con Claude Code y puede ayudarte a implementar patrones de LangChain en tus proyectos.
¿Cuál es la diferencia entre agentes ReAct y OpenAI Functions?
ReAct usa razonamiento basado en texto mientras que OpenAI Functions aprovecha las llamadas de funciones nativas para una selección de herramientas más confiable.
¿Cómo depuro problemas de selección de herramientas del agente?
Habilita el modo verbose y usa callbacks personalizados para registrar las decisiones del agente, luego mejora las descripciones de las herramientas basándote en los errores.

Detalles del desarrollador

Autor

wshobson

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/llm-application-dev/skills/langchain-architecture

Ref.

main

Estructura de archivos

📄 SKILL.md