Orquestación de agentes inteligentes con LangGraph

Orquestar un agente con LangGraph paso a paso es más simple cuando se entiende la arquitectura: nodos, aristas y estado. Aquí verás cómo conectar un LLM, un prompt bien diseñado y un set de herramientas para resolver tareas como resumen de documentos y soporte técnico con MongoDB, trabajando en Jupyter Notebook y usando un serverless URL con lambda para evitar API keys.

¿Cómo se orquesta un agente con LangGraph?

La orquestación une el agente, sus herramientas y la lógica de flujo. Con LandGraph (también escrito como LangGraph en la explicación), se construyen grafos compuestos por tres elementos: nodos, aristas y estado.

• Nodos: contienen la lógica central. Un nodo agente (con LLM y conocimiento de herramientas) y un nodo de herramientas (ejecuta llamadas y devuelve resultados).
• Aristas: definen el flujo entre nodos. Pueden ser fijas, condicionales o formar bucles.
• Estado: es la memoria compartida entre nodos. Guarda mensajes, decisiones y resultados parciales.

Conceptos clave aplicados: - Nodo agente: planifica, decide qué herramienta usar y cuándo terminar. Si necesita una herramienta, configura la llamada y la registra en el estado. - Nodo de herramientas: ejecuta la configuración recibida, obtiene respuestas y las guarda en el estado. - Estado como RAM: actúa como memoria temporal de la cadena de pasos hacia la solución.

Habilidades puestas en práctica: - Modelado de grafos para flujos de trabajo con nodos y aristas. - Diseño de estado compartido para seguimiento de mensajes y resultados. - Control de flujo con aristas fijas, condicionales y bucles.

¿Qué papel cumplen el prompt y el LLM en el flujo?

El LLM es el cerebro del agente y se instancia a través de un serverless URL que llama a un lambda. Ventaja: no necesitas API keys ni asumir costos. Así se abstrae el modelo y se facilita la ejecución.

El prompt define el comportamiento del agente. Indicaciones esenciales: - “Eres un asistente de AI útil con herramientas para responder preguntas y resumir documentos de MongoDB.” - “Piensa paso a paso y usa las herramientas para obtener la información requerida.” - “No ejecutes varias veces una herramienta salvo que sea absolutamente necesario.” - “Si no tienes suficiente información, responde: ‘No sé’.” - “Estas son las herramientas disponibles:” y se pasa el arreglo de herramientas.

Puntos críticos: - Binding del prompt con las herramientas para que el agente sepa qué puede usar. - Prueba de selección de herramienta: al pedir “créeme el resumen”, el agente identifica la herramienta de resumen. Si la consulta es de soporte técnico de MongoDB, elige la herramienta de búsqueda vectorial.

Habilidades reforzadas: - Ingeniería de prompts para guiar decisiones del agente. - Encadenamiento (binding) entre prompt, LLM y herramientas. - Evaluación de selección de herramientas según la intención del usuario.

¿Cómo se implementan nodos y aristas en el Notebook?

El flujo se construye por bloques, ejecutando pasos y verificando resultados en Jupyter Notebook.

• Pasos 5, 6 y 7: importar librerías de LandGraph y definir el estado del grafo (seguimiento de mensajes del chat).
• Instanciar el LLM mediante serverless URL a un lambda que invoca el modelo.
• Definir el prompt como plantilla y llenarlo con el arreglo de herramientas.
• Bloque 9: realizar el binding del prompt y el modelo.
• Bloque 10: encadenar el prompt con las herramientas.
• Bloques 11 y 12: definir estados y la lógica del nuevo agente (leer mensajes, decidir herramientas, invocarlas).
• Bloque 13: crear el nodo de herramientas y su ejecución.

Aristas en el grafo: - Fija (no condicional): de inicio a nodo agente. Siempre arranca igual. - Condicional: del nodo agente a fin. Solo pasa cuando “ya tengo la respuesta apropiada”. - Bucle: el agente decide repetir. Si no tiene respuesta, va a herramientas; si la obtiene, va a fin. - Fija: de herramientas a agente. Siempre regresa con resultados.

Buenas prácticas mencionadas: - Evitar loops infinitos limitando ejecuciones repetidas de una herramienta desde el prompt. - Registrar en el estado configuraciones y resultados de cada llamada. - Probar iterativamente: ejecutar, verificar el “signo verde” y volver a correr el siguiente bloque.

Palabras clave y conceptos esenciales integrados: - LandGraph/LangGraph, grafo, nodo, arista, estado, LLM. - Serverless URL, lambda, binding, prompt, loop, if, start, end. - Resumen de documentos, soporte técnico de MongoDB, búsqueda vectorial. - Mensajes del chat, flujo de trabajo, configuración de herramientas.

¿Quieres que profundicemos en cómo estructurar tus propias herramientas o en patrones de aristas para casos más complejos? Comparte tu caso y lo revisamos juntos.