LangChain y OpenRouter en Python

En este artículo traduzco y rehago un tutorial sencillo que muestra cómo crear un agente create_agent con Python usando LangChain y OpenRouter, explicando los pasos clave y aportando contexto para quienes empiezan en inteligencia artificial.

Qué vamos a construir: un pequeño script en Python que conecta con un modelo de IA a través de OpenRouter, gestiona la conversación con LangChain, hace una pregunta simple y muestra la respuesta en la terminal. Es ideal para principiantes que quieren entender cómo funcionan las APIs de IA en proyectos reales.

Estructura del proyecto ejemplo: langchain_python/ python_example/ createagent.py .env README.md

Requisitos previos: Python 3.9 o superior, una clave de OpenRouter y conocimientos básicos para ejecutar scripts en Python.

Paso 1 Instalar paquetes necesarios desde la carpeta python_example ejecutar pip install langchain langchain-openai python-dotenv

Paso 2 Añadir la clave de forma segura crear un archivo .env dentro de python_example con la línea OPENROUTER_API_KEY=tu_api_key_aqui de este modo la clave no queda en el código fuente.

Paso 3 Idea general del script El script carga la clave desde .env, configura OpenRouter en modo compatible con OpenAI, crea un LLM con ChatOpenAI de LangChain, construye un agente sencillo y envía un mensaje del usuario para obtener la respuesta que luego se imprime de forma segura en la consola. En resumen envías un mensaje la IA lo procesa y devuelve una respuesta.

Paso 4 Ejecución y comportamiento esperado Ejecuta python createagent.py desde la carpeta python_example y verás en pantalla una respuesta breve y comprensible por ejemplo una definición de inteligencia artificial en términos simples.

Salida de ejemplo Artificial intelligence es cuando las computadoras aprenden a resolver tareas que normalmente requieren razonamiento humano como responder preguntas y tomar decisiones.

Qué aprendes con este proyecto usar variables de entorno en Python conectar Python con un modelo de IA comprender a nivel básico cómo funcionan los agentes LangChain y extraer e imprimir respuestas de manera segura.

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Reflexión final Este pequeño ejemplo con LangChain y OpenRouter es un excelente punto de partida para entender la integración de IA en proyectos reales. Si necesitas acompañamiento profesional en desarrollo de aplicaciones, auditoría de seguridad o proyectos de inteligencia de negocio contacta con Q2BSTUDIO para escalar tu iniciativa con las mejores prácticas y tecnologías actuales.