LangChain
Agente de generación de contenido con LangChain
Construye un agente de generación de contenido con IA que investiga temas, escribe posts de blog y contenido para redes sociales con voz de marca consistente — con LangChain.
contentblogsocial mediawriting
Código funcional
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import tool
@tooldef web_search(query: str) -> str: """Research a topic before writing content.""" from tavily import TavilyClient client = TavilyClient() results = client.search(query, max_results=3) return "\n\n".join(r["content"] for r in results["results"])
@tooldef save_content(filename: str, content: str) -> str: """Save generated content to a file.""" Path(f"output/{filename}").write_text(content) return f"Saved to output/{filename}"
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")model_with_tools = model.bind_tools([web_search, save_content])response = model_with_tools.invoke([ ("system", "You are a content writer. Research the topic first, then write engaging content. Save the final output using save_content."), ("user", "Write a blog post about the benefits of AI agents in customer service"),])Paso a paso
1
Instalar dependencias
Instala LangChain y las herramientas necesarias para este caso de uso.
2
Definir herramientas
Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.
3
Crear el agente y ejecutar
Inicializa el agente de LangChain con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.
Construir con otros frameworks
¿Listo para construir con LangChain?
Genera un proyecto listo para producción con LangChain preconfigurado — FastAPI + Next.js, auth, streaming y más.
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