El LangChain de la guía y el de hoy

En el material de este módulo conviven dos capas: las ideas, que aguantan (componer con |, el parser que escribe en el prompt, la memoria como texto reinyectado, la descripción como prompt del agente), y los imports, que caducan. Casi todo lo que se ha movido de sitio son las clases envoltorio de alto nivel; el núcleo Runnable sigue exactamente igual. Saber separar las dos capas vale más que memorizar cualquiera de ellas.

01 — El inventario

Lo que se ha movido

Comprobado el 2026-08-30 contra la documentación oficial de LangChain y la página de deprecations de OpenAI:

Lo que usa la guía	Estado	Hacia dónde
`langchain_core.pydantic_v1`	Retirado en 0.3 · sep 2024	`from pydantic import BaseModel, Field`
`ConversationChain`	Deprecado 0.3.1 · legacy en v1.0	`create_agent` + checkpointing
`langchain.memory.Conversation*Memory`	Deprecado 0.3.1 · legacy en v1.0	`langchain-classic` o el camino nuevo
`initialize_agent`, `AgentType`	Legacy en v1.0	`create_agent`
`duckduckgo-search`	Renombrado	`pip install ddgs`
`gpt-3.5-turbo`	Apagado: 2026-10-23	`gpt-5.6-terra`
LangServe	Mantenimiento	Plataforma de despliegue actual

02 — El patrón

Qué ha sobrevivido y por qué

Mira lo que no aparece en la tabla de arriba:

Sigue donde estaba

El interfaz Runnable
El operador |
ChatPromptTemplate
StrOutputParser
RunnablePassthrough

Se ha caído

ConversationChain
initialize_agent
Las clases *Memory
El puente pydantic_v1

El patrón es legible: se han caído las clases que envolvían un flujo entero — abstracciones que decidían por ti y que eran difíciles de inspeccionar y de modificar. Se han quedado las piezas pequeñas y componibles. Cuando un framework se limpia, suele limpiar en esa dirección.

Eso también te dice qué estudiar con más cuidado: la lección de RunnablePassthrough.assign envejecerá mejor que la de ConversationChain.

03 — El método

Detectarlo tú, sin esperar a que te avisen

pip show langchain langchain-core          # ¿qué versión tienes de verdad?
python -W error::DeprecationWarning x.py   # convierte los avisos en errores

Y la tercera comprobación, que no es código: antes de dar por buena una lección, mira la fecha del propio material y compárala con la última release del paquete. Un tutorial de LangChain de hace dos años cruza al menos una versión mayor.

// el aviso de deprecación suele nombrar el reemplazo: silenciarlos es tirar tu mejor documentación

Auditoría Esta lección entera es una auditoría, así que lo honesto es auditarla a ella. Las fechas y estados de la tabla se comprobaron el 2026-08-30 contra fuentes oficiales, pero una tabla de deprecaciones es justo el tipo de documento que se pudre más rápido: cada fila tiene su propia fecha de caducidad, y la de gpt-3.5-turbo es dentro de dos meses.

Si el material del curso llegó con imports retirados hace casi dos años, ¿qué dice eso de las demás afirmaciones del mismo material que aún no has comprobado — precios, límites de contexto, nombres de modelo? ¿Cuáles de ellas puedes verificar tú mismo en menos de un minuto?

Para hacer

Que los avisos te tumben el script

Corre uno de los scripts del módulo con python -W error::DeprecationWarning y anota el primer aviso que lo tumbe: cópialo entero, con el reemplazo que sugiere, a auditoria/. Repite hasta que el script llegue al final sin avisos.