# Instrucciones para el agente: Langflow: construye agentes con un editor visual

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/langflow-ai/langflow (licencia MIT)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/langflow-visual-agents

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## Para el agente: cómo acompañar al usuario

1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

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## Pasos de configuración

Comprueba que tienes Python 3.10–3.14 y uv. En una carpeta nueva para esta instalación, crea primero el entorno que necesita `uv pip`; esta preparación adapta la secuencia del README siguiendo la [documentación de uv](https://docs.astral.sh/uv/pip/environments/):

```sh
uv venv
uv pip install langflow -U
```

Antes de arrancar, define `LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD` como variable de entorno privada con tu contraseña de administración. Después ejecuta desde la misma carpeta:

```sh
uv run langflow run
```

Entra con el usuario `langflow` y esa contraseña.

Deja el servidor activo y abre `http://127.0.0.1:7860`. Sigue el [inicio rápido oficial](https://docs.langflow.org/get-started-quickstart): **New Flow → Simple Agent**. En el componente Agent abre **Setup Provider**, configura en privado una clave de OpenAI con saldo y habilita un modelo disponible. Selecciónalo en **Language Model**. Abre **Playground** y pide «Suma 4 y 4 usando la calculadora». Comprueba que invoca Calculator y devuelve 8.

## Comprobación

Ejecuta una entrada conocida y comprueba la salida de cada componente. Repite con una entrada que deba producir una respuesta distinta para detectar configuraciones ignoradas.

## Si algo falla

Si un nodo falla, revisa primero su configuración y dependencias. Si el editor no arranca, contrasta tu versión de Python con los requisitos oficiales.

Consulta [el README oficial](https://github.com/langflow-ai/langflow#readme) para requisitos y variantes de instalación.