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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 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.
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
source venv/bin/activate # For macOS/Linux
# venv\Scripts\activate # For Windows
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:
import langgraph
LangGraph suele requerir dependencias adicionales para la integración con modelos de lenguaje o herramientas externas. Por ejemplo:
langchain-openai para una OpenAI .langchain[anthropic] para una Claude integración.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:
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
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.
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:
from typing import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
class GraphState(TypedDict):
message: str
count: int
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:
def greeting_node(state: GraphState):
return {"message": f"Hello! Processing item {state['count']}"}
def counter_node(state: GraphState):
return {"count": state["count"] + 1}
A continuación, inicialice un StateGraph, agregue nodos y defina el orden de ejecución utilizando bordes:
# Initialize the graph with state schema
workflow = StateGraph(GraphState)
# Add nodes to the graph
workflow.add_node("greeting", greeting_node)
workflow.add_node("counter", counter_node)
# Define execution flow
workflow.add_edge(START, "greeting")
workflow.add_edge("greeting", "counter")
workflow.add_edge("counter", END)
# Compile the graph
app = workflow.compile()
Para ejecutar el gráfico, proporcione un estado inicial e invoque la aplicación compilada:
initial_state = {"message": "", "count": 0}
result = app.invoke(initial_state)
print(result) # {'message': 'Hello! Processing item 0', 'count': 1}
Este ejemplo demuestra los conceptos básicos de LangGraph. A partir de aquí, puede ampliarlo a flujos de trabajo más avanzados.
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:
class ConversationState(TypedDict):
messages: list
user_id: str
context: dict
def add_message_node(state: ConversationState):
new_message = {"role": "assistant", "content": "How can I help?"}
return {"messages": state["messages"] + [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.
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:
def should_escalate(state: ConversationState):
if state.get("confidence_score", 0) < 0.7:
return "human_agent"
return "ai_response"
workflow.add_conditional_edges(
"analyze_query",
should_escalate,
{"human_agent": "escalate", "ai_response": "respond"}
)
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:
def check_quality(state: TaskState):
if state["attempts"] < 3 and state["quality_score"] < 0.8:
return "retry"
return "complete"
workflow.add_conditional_edges(
"quality_check",
check_quality,
{"retry": "process_task", "complete": END}
)
Flujos de trabajo con participación humana
Incorporar supervisión humana en los puntos de decisión clave. Por ejemplo:
workflow.add_node("human_approval", human_approval_node)
workflow.add_edge("generate_response", "human_approval")
workflow.add_conditional_edges(
"human_approval",
lambda state: "approved" if state["approved"] else "rejected",
{"approved": "send_response", "rejected": "revise_response"}
)
Gestión de errores
LangGraph admite un manejo robusto de errores con patrones try-catch y enrutamiento condicional para la recuperación:
def safe_api_call(state: APIState):
try:
result = external_api.call(state["query"])
return {"result": result, "error": None}
except Exception as e:
return {"result": None, "error": str(e)}
Estas técnicas avanzadas permiten la creación de flujos de trabajo adaptables y realistas, transformando procesos simples en sistemas potentes.
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.
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:
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:
from typing import TypedDict, List, Optional
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
class ChatbotState(TypedDict):
messages: List[dict]
user_id: str
conversation_id: str
knowledge_base_results: Optional[str]
escalation_needed: bool
confidence_score: float
Cree una función para recuperar información relevante según las consultas del usuario:
def search_knowledge_base(query: str) -> str:
# Simulate a knowledge base search
knowledge_items = {
"password": "To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page.",
"billing": "Billing issues can be resolved by contacting our finance team at [email protected].",
"technical": "For technical support, please provide your system specifications and error details."
}
for key, value in knowledge_items.items():
if key in query.lower():
return value
return "I couldn't find specific information about your query."
def knowledge_search_node(state: ChatbotState):
last_message = state["messages"][-1]["content"]
results = search_knowledge_base(last_message)
return {"knowledge_base_results": results}
Combine el historial de conversaciones y los resultados de la base de conocimientos para crear respuestas más personalizadas:
def generate_response_node(state: ChatbotState):
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
context = f"Knowledge base info: {state.get('knowledge_base_results', 'No specific info found')}"
conversation_history = "".join(
[f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in state["messages"][-3:]]
)
prompt = f"""
You are a helpful support assistant. Use the following context and conversation history to respond:
Context: {context}
Recent conversation:
{conversation_history}
Provide a helpful, concise response. If you cannot help, suggest escalation.
"""
response = llm.invoke(prompt)
confidence = 0.8 if state.get('knowledge_base_results') != "I couldn't find specific information about your query." else 0.4
new_message = {"role": "assistant", "content": response.content}
return {
"messages": state["messages"] + [new_message],
"confidence_score": confidence,
"escalation_needed": confidence < 0.5
}
Configure el enrutamiento condicional para determinar si es necesario escalar a un agente humano:
def should_escalate(state: ChatbotState):
return "escalate" if state.get("escalation_needed", False) else "complete"
def escalation_node(state: ChatbotState):
escalation_message = {
"role": "assistant",
"content": "I'm connecting you with a human agent who can better assist you."
}
return {"messages": state["messages"] + [escalation_message]}
Reúnalo todo con las capacidades de flujo de trabajo de LangGraph:
workflow = StateGraph(ChatbotState)
workflow.add_node("knowledge_search", knowledge_search_node)
workflow.add_node("generate_response", generate_response_node)
workflow.add_node("escalate", escalation_node)
workflow.add_edge(START, "knowledge_search")
workflow.add_edge("knowledge_search", "generate_response")
workflow.add_conditional_edges(
"generate_response",
should_escalate,
{"escalate": "escalate", "complete": END}
)
workflow.add_edge("escalate", END)
chatbot = workflow.compile()
# Test the chatbot with a sample conversation
initial_state = {
"messages": [{"role": "user", "content": "I can't remember my password"}],
"user_id": "user_123",
"conversation_id": "conv_456",
"knowledge_base_results": None,
"escalation_needed": False,
"confidence_score": 0.0
}
result = chatbot.invoke(initial_state)
print(result["messages"][-1]["content"])
# Expected output: "To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page. You can find this option on the main login screen..."
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.
Realice un seguimiento del progreso del proceso de creación de contenido con una estructura de estado compartida:
from typing import TypedDict, List
class ContentCreationState(TypedDict):
topic: str
research_data: List[str]
draft_content: str
edited_content: str
current_agent: str
quality_score: float
revision_count: int
Asignar roles distintos a los agentes para las diferentes etapas del flujo de trabajo:
def research_agent(state: ContentCreationState):
# Perform research
research_results = [
f"Key insight about {state['topic']}: Market trends show increasing demand",
f"Statistical data: 73% of users prefer {state['topic']}-related solutions",
f"Expert opinion: Industry leaders recommend focusing on {state['topic']} benefits"
]
return {
"research_data": research_results,
"current_agent": "research_complete"
}
def writing_agent(state: ContentCreationState):
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.8)
research_summary = "".join(state["research_data"])
prompt = f"""
Write an article about {state['topic']} using this research:
{research_summary}
Create informative content that incorporates the key insights.
"""
response = llm.invoke(prompt)
return {
"draft_content": response.content,
"current_agent": "writing_complete"
}
def editing_agent(state: ContentCreationState):
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.3)
prompt = f"""
Edit and improve this content for clarity, flow, and engagement:
{state['draft_content']}
Focus on:
- Clear structure and transitions
- Professional tone
- Factual accuracy
"""
response = llm.invoke(prompt)
quality_score = 0.85 if len(response.content) > len(state["draft_content"]) * 0.8 else 0.6
return {
"edited_content": response.content,
"quality_score": quality_score,
"current_agent": "editing_complete"
}
Introduzca la lógica para evaluar y refinar la salida:
def quality_check(state: ContentCreationState):
if state["quality_score"] < 0.7 and state["revision_count"] < 2:
return "revise"
return "complete"
def revision_coordinator(state: ContentCreationState):
return {
"current_agent": "revision_needed",
"revision_count": state["revision_count"] + 1
}
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.
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.
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.
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:
Esta representación visual de los principios clave garantiza que incluso los flujos de trabajo de IA complejos sigan siendo accesibles y fáciles de gestionar.
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.
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.
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.
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.
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 realy el 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.
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.
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 la 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.
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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