Definir nodos y aristas para llamadas de función flexibles

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Crear un flujo con múltiples herramientas

Varias herramientas disponibles
- Palíndromo
- Eventos históricos
- Wikipedia

Flujo completo del chatbot

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada

Nodos de chatbot y herramientas del flujo.

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada
- Comprobar si hay llamadas a herramientas

Reglas de la función de parada resaltadas.

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada
- Comprobar si hay llamadas a herramientas
- Terminar la conversación si no hay

Reglas END resaltadas en el flujo

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada
- Comprobar si hay llamadas a herramientas
- Terminar la conversación si no hay
Crear un invocador de herramientas dinámico
- Devolver la respuesta de la herramienta si hay llamada

Reglas de Call_model resaltadas.

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada
- Comprobar si hay llamadas a herramientas
- Terminar la conversación si no hay
Crear un invocador de herramientas dinámico
- Devolver la respuesta de la herramienta si hay llamada
- Invocar el LLM con solo el nodo del chatbot si no hay llamadas

Reglas de Call_model resaltadas.

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada
- Comprobar si hay llamadas a herramientas
- Terminar la conversación si no hay
Crear un invocador de herramientas dinámico
- Devolver la respuesta de la herramienta si hay llamada
- Invocar el LLM con solo el nodo del chatbot si no hay llamadas
Compilar el grafo completo

Reglas de Call_model resaltadas.

Crear una función de condición de parada

from langgraph.graph import MessagesState, START, END


# Usa MessagesState para definir el estado de la función de parada
def should_continue(state: MessagesState):


    # Obtén el último mensaje del estado
    last_message = state["messages"][-1]


    # Comprueba si el último mensaje incluye llamadas a herramientas
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"


    # Termina la conversación si no hay llamadas a herramientas
    return END

Crear un invocador de herramientas dinámico

# Extrae el último mensaje del historial
def call_model(state: MessagesState):

    last_message = state["messages"][-1]


    # Si el último mensaje tiene llamadas a herramientas, devuelve la respuesta de la herramienta
    if isinstance(last_message, AIMessage) and last_message.tool_calls:


        # Devuelve los mensajes de la llamada a la herramienta
        return {"messages": [AIMessage(content=last_message.tool_calls[0]["response"])]}


    # En caso contrario, continúa con una respuesta normal del LLM
    return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}

Crear el grafo

workflow = StateGraph(MessagesState)

Crear el grafo

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Añade nodos para el chatbot y las herramientas
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)

Nodos de chatbot y herramientas.

Crear el grafo

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Añade nodos para el chatbot y las herramientas
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Conecta el nodo START con el chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")

Añadir el nodo START al chatbot.

Crear el grafo

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Añade nodos para el chatbot y las herramientas
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Conecta el nodo START con el chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Define condiciones y vuelve al chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

Grafo con condiciones añadidas.

Crear el grafo

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Añade nodos para el chatbot y las herramientas
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Conecta el nodo START con el chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Define condiciones y vuelve al chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

workflow.add_edge("tools", "chatbot")

Flujo del grafo completo.

Añadir memoria

# Configura la memoria y compila el flujo
memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(
               checkpointer=memory)


display(Image(app.get_graph()
        .draw_mermaid_png()))

Flujo del grafo completo.

¡Vamos a practicar!

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Crear un flujo con múltiples herramientas

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Crear una función de parada

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada

Definir funciones del flujo de trabajo

Crear una función de parada

Crear un invocador de herramientas dinámico

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Compilar el grafo completo

Crear una función de condición de parada

Crear un invocador de herramientas dinámico

Crear el grafo

Crear el grafo

Crear el grafo

Crear el grafo

Crear el grafo

Añadir memoria

¡Vamos a practicar!