Construcción de agentes con LangGraph: nodos, aristas y memoria

Con un enfoque práctico y directo, aquí se muestra cómo construir un agente en LangGraph que usa aristas condicionales, integra herramientas y añade memoria con checkpoints almacenados en MongoDB. El flujo cubre desde definir el enrutamiento y compilar el grafo, hasta ejecutarlo con prompts reales y validar su comportamiento con un diagrama en Mermaid.

¿Cómo construir el agente con LangGraph?

El proceso se centra en unir nodos, aristas y estado para formar un grafo ejecutable. Se definen aristas fijas y una arista condicional que decide si el agente debe llamar una herramienta. Tras compilar, se valida la estructura con un diagrama en Mermaid para confirmar que el grafo quedó como se esperaba.

¿Qué pasos definen el flujo del grafo?

• Definir los ejes/aristas condicionales: configurar el enrutamiento según los mensajes del estado y la necesidad de usar herramientas.
• Instanciar el «DAFO»: preparar la estructura del grafo donde se agregan nodos.
• Agregar nodos: agente y herramientas mediante la función de LangGraph para agregar nodo.
• Crear aristas fijas: de inicio → agente y de herramientas → agente.
• Añadir el nodo/arista condicional: decidir si se llama o no a una herramienta dentro del agente.
• Compilar el grafo: validar que todo esté listo para ejecución.

¿Cómo validar la topología con Mermaid?

• Usar una herramienta de display para generar un diagrama Mermaid del grafo.
• Confirmar que los nodos y aristas reflejan la definición del agente.
• Verificar rápidamente que el grafo está funcionando antes de ejecutar prompts.

¿Qué herramientas y rutas condicionales usa el agente?

Al ejecutar el grafo, el agente responde en lenguaje natural y selecciona herramientas según el prompt. Los mensajes se guardan en el estado, lo que permite inspeccionar qué se llamó y en qué orden.

¿Qué mejores prácticas de backups en MongoDB devuelve?

• «Utilice un backup coordinado».
• «Utilice los clusters tipo shard que tenemos en MongoDB».
• Respuesta generada como si consultara la base de datos de soporte técnico.

¿Cómo decide qué herramienta usar?

• Si se pide «buscar una respuesta en la base de datos», usa la herramienta de búsqueda.
• Si se pide «resumen de la página con este título», usa la herramienta de resumen de páginas de soporte técnico vía Lambda y devuelve el resumen.
• Diferentes prompts activan herramientas diferentes y producen salidas distintas.
• Preguntas fuera de contexto, como «¿cuándo fue fundada Bogotá?», reciben una negativa: el agente respeta el prompt sistema («solo responder sobre MongoDB»), aunque el modelo subyacente tenga información pública.
• Se puede interactuar en español; el agente invita a mantener el tema en MongoDB para cumplir sus instrucciones.

¿Cómo añadir memoria con checkpoints e hilos en MongoDB?

El modelo mental del grafo se apoya en tres piezas: nodos, aristas y estado. Para memoria de corto plazo, se usan checkpoints e hilos. Estas instantáneas se almacenan como documentos en MongoDB, y luego se recuperan como contexto adicional para el agente.

¿Qué componentes tiene un grafo en LangGraph?

• Nodos: definen la lógica del agente.
• Aristas: controlan el flujo de eventos entre nodos (fijas y condicionales).
• Estado: estructura compartida que guarda lo que ocurre en cada momento.

¿Cómo funcionan checkpoints e hilos?

• Checkpoints: instantáneas del estado, como «fotos» de cada etapa del nodo.
• Hilo: colección de checkpoints que narra la secuencia de la interacción.
• Persistencia: guardar checkpoints e hilos como documentos en MongoDB.
• Recuperación: traer los checkpoints y pasarlos como contexto al agente.
• Beneficio: el agente recuerda información reciente para responder mejor.

¿Qué habilidades prácticas desarrollas aquí?

• Diseño de enrutamiento con aristas condicionales en LangGraph.
• Orquestación de herramientas y control de estado del agente.
• Verificación visual con Mermaid para depurar el grafo.
• Ejecución guiada por prompts y manejo de contexto restringido.
• Implementación de memoria con checkpoints e hilos persistidos en MongoDB.

¿Quieres que profundicemos en la definición de las aristas condicionales o en la estructura de los checkpoints para tu caso? Deja tu pregunta y cuéntame tu escenario.