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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

LangChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
@tool
def 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"])
@tool
def 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.

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