LangGraph

Contexto captura

Fecha: 2026-03-24 19:54 Origen: = this.origen Tipo: = this.tipo-captura


📝 Captura principal

Lo más importante

Escribe aquí la idea principal o el concepto clave en 1-2 frases

🎯 Detalles / Contenido

ReAct (Reason + Act)

LLM first thinks what to do and them decides an action to take The action is execute in a environment and an observation is returned Create a class Agent to build the agent

Creating the agent

class Agent:
 def __init__ (self, system=""): # The agent is parameterize by a system message
  self.system = system # atribute message
  self.messages = []
  if self.system:
   self.messagens.append({}"role":"system", "content": system})
 
 def __call_(self, message): # The message is take by the user and than give it back from the assistant
  self.messages.append({"role", "user", "content": message})
  result = self.execute()
  self.messages.append({"role", "assistant", "content": result})
  return result

Graphs

Nodes: Agents or functions Edges: Connect nodes Conditional Edges: Decisions


🔑 Keywords / Conceptos clave

keyword1, keyword2, keyword3

Para RAG

Estos keywords ayudarán a encontrar esta nota después


❓ Preguntas / Dudas pendientes

  • [ ]
  • [ ]

🧩 Conexiones potenciales


✅ Checklist procesamiento

  • Revisar y expandir contenido
  • Crear flashcards si es necesario
  • Hacer ejercicios relacionados
  • Conectar con otras notas ()
  • Actualizar nivel de comprensión
  • Mover a vault definitivo / Cambiar status a 🌿

💭 Notas adicionales / Ideas rápidas


📋 Metadata resumen

CampoValor
Capturado2026-03-24 19:54
Asignatura= this.asignatura
Prioridad= this.prioridad
EstadoCaptura rápida → Pendiente procesamiento
Revisión= this.proxima-revision

pendiente-procesar captura-rapida

🧪 Aplicación

  • Explicarlo sin consultar la nota
  • Resolver un caso nuevo o escribir un ejemplo
  • Compararlo con una alternativa
  • Usarlo en un proyecto

🔗 Conexiones explicadas

  • — Se relaciona porque…