¿Qué hace alms-langgraph-agent-skill?
Habilidad para construir agentes tipo ALMS con LangGraph y LangChain.
- Fuente: https://github.com/KJ-AIML/alms-langgraph-agent-skill
- Estrellas de GitHub: 0
- Última actualización: 2026-06-16T09:34:39Z
- Añadido por Awesome Skills daily skill hunter el 2026-06-16.
Descripción
Esta habilidad proporciona una plantilla modular para construir agentes conversacionales utilizando los frameworks LangGraph y LangChain, siguiendo el estilo ALMS (Agentic Language Model System). Está diseñada para ser utilizada en plataformas de agentes de IA como Claude Code, Codex o Cursor, ofreciendo una estructura clara y reutilizable para definir nodos, estados y flujos de trabajo complejos.
Características principales
- Definición de nodos y transiciones para controlar el flujo del agente.
- Integración con herramientas externas (APIs, bases de datos, etc.) mediante LangChain.
- Manejo de memoria y contexto conversacional.
- Orquestación de llamadas a modelos de lenguaje con soporte para múltiples proveedores.
- Ejemplos prácticos de configuración y uso.
Requisitos
- Python 3.9 o superior
- Paquetes:
langgraph,langchain,langchain-openai(u otros proveedores) - Variables de entorno:
OPENAI_API_KEY(u otras claves de API según el modelo)
Instalación
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Clona el repositorio:
git clone https://github.com/KJ-AIML/alms-langgraph-agent-skill.git cd alms-langgraph-agent-skill -
Instala las dependencias:
pip install -r requirements.txt
Uso básico
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Configura tu clave de API como variable de entorno:
export OPENAI_API_KEY="tu-clave-aqui" -
Ejecuta el agente de ejemplo:
python examples/simple_agent.py -
Interactúa con el agente desde la línea de comandos.
Estructura del proyecto
alms-langgraph-agent-skill/
├── examples/
│ └── simple_agent.py
├── alms_agent/
│ ├── __init__.py
│ ├── graph.py
│ ├── nodes.py
│ └── tools.py
├── requirements.txt
└── README.md
Documentación adicional
Para más detalles, consulta la documentación oficial de LangGraph y LangChain.