Curso
Desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain
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El nuevo Agent Builder (vista previa privada) de LangSmith es un sin código de convertir una idea en lenguaje natural en un agente listo para la producción. En lugar de escribir flujos de trabajo, describe lo que debe hacer el agente, y Agent Builder redacta el mensaje del sistema, propone herramientas, añade desencadenantes y admite interrupciones humanas en el bucle, memoria persistente y actualizaciones automáticas.
Puedes crear subagentes para tareas especializadas, conectar integraciones de Google (Docs/Sheets) junto con la búsqueda web y, a continuación, observar todo con los paneles de control de seguimiento y supervisión integrados.
En este tutorial, crearemos un asistente de clasificación de correos electrónicos de principio a fin. Aprenderás a:
- Accede al Generador y crea un nuevo agente a partir de un resumen en lenguaje natural.
- Revisa el plan generado y aprueba las acciones.
- Autenticar proveedores e implementar el agente
- Prueba correos electrónicos reales y repite las instrucciones.
- El seguimiento y la supervisión nos ayudan a inspeccionar las ejecuciones, la latencia y los costes de los tokens.
Al final, tendrás un agente operativo que clasifica los correos electrónicos entrantes, redacta respuestas y registra las acciones diarias en Google Sheets, sin necesidad de escribir ningún código.
Si te interesa aprender más sobre la creación de agentes de IA, te recomiendo que eches un vistazo al curso curso «Sistemas multiagente con LangGraph».
¿Qué es LangSmith Agent Builder?
El Agent Builder ( ) de LangSmith (vista previa) te ofrece una guía para diseñar agentes con memoria, subagentes, activadores y revisión humana, todo desde una única interfaz de usuario. En segundo plano, Agent Builder utiliza deep-agents, un arnés de agentes de código abierto basado en LangGraph que compila tu resumen en lenguaje natural en un agente con estado en lugar de un flujo de trabajo dibujado a mano.
Planifica antes de ejecutar (para gestionar tareas largas y costes), delega en subagentes para trabajos especializados, aprovecha una capa de herramientas a través de middleware como (archivos, tareas pendientes, terminal opcional, web/MCP), admite interrupciones humanas en el bucle para acciones delicadas y se ejecuta como un gráfico LangGraph compilado para streaming, rastreo e integración en el estudio.
Las capacidades clave de este Agent Builder son:
- Configuración del lenguaje natural: El constructor redacta instrucciones y cableado basándose únicamente en entradas de lenguaje natural.
- Desencadenantes: Estas tareas se inician a partir de eventos externos (por ejemplo,¡ e un nuevo correo electrónico recibido!) o programaciones.
- Herramientas: Autenticación con un solo clic para Gmail, Google Docs/Sheets, Calendar, Web Search y mucho más.
- Subagentes: Divide las tareas complejas en tareas auxiliares específicas, como investigación, resumen, búsqueda y otras.
- Human-in-the-loop: Este bucle permite a los seres humanos (usuarios) interrumpir al constructor para que las acciones se detengan y se sometan a tu aprobación.
- Memoria y actualizaciones automáticas: La memoria persistente y las autoediciones controladas ayudan a actualizar las instrucciones y las herramientas.
El resultado es una experiencia sin código que sigue ofreciéndote observabilidad, aprobaciones y ganchos de iteración. Para acceder a LangSmith Agent Builder, debes registrarte en la lista de espera.
Ejemplo de LangSmith Agent Builder: Crea un asistente de clasificación de correos electrónicos
Crearemos un asistente sencillo para un profesional independiente que recibe muchos correos electrónicos de agencias. El agente:
- Lee los nuevos correos electrónicos y clasifícalos en «responder ahora», «programar», «delegar» o «archivar».
- Redacta un resumen de una frase junto con una sugerencia de respuesta de dos líneas.
- Si el remitente/dominio no es conocido, se añadirá una línea de contexto mediante una búsqueda en la web.
- Registra todo en una hoja de cálculo de Google titulada «Hoy — Acciones de correo electrónico (AAAA-MM-DD)».
- Obtén la aprobación del usuario antes de crear o actualizar documentos.
Paso 1: Acceder a Agent Builder
Una vez que salgas de la lista de espera, inicia sesión en LangSmith y abre Agent Builder (Beta) en la barra lateral izquierda.
Accederás a la páginadel generador de agentes sin código. Haz clic en + Nuevo agente para iniciar un nuevo agente, o selecciona Más información para leer la documentación antes de comenzar.
Paso 2: Describe a tu agente
Empieza escribiendo un resumen conciso y eligiendo un modelo. También puedes crear un agente manualmente, pero ese es un tema para otro blog.
Elige entre los modelos que aparecen en la lista o añade uno personalizado que se adapte a tu caso de uso.
Aquí está la indicación que utilicé:
You are an email triage assistant. When a new message arrives, classify it as {reply now, schedule, delegate, archive}. Draft a 1-sentence summary and a 2-line reply suggestion. If the sender/domain is unfamiliar, add a 1-line context via web search. Update (or create) a Google Doc titled “Today — Email Actions (YYYY-MM-DD)” with columns: Sender | Subject | Action | Suggested Reply | Due. Pause for approval before adding or modifying the doc.Si seleccionas Sonnet 4.5, se te pedirá que añadas tu ANTHROPIC_API_KEY. Introduce la clave y guarda.altConfiguración de la clave API dealt
Después de enviar la descripción, el generador analiza tu intención, propone herramientas/desencadenantes y redacta automáticamente las instrucciones iniciales.
Paso 3: Seguimientos
Después de que el generador inspeccione las herramientas y los desencadenantes disponibles, te hará algunas preguntas específicas de seguimiento, como los destinos preferidos para las salidas, los requisitos de aprobación, las reglas de etiquetado, etc.
Tus respuestas se utilizan para finalizar las instrucciones del agente, adjuntar las herramientas/desencadenantes adecuados y continuar con la configuración automáticamente.
Paso 4: Revisa el plan generado.
Después de responder a las preguntas de seguimiento, el generador muestra un gráfico propuesto que incluye desencadenantes, agentes y cualquier herramienta conectada (como Gmail o Google Docs) que ya esté integrada.
Utiliza esta pantalla para comprobar que el diseño es correcto antes de crearlo:
- Desencadenante: Cuándo y cómo se inicia el agente (correo electrónico recibido, programación, etc.).
- Agente: Elección del modelo e instrucciones básicas.
- Herramientas: A quién puede llamar el agente y para qué acciones.
Piensa en este paso como una vista previa previa a la creación y una forma rápida de validar el alcance, el acceso a los datos y las medidas de seguridad. Si todo parece correcto, continúa. A continuación, autenticarás y conectarás las herramientas para que el agente pueda actuar (enviar borradores, actualizar documentos, etc.).
Paso 5: Autenticación y conexión
Antes de que tu agente pueda leer correos electrónicos o escribir en una hoja de cálculo de Google, debes concederle acceso.
En Agent Builder, este es un proceso guiado que solo hay que realizar una vez. Conectarás Gmail y la integración de google-langsmith-prod (para acciones de Google Sheets).
Una vez conectado, puedes solicitar de forma segura la aprobación humana antes de cualquier acción de escritura.
Paso 5.1: Conectarse a Gmail
Para conectar tu agente a tu cuenta de Gmail, sigue estos pasos:
- En el panel Conexiones, haz clic en Conectar junto a Gmail — Correo electrónico recibido.
- Inicia sesión con la cuenta de Google que deseas que el agente supervise y aprueba los permisos.
- De vuelta en Agent Builder, haz clic en «He completado la autenticación».
Una vez configurado el activador «Correo electrónico recibido», tu agente podrá clasificar y responder a los mensajes entrantes según tus instrucciones.
Paso 5.2: Autenticar en google-langsmith-prod
A continuación, autentica google-langsmith-prod de forma similar a como se ha hecho anteriormente. A continuación, te indicamos algunos pasos que puedes seguir:
- Haz clic en Conectar junto a
google-langsmith-prod. - Aprobar el acceso a Sheets con la misma cuenta de Google (o la cuenta prevista).
- Confirma en Agent Builder.
Ahora, tu agente puede crear/actualizar documentos y hojas de cálculo de Google (por ejemplo, añadir filas, actualizar tablas o generar una nueva hoja, etc.) sin dejar de respetar los pasos de interrupción/aprobación que hayas configurado.
Con ambas conexiones activas, haz clic en Crear agente. Verás el gráfico completado y podrás empezar a realizar pruebas de extremo a extremo.
Tu agente ahora tiene el conjunto mínimo y seguro de permisos para recibir correos electrónicos y escribir elementos de acción en Google Sheets. A continuación, envía algunos mensajes de prueba y utiliza interrupciones para aprobar o editar cualquier borrador de actualización antes de que se aplique.
Paso 6: Prueba del agente
Empieza con algunos correos electrónicos reales para ver cómo los clasifica y responde el agente.
Ejemplo 1: Correo electrónico informativo
Copié y pegué un mensaje rutinario con «información de YouTube» en la ventana de chat de prueba, y el agente lo etiquetó correctamente como de baja prioridad y sugirió una acción de «archivar/no responder» con un resumen de una línea.
Ejemplo 2: Correo electrónico urgente
Para este ejemplo, pegué una nota urgente que requería una acción. El agente lo clasificó comouna respuest , elaboró un resumen conciso y redactó una respuesta de dos líneas.
La respuesta se envió al destinatario equivocado (error menor de enrutamiento), pero se identificó correctamente el asunto y la intención, lo que resulta muy útil para editar y enviar rápidamente.
Lo mejor de esta herramienta es que requiere tu aprobación antes de realizar cualquier acción en tu nombre. Este paso con intervención humana me permite corregir el destinatario y confirmar las actualizaciones, lo que garantiza que no se produzcan cambios no deseados.
Paso 7: Implementar el agente
Así que hemos probado el flujo y revisado los rastros; ahora es el momento de poner al agente a trabajar.
La implementación te lleva de una prueba controlada a entradas en vivo, al tiempo que mantiene las aprobaciones humanas en el ciclo, de modo que nada se ejecuta sin tu consentimiento.
Haz clic en Utilizar agente para activar el agente.
Esto es lo que le pregunté al agente.
Look through the top 10 emails and suggest action items for each in the form of a table.
Las 10 clasificaciones de correo electrónico son precisas y están correctamente clasificadas. Ten en cuenta que incluso puedes editar el agente después de haberlo creado utilizando el botón «Editar agente» situado en la parte superior derecha de . También puedes iniciar una nueva conversación utilizando la opción« » (Nuevo hilo ).
Le pedí al agente que enviara los resultados a Google Sheets. Se ha creado la hoja, pero no se han podido escribir filas porque no estaba conectada la herramienta «escribir en hojas». Como alternativa, devolvía una tabla limpia y fácil de copiar y pegar. Puedes conectar una herramienta de escritura de Sheets más adelante para automatizar este paso de principio a fin.
Ahora tu agente está listo para usar. Abre el panelProyectos de seguimiento de para inspeccionar las ejecuciones, los tiempos, las llamadas a herramientas y cualquier pausa de aprobación, que exploraremos a continuación.
Paso 8: Seguimiento y supervisión de proyectos
Una vez que tu agente está activo, el conjunto de herramientas de observabilidad de LangSmith te ayuda a comprender cómo se comporta en la práctica, es decir, desde ejecuciones individuales hasta tendencias a largo plazo. Utilizarás dos lugares:
- Proyectos de rastreo: para inspección profunda y por ejecución
- Supervisión: para paneles de control a nivel de proyecto
Proyectos de trazado:
Esta sección nos ayuda a inspeccionar en detalle las ejecuciones de cada agente (entradas/salidas, llamadas a herramientas, latencia y tokens) para depurar y validar el comportamiento.
A continuación, se indican algunos pasos para realizar un seguimiento de los proyectos en el panel de control de LangSmith:
- Observabilidad sección Observabilidad y selecciona Proyectos de seguimientoy, a continuación, haz clic en tu proyecto.
- En Ejecuciones, verás cada invocación con columnas para la hora de inicio, la latencia, los tokens/coste, los errores y el conjunto de datos.
- Haz clic en cualquier fila para inspeccionar el rastreo completo con mensajes de entrada/salida, pasos intermedios, llamadas a herramientas, fragmentos de transmisión y anotaciones.
- Usar Los accesos directos de filtro (barra lateral derecha) para filtrar por texto de salida, uso de herramientas, tipo de error o etiquetas personalizadas.
- Incluso puedes cambiar de pestaña a:
- LLM Calls: Para obtener información detallada sobre los tokens y el uso de los modelos
- : Esto incluye un gráfico paso a paso para la ejecución actual.
- Hilos: Incluye conversaciones de varios turnos agrupadas.
- Automatizaciones: Estos adjuntan evaluadores o acciones posteriores a la ejecución.
Supervisión
Esta sección utiliza el panel de control preconfigurado para realizar un seguimiento de las tendencias (recuentos de rastreos, percentiles de latencia, tasa de errores, coste/tokens, uso de herramientas) y filtrar por tiempo o tipo de ejecución para detectar regresiones de forma temprana.
- Abre la pestaña Supervisión a la izquierda y selecciona tu proyecto.
- Revisa los paneles de control para:
- : Incluye volumen y éxito/error a lo largo del tiempo.
- LLM Calls: Esto muestra la distribución por modelo o proveedor.
- Costo y tokens: Esta pestaña muestra el gasto acumulado y por ejecución.
- Tipos de carrera: Entre ellas se incluyen cuáles son las rutas y herramientas más activas.
- Ajusta el intervalo de fechas, el agrupamiento y la retención para que se adapten a tu cadencia de revisión.
Con el rastreo y la supervisión, podemos inspeccionar cualquier ejecución individual para depurar problemas y, a continuación, ampliar la vista para validar la fiabilidad, el coste y las tendencias de rendimiento.
Reflexiones finales
El Agent Builder de LangSmith muestra lo lejos que han llegado los agentes sin código. En este tutorial, hemos creado un asistente de clasificación de correos electrónicos que clasifica los mensajes, redacta respuestas y registra acciones, y luego hemos validado cada paso antes de la implementación.
Describimos la intención y el generador de agentes hace el resto del trabajo, incluyendo desencadenantes, herramientas, subagentes, memoria y aprobaciones humanas, haciendo que todo sea visible en Tracing y resumido en Monitoring.
Sus puntos fuertes son una configuración rápida en inglés sencillo, conexiones con un solo clic a Gmail, seguridad con interrupción para aprobación y observabilidad de extremo a extremo.
Sin embargo, entre sus limitaciones se encuentran el hecho de estar en fase de prueba privada, lo que puede suponer algunos problemas ocasionales, como la imposibilidad de escribir en Sheets hasta que se conecta la integración adecuada, y la necesidad de ajustar las instrucciones después de las pruebas.
Agent Builder te permite centrarte en lo que tu agente debe hacer y cuándo debe actuar, al tiempo que te proporciona las herramientas necesarias para aprobar, rastrear y repetir. A partir de aquí, intenta ampliar el mismo patrón a la programación del calendario, la calificación de clientes potenciales o los resúmenes del buzón de entrada, y luego utiliza la supervisión para programar los costes, la latencia y la precisión a medida que escalas.
Si deseas obtener más información sobre cómo crear agentes de IA, consulta nuestros recursos:
