Esta propuesta presenta un asistente de laboratorio construido con Python y LangGraph para apoyar el prototipado de columnas de adsorción de CO₂. El proyecto integra dos rutas: una ejecuta cálculos científicos en Python, como altura del lecho, caída de presión con la ecuación de Ergun y estimación del tiempo de ruptura; la otra utiliza RAG con literatura sobre lechos fijos para responder preguntas conceptuales. Con un nodo de triage, un LLM decide si realizar cálculos o recuperar conocimiento técnico, generando respuestas útiles para procesos iterativos de investigación. El asistente facilita la experimentación, impulsa el uso de Python en ingeniería ambiental y muestra cómo estas herramientas pueden democratizar prácticas de laboratorio orientadas a la mitigación de CO₂.