En este tutorial te mostramos cómo desarrollar un avanzado sistema de agentes basado en grafos, potenciado por la API de Google Gemini. La idea es crear agentes inteligentes que puedan ejecutar tareas complejas en varios pasos, siguiendo una estructura de nodos interconectados. Cada nodo cumple una función específica, ya sea recibir datos, procesar información, tomar decisiones o generar resultados. Para ello, usamos Python junto con NetworkX para modelar el grafo y matplotlib para visualizarlo. Al final, implementamos y ejecutamos dos ejemplos completos: un asistente de investigación y un solucionador de problemas, para demostrar cómo este enfoque facilita flujos de trabajo con razonamientos complejos.
Primero, instalamos las librerías necesarias: google-generativeai, networkx y matplotlib. Luego importamos los módulos esenciales y configuramos la API de Gemini con nuestra clave para aprovechar su capacidad de generación de contenidos.
Definimos cuatro tipos de nodos mediante una enumeración: entrada, proceso, decisión y salida. Además, con una clase basada en dataclasses, estructuramos cada nodo con un identificador, tipo, un mensaje para el prompt, una función opcional y una lista de dependencias. Esto nos permite construir un grafo modular y flexible.
El agente de investigación se arma añadiendo nodos en secuencia. Comienza con la entrada del tema a investigar, luego se crea un plan de investigación con preguntas y metodología, sigue una revisión bibliográfica exhaustiva, análisis de los resultados, una evaluación de calidad que decide si es necesario hacer revisiones, y finalmente la generación de un informe completo con resumen ejecutivo y recomendaciones. De este modo, cubrimos todo el proceso típico de una investigación estructurada.
Por otro lado, el agente solucionador de problemas empieza recibiendo una declaración del problema. Después descompone el problema en sus componentes, identifica restricciones y requisitos, genera tres posibles soluciones explicando metodologías y resultados esperados, evalúa cada alternativa considerando factibilidad, costos y efectividad, y al final elabora un plan detallado de implementación con cronograma, recursos y métricas de éxito. Este flujo permite automatizar la resolución paso a paso.
Para poner a prueba ambos agentes, primero visualizamos la estructura del grafo y lanzamos la ejecución. En cada nodo, armamos el contexto con resultados anteriores y construimos el prompt que enviamos a Gemini para generar contenido. La respuesta obtenida se guarda para alimentar los nodos siguientes. Así, el agente avanza de manera autónoma por planificación, análisis, toma de decisiones y generación de salidas finales.
Al concluir, confirmamos que hemos desarrollado agentes inteligentes capaces de descomponer y resolver tareas complejas en pasos ordenados, gracias a una arquitectura orientada a grafos. Cada nodo procesa sus entradas contextuales, utiliza la potencia de Gemini para crear contenido relevante y transmite los resultados a los nodos posteriores. Este diseño modular no solo es flexible, sino que también facilita la visualización clara del flujo lógico.
De esta forma, demostramos el potencial de combinar modelos generativos avanzados con estructuras de grafos para automatizar procesos complejos de forma eficiente y escalable.
