Tutorial de LangGraph: Guía completa para principiantes sobre cómo empezar

LangGraph Es un framework de Python diseñado para crear flujos de trabajo de IA con estado mediante estructuras basadas en grafos. A diferencia de las herramientas lineales, LangGraph Permite que los flujos de trabajo se adapten dinámicamente según las condiciones, los resultados o las entradas del usuario. Sus características destacadas incluyen la gestión de estados persistentes, la coordinación multiagente y la compatibilidad integrada con la supervisión humana. Estas capacidades lo hacen ideal para crear aplicaciones avanzadas como chatbots, sistemas colaborativos y flujos de trabajo condicionales.

LangGraph simplifica tareas complejas, como mantener el contexto conversacional o integrar herramientas externas. Por ejemplo, un chatbot desarrollado con LangGraph puede rastrear el historial del usuario, escalar problemas a agentes humanos y generar respuestas basadas en el contexto almacenado. Al aprovechar su enfoque basado en grafos, los desarrolladores pueden diseñar flujos de trabajo que gestionan ramificaciones, bucles y recuperación de errores de forma eficiente.

Para aquellos que buscan una alternativa de código bajo, Nodo tardío Ofrece una plataforma visual que incorpora muchos de los principios de LangGraph, lo que facilita la creación de flujos de trabajo a usuarios sin amplia experiencia en programación. Con Latenode, puede diseñar visualmente flujos de trabajo, gestionar estados e integrar fácilmente más de 200 modelos de IA. Ya sea que esté creando chatbots, automatizando aprobaciones o coordinando tareas multiagente, herramientas como LangGraph y Latenode ofrecen soluciones prácticas adaptadas a sus necesidades.

LangGraph Tutorial 1: Componentes de LangGraph Explicación | Estado | Nodos | Aristas

Tutorial de LangGraph para principiantes

LangGraph es un marco de Python diseñado para optimizar la automatización del flujo de trabajo, desde la configuración básica hasta la creación de sistemas complejos y adaptables.

Instalación y configuración

Para empezar a usar LangGraph, primero debe configurar su entorno. Empiece creando un entorno virtual dedicado para aislar las dependencias y evitar conflictos. Abra su terminal y ejecute los siguientes comandos:

python -m venv venv
<span class="hljs-built_in">source</span> venv/bin/activate  <span class="hljs-comment"># For macOS/Linux</span>
<span class="hljs-comment"># venv\Scripts\activate   # For Windows</span>

Una vez activado el entorno virtual, instale LangGraph mediante pip:

pip install -U langgraph

Puede confirmar la instalación importando la biblioteca en un REPL de Python:

<span class="hljs-keyword">import</span> langgraph

LangGraph suele requerir dependencias adicionales para la integración con modelos de lenguaje o herramientas externas. Por ejemplo:

• Usa langchain-openai para preguntas de OpenAI .
• Instalar langchain[anthropic] para preguntas de Claude integración.
• Añadir tavily-python para capacidades de búsqueda web [ 2 ][ 1 ][ 3 ][ 4 ].

Para gestionar de forma segura las claves API, almacénelas en variables de entorno. Por ejemplo, configure su clave API de OpenAI de la siguiente manera:

<span class="hljs-built_in">export</span> OPENAI_API_KEY=<span class="hljs-string">"your-api-key-here"</span>

En Windows, reemplace export con setEstas claves permiten que LangGraph interactúe con servicios externos durante la ejecución del flujo de trabajo. [ 2 ][ 1 ][ 3 ][ 4 ].

Con el entorno listo y LangGraph instalado, ya está todo listo para crear su primer flujo de trabajo.

Construyendo su primer gráfico

Los flujos de trabajo de LangGraph giran en torno a la definición y gestión del estado, utilizando las herramientas de Python. TypedDict Para el manejo seguro de datos. Aquí tienes un ejemplo sencillo para empezar:

<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> TypedDict
<span class="hljs-keyword">from</span> langgraph.graph <span class="hljs-keyword">import</span> StateGraph, START, END

<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">GraphState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
    message: <span class="hljs-built_in">str</span>
    count: <span class="hljs-built_in">int</span>

Las operaciones de flujo de trabajo se encapsulan en nodos, que procesan el estado actual y devuelven actualizaciones como diccionarios. Cada nodo se centra en una tarea específica, manteniendo el estado general:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">greeting_node</span>(<span class="hljs-params">state: GraphState</span>):
    <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"message"</span>: <span class="hljs-string">f"Hello! Processing item <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'count'</span>]}</span>"</span>}

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">counter_node</span>(<span class="hljs-params">state: GraphState</span>):
    <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"count"</span>: state[<span class="hljs-string">"count"</span>] + <span class="hljs-number">1</span>}

A continuación, inicialice un StateGraph, agregue nodos y defina el orden de ejecución utilizando bordes:

<span class="hljs-comment"># Initialize the graph with state schema</span>
workflow = StateGraph(GraphState)

<span class="hljs-comment"># Add nodes to the graph</span>
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"greeting"</span>, greeting_node)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"counter"</span>, counter_node)

<span class="hljs-comment"># Define execution flow</span>
workflow.add_edge(START, <span class="hljs-string">"greeting"</span>)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"greeting"</span>, <span class="hljs-string">"counter"</span>)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"counter"</span>, END)

<span class="hljs-comment"># Compile the graph</span>
app = workflow.<span class="hljs-built_in">compile</span>()

Para ejecutar el gráfico, proporcione un estado inicial e invoque la aplicación compilada:

initial_state = {<span class="hljs-string">"message"</span>: <span class="hljs-string">""</span>, <span class="hljs-string">"count"</span>: <span class="hljs-number">0</span>}
result = app.invoke(initial_state)
<span class="hljs-built_in">print</span>(result)  <span class="hljs-comment"># {'message': 'Hello! Processing item 0', 'count': 1}</span>

Este ejemplo demuestra los conceptos básicos de LangGraph. A partir de aquí, puede ampliarlo a flujos de trabajo más avanzados.

Conceptos básicos de la gestión estatal

La gestión de estados en LangGraph va más allá de la simple transferencia de datos. Garantiza la persistencia de un estado tipificado durante todo el flujo de trabajo, lo que facilita una coordinación fluida entre operaciones.

A diferencia de los sistemas sin estado que pierden el contexto entre pasos, LangGraph conserva el estado durante todo el ciclo de vida del flujo de trabajo. Esta función es especialmente útil para aplicaciones como la IA conversacional o los procesos de varios pasos. Por ejemplo, se puede gestionar el contexto de una conversación con un TypedDict:

<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ConversationState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
    messages: <span class="hljs-built_in">list</span>
    user_id: <span class="hljs-built_in">str</span>
    context: <span class="hljs-built_in">dict</span>

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">add_message_node</span>(<span class="hljs-params">state: ConversationState</span>):
    new_message = {<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"assistant"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"How can I help?"</span>}
    <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"messages"</span>: state[<span class="hljs-string">"messages"</span>] + [new_message]}

Cuando un nodo actualiza el estado, LangGraph fusiona los cambios con los datos existentes. En este ejemplo, messages La lista se actualiza mientras user_id y context permanecer sin cambios.

La validación de estado está integrada en el framework, utilizando esquemas de TypedDict para detectar incompatibilidades de tipos en tiempo de ejecución. Este enfoque ayuda a identificar errores de forma temprana, ahorrando tiempo de depuración y mejorando la fiabilidad.

Patrones avanzados en LangGraph

Una vez que se sienta cómodo con los conceptos básicos, LangGraph ofrece patrones avanzados para manejar escenarios complejos como ramificaciones condicionales, bucles, manejo de errores y flujos de trabajo con intervención humana.

Ramificación condicional
Puedes crear flujos de trabajo dinámicos que se adapten a las condiciones del estado. Por ejemplo:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">should_escalate</span>(<span class="hljs-params">state: ConversationState</span>):
    <span class="hljs-keyword">if</span> state.get(<span class="hljs-string">"confidence_score"</span>, <span class="hljs-number">0</span>) < <span class="hljs-number">0.7</span>:
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"human_agent"</span>
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"ai_response"</span>

workflow.add_conditional_edges(
    <span class="hljs-string">"analyze_query"</span>,
    should_escalate,
    {<span class="hljs-string">"human_agent"</span>: <span class="hljs-string">"escalate"</span>, <span class="hljs-string">"ai_response"</span>: <span class="hljs-string">"respond"</span>}
)

Flujos cíclicos
Los flujos de trabajo pueden retroceder a nodos anteriores para procesamiento iterativo o reintentos. Esto resulta útil para tareas que requieren múltiples intentos:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">check_quality</span>(<span class="hljs-params">state: TaskState</span>):
    <span class="hljs-keyword">if</span> state[<span class="hljs-string">"attempts"</span>] < <span class="hljs-number">3</span> <span class="hljs-keyword">and</span> state[<span class="hljs-string">"quality_score"</span>] < <span class="hljs-number">0.8</span>:
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"retry"</span>
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"complete"</span>

workflow.add_conditional_edges(
    <span class="hljs-string">"quality_check"</span>,
    check_quality,
    {<span class="hljs-string">"retry"</span>: <span class="hljs-string">"process_task"</span>, <span class="hljs-string">"complete"</span>: END}
)

Flujos de trabajo con participación humana
Incorporar supervisión humana en los puntos de decisión clave. Por ejemplo:

workflow.add_node(<span class="hljs-string">"human_approval"</span>, human_approval_node)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"generate_response"</span>, <span class="hljs-string">"human_approval"</span>)
workflow.add_conditional_edges(
    <span class="hljs-string">"human_approval"</span>,
    <span class="hljs-keyword">lambda</span> state: <span class="hljs-string">"approved"</span> <span class="hljs-keyword">if</span> state[<span class="hljs-string">"approved"</span>] <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-string">"rejected"</span>,
    {<span class="hljs-string">"approved"</span>: <span class="hljs-string">"send_response"</span>, <span class="hljs-string">"rejected"</span>: <span class="hljs-string">"revise_response"</span>}
)

Gestión de errores
LangGraph admite un manejo robusto de errores con patrones try-catch y enrutamiento condicional para la recuperación:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">safe_api_call</span>(<span class="hljs-params">state: APIState</span>):
    <span class="hljs-keyword">try</span>:
        result = external_api.call(state[<span class="hljs-string">"query"</span>])
        <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"result"</span>: result, <span class="hljs-string">"error"</span>: <span class="hljs-literal">None</span>}
    <span class="hljs-keyword">except</span> Exception <span class="hljs-keyword">as</span> e:
        <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"result"</span>: <span class="hljs-literal">None</span>, <span class="hljs-string">"error"</span>: <span class="hljs-built_in">str</span>(e)}

Estas técnicas avanzadas permiten la creación de flujos de trabajo adaptables y realistas, transformando procesos simples en sistemas potentes.

Proyectos de LangGraph con ejemplos de código

Los proyectos de LangGraph dan vida a conceptos teóricos al transformarlos en aplicaciones empresariales prácticas. Estos ejemplos se basan en el tutorial básico de LangGraph y muestran cómo aplicar sus patrones en situaciones reales.

Chatbot de soporte con memoria

Un chatbot de soporte que recuerda el historial de conversaciones puede mejorar significativamente las interacciones de los usuarios. Al combinar la gestión de estados de LangGraph con herramientas externas, puede crear un chatbot que mantiene el contexto en múltiples intercambios mientras accede a una base de conocimiento simulada.

Aquí te decimos cómo puedes empezar:

1. Definir la estructura del Estado

El estado del chatbot debe capturar detalles clave como el historial de conversaciones, el contexto del usuario y los resultados de la herramienta. A continuación, un ejemplo:

<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> TypedDict, <span class="hljs-type">List</span>, <span class="hljs-type">Optional</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> langgraph.graph <span class="hljs-keyword">import</span> StateGraph, START, END
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_openai <span class="hljs-keyword">import</span> ChatOpenAI

<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ChatbotState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
    messages: <span class="hljs-type">List</span>[<span class="hljs-built_in">dict</span>]
    user_id: <span class="hljs-built_in">str</span>
    conversation_id: <span class="hljs-built_in">str</span>
    knowledge_base_results: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>]
    escalation_needed: <span class="hljs-built_in">bool</span>
    confidence_score: <span class="hljs-built_in">float</span>

2. Simular búsqueda en la base de conocimientos

Cree una función para recuperar información relevante según las consultas del usuario:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">search_knowledge_base</span>(<span class="hljs-params">query: <span class="hljs-built_in">str</span></span>) -> <span class="hljs-built_in">str</span>:
    <span class="hljs-comment"># Simulate a knowledge base search</span>
    knowledge_items = {
        <span class="hljs-string">"password"</span>: <span class="hljs-string">"To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page."</span>,
        <span class="hljs-string">"billing"</span>: <span class="hljs-string">"Billing issues can be resolved by contacting our finance team at [email protected]."</span>,
        <span class="hljs-string">"technical"</span>: <span class="hljs-string">"For technical support, please provide your system specifications and error details."</span>
    }

    <span class="hljs-keyword">for</span> key, value <span class="hljs-keyword">in</span> knowledge_items.items():
        <span class="hljs-keyword">if</span> key <span class="hljs-keyword">in</span> query.lower():
            <span class="hljs-keyword">return</span> value
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"I couldn't find specific information about your query."</span>

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">knowledge_search_node</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
    last_message = state[<span class="hljs-string">"messages"</span>][-<span class="hljs-number">1</span>][<span class="hljs-string">"content"</span>]
    results = search_knowledge_base(last_message)
    <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"knowledge_base_results"</span>: results}

3. Generar respuestas contextuales

Combine el historial de conversaciones y los resultados de la base de conocimientos para crear respuestas más personalizadas:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">generate_response_node</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
    llm = ChatOpenAI(model=<span class="hljs-string">"gpt-3.5-turbo"</span>, temperature=<span class="hljs-number">0.7</span>)

    context = <span class="hljs-string">f"Knowledge base info: <span class="hljs-subst">{state.get(<span class="hljs-string">'knowledge_base_results'</span>, <span class="hljs-string">'No specific info found'</span>)}</span>"</span>
    conversation_history = <span class="hljs-string">""</span>.join(
        [<span class="hljs-string">f"<span class="hljs-subst">{msg[<span class="hljs-string">'role'</span>]}</span>: <span class="hljs-subst">{msg[<span class="hljs-string">'content'</span>]}</span>"</span> <span class="hljs-keyword">for</span> msg <span class="hljs-keyword">in</span> state[<span class="hljs-string">"messages"</span>][-<span class="hljs-number">3</span>:]]
    )

    prompt = <span class="hljs-string">f"""
    You are a helpful support assistant. Use the following context and conversation history to respond:

    Context: <span class="hljs-subst">{context}</span>
    Recent conversation:
    <span class="hljs-subst">{conversation_history}</span>

    Provide a helpful, concise response. If you cannot help, suggest escalation.
    """</span>

    response = llm.invoke(prompt)
    confidence = <span class="hljs-number">0.8</span> <span class="hljs-keyword">if</span> state.get(<span class="hljs-string">'knowledge_base_results'</span>) != <span class="hljs-string">"I couldn't find specific information about your query."</span> <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-number">0.4</span>

    new_message = {<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"assistant"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: response.content}
    <span class="hljs-keyword">return</span> {
        <span class="hljs-string">"messages"</span>: state[<span class="hljs-string">"messages"</span>] + [new_message],
        <span class="hljs-string">"confidence_score"</span>: confidence,
        <span class="hljs-string">"escalation_needed"</span>: confidence < <span class="hljs-number">0.5</span>
    }

4. Manejar escaladas

Configure el enrutamiento condicional para determinar si es necesario escalar a un agente humano:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">should_escalate</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"escalate"</span> <span class="hljs-keyword">if</span> state.get(<span class="hljs-string">"escalation_needed"</span>, <span class="hljs-literal">False</span>) <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-string">"complete"</span>

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">escalation_node</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
    escalation_message = {
        <span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"assistant"</span>, 
        <span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"I'm connecting you with a human agent who can better assist you."</span>
    }
    <span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"messages"</span>: state[<span class="hljs-string">"messages"</span>] + [escalation_message]}

5. Ensamblar el flujo de trabajo

Reúnalo todo con las capacidades de flujo de trabajo de LangGraph:

workflow = StateGraph(ChatbotState)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"knowledge_search"</span>, knowledge_search_node)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"generate_response"</span>, generate_response_node)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"escalate"</span>, escalation_node)

workflow.add_edge(START, <span class="hljs-string">"knowledge_search"</span>)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"knowledge_search"</span>, <span class="hljs-string">"generate_response"</span>)
workflow.add_conditional_edges(
    <span class="hljs-string">"generate_response"</span>,
    should_escalate,
    {<span class="hljs-string">"escalate"</span>: <span class="hljs-string">"escalate"</span>, <span class="hljs-string">"complete"</span>: END}
)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"escalate"</span>, END)

chatbot = workflow.<span class="hljs-built_in">compile</span>()

<span class="hljs-comment"># Test the chatbot with a sample conversation</span>
initial_state = {
    <span class="hljs-string">"messages"</span>: [{<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"user"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"I can't remember my password"</span>}],
    <span class="hljs-string">"user_id"</span>: <span class="hljs-string">"user_123"</span>,
    <span class="hljs-string">"conversation_id"</span>: <span class="hljs-string">"conv_456"</span>,
    <span class="hljs-string">"knowledge_base_results"</span>: <span class="hljs-literal">None</span>,
    <span class="hljs-string">"escalation_needed"</span>: <span class="hljs-literal">False</span>,
    <span class="hljs-string">"confidence_score"</span>: <span class="hljs-number">0.0</span>
}

result = chatbot.invoke(initial_state)
<span class="hljs-built_in">print</span>(result[<span class="hljs-string">"messages"</span>][-<span class="hljs-number">1</span>][<span class="hljs-string">"content"</span>])
<span class="hljs-comment"># Expected output: "To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page. You can find this option on the main login screen..."</span>

Coordinación multiagente

LangGraph también admite flujos de trabajo donde varios agentes colaboran en tareas complejas. Un flujo de trabajo de creación de contenido, por ejemplo, puede involucrar a agentes especializados en investigación, redacción y edición.

1. Definir estado compartido

Realice un seguimiento del progreso del proceso de creación de contenido con una estructura de estado compartida:

<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> TypedDict, <span class="hljs-type">List</span>

<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ContentCreationState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
    topic: <span class="hljs-built_in">str</span>
    research_data: <span class="hljs-type">List</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>]
    draft_content: <span class="hljs-built_in">str</span>
    edited_content: <span class="hljs-built_in">str</span>
    current_agent: <span class="hljs-built_in">str</span>
    quality_score: <span class="hljs-built_in">float</span>
    revision_count: <span class="hljs-built_in">int</span>

2. Agentes Especializados

Asignar roles distintos a los agentes para las diferentes etapas del flujo de trabajo:

• Agente de investigación:Recopila información y datos.
• Agente de redacción:Borradores de contenidos basados ​​en investigaciones.
• Agente de edición:Refina el borrador para mayor claridad y profesionalismo.

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">research_agent</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
    <span class="hljs-comment"># Perform research</span>
    research_results = [
        <span class="hljs-string">f"Key insight about <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span>: Market trends show increasing demand"</span>,
        <span class="hljs-string">f"Statistical data: 73% of users prefer <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span>-related solutions"</span>,
        <span class="hljs-string">f"Expert opinion: Industry leaders recommend focusing on <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span> benefits"</span>
    ]
    <span class="hljs-keyword">return</span> {
        <span class="hljs-string">"research_data"</span>: research_results,
        <span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"research_complete"</span>
    }

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">writing_agent</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
    llm = ChatOpenAI(model=<span class="hljs-string">"gpt-4"</span>, temperature=<span class="hljs-number">0.8</span>)
    research_summary = <span class="hljs-string">""</span>.join(state[<span class="hljs-string">"research_data"</span>])
    prompt = <span class="hljs-string">f"""
    Write an article about <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span> using this research:
    <span class="hljs-subst">{research_summary}</span>

    Create informative content that incorporates the key insights.
    """</span>
    response = llm.invoke(prompt)
    <span class="hljs-keyword">return</span> {
        <span class="hljs-string">"draft_content"</span>: response.content,
        <span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"writing_complete"</span>
    }

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">editing_agent</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
    llm = ChatOpenAI(model=<span class="hljs-string">"gpt-4"</span>, temperature=<span class="hljs-number">0.3</span>)
    prompt = <span class="hljs-string">f"""
    Edit and improve this content for clarity, flow, and engagement:
    <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'draft_content'</span>]}</span>

    Focus on:
    - Clear structure and transitions
    - Professional tone
    - Factual accuracy
    """</span>
    response = llm.invoke(prompt)
    quality_score = <span class="hljs-number">0.85</span> <span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-built_in">len</span>(response.content) > <span class="hljs-built_in">len</span>(state[<span class="hljs-string">"draft_content"</span>]) * <span class="hljs-number">0.8</span> <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-number">0.6</span>
    <span class="hljs-keyword">return</span> {
        <span class="hljs-string">"edited_content"</span>: response.content,
        <span class="hljs-string">"quality_score"</span>: quality_score,
        <span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"editing_complete"</span>
    }

3. Control de calidad y revisiones

Introduzca la lógica para evaluar y refinar la salida:

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">quality_check</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
    <span class="hljs-keyword">if</span> state[<span class="hljs-string">"quality_score"</span>] < <span class="hljs-number">0.7</span> <span class="hljs-keyword">and</span> state[<span class="hljs-string">"revision_count"</span>] < <span class="hljs-number">2</span>:
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"revise"</span>
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"complete"</span>

<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">revision_coordinator</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
    <span class="hljs-keyword">return</span> {
        <span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"revision_needed"</span>,
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La flexibilidad de LangGraph permite una integración perfecta de dichos flujos de trabajo de múltiples agentes, lo que garantiza que las tareas se completen de manera eficiente y manteniendo resultados de alta calidad.

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Automatización del flujo de trabajo visual con Nodo tardío

LangGraph ofrece un análisis profundo de la arquitectura de IA basada en grafos, pero no todos los desarrolladores desean lidiar con las complejidades de la programación de grafos. Para quienes buscan un enfoque más intuitivo, las plataformas de desarrollo visual como Latenode ofrecen una forma de crear flujos de trabajo con estado sin necesidad de una amplia experiencia en programación. Esta comparación destaca cómo las herramientas visuales pueden simplificar y acelerar la automatización de flujos de trabajo de IA.

Latenode frente a LangGraph

La diferencia entre Latenode y LangGraph radica en su enfoque para crear flujos de trabajo de IA. LangGraph prioriza el código, lo que requiere que los desarrolladores definan explícitamente estados, nodos y bordes. Esto puede resultar abrumador para quienes se inician en el campo. Latenode, por otro lado, adopta una filosofía visual. Su interfaz de arrastrar y soltar permite a los usuarios diseñar flujos de trabajo sofisticados sin escribir grandes cantidades de código, lo que facilita enormemente tareas como la creación de un chatbot con memoria.

Depuración y mantenimiento

Los sistemas basados ​​en código suelen exigir un seguimiento meticuloso de las rutas de ejecución, que pueden volverse cada vez más complejas a medida que crecen los flujos de trabajo. Latenode simplifica este proceso con su interfaz visual, que ofrece vistas en tiempo real del historial de ejecución y el flujo de datos entre nodos. Esto simplifica la depuración y el mantenimiento continuo.

Comparación de curvas de aprendizaje

Los frameworks que priorizan el código, como LangGraph, requieren sólidos conocimientos de programación y estructuras de datos, lo cual puede ser un obstáculo para principiantes. Latenode elimina este obstáculo al permitir que los usuarios se centren en la lógica del flujo de trabajo en lugar de la sintaxis. Mientras que LangGraph ofrece flexibilidad a los desarrolladores experimentados, Latenode prioriza la simplicidad y la velocidad, lo que permite a los usuarios poner en marcha rápidamente flujos de trabajo de IA funcionales.

Al traducir los conceptos centrales de LangGraph a un formato visual, Latenode hace que la creación de flujo de trabajo sea más accesible y al mismo tiempo mantiene los principios del diseño de IA con estado.

Aplicación de conceptos de LangGraph en Latenode

Latenode incorpora muchas de las ideas fundamentales de LangGraph (como la gestión de estados, el enrutamiento condicional y la orquestación de tareas de múltiples agentes) en su marco visual fácil de usar:

• Administración del EstadoEn sistemas basados ​​en código, la gestión del historial de conversaciones suele implicar la creación de estructuras de datos personalizadas. Latenode gestiona esto visualmente, con nodos que simplifican el seguimiento del estado.
• La lógica condicionalEscribir código para la toma de decisiones puede llevar mucho tiempo. Latenode lo sustituye con nodos de decisión que permiten a los usuarios definir condiciones visualmente.
• Flujos de trabajo de múltiples agentesLas tareas complejas, como coordinar la investigación, la redacción y la edición, se pueden dividir en nodos visuales separados en Latenode, creando canales claros y manejables.

Esta representación visual de los principios clave garantiza que incluso los flujos de trabajo de IA complejos sigan siendo accesibles y fáciles de gestionar.

Beneficios de Latenode para principiantes

Inicio rápido para nuevos usuarios

Latenode permite a los principiantes crear flujos de trabajo listos para producción casi de inmediato. Al centrarse en el diseño del flujo de trabajo en lugar de la sintaxis de programación, los usuarios pueden convertir sus ideas en soluciones prácticas con una demora mínima.

Integración perfecta de IA

Latenode se conecta directamente a más de 200 modelos de IA y maneja las tareas de API automáticamente, eliminando la necesidad de integración manual.

Colaboración mejorada

La naturaleza visual de Latenode facilita la comprensión y revisión de los flujos de trabajo. Los miembros del equipo y las partes interesadas sin conocimientos técnicos pueden participar en el proceso de desarrollo sin necesidad de profundizar en el código.

Escalabilidad sin esfuerzo

Con capacidades de automatización del navegador y de base de datos integradas, Latenode escala sin problemas desde los experimentos iniciales hasta la producción a gran escala, todo sin agregar complejidad innecesaria.

Próximos pasos y recursos

Para llevar sus proyectos LangGraph al siguiente nivel, es necesario escalarlos, perfeccionarlos e implementarlos como aplicaciones robustas y listas para producción. A continuación, le mostramos cómo abordar esta siguiente fase de forma eficaz.

Escalado y optimización de flujos de trabajo

A medida que sus aplicaciones LangGraph crecen tanto en número de usuarios como en complejidad, garantizar un rendimiento fluido se vuelve esencial. Un aspecto clave en el que centrarse es gestión de la memoriaEn lugar de conservar historiales de conversaciones completos, considere comprimir las interacciones más antiguas y mantener solo los intercambios más recientes fácilmente accesibles. Esto ayuda a mantener la eficiencia sin sacrificar el contexto.

Otro paso importante es integración de bases de datosLa transición del almacenamiento en memoria a una solución basada en bases de datos le permite gestionar el uso de la memoria de forma más eficaz. Además, transforma sus flujos de trabajo de experimentos temporales a aplicaciones fiables y persistentes.

Para un mejor rendimiento, procesamiento paralelo Puede permitir que varios agentes operen simultáneamente. Además, implementar mecanismos de gestión de errores como retroceso exponencial y rompedores de circuito Puede ayudar a prevenir fallas en cascada y mantener la estabilidad del sistema bajo estrés.

Al implementar estas optimizaciones, establecerá una base sólida para el aprendizaje avanzado y las aplicaciones listas para producción.

Recursos para el Aprendizaje

Para profundizar su comprensión, el documentación oficial de LangGraph (langchain-ai.github.io/langgraph) es un recurso invaluable. Ofrece referencias detalladas de API, directrices de arquitectura y ejemplos prácticos que abarcan temas como la persistencia de estado, flujos de trabajo con intervención humana y coordinación multiagente.

La Repositorio de GitHub de LangGraph Es otra excelente fuente de inspiración. Presenta una variedad de proyectos de ejemplo, desde chatbots sencillos hasta sofisticados asistentes de investigación, que muestran cómo las empresas utilizan LangGraph para crear aplicaciones de IA escalables.

Para obtener ayuda adicional, explora comunidades en línea y Canales de YouTube Dedicado a LangGraph. Estas plataformas suelen ofrecer consejos en tiempo real y tutoriales detallados sobre patrones avanzados.

Despliegue de producción

Una vez optimizados sus flujos de trabajo, el siguiente paso es implementar su aplicación en un entorno seguro y escalable. Comience por configurar su sistema para gestionar Límites de tasa API y gestionar tokens eficazmente mediante la agrupación y la monitorización. Herramientas como Prometheus or Grafana puede proporcionar información del sistema en tiempo real, mientras que medidas de seguridad estrictas (como desinfección de entradas, filtrado de salidas y almacenamiento de estado cifrado) ayudan a proteger su aplicación.

Para los equipos que buscan optimizar la implementación, Nodo tardío Ofrece una solución potente. Su plataforma visual simplifica las complejidades de los entornos de producción con funciones integradas como escalado automático, monitoreo en tiempo real y gestión integrada de bases de datosCon soporte para más de 300 integraciones de aplicaciones y más de 200 modelos de IA, Latenode ofrece componentes listos para usar que pueden acelerar su proceso desde el concepto hasta la implementación.

Con Latenode, puede implementar técnicas avanzadas y crear flujos de trabajo listos para producción sin sacrificar la sofisticación. Esta plataforma de orquestación de IA le permite centrarse en perfeccionar la lógica de su aplicación mientras gestiona los desafíos de la infraestructura sin problemas.

Preguntas Frecuentes

¿Cómo el diseño basado en gráficos de LangGraph hace que los flujos de trabajo de IA sean más flexibles en comparación con las herramientas lineales?

El marco basado en gráficos de LangGraph introduce un nuevo nivel de flexibilidad para los flujos de trabajo de IA al admitir procesos no lineales Como bucles, ramificaciones condicionales y colaboración multiagente. A diferencia de las herramientas lineales tradicionales que siguen una secuencia rígida paso a paso, LangGraph permite que los flujos de trabajo se ajusten dinámicamente según las entradas en tiempo real y los requisitos complejos.

Este diseño es particularmente efectivo para la construcción flujos de trabajo modulares, escalables y persistentes, simplificando la gestión de tareas avanzadas de IA, como interacciones de varios pasos, operaciones con intervención humana y el mantenimiento del estado de los procesos. Con este enfoque dinámico, LangGraph permite a los desarrolladores crear sistemas de IA más inteligentes y adaptables que satisfagan con precisión las cambiantes demandas.

¿Qué hace que LangGraph sea eficaz para gestionar el contexto conversacional en los chatbots?

LangGraph se destaca en la gestión del contexto conversacional en chatbots, gracias a su características de memoria con estadoEsta capacidad permite a los chatbots recordar interacciones previas, mantener el contexto en múltiples intercambios y gestionar eficientemente flujos de trabajo complejos de varios pasos.

Con gestión de estados persistentes Con ventanas contextuales dinámicas, LangGraph fomenta conversaciones más fluidas y naturales. Aborda los desafíos de los métodos lineales tradicionales, ofreciendo una experiencia más fluida y atractiva para los usuarios que interactúan con chatbots.

¿Cómo pueden los principiantes usar Latenode para crear flujos de trabajo de IA sin necesidad de habilidades de codificación avanzadas?

Los principiantes pueden sumergirse rápidamente en la creación de flujos de trabajo de IA utilizando Latenode, gracias a su plataforma intuitiva sin códigoLa interfaz visual de la plataforma permite a los usuarios diseñar flujos de trabajo arrastrando y soltando componentes, eliminando la necesidad de conocimientos avanzados de codificación.

Con acceso a más 300 integraciones prediseñadasLatenode optimiza la conexión de herramientas y la automatización de tareas. Esta configuración simplifica y agiliza el desarrollo de aplicaciones de IA con estado. Al centrarse en la usabilidad, Latenode permite a los usuarios explorar y aplicar conceptos de IA sin atascarse en complejos procesos de prueba y error, lo que facilita la implementación más rápida de soluciones eficaces.

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