Pilas de IA
Grafos de agentes con estado usando herramientas de Piloterr
Construye flujos de trabajo en LangGraph que llamen a las APIs REST de Piloterr como herramientas. Orquesta bucles de múltiples pasos: scrape → analiza → actúa, con puntos de control, ramificaciones y intervención humana.
- Patrones ReAct y StateGraph personalizados
- Envuelve cualquier endpoint de Piloterr como una herramienta de LangChain
- JSON estructurado para transiciones de grafos confiables
- Protección contra anti-bots en producción en cada paso de scrapeo
De un vistazo
Graph
agentes con estado
Tools
APIs de Piloterr
500
fuentes de datos
REST
API HTTP
Por qué conectar LangGraph
Grafos de investigación multi-paso
Encadena nodos de scrapeo, filtrado y resumen. LangGraph mantiene el estado entre llamadas a herramientas de Piloterr.
Ramificación basada en datos en vivo
Dirige las aristas del grafo según campos JSON devueltos por los endpoints de Piloterr.
Intervención humana
Pausa los grafos para revisión después de que los scrapeos devuelvan datos sensibles o de alto impacto.
Compatible con LangChain
Reutiliza los mismos wrappers @tool que creaste para LangChain e intégralos en agentes de LangGraph.
Patrones LangGraph + Piloterr
Flujos de trabajo basados en grafos para investigación, operaciones y enriquecimiento.
Bucles de investigación
El agente itera en scrapeos de SERP y noticias hasta reunir suficientes fuentes.
Pipelines de enriquecimiento
Grafo secuencial: dominio → empresa → LinkedIn → salida puntuada.
Grafos de monitoreo
Invocaciones programadas comparan hashes de scrapeos y activan alertas.
Agentes con enrutamiento de herramientas
El nodo supervisor elige la API correcta de Piloterr para cada subtarea.
LangGraph + Piloterr vs cadenas lineales
| Enfoque | Solución propia | Piloterr |
|---|---|---|
| Cadena lineal de LangChain | Orden de scrapeo fijo | Enrutamiento dinámico de herramientas |
| Nodos de obtención de datos sin procesar | Bloqueados en sitios con WAF | Bypass gestionado |
| Scripts sin estado | Sin reintentos ni puntos de control | Puntos de control en grafos |
| Nodos de análisis de HTML | Selectores frágiles | Esquemas JSON estables |
Conecta LangGraph en cuatro pasos
Paso 1
Instala LangGraph
pip install langgraph langchain-openai requests
Paso 2
Obtén tu clave API
Configura PILOTERR_API_KEY en tu entorno.
Obtén tu clave APIPaso 3
Define herramientas de Piloterr
Crea funciones @tool que llamen a endpoints REST, mismo patrón que en LangChain.
Paso 4
Construye el grafo
Usa create_react_agent o StateGraph con tus herramientas y compílalo con un checkpointer.
Recetas de flujos de trabajo
Investigación iterativa en SERP
El grafo itera con herramientas de búsqueda en noticias y web hasta que el agente tiene suficientes citas.
Grafo de enriquecimiento de leads
Se ramifica según el tamaño de la empresa después del scrapeo del dominio, dirigiendo a diferentes campos del CRM.
Monitor de precios con HITL
Scrapea páginas de productos, pausa para aprobación humana antes de enviar alertas por Slack.
Supervisor + scrapeos de trabajadores
El nodo supervisor asigna herramientas de Amazon o Walmart a sub-agentes trabajadores.
Cuándo elegir LangGraph vs LangChain
Escenario
Bucles y ramificaciones multi-paso
Recomendación: LangGraph
Escenario
Agente único simple
Recomendación: LangChain create_agent
Escenario
Equipos multi-agente basados en roles
Recomendación: CrewAI
Escenario
Indexación RAG
Recomendación: LlamaIndex
Ejemplo de agente ReAct en LangGraph
Un agente de grafo con una herramienta de Google News respaldada por Piloterr.
import os
import requests
from langchain.tools import tool
PILOTERR_KEY = os.environ["PILOTERR_API_KEY"]
BASE = "https://api.piloterr.com/v2"
@tool
def search_google_news(query: str, location: str = "Paris, FR") -> dict:
"""Busca en Google News artículos recientes que coincidan con una consulta."""
response = requests.post(
f"{BASE}/google/news",
headers={"x-api-key": PILOTERR_KEY, "Content-Type": "application/json"},
json={"query": query, "location": location, "page": 1},
timeout=60,
)
response.raise_for_status()
return response.json()Ver también
LangChain
CrewAI
Pydantic AI
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