LangGraph
Agente de generación de contenido con LangGraph
Construye un agente de generación de contenido con IA que investiga temas, escribe posts de blog y contenido para redes sociales con voz de marca consistente — con LangGraph.
contentblogsocial mediawriting
Código funcional
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import toolfrom langgraph.prebuilt import create_react_agent
@tooldef web_search(query: str) -> str: """Research a topic before writing content.""" from tavily import TavilyClient client = TavilyClient() results = client.search(query, max_results=3) return "\n\n".join(r["content"] for r in results["results"])
@tooldef save_content(filename: str, content: str) -> str: """Save generated content to a file.""" Path(f"output/{filename}").write_text(content) return f"Saved to output/{filename}"
agent = create_react_agent( ChatOpenAI(model="gpt-4o"), tools=[web_search, save_content], prompt="You are a content writer. Research the topic first, then write engaging content. Save the final output using save_content.",)
result = await agent.ainvoke({ "messages": [("user", "Write a blog post about the benefits of AI agents in customer service")]})print(result["messages"][-1].content)Paso a paso
1
Instalar dependencias
Instala LangGraph y las herramientas necesarias para este caso de uso.
2
Definir herramientas
Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.
3
Crear el agente y ejecutar
Inicializa el agente de LangGraph con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.
Construir con otros frameworks
¿Listo para construir con LangGraph?
Genera un proyecto listo para producción con LangGraph preconfigurado — FastAPI + Next.js, auth, streaming y más.
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