La integración del Agente LangGraph para WhatsApp es una implementación de ejemplo que muestra cómo desplegar agentes AI basados en LangGraph en WhatsApp. Usa Python y FastAPI para exponer endpoints webhook para la API de WhatsApp de Twilio, analizando automáticamente los mensajes entrantes en el flujo de trabajo del gráfico del agente. El agente admite la preservación del contexto entre sesiones con nodos de memoria integrados, invoca herramientas para tareas específicas y toma decisiones dinámicas mediante nodos modulares de LangGraph. Los desarrolladores pueden personalizar definiciones de gráficos, integrar APIs externas y gestionar el estado conversacional sin problemas. Esta integración actúa como plantilla, ilustrando enrutamiento de mensajes, generación de respuestas, manejo de errores y escalabilidad sencilla para construir chatbots interactivos complejos en WhatsApp.

AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.