El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.

LangChain Google Gemini Agent es una biblioteca en Python diseñada para simplificar la creación de agentes IA autónomos alimentados por los modelos de lenguaje Gemini de Google. Combina el enfoque modular de LangChain—permitiendo cadenas de instrucciones, gestión de memoria e integración de herramientas—con la avanzada comprensión del lenguaje natural de Gemini. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas para llamadas API, consultas a bases de datos, web scraping y resúmenes de documentos; orquestarlas mediante un agente que interpreta las entradas del usuario, selecciona las acciones de herramientas apropiadas y compone respuestas coherentes. El resultado es un agente flexible capaz de razonamiento en múltiples pasos, acceso a datos en tiempo real y diálogos contextuales, ideal para construir chatbots, asistentes de investigación y flujos de trabajo automatizados, además de integrarse con almacenes vectoriales y servicios en la nube para escalabilidad.