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Herramienta de IA

Revisión de langchain

LangChain es un framework de código abierto que proporciona herramientas y abstracciones para construir aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLMs).

shipped 17 abr 2026freemium
Domain rating87Monthly visits32K/mo
langchain - AI tool for langchain. Professional illustration showing core functionality and features.

Por qué importa

1Framework de código abierto disponible como librerías de Python y JavaScript.
2Logró la conformidad SOC 2 Type II para su plataforma de observabilidad, LangSmith.
3Mantiene la conformidad ISO 27001 y HIPAA, ofreciendo Business Associate Agreements (BAA) para clientes Enterprise.
4Retiene datos de traza por 14 o 400 días, con opciones configurables para clientes Enterprise.

Sobre langchain

Modelo de negocio
Open Source
Sede
San Francisco, USA
Tamaño del equipo
10-50
Financiación
Bootstrapped
Público objetivo
Developers and data scientists interested in building applications with language models.
API DocsGitHubOpen Source

Especificaciones

Documentación API

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es langchain?

langchain es un framework de orquestación de código abierto desarrollado por LangChain, Inc. que permite a los desarrolladores y equipos de AI construir aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Proporciona herramientas y abstracciones para simplificar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLMs como chatbots y AI agents, y las integra con fuentes de datos externas y flujos de trabajo de software.

LangChain es un framework de orquestación de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Proporciona herramientas y componentes para conectar LLMs con diversas fuentes de datos y computación externa, permitiendo la creación de flujos de trabajo complejos y de varios pasos. Disponible como librerías en Python y JavaScript, LangChain ayuda a los desarrolladores a mejorar las capacidades de los LLMs más allá de la generación básica de texto.

LangChain actúa como una interfaz genérica para casi cualquier LLM, ofreciendo un entorno de desarrollo centralizado para construir aplicaciones LLM e integrarlas con fuentes de datos externas y flujos de trabajo de software. Los desarrollos recientes incluyen el LangChain 1.0 Release a finales de octubre de 2025, que introdujo una API más coherente. Deep Agents v0.5.0 y v1.9.0-alpha.0 añadieron subagentes asíncronos y soporte multimodal para herramientas como read_file. Abril de 2026 vio nuevas integraciones de sandbox (langchain-modal, langchain-daytona, y langchain-runloop) y una mejora en la sumarización del historial de conversación a través de eventos wrap_model_call. La integración de Google GenAI fue reescrita para usar el Generative AI SDK consolidado de Google, proporcionando acceso a la Gemini API y Vertex AI Platform. La característica "Agent Builder" fue renombrada a "LangSmith Fleet" a principios de 2026. En marzo de 2026, LangChain se asoció con MongoDB para construir AI agents de producción en MongoDB Atlas, aprovechando sus capacidades de vector search, persistent memory y natural-language querying.

features

Características Clave de langchain

LangChain ofrece un conjunto completo de características diseñadas para facilitar el desarrollo y la implementación de aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje.

  • Framework de código abierto para construir aplicaciones LLM.
  • Proporciona abstracciones para el desarrollo simplificado de aplicaciones impulsadas por LLM.
  • Permite la integración con fuentes de datos externas y flujos de trabajo de software.
  • Ofrece una interfaz genérica para varios Large Language Models (LLMs).
  • Soporta la creación de agentes y aplicaciones autónomas con memoria y razonamiento.
  • Incluye LangSmith, una plataforma de observabilidad para depuración, rastreo y seguimiento del rendimiento de las respuestas de AI.
  • Mantiene la conformidad HIPAA, con Business Associate Agreements (BAA) disponibles para clientes Enterprise.
  • Certificado ISO 27001 conforme.
  • Logró la conformidad SOC 2 Type II para su plataforma LangSmith.
  • Garantiza que no se entrena con datos del usuario.

use cases

¿Quién Debería Usar langchain?

LangChain es utilizado principalmente por profesionales técnicos y equipos enfocados en desarrollar aplicaciones avanzadas de AI que aprovechan grandes modelos de lenguaje.

  • Desarrolladores: Construyendo agentes y aplicaciones autónomas, integrando LLMs con fuentes de datos personalizadas y desarrollando chatbots sofisticados.
  • Equipos de AI: Implementando sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para responder preguntas sobre documentos específicos y creando agentes conversacionales.
  • Científicos de Datos: Automatizando la generación de contenido (p. ej., resumen), realizando análisis de datos y extrayendo información de varios formatos de datos usando LLMs.

pricing

Precios y Planes de langchain

El framework principal de LangChain es un proyecto de código abierto, disponible para uso y modificación gratuitos bajo su licencia. LangChain también ofrece LangSmith, una plataforma de observabilidad y desarrollo para aplicaciones LLM, que opera bajo un modelo freemium. LangSmith incluye un nivel gratuito para uso y desarrollo inicial, con características y capacidad adicionales disponibles a través de planes de pago. Los detalles específicos de precios para los niveles de pago de LangSmith no se divulgan públicamente, pero las configuraciones a nivel empresarial a menudo incluyen acuerdos personalizados para la retención de datos de traza más allá de los 400 días predeterminados.

  • Framework LangChain: Código abierto, de uso gratuito.
  • LangSmith: Modelo freemium, incluye un nivel gratuito con planes de pago para características avanzadas.

Herramientas similares

langchain vs Competidores

LangChain opera dentro de un panorama competitivo de frameworks y plataformas diseñadas para el desarrollo de aplicaciones LLM, cada una con especializaciones distintas.

1

CrewAI is a Python-based framework specifically designed for orchestrating teams of autonomous, goal-oriented AI agents that collaborate to achieve complex tasks.

While LangChain offers agentic capabilities, CrewAI focuses more deeply on multi-agent collaboration and specialized roles within a 'crew,' providing enhanced observability and a low-code interface for building these systems.

2

LlamaIndex specializes in data ingestion, indexing, and retrieval-augmented generation (RAG) to connect large language models with custom data sources.

LlamaIndex is more singularly focused on optimizing the data pipeline for LLMs, particularly for RAG applications, whereas LangChain provides a broader framework for general LLM application development including chains, agents, and memory.

3

Flowise is an open-source, low-code platform that provides a visual drag-and-drop interface for building and deploying LLM applications and AI agents.

Unlike LangChain's code-first developer framework, Flowise offers a graphical user interface, making it more accessible for non-technical users or for rapid prototyping of LLM workflows and agents.

4
Microsoft Semantic Kernel

Semantic Kernel is a lightweight open-source SDK from Microsoft for integrating large language models with conventional programming languages and existing enterprise systems.

Similar to LangChain, Semantic Kernel is a developer-centric framework, but it is deeply integrated into the Microsoft ecosystem, offering native support for C#, Python, and Java, and strong enterprise features for Azure users.

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