La agencia LangChain.Agentes en producción.
LangChain sabe construir agentes LLM serios, pero un notebook que funciona una vez y un agente que sobrevive a producción son cosas muy distintas. Diseñamos la arquitectura agente y RAG, construimos agentes con estado en LangGraph, e instrumentamos con tracing y evals LangSmith fiables.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia LangChain la lanza a producción, no solo a una demo.
Cualquiera puede cablear una cadena en un notebook. Diseñar la arquitectura correcta, construir agentes con estado que no se rompen, e instrumentarlos para confiar en ellos en producción es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Arquitectura
La arquitectura agente y RAG correcta, antes de una sola línea
La mayoría de proyectos LLM fallan en el diseño, no en el prompt. Antes de escribir una línea, mapeamos lo que de verdad construyes: cuándo un agente LangGraph con estado se gana su sitio, cuándo basta una llamada simple al modelo, y dónde encaja el retrieval (RAG). Elegimos la arquitectura que encaja con el trabajo, para que no sobre-ingenieres una feature de un solo prompt ni infraconstruyas un agente que necesita control de flujo real.
Ver un diseño tipo - Build con LangGraph
Agentes con estado, multi-paso con control de flujo real
Un agente que pierde su estado en el paso dos no es producción. Construimos agentes con estado, multi-paso en LangGraph con el control de flujo que necesitan: herramientas, ramas, reintentos, checkpoints con humano en el bucle y guardarraíles. Cada paso está acotado y es observable, para que el agente haga el trabajo de principio a fin y veas exactamente qué hizo y por qué.
Ver el método - Observabilidad
Tracing y evals con LangSmith para confiar en él en producción
No puedes depurar lo que no ves. Cableamos LangSmith desde el día 1: trazas de cada paso, evals que cazan las regresiones antes de que salgan, y monitorización para saber cuándo un agente deriva en producción. Esa es la diferencia entre una app LLM que vigilas todo el rato y una en la que confías. La instrumentamos para que tu equipo depure, mida y la mejore sin adivinar.
Ver las integraciones - Integración y ops
Conectado a tus datos, tu stack y tus modelos
LangChain es agnóstico al modelo, y nosotros también. Enrutamos a Claude, OpenAI o modelos abiertos según la tarea, conectamos el agente a tus datos y tu stack, y lo desplegamos y monitorizamos donde de verdad corre. Somos una agencia de automatización e IA primero, así que esto encaja en cómo tu equipo ya entrega en vez de ser un proyecto de laboratorio que nadie posee.
Ver la capacitación IA
Construimos LangChain como software de producción, no una demo.
La mayoría de proyectos LLM mueren igual: una cadena que funciona en el camino feliz, sin estado, sin observabilidad, y se cae en cuanto llega un usuario real. Así que lo tratamos como software: la arquitectura diseñada primero, el agente construido con estado en LangGraph, todo instrumentado con LangSmith para que puedas depurar, medir y confiar en él una vez en producción.
- Auditoría · mapeamos el caso de uso y decidimos dónde ayuda LangChain de verdad, y dónde es sobre-ingeniería
- Diseño · la arquitectura agente, RAG y estado, antes de una sola línea de código
- Build · agentes con estado en LangGraph con control de flujo, herramientas y guardarraíles
- Instrumentación · tracing y evals LangSmith para confiar en él y depurarlo en producción
Construimos agentes que sobreviven a producción.
No vendemos un nivel de partner. Venimos de la automatización y la IA, así que construimos los agentes LLM como tienen que correr de verdad: con estado en LangGraph, anclados con RAG, instrumentados con LangSmith, y honestos sobre cuándo un framework es sobre-ingeniería para tu caso de uso. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto se queda en un notebook que funcionó una vez.
- Venimos de la automatización y la IA, así que construimos agentes que sobreviven a producción, con estado, evals y observabilidad, no una demo que se rompe al segundo mensaje.
- Observabilidad por defecto: tracing y evals LangSmith cableados desde el día 1, para que depures y confíes en la app en vez de vigilarla todo el rato.
- Somos honestos sobre cuándo un framework es sobre-ingeniería. Si una llamada simple al modelo le gana a un agente LangGraph para tu caso, te lo decimos.
- Ningún badge de partner que vender. Nos juzgan por si tu app LLM de verdad llega a producción y sigue siendo fiable, no por un nivel.
LangChain en el centro, tus datos y tu stack alrededor.
Construimos las partes que convierten una idea LLM en una app de producción fiable, y luego las conectamos a tus datos y a cómo tu equipo ya entrega. Esto es lo que cubre un build LangChain real.
- Build
Arquitectura agente y RAG
Diseñamos la arquitectura antes del código: cuándo un agente LangGraph se gana su sitio, cuándo basta una llamada simple, dónde encaja el retrieval, y cómo deben fluir el estado y las herramientas, para que construyas lo correcto una sola vez.
- Build
Agentes con estado (LangGraph)
Construimos agentes multi-paso en LangGraph con control de flujo real: herramientas, ramas, reintentos, checkpoints y gates con humano en el bucle, cada paso acotado para que el agente posea la tarea sin descontrolarse.
- Build
Tracing y evals LangSmith
Instrumentamos la app con LangSmith desde el día 1: trazas de cada paso, evals que cazan las regresiones, y monitorización para depurar, medir y confiar en la app una vez en producción.
- Build
RAG y retrieval
Construimos la capa de retrieval que ancla tu agente en tus datos: chunking, embeddings, vector store, y la lógica de retrieval que de verdad devuelve el contexto correcto, evaluada para que las respuestas sigan siendo precisas.
- Build
Enrutado agnóstico al modelo
LangChain funciona con Claude, OpenAI y modelos abiertos. Enrutamos cada tarea al modelo que encaja en coste, velocidad y calidad, para que nunca quedes atado a un proveedor ni pagues precio premium por llamadas simples.
- Build
Despliegue y ops
Desplegamos la app en tu stack, la conectamos a tus datos y tus APIs, y montamos monitorización y logging para que corra de forma fiable, con la observabilidad que tu equipo necesita para mantenerla sana tras irnos.
Ponemos a prueba tu caso de uso LLM, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar lo que construyes, tus datos y el equipo que tendrá que mantenerlo. Te llevas una lectura honesta de si LangChain encaja, qué arquitectura construir, y si un enfoque más simple le gana. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu caso de uso.
- Una lectura honesta de si LangChain encaja en tu caso de uso
- La arquitectura agente, RAG y estado a construir
- La estrategia de modelo que vale la pena
- Una opinión franca sobre cuándo gana un enfoque más simple
Cómo llevamos un build LangChain.
Cinco pasos, en orden. No escribimos código antes de que la arquitectura esté validada, no lanzamos un agente sin observabilidad, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría del caso de uso
Decidir dónde ayuda LangChain de verdad
Nos sentamos y miramos lo que de verdad construyes: el caso de uso, los datos, el volumen, el equipo que tendrá que mantenerlo. La mitad del valor es decirte dónde se gana LangChain su sitio y dónde no. Para un agente complejo, con estado, a escala de equipo, es un acelerador real. Para una feature de un solo prompt, un framework suele ser sobre-ingeniería, y lo decimos antes de que te comprometas.
- Paso 2 · Diseño de arquitectura
Diseñar el agente, el RAG y el estado antes del código
Mapeamos la arquitectura primero: dónde encaja un agente LangGraph con estado y control de flujo, dónde basta una llamada simple al modelo, y dónde el retrieval (RAG) debe anclar las respuestas. Elegimos también la estrategia de modelo, ya que LangChain es agnóstico. Un ingeniero de tu lado valida el diseño antes de que construyamos, para que no pagues por descubrir la arquitectura a mitad de proyecto.
- Paso 3 · Build con LangGraph
Agentes con estado y control de flujo real
Construimos el agente en LangGraph: con estado, multi-paso, con las herramientas, ramas, reintentos y checkpoints con humano en el bucle que el trabajo pide. Cada paso está acotado y solo tiene las herramientas que debe, con guardarraíles para que el agente no se descontrole. La capa de retrieval se construye y se evalúa para que las respuestas sigan ancladas. Obtienes un agente que posee la tarea de principio a fin, no una cadena de prompts frágil.
- Paso 4 · Instrumentar e integrar
Cablear LangSmith, tus datos y tu stack
Instrumentamos la app con LangSmith: trazas de cada paso, evals que cazan las regresiones, y monitorización de la deriva en producción. Luego la conectamos a tus datos, tus APIs y tu stack, con enrutado agnóstico al modelo hacia Claude, OpenAI o modelos abiertos según la tarea. Todo sale con su observabilidad y su logging desde el día 1, para que la app sea depurable en cuanto pasa a producción.
- Paso 5 · Desplegar y traspasar
Lanzarla, y luego dejártela para que la corras tú
Desplegamos la app en tu stack y te la entregamos instrumentada y documentada, para que tu equipo lea las trazas, lance los evals y la mejore sin nosotros. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso de IA cubre LangChain, LangGraph y LangSmith de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala después, lo hablamos aparte, sin lock-in.
Nos juzgan por las apps que se lanzan.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyas apps LangChain construimos, y si esas apps de verdad llegaron a producción y siguieron siendo fiables tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- La app vive en tu repo y tu stack, propiedad de tu equipo
- Tracing y evals LangSmith cableados antes de que nada pase a producción
- Agentes con estado, anclados con RAG, y mantenidos observables
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia LangChain?
Una agencia LangChain construye apps y agentes LLM en producción con el framework, en vez de dejarte un notebook que funciona una vez. Diseñamos la arquitectura agente y RAG, construimos agentes con estado en LangGraph con control de flujo real y guardarraíles, cableamos LangSmith para tracing y evals, y lo conectamos a tus datos, tu stack y tus modelos. El objetivo es una app LLM que llega a producción y sigue siendo fiable, no una demo que se rompe al segundo mensaje.¿Cuánto cuesta un proyecto LangChain?
Depende del alcance: un solo agente apoyado en retrieval no tiene nada que ver con un sistema multi-agente cableado a tus datos y tu stack con observabilidad completa. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encontrar dónde ayuda LangChain de verdad a tu caso de uso, y luego cotizamos un alcance fijo. El uso de modelo lo pagas al proveedor (Claude, OpenAI o modelos abiertos); nosotros diseñamos el enrutado para que la factura sea predecible.¿Cuándo NO deberíamos usar LangChain?
Cuando es sobre-ingeniería para el trabajo. Si tu feature es un solo prompt sin estado, sin herramientas y sin flujo multi-paso, una llamada directa al modelo es más simple, más barata y más fácil de mantener que un framework. LangChain se gana su sitio cuando tienes agentes complejos, con estado, multi-paso y un equipo que debe mantenerlos en el tiempo. Te decimos con honestidad de qué lado de esa línea estás antes de que te comprometas, porque la herramienta equivocada te frena.¿Qué es LangGraph y cuándo lo necesitamos?
LangGraph es la librería de LangChain para construir agentes y grafos con estado, multi-paso: te da el control de flujo, las ramas, los reintentos, los checkpoints y los gates con humano en el bucle que una simple cadena de prompts no tiene. Lo necesitas cuando el agente tiene que mantener su estado entre pasos, llamar a herramientas, decidir y recuperarse de fallos, es decir un agente de verdad en vez de una sola respuesta. Para un prompt de un solo disparo no lo necesitas, y no lo añadimos solo para parecer sofisticados.¿Cómo hacéis fiable una app LangChain en producción?
Con observabilidad y evals, cableadas desde el día 1. Instrumentamos la app con LangSmith para que cada paso quede trazado, montamos evals que cazan las regresiones antes de que salgan, y añadimos monitorización para saber cuándo un agente deriva en producción. Esa es la diferencia entre una app LLM que vigilas todo el rato y una en la que confías. También construimos los guardarraíles y los checkpoints con humano en el bucle dentro del flujo LangGraph para que el agente no se descontrole sin que se vea.¿LangChain está atado a un solo proveedor de modelo?
No, LangChain es agnóstico al modelo y funciona con Claude, OpenAI y modelos abiertos. Lo usamos a propósito: enrutamos cada tarea al modelo que encaja en coste, velocidad y calidad, para que nunca quedes atado a un proveedor ni pagues precio premium por llamadas simples. Si tus necesidades cambian o sale un modelo mejor, cambiar es un cambio de config, no una reconstrucción. Diseñamos la capa de enrutado para que conserves esa flexibilidad.¿Cuál es la diferencia entre LangChain, LangGraph y LangSmith?
Son tres partes del mismo stack. LangChain es el framework para construir aplicaciones LLM. LangGraph es su librería para agentes y grafos con estado, multi-paso, la parte que sacas cuando necesitas control de flujo real. LangSmith es la plataforma de observabilidad: tracing, evals y monitorización para depurar y confiar en la app en producción. Usamos las tres juntas: diseñar y construir con LangChain y LangGraph, y luego instrumentar con LangSmith.¿Podéis construir RAG con LangChain?
Sí, el retrieval es una de las cosas para las que está hecho el framework. Construimos la capa de retrieval que ancla tu agente en tus datos: chunking, embeddings, un vector store, y la lógica de retrieval que de verdad devuelve el contexto correcto. Luego lo evaluamos con LangSmith para que las respuestas sigan siendo precisas en vez de equivocarse con aplomo. El RAG solo vale lo que vale su retrieval, así que lo medimos en vez de suponer que funciona.
Deja de lanzar demos. Lanza un agente que dure.
Una auditoría de 60 minutos, tu caso de uso LLM puesto a prueba, un plan de arquitectura con la observabilidad incorporada. Si un enfoque más simple le gana a LangChain para tu caso, te lo decimos. Si un agente de verdad es la elección correcta, lo construimos.