Paralelización de nodos en agentes con LangGraph

Acelera la respuesta de tu agente dividiendo el problema en pasos independientes y ejecutándolos a la vez. Con el patrón de paralelización, varios nodos corren en paralelo y un nodo final, el aggregator, condensa todo en una única salida confiable. Así evitas esperas innecesarias y resultados duplicados.

¿Qué es el patrón de paralelización y cómo acelera a tu agente?

La paralelización permite que un agente envíe tareas a varios workers o nodos simultáneamente. A diferencia de chaining (secuencial) y routing (elige uno u otro), aquí se ejecutan varios caminos a la vez desde un mismo origen.

• Divide un problema en pasos que no dependen entre sí.
• Ejecuta nodos en paralelo en lugar de en secuencia.
• Usa un nodo final aggregator para condensar respuestas.

¿En qué se diferencia de chaining y routing?

• En chaining: un nodo tras otro, paso a paso.
• En routing: el grafo decide entre un camino u otro, no ambos.
• En paralelización: se ejecutan varios nodos al mismo tiempo y luego se unen los resultados.

¿Cómo definir nodos, edges y el rol del aggregator?

Para obligar la ejecución en paralelo, se elimina el edge que conecta de forma opcional un nodo con otro y se especifica explícitamente que, desde un nodo origen, se debe ir a dos destinos. Por ejemplo: desde el nodo 1 se va al nodo 2 y al nodo 3 a la vez. Ambos son obligatorios.

• Declara que desde el nodo origen se dispara al nodo 2 y al nodo 3 en paralelo.
• Haz que los nodos 2 y 3 apunten al aggregator.
• El aggregator condensa todo y emite el end.

En la visualización del grafo, los caminos obligatorios aparecen con línea sólida, mientras que los condicionales suelen verse como líneas punteadas. Esto señala que el flujo sí o sí pasará por esos nodos paralelos.

¿Por qué es crítico el aggregator? Porque, si los nodos en paralelo finalizaran con end por su cuenta, el agente podría intentar responder al usuario dos veces a la vez. El aggregator espera a que todos los nodos terminen, recopila sus salidas y produce una única respuesta final.

¿Cómo se refleja en el grafo ASCII la obligatoriedad?

• Línea sólida: camino obligatorio hacia el siguiente nodo.
• Línea punteada: camino condicional que depende de decisiones previas.
• Paralelización: múltiples líneas sólidas desde un mismo origen a varios nodos.

¿Cuándo iniciar varios nodos desde start y qué cuidar?

También es posible enviar varios nodos en paralelo directamente desde start. Por ejemplo: start dispara el nodo 1, el nodo 2 y el nodo 3 al mismo tiempo. Luego, todos convergen en el aggregator y de ahí se pasa al end.

• Desde start puedes lanzar múltiples nodos a la vez.
• Todos deben converger en un único aggregator.
• La salida final debe ser una sola: el end.

Para que funcione bien, los nodos paralelos deben ser independientes: ninguno debe esperar datos de otro. El aggregator resume y decide la respuesta final tras recibir todo.

¿Listo para aplicar paralelización? Comparte en comentarios qué escenarios independientes se te ocurren que puedan correr en paralelo y cómo condensarías sus resultados con un aggregator.