Construyendo un Grafo Simple

Construye tu primer grafo LangGraph funcional paso a paso, desde la definición del estado hasta la compilación y ejecución.

Construyamos un grafo LangGraph completamente funcional desde cero. Este ejemplo de analizador de texto toma texto de entrada, lo analiza y formatea los resultados.

Paso 1: Definir el Estado

python

from typing_extensions import TypedDict

class EstadoTexto(TypedDict):
    texto: str
    recuento_palabras: int
    palabras_unicas: list
    texto_invertido: str
    analisis: str

Paso 2: Definir Nodos

python

def contar_palabras(state: EstadoTexto) -> dict:
    palabras = state["texto"].split()
    return {"recuento_palabras": len(palabras)}

def encontrar_unicas(state: EstadoTexto) -> dict:
    palabras = state["texto"].lower().split()
    return {"palabras_unicas": list(set(palabras))}

def invertir_texto(state: EstadoTexto) -> dict:
    return {"texto_invertido": state["texto"][::-1]}

def generar_analisis(state: EstadoTexto) -> dict:
    analisis = (
        f"Texto: '{state['texto']}'\n"
        f"Recuento de palabras: {state['recuento_palabras']}\n"
        f"Palabras únicas: {len(state['palabras_unicas'])}\n"
        f"Invertido: {state['texto_invertido']}"
    )
    return {"analisis": analisis}

def formatear_resultado(state: EstadoTexto) -> dict:
    return {"texto": f"## Resultado del Análisis\n\n{state['analisis']}"}

Paso 3: Construir el Grafo

python

from langgraph.graph import StateGraph, START, END

builder = StateGraph(EstadoTexto)

# Añadir nodos
builder.add_node("contar", contar_palabras)
builder.add_node("unicas", encontrar_unicas)
builder.add_node("invertir", invertir_texto)
builder.add_node("analizar", generar_analisis)
builder.add_node("formatear", formatear_resultado)

# Añadir aristas (flujo secuencial)
builder.add_edge(START, "contar")
builder.add_edge("contar", "unicas")
builder.add_edge("unicas", "invertir")
builder.add_edge("invertir", "analizar")
builder.add_edge("analizar", "formatear")
builder.add_edge("formatear", END)

# Compilar
app = builder.compile()

Paso 4: Ejecutar el Grafo

python

resultado = app.invoke({
    "texto": "Hola mundo desde LangGraph",
    "recuento_palabras": 0,
    "palabras_unicas": [],
    "texto_invertido": "",
    "analisis": ""
})

print(resultado["texto"])
# ## Resultado del Análisis
#
# Texto: 'Hola mundo desde LangGraph'
# Recuento de palabras: 4
# Palabras únicas: 4
# Invertido: hparGgnaL edsed odnum aloH

ℹ️Nota

Observa cómo contar_palabras se ejecuta primero y escribe recuento_palabras. Luego generar_analisis lo lee. El estado fluye automáticamente: los nodos no necesitan pasarse datos explícitamente.

El Flujo Completo

💡 Tip: Use Ctrl + Mouse Wheel to zoom, or click the fullscreen icon

Cada paso es un nodo separado. Cada uno contribuye al estado. El último (formatear) produce la salida final.

Probando con Diferentes Entradas

python

def analizar_texto(texto: str) -> str:
    resultado = app.invoke({
        "texto": texto,
        "recuento_palabras": 0,
        "palabras_unicas": [],
        "texto_invertido": "",
        "analisis": ""
    })
    return resultado["texto"]

# Pruebas
print(analizar_texto("Python es genial"))
print(analizar_texto("LangGraph LangGraph LangGraph"))
print(analizar_texto("Uno dos tres cuatro cinco"))

✅Éxito

¡Felicitaciones! Has construido un grafo LangGraph completamente funcional con múltiples nodos, flujo de estado automático y salida formateada.