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langchain-ai/langgraph-bigtool

Una biblioteca de Python para crear agentes de LangGraph que buscan en un almacén para recuperar y usar cientos o miles de herramientas.

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¿Qué es?

langgraph-bigtool es una biblioteca de Python para crear agentes de LangGraph que pueden acceder a una gran cantidad de herramientas. En lugar de pasarle todas las herramientas al modelo de lenguaje a la vez, almacena sus descripciones en el almacén de memoria a largo plazo de LangGraph y proporciona al agente una herramienta de recuperación que busca las herramientas pertinentes para el problema actual.

Los metadatos de las herramientas se pueden guardar en la capa de persistencia de LangGraph, que ofrece backends en memoria y Postgres. La recuperación es personalizable: puedes pasar tu propia función para buscar herramientas, por ejemplo, una que haga búsqueda semántica o que seleccione herramientas por categoría sin usar ningún almacén.

La biblioteca se basa en LangGraph y es compatible con sus funciones de streaming, memoria a corto y largo plazo, y participación humana en el ciclo. Se instala con pip e incluye una guía de inicio rápido que equipa a un agente con las funciones del módulo math de Python.

Funciones clave

  • 01Da a los agentes acceso a cientos o miles de herramientas mediante la recuperación, en lugar de pasarles todas a la vez.
  • 02Almacena los nombres, las descripciones y los espacios de nombres de las herramientas en la capa de persistencia de LangGraph.
  • 03Admite backends de almacenamiento en memoria y Postgres.
  • 04Permite sustituir la recuperación predeterminada por una búsqueda personalizada o una lógica basada en categorías.
  • 05Funciona con las funciones de streaming, memoria y participación humana en el ciclo de LangGraph.

Casos de uso

  • Crear un agente que deba elegir entre un catálogo amplio de herramientas de API o internas.
  • Permitir que un LLM trabaje con conjuntos de herramientas demasiado grandes para incluirlos en un solo prompt.
  • Organizar las herramientas en categorías para que el modelo elija un grupo antes de seleccionar una herramienta concreta.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala la biblioteca desde PyPI

    pip install langgraph-bigtool
  2. 2

    Instala los extras de OpenAI que usa el ejemplo de inicio rápido

    pip install langgraph-bigtool "langchain[openai]"
  3. 3

    Configura tu clave de API de OpenAI en el entorno

    export OPENAI_API_KEY=<your_api_key>
  4. 4

    Ejecuta el ejemplo de Python de inicio rápido que equipa a un agente con herramientas de una biblioteca matemática

Antes de usarlo

  • El ejemplo de inicio rápido requiere una clave de API de OpenAI y llama a modelos de OpenAI de pago.
  • La recuperación semántica de herramientas depende de un modelo de embeddings y un almacén, por lo que la configuración va más allá de la biblioteca principal.

Temas

#langgraph#llm-agents#tool-calling#retrieval#semantic-search#python

Preguntas frecuentes

¿Qué es langgraph-bigtool?
Una biblioteca de Python para crear agentes de LangGraph que buscan en un almacén para recuperar y usar cientos o miles de herramientas. langgraph-bigtool es una biblioteca de Python para crear agentes de LangGraph que pueden acceder a una gran cantidad de herramientas. En lugar de pasarle todas las herramientas al modelo de lenguaje a la vez, almacena sus descripciones en el almacén de memoria a largo plazo de LangGraph y proporciona al agente una herramienta de recuperación que busca las herramientas pertinentes para el problema actual.
¿langgraph-bigtool es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
langgraph-bigtool es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿langgraph-bigtool sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de langgraph-bigtool fue el 5 nov 2026.
¿Para qué puedo usar langgraph-bigtool?
Crear un agente que deba elegir entre un catálogo amplio de herramientas de API o internas. Permitir que un LLM trabaje con conjuntos de herramientas demasiado grandes para incluirlos en un solo prompt. Organizar las herramientas en categorías para que el modelo elija un grupo antes de seleccionar una herramienta concreta.
¿Cómo se instala langgraph-bigtool?
Instala la biblioteca desde PyPI: pip install langgraph-bigtool Instala los extras de OpenAI que usa el ejemplo de inicio rápido: pip install langgraph-bigtool "langchain[openai]" Configura tu clave de API de OpenAI en el entorno: export OPENAI_API_KEY=<your_api_key> Ejecuta el ejemplo de Python de inicio rápido que equipa a un agente con herramientas de una biblioteca matemática
¿Dónde consigo langgraph-bigtool?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph-bigtool

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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