🕵️‍♂️ Agencia de Marketing AI: Local, Privada & Autónoma

Proyecto desarrollado para la iniciativa #DiciembreDeAgentes 2025 (Día 20) de Luis Antonio Beltran Prieto

Ver Iniciativa | Reportar Bug

---

📖 Descripción

¿Cansado de pagar por tokens de API? Este proyecto despliega un equipo de agentes de Inteligencia Artificial que vive 100% en tu ordenador.

Utilizando LangGraph para la orquestación y Ollama para la inferencia, simulamos una pequeña agencia de contenidos donde dos agentes especializados colaboran para entregar resultados de calidad:

1. 🔍 Investigador: Navega por Wikipedia para extraer datos fácticos y reales.
2. ✍️ Redactor: Sintetiza la información y crea artículos de blog estructurados y atractivos.
3. 🧠 Supervisor: Un router inteligente que coordina el flujo de trabajo y asegura que la tarea se complete.

Todo esto presentado en una Interfaz de Línea de Comandos (CLI) moderna y colorida gracias a rich.

---

📸 Demo

Ejemplo de Flujo: Usuario: "Escribe sobre el impacto de la IA en la medicina"

1. Supervisor detecta falta de información -> Delega a Investigador.
2. Investigador busca en Wikipedia -> Encuentra artículos relevantes.
3. Supervisor recibe datos -> Delega a Redactor.
4. Redactor escribe el post en Markdown -> Fin del proceso.

---

🏗️ Arquitectura del Sistema

El proyecto implementa un patrón Supervisor/Worker usando un Grafo de Estado (StateGraph).

graph TD
    %% Estilos
    classDef brain fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:2px,color:white;
    classDef worker fill:#69f,stroke:#333,stroke-width:2px,color:white;
    classDef endNode fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px,color:white;

    Start((Inicio)) --> Supervisor
    
    subgraph "Agencia AI"
        Supervisor[🧠 Supervisor]:::brain
        Researcher["🔍 Researcher<br>(Wikipedia Tool)"]:::worker
        Writer["✍️ Writer<br>(Llama 3 Creative)"]:::worker
    end

    Supervisor -->|¿Necesita Datos?| Researcher
    Supervisor -->|¿Tiene Datos?| Writer
    
    Researcher -->|Devuelve Info| Supervisor
    Writer -->|Entrega Artículo| End((FIN)):::endNode

Loading

---

🚀 Instalación Rápida

Este proyecto utiliza uv para una gestión de dependencias ultra-rápida y moderna, aunque también soporta pip.

Prerrequisitos

1. Python 3.10 o superior.
2. Ollama instalado y ejecutándose en segundo plano.
3. Modelo Llama 3 descargado:

ollama pull llama3.1

Opción A: Usando uv (Recomendado ⚡)

# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/jmatias2411/agentes-langgraph-diciembre.git
cd agentes-langgraph-diciembre

# 2. Sincronizar entorno (instala todo automáticamente)
uv sync

# 3. Ejecutar
uv run main.py

Opción B: Usando pip (Clásico 🐢)

# 1. Crear entorno virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 2. Instalar dependencias
pip install langchain-ollama langgraph langchain-community rich wikipedia

# 3. Ejecutar
python main.py

---

📂 Estructura del Código

El proyecto sigue una arquitectura modular limpia, ideal para aprender LangGraph:

Archivo	Descripción
main.py	Punto de entrada. Maneja la UI con Rich y el bucle de input.
agent/graph.py	Define la arquitectura del grafo (nodos y aristas).
agent/nodes.py	Contiene la lógica de los agentes (Prompts y Herramientas).
agent/state.py	Define la memoria compartida (TypedDict) del equipo.
utils/llm.py	Configuración centralizada de los modelos Ollama.

---

⚙️ Personalización

¡Haz tuyo este proyecto! Aquí tienes ideas para modificarlo:

• Cambiar el Modelo: Ve a utils/llm.py y cambia MODEL_NAME por mistral, gemma:2b o deepseek-coder.
• Cambiar el Idioma: En agent/nodes.py, modifica WikipediaAPIWrapper(lang="es") a lang="en" o lang="fr".
• Ajustar Creatividad: En utils/llm.py, sube la temperature del llm_creative a 0.9 para textos más locos.

---

🛠️ Solución de Problemas

1. Error: ConnectionRefusedError o "Ollama not reachable"

• Asegúrate de que la aplicación de escritorio de Ollama esté abierta y corriendo.
• Prueba en tu terminal: ollama run llama3.1 "hola".

2. Error: El agente entra en bucle infinito

• Asegúrate de estar usando el código actualizado de este repo. Hemos implementado un "Hard Stop" en el nodo Writer para evitar alucinaciones cíclicas.

3. La búsqueda de Wikipedia falla

• A veces Wikipedia no encuentra términos muy específicos. Intenta con temas más generales (ej: "Inteligencia Artificial" en lugar de "IA Generativa Agéntica 2025").

---

🤝 Contribuciones

Este es un proyecto de código abierto creado para la comunidad. ¡Los PRs son bienvenidos! Si tienes ideas para nuevos agentes (ej: un agente que genere imágenes, o uno que valide código Python), anímate a colaborar.

---

Hecho con ❤️ y ☕ por Matías Palomino