Implementación de agente ReAct para booking de citas médicas

Un agente React bien diseñado acelera el booking de citas médicas con precisión. Aquí verás cómo estructurar un nodo, definir sus tools, preparar un prompt con reglas claras y probarlo en standalone con LangGraph Studio. El enfoque combina razonamiento del language model con salidas de APIs formateadas en texto plano para una experiencia fluida.

¿Cómo se arma un agente React con tools y prompt?

La base es un nodo tipo React: un agente, sus tools y un system prompt. Se crea con create React Agent, pasando el modelo, el arreglo de tools y el prompt. El modelo se inyecta directo: no hace falta un init especial. El prompt guía pasos, reglas y variables como today para interpretar expresiones temporales relativas.

¿Qué estructura de archivos usa el nodo booking?

Estructura mínima ordenada por responsabilidad: un node, su prompt y sus tools.

booking/
  __init__.py
  node.py
  prompt.py
  tools.py

• Un nodo por responsabilidad: extractor, conversation y booking.
• Reutiliza tools existentes cuando convenga.
• Mantén ejemplos de React separados para no afectar el booking real.

¿Cómo se carga el prompt con reglas y today?

El prompt define el rol: asistente que agenda citas médicas. Incluye today como variable calculada si no se envía. Añade pasos y reglas para reducir errores del agente.

system_prompt = """
Eres un asistente que agenda citas médicas.
today: {today}
pasos:
1) obtener información del paciente.
2) obtener fecha y hora deseadas.
3) obtener información del doctor.
4) check de availability.
5) enviar sugerencias.
6) hacer booking.
reglas:
- usa book appointment solo si ya verificaste availability.
- no agendar a más de 30 días.
"""

• El prompt sigue siendo fundamental, incluso con patrón React.
• Los pasos guían el razonamiento y el orden de llamadas a tools.
• Reglas explícitas: primero check de availability, luego book appointment.

¿Cómo se integran tools existentes como getweather y getproducts?

Se importan, se agrupan en un array y se pasan al agente. Sirven para validar la arquitectura React antes del booking real.

from tools import getweather, getproducts

tools = [getweather, getproducts]
agent = create_react_agent(model=model, tools=tools, prompt=system_prompt)

• El agente formatea la salida de las tools y genera la respuesta final.
• Ejemplo práctico: listó productos y categorizó por tipo de prenda de forma autónoma.
• También combinó clima con catálogo y sugirió productos acordes a la temperatura.

¿Cómo se prueban el nodo y el agente en standalone?

El nodo booking se puede ejecutar en standalone: funciona como mini-nodo de LangGraph y como agente individual. Así se valida el flujo antes de integrarlo con extractor y conversation. En LangGraph Studio se inspeccionan llamadas a tools, state y mensajes del chat.

• Respuesta inicial: saluda, confirma nombre del paciente y pide fecha, hora y doctor.
• Entiende expresiones relativas: mañana, tarde, etc., gracias a today.
• Secuencia observada: primero usa get appointment availability, luego hace booking appointment y confirma.

¿Qué habilidades técnicas se aplican en la implementación?

• Diseño de nodos con patrón React: agente + tools + prompt.
• Prompting con pasos, reglas y variables como today.
• Reutilización e incorporación de tools externas.
• Mocking de APIs para acelerar pruebas.
• Control de errores en tools: devolver texto claro al modelo.
• Formateo en texto plano: respuestas legibles para el language model.
• Pruebas en standalone antes de integrar con routing y chain.

¿Qué herramientas de booking se definieron y qué parámetros aceptan?

Dos tools con foco en disponibilidad y reserva. Por ahora hacen mocking, listas para conectarse a tu API o calendario.

def booking_appointment(fecha: str, tiempo: str, doctor: str, paciente: str) -> str:
    # lógica real: validar, reservar y manejar errores
    return (
        f"Cita confirmada: paciente {paciente}, doctor {doctor}, "
        f"fecha {fecha}, hora {tiempo}."
    )


def get_appointment_availability(fecha: str, tiempo: str, doctor: str) -> str:
    # lógica real: consultar agenda y formatear 'slots' útiles
    return (
        f"Disponibilidad para {doctor} en {fecha} {tiempo}: 14:00, 15:00, 16:00. "
        "Indica tu hora preferida."
    )

• booking appointment: requiere fecha, tiempo, doctor y paciente.
• get appointment availability: requiere fecha, tiempo y doctor.
• Devuelven texto plano: fácil de interpretar y reformatear por el agente.

¿Cómo diseñar las tools de booking y el flujo de decisión?

El flujo se guía por el prompt template: primero recopilar datos, luego check de availability, sugerir horarios y finalmente reservar. Añade reglas como no agendar más de treinta días.

• Diseña salidas en texto claro: el modelo debe poder decidir con esa información.
• Si falla una tool: devuelve un mensaje de error en texto para que el agente lo comunique.
• Integra después con routing para derivar entre extractor, conversation y booking.

¿Te gustaría comentar cómo conectar estas tools a tu API o calendario y qué validaciones agregarías?