Todo lo que necesitas saber antes del curso de Agentes Inteligentes con LangChain

Aprender a construir agentes de inteligencia artificial puede parecer complicado al principio, pero la realidad es mucho más simple: no necesitas ser un experto para comenzar.

Para aprovechar al máximo este taller, lo más importante es llegar con ganas de aprender, experimentar y equivocarte rápido. Nosotros nos encargaremos de guiarte paso a paso.

Aun así, hay algunas herramientas y configuraciones que recomendamos dejar listas antes del curso para que durante la sesión podamos enfocarnos completamente en crear agentes inteligentes con LangChain y no perder tiempo configurando el entorno.

Familiarízate con LangChain

Antes del taller, te recomendamos revisar un poco sobre LangChain para que llegues con una idea general de lo que es y cómo funciona. No necesitas dominarlo, solo tener una noción básica de qué es un framework para construir aplicaciones con modelos de lenguaje.

Aquí te dejamos dos recursos clave:

• Documentación oficial de LangChain — Revisa la introducción y los conceptos básicos. No es necesario que leas todo, pero sí que entiendas qué es LangChain y para qué sirve.
• LangChain Academy — Cursos gratuitos creados por el equipo de LangChain. Si tienes tiempo, el curso de Introduction to LangGraph es excelente para entender los fundamentos.

No te preocupes si no logras revisar todo antes del taller. Durante la sesión explicaremos cada concepto desde cero, pero llegar con algo de contexto te ayudará a aprovechar mejor el tiempo.

Instalaciones recomendadas

1. Python (3.10 o superior)

LangChain y la mayoría de las librerías modernas de IA funcionan mejor con versiones recientes de Python.

Si todavía no lo tienes instalado, puedes descargarlo desde el sitio oficial:

• python.org

Nota: Recomendamos usar Python 3.10 o superior para asegurar compatibilidad total.

2. uv: el gestor de paquetes ultra rápido

Durante el taller no utilizaremos el pip tradicional. En su lugar, trabajaremos con uv, un gestor de paquetes moderno escrito en Rust que destaca por su velocidad y simplicidad.

Además de instalar dependencias muchísimo más rápido, uv también facilita el manejo de entornos virtuales y proyectos Python.

Instalación

Abre tu terminal y ejecuta el comando correspondiente a tu sistema operativo:

macOS / Linux

$curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

¿Por qué usaremos uv? Porque es considerablemente más rápido que pip, reduce problemas de dependencias y hace que trabajar con proyectos de IA sea mucho más cómodo.

Puedes consultar la documentación oficial en docs.astral.sh/uv.

3. Editor de código

Puedes utilizar el editor de código con el que te sientas más cómodo. Sin embargo, durante el taller estaremos utilizando y recomendando Zed, nuestro patrocinador oficial.

Zed es un editor de código de nueva generación diseñado desde cero con un enfoque AI-First. Está construido en Rust, lo que lo hace increíblemente rápido y eficiente con los recursos de tu máquina. Algunas de las razones por las que lo recomendamos:

• Asistente de IA integrado — Zed tiene capacidades de inteligencia artificial nativas que te permiten generar, editar y refactorizar código directamente desde el editor sin necesidad de extensiones externas.
• Rendimiento excepcional — Gracias a que está escrito en Rust, arranca en milisegundos y maneja proyectos grandes sin problema.
• Colaboración en tiempo real — Puedes programar en pareja de forma remota, similar a Google Docs pero para código.
• Diseño minimalista — Interfaz limpia y enfocada en lo que importa: escribir código.

Es una excelente oportunidad para darle una oportunidad a un editor que está redefiniendo cómo interactuamos con el código en la era de la IA.

Descargar Zed

4. API Keys (opcional, pero recomendadas)

Para darle “inteligencia” a nuestros agentes trabajaremos con modelos de lenguaje como OpenAI y Anthropic. Si ya cuentas con alguna API Key, te recomendamos tenerla lista. Te comparto los enlaces para que puedas obtenerlas:

• OpenAI Platform
• Anthropic Console
• Gemini API

Durante el curso, explicaremos como obtener la API Key de Gemini, ya que es la mas facil de obtener y no necesitaras de una tarjeta de credito. Si decides utilizar otros provedores de modelos, te recomiendo que obtengas la API key de estos provedores antes del curso. Pueden requerir tarjeta de credito o validación de identidad.

¿Qué veremos en el taller?

Durante el curso aprenderás:

• ¿Que es un agente inteligente?
• Partes fundamentales de un agente
• Obtener api key de Gemini
• Configuración de entorno con 'uv' y LangChain
• Primer agente basico
• Tool calling
• Memoria
• Multi Agente

Todo esto con un caso practico guiado paso a paso.

Recomendaciones finales

Antes del taller asegúrate de:

• Estar inscrito en el taller Taller de Agentes Inteligentes con LangChain
• Tener Python instalado.
• Tener uv funcionando correctamente.
• Llevar tu laptop con cargador.
• Darle una oportunidad a Zed como tu editor de código principal.
• Revisar brevemente las tecnologias y la documentación de LangChain
• Llegar con toda la disposición de aprender