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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

LangGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
@tool
def 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"])
@tool
def 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.

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