El interés por la inteligencia artificial generativa sigue en aumento, impulsado por modelos que incorporan cada vez más capacidades. Con los últimos avances, incluso los entusiastas sin formación en desarrollo pueden comenzar a explorar estas herramientas.
Una de las aplicaciones más destacadas es Langflow, una plataforma visual de bajo código que permite diseñar flujos de trabajo personalizados para IA. Los usuarios pueden utilizar interfaces gráficas sencillas para conectar modelos de IA generativa. Además, con la integración nativa de Ollama, ahora es posible crear flujos de trabajo locales y ejecutarlos sin costo alguno y con total privacidad, gracias a las GPU NVIDIA GeForce RTX y RTX PRO.
Flujos de Trabajo Visuales para IA Generativa
Langflow presenta una interfaz tipo lienzo fácil de usar donde se pueden conectar componentes de modelos de IA generativa —como grandes modelos de lenguaje (LLMs), herramientas, almacenes de memoria y lógica de control— mediante un sencillo sistema de arrastrar y soltar.
Esto permite construir y modificar flujos de trabajo complejos sin necesidad de programación manual, facilitando el desarrollo de agentes capaces de tomar decisiones y realizar acciones en múltiples pasos. Los entusiastas pueden iterar y crear flujos avanzados sin requerir conocimientos previos en codificación.
A diferencia de otras aplicaciones que solo permiten ejecutar consultas LLM simples, Langflow puede desarrollar flujos avanzados que actúan como colaboradores inteligentes, capaces de analizar archivos, recuperar información, ejecutar funciones y responder contextualmente a entradas dinámicas.
Creación de Agentes Locales con Langflow y Ollama
Iniciar el uso de Ollama dentro de Langflow es un proceso sencillo. Existen plantillas predeterminadas disponibles para casos como agentes turísticos o asistentes para compras. Aunque las plantillas predeterminadas suelen ejecutarse en la nube para pruebas, se pueden personalizar para funcionar localmente en GPUs RTX con Langflow.
Para construir un flujo local:
- Instalar la aplicación Langflow para Windows.
- Instalar Ollama, luego ejecutar Ollama y lanzar el modelo preferido (se recomienda Llama 3.1 8B o Qwen3 4B para el primer flujo).
- Correr Langflow y seleccionar una plantilla inicial.
- Sustituir los puntos finales en la nube por el tiempo de ejecución local de Ollama. Para flujos agentivos, establecer el modelo lingüístico como Personalizado, arrastrar un nodo Ollama al lienzo y conectar el modelo personalizado del nodo agente a la salida del nodo Ollama.
Proyectos Iniciales para Explorar
A continuación se presentan dos proyectos ejemplos para comenzar:
Crear un agente personal para itinerarios de viaje: Ingresar todos los requisitos del viaje —incluidas reservas deseadas en restaurantes, restricciones dietéticas y más— para encontrar y organizar automáticamente alojamientos, transporte, comida y entretenimiento.
Expandir las capacidades de Notion: Notion, una aplicación AI para organizar proyectos, puede ampliarse con modelos que ingresen automáticamente notas de reuniones, actualicen el estado de proyectos basándose en chats por Slack o correos electrónicos, y envíen resúmenes sobre proyectos o reuniones.
NVIDIA Project G-Assist: Control Total desde Langflow
NVIDIA Project G-Assist, un asistente AI experimental que opera localmente en PCs GeForce RTX, permite a los usuarios consultar información del sistema (por ejemplo, especificaciones del PC, temperaturas del CPU/GPU) y ajustar configuraciones del sistema mediante simples comandos en lenguaje natural.
A través del componente G-Assist en Langflow, estas funcionalidades pueden integrarse en flujos personalizados. Los usuarios pueden solicitar a G-Assist “obtener temperaturas del GPU” o “ajustar velocidades del ventilador”, y sus respuestas fluirán a través de la cadena de componentes.
No solo se limita a diagnósticos; G-Assist es extensible mediante su arquitectura modular que permite añadir nuevos comandos adaptados a los flujos específicos. Los complementos construidos por la comunidad también pueden invocarse directamente desde los flujos Langflow.
Para comenzar con el componente G-Assist en Langflow, lee la documentación del desarrollador.
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