Cómo construí un bot de IA multiplataforma con los flujos de trabajo de arrastrar y soltar de Langflow

En este artículo explico paso a paso cómo integrar Langflow como motor de conversación visual y LangBot como capa de distribución a múltiples plataformas de mensajería como QQ, WeChat, Telegram, Discord, Slack, LINE, Feishu y DingTalk, sin necesidad de programar. La solución permite diseñar flujos de conversación visuales, orquestar llamadas a modelos de lenguaje y servicios externos, y desplegar el mismo flujo en varias plataformas simultáneamente.

Resumen de la propuesta: un flujo de trabajo visual en Langflow alimenta una Pipeline en LangBot que gestiona la integración con plataformas de mensajería. Beneficios claves: verdadero multi plataforma, orquestación visual con ramas condicionales y multi turno, soporte para modelos OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek y modelos locales, y todo en proyectos open source para despliegue privado y personalizable.

Requisitos previos: Python 3.10 o superior, Docker recomendado para despliegue rápido, y claves de API para el proveedor de LLM que prefieras como OpenAI u otros compatibles.

Paso 1 desplegar LangBot: desde una máquina con uvx instalado ejecutar uvx langbot. La primera ejecución auto inicializa la aplicación y abre el dashboard en http://127.0.0.1:5300. Regístrate y accede al panel para gestionar pipelines y conectores.

Paso 2 desplegar Langflow: rápida puesta en marcha con Docker ejecutando docker run -d --name langflow -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest. Accede a Langflow en http://localhost:7860 para crear flujos visuales.

Paso 3 crear un flujo en Langflow: usa la plantilla Basic Prompting para empezar. Componentes básicos: Chat Input para recibir el mensaje del usuario, Prompt para instrucciones del sistema, Language Model para invocar el LLM y Chat Output para devolver la respuesta. Configura el componente Language Model seleccionando proveedor, modelo y la clave de API correspondiente. Puedes apuntar la Base URL a servicios compatibles si usas proveedores alternativos.

Paso 4 obtener información del API en Langflow: en Settings API Keys crea una nueva clave y guárdala. Extrae el Flow ID desde la URL del editor de flujos en el formato http://localhost:7860/flow/flow-id y anota ese identificador.

Paso 5 configurar Langflow en LangBot: en el dashboard de LangBot abre Pipelines y edita la ChatPipeline. En la pestaña AI selecciona Langflow API como Runner y completa Base URL apuntando a http://localhost:7860 o al nombre del contenedor http://langflow:7860 si ambos corren en Docker, agrega la API Key y el Flow ID. Si usas Docker crea y conecta ambos contenedores a la misma red para resolver nombres de contenedor, por ejemplo docker network create langbot_network y docker network connect langbot_network langflow y docker network connect langbot_network langbot.

Paso 6 prueba la conversación: desde Pipelines usa Debug Chat para enviar mensajes de prueba y verificar que el flujo en Langflow procesa la entrada, invoca el LLM y devuelve la respuesta a través de LangBot hacia la plataforma de mensajería.

Cómo funciona a alto nivel: el usuario envía un mensaje por una plataforma, LangBot lo recibe y lo envía a la Pipeline, la Pipeline llama a la API de Langflow, Langflow ejecuta el flujo visual agregando prompts y llamadas al LLM, y devuelve el resultado que LangBot envía al usuario final.

Problemas comunes y soluciones: si no hay conexión con Langflow verifica la Base URL y la red Docker, usa el nombre de contenedor cuando estén en la misma red. Si falla una llamada API comprueba que la API Key y el Flow ID son correctos y que el componente Language Model tiene una clave válida para el proveedor de LLM.

Casos de uso avanzados que puedes orquestar visualmente: memoria multi turno para contexto, ramas condicionales para lógica conversacional, integración con APIs externas y bases de datos vectoriales para RAG, agentes IA colaborativos que combinan varios modelos, y conectores a buscadores o ERPs. Todo ello sin escribir código gracias al editor drag and drop de Langflow.

Por qué esta arquitectura es especialmente útil para empresas: permite desplegar una única lógica de IA en múltiples canales reduciendo tiempo de desarrollo, facilita la iteración rápida sobre flujos conversacionales y soporta modelos y proveedores variados. Es ideal para proyectos de atención al cliente automatizada, agentes IA internos, asistentes para ventas y escenarios RAG con bases de conocimiento corporativas.

Acerca de Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y servicios de inteligencia de negocio. Diseñamos soluciones a medida que integran agentes IA con flujos conversacionales avanzados, y ofrecemos seguridad y despliegue en la nube para entornos productivos. Si buscas desarrollar un proyecto de software a medida visita nuestra página de software a medida y si tu foco es la inteligencia artificial corporativa descubre nuestras capacidades en inteligencia artificial.

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Resumen final: LangBot y Langflow forman una pareja poderosa para construir chatbots multiplataforma rápidamente. Langflow aporta orquestación visual y control fino del diálogo, mientras que LangBot facilita la distribución a canales de mensajería. Si necesitas apoyo profesional para diseñar flujos avanzados, integrar modelos multimodales, asegurar el entorno o desplegar en AWS o Azure, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios completos desde la consultoría hasta la implementación y mantenimiento.

Recursos relacionados: revisa la documentación oficial de LangBot y Langflow para detalles de despliegue, y contacta con nuestro equipo si quieres una solución personalizada que incluya automatización de procesos, inteligencia de negocio con Power BI y seguridad aplicada a tus agentes IA.