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langchain-ai/langmem

Una biblioteca de Python que dota a los agentes de LangGraph de memoria a largo plazo: extrae información clave de las conversaciones, gestiona herramientas de memoria y consolida recuerdos en segundo plano.

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hace 18 días

¿Qué es?

LangMem ayuda a los agentes de IA a aprender de sus interacciones con el tiempo. Extrae información importante de las conversaciones, mejora el comportamiento de los agentes mediante la optimización de prompts y conserva la memoria a largo plazo entre sesiones.

La biblioteca ofrece primitivas funcionales compatibles con cualquier sistema de almacenamiento, además de integración nativa con Long-term Memory Store de LangGraph. Los agentes pueden registrar y buscar recuerdos durante conversaciones activas mediante herramientas de memoria, o un gestor de memoria en segundo plano puede extraer, consolidar y actualizar conocimientos automáticamente.

La guía de inicio rápido del README muestra un agente creado con create_react_agent de LangGraph, que usa InMemoryStore para desarrollo. La documentación señala que los despliegues en producción deberían usar un almacenamiento respaldado por una base de datos, como AsyncPostgresStore, para que los recuerdos persistan tras los reinicios.

Funciones clave

  • 01API de memoria principal compatible con cualquier sistema de almacenamiento
  • 02Herramientas de memoria que permiten a los agentes registrar y buscar información durante las conversaciones
  • 03Gestor de memoria en segundo plano que extrae, consolida y actualiza conocimientos
  • 04Integración nativa con Long-term Memory Store de LangGraph

Casos de uso

  • Crear chatbots que recuerden las preferencias de los usuarios entre sesiones
  • Personalizar respuestas según conversaciones anteriores
  • Añadir memoria persistente a agentes de LangGraph existentes

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete

    pip install -U langmem
  2. 2

    Configura la clave de API de tu proveedor de LLM

    export ANTHROPIC_API_KEY="sk-..."
  3. 3

    Crea un agente con herramientas de memoria y ejecútalo (consulta el ejemplo del README)

Antes de usarlo

  • Requiere una clave de API de un proveedor de LLM, como Anthropic u OpenAI.
  • El almacén de ejemplo está en memoria y pierde los datos al reiniciarse; para producción se necesita un almacén respaldado por una base de datos.
  • Está basado en LangGraph, por lo que encaja mejor si ya usas esa tecnología.

Temas

#llm#agents#long-term-memory#langgraph#python#personalization

Preguntas frecuentes

¿Qué es langmem?
Una biblioteca de Python que dota a los agentes de LangGraph de memoria a largo plazo: extrae información clave de las conversaciones, gestiona herramientas de memoria y consolida recuerdos en segundo plano. LangMem ayuda a los agentes de IA a aprender de sus interacciones con el tiempo. Extrae información importante de las conversaciones, mejora el comportamiento de los agentes mediante la optimización de prompts y conserva la memoria a largo plazo entre sesiones.
¿langmem es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
langmem es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿langmem sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de langmem fue el 2 oct 2026.
¿Para qué puedo usar langmem?
Crear chatbots que recuerden las preferencias de los usuarios entre sesiones Personalizar respuestas según conversaciones anteriores Añadir memoria persistente a agentes de LangGraph existentes
¿Cómo se instala langmem?
Instala el paquete: pip install -U langmem Configura la clave de API de tu proveedor de LLM: export ANTHROPIC_API_KEY="sk-..." Crea un agente con herramientas de memoria y ejecútalo (consulta el ejemplo del README)
¿Dónde consigo langmem?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/langchain-ai/langmem

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

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