Plataforma de código abierto para crear agentes de IA empresariales, con bases de conocimiento RAG, flujos de trabajo visuales y uso de herramientas MCP.
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langchain-ai/chat-langchain
Agente asistente de documentación que responde preguntas sobre LangChain, LangGraph y LangSmith, creado como Managed Deep Agent con una interfaz de chat en Next.js.
- Estrellas
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- Issues abiertos
- 536
- Último commit
- hace 18 horas
¿Qué es?
Chat LangChain es un asistente de documentación que responde preguntas sobre LangChain, LangGraph y LangSmith. Está diseñado como una implementación de referencia para crear un agente de nivel de producción con agentes de LangChain, middleware y guardrails que mantienen las conversaciones centradas en el tema.
El agente sigue una estrategia centrada primero en la documentación: comprueba si la consulta está relacionada con LangChain, busca en la documentación oficial mediante un conector MCP gestionado, consulta problemas conocidos en una base de conocimiento de soporte de Pylon y valida las URL antes de incluirlas en las respuestas. El runtime de Managed Deep Agents se encarga del despliegue, la identidad y los conectores, y usa tokens de Supabase para usuarios autenticados y anónimos.
El repositorio contiene el backend en Python, una estructura de prompts y herramientas, y un frontend público de chat en Next.js en un directorio separado. Se puede ejecutar localmente con uv y un servidor de desarrollo local de Managed Deep Agent.
Funciones clave
- 01Busca en la documentación oficial de LangChain, LangGraph y LangSmith mediante un conector MCP gestionado.
- 02Consulta problemas conocidos y sus soluciones en una base de conocimiento de soporte de Pylon.
- 03Valida las URL antes de incluirlas en las respuestas.
- 04Filtra las consultas fuera de tema mediante middleware de guardrails.
- 05Incluye un frontend de chat en Next.js con inicio de sesión y acceso anónimo basados en Supabase.
Casos de uso
- Obtener respuestas a preguntas sobre LangChain o LangGraph basadas en la documentación oficial.
- Estudiar una implementación de referencia de un agente de búsqueda en documentación con guardrails y middleware.
- Adaptar este patrón para crear un asistente de documentación para otro producto.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
git clone https://github.com/langchain-ai/chat-langchain.git - 2
Ve al directorio del proyecto
cd chat-langchain - 3
Instala las dependencias de Python con uv
uv sync - 4
Copia la plantilla de entorno y añade tus claves de API en .env
cp .env.example .env
Antes de usarlo
- Para ejecutarlo, necesitas varias claves de API, incluida una de Anthropic, y credenciales de Pylon.
- Depende de servicios gestionados como Managed Deep Agents y Supabase, por lo que el autoalojamiento requiere configuración adicional.
- Está diseñado específicamente para responder preguntas sobre la documentación de LangChain, LangGraph y LangSmith.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es chat-langchain?
- Agente asistente de documentación que responde preguntas sobre LangChain, LangGraph y LangSmith, creado como Managed Deep Agent con una interfaz de chat en Next.js. Chat LangChain es un asistente de documentación que responde preguntas sobre LangChain, LangGraph y LangSmith. Está diseñado como una implementación de referencia para crear un agente de nivel de producción con agentes de LangChain, middleware y guardrails que mantienen las conversaciones centradas en el tema.
- ¿chat-langchain es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- chat-langchain es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿chat-langchain sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de chat-langchain fue el 5 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar chat-langchain?
- Obtener respuestas a preguntas sobre LangChain o LangGraph basadas en la documentación oficial. Estudiar una implementación de referencia de un agente de búsqueda en documentación con guardrails y middleware. Adaptar este patrón para crear un asistente de documentación para otro producto.
- ¿Cómo se instala chat-langchain?
- Clona el repositorio: git clone https://github.com/langchain-ai/chat-langchain.git Ve al directorio del proyecto: cd chat-langchain Instala las dependencias de Python con uv: uv sync Copia la plantilla de entorno y añade tus claves de API en .env: cp .env.example .env
- ¿Dónde consigo chat-langchain?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/langchain-ai/chat-langchain
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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