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Solucion

Agregar nodos de búsqueda en vivo a los flujos de trabajo del agente LangGraph

Los agentes LangGraph recuperan de forma predeterminada desde almacenes de vectores estáticos o datos almacenados en caché. Cuando el flujo de trabajo requiere datos de mercado act

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El problema

Los agentes LangGraph recuperan de forma predeterminada desde almacenes de vectores estáticos o datos almacenados en caché. Cuando el flujo de trabajo requiere datos de mercado actuales, información de la competencia en vivo o precios en tiempo real, el agente no tiene una forma integrada de obtener resultados nuevos de la web.

La solucion de Scavio

Agregue un nodo de búsqueda de Scavio a su gráfico de estado de LangGraph. El nodo acepta una consulta de nodos ascendentes, obtiene resultados SERP en vivo y pasa datos estructurados descendentes para que el LLM los sintetice en su respuesta.

Antes

Los agentes de LangGraph están limitados a datos obsoletos de la tienda de vectores y no pueden responder preguntas sobre eventos actuales, precios en vivo o lanzamientos recientes de productos.

Después

Un nodo de búsqueda dedicado en el gráfico LangGraph obtiene resultados en vivo a pedido, lo que brinda al agente acceso a datos web en tiempo real en cualquier punto del flujo de trabajo.

Para quien es

Desarrolladores de LangGraph que crean canales de investigación y análisis.

Beneficios clave

  • Nodo de búsqueda desplegable para cualquier gráfico de estado de LangGraph
  • Datos web en tiempo real disponibles en cualquier paso del flujo de trabajo
  • Salida estructurada compatible con el esquema de estado LangGraph
  • Búsqueda multiplataforma en Google, Reddit y YouTube

Ejemplo en Python

Python
import requests
from typing import TypedDict

class SearchState(TypedDict):
    query: str
    search_results: list
    grounded_answer: str

def scavio_search_node(state: SearchState) -> dict:
    """LangGraph node that fetches live search results."""
    resp = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
        json={"query": state["query"], "platform": "google", "limit": 8}
    )
    results = resp.json().get("results", [])
    return {
        "search_results": [
            {"title": r["title"], "url": r["link"], "snippet": r.get("snippet", "")}
            for r in results
        ]
    }

# Usage in LangGraph:
# graph.add_node("search", scavio_search_node)
# graph.add_edge("planner", "search")
# graph.add_edge("search", "synthesizer")

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify({query: 'example', country_code: 'us'})}).then(r => r.json()).then(d => console.log(d.organic_results?.length + ' results'));

Plataformas utilizadas

Google

Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA

Reddit

Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit

YouTube

Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos

Preguntas frecuentes

Los agentes LangGraph recuperan de forma predeterminada desde almacenes de vectores estáticos o datos almacenados en caché. Cuando el flujo de trabajo requiere datos de mercado actuales, información de la competencia en vivo o precios en tiempo real, el agente no tiene una forma integrada de obtener resultados nuevos de la web.

Agregue un nodo de búsqueda de Scavio a su gráfico de estado de LangGraph. El nodo acepta una consulta de nodos ascendentes, obtiene resultados SERP en vivo y pasa datos estructurados descendentes para que el LLM los sintetice en su respuesta.

Desarrolladores de LangGraph que crean canales de investigación y análisis.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin necesidad de tarjeta de credito. Es suficiente para validar esta solucion en tu flujo de trabajo.

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Agregue un nodo de búsqueda de Scavio a su gráfico de estado de LangGraph. El nodo acepta una consulta de nodos ascendentes, obtiene resultados SERP en vivo y pasa datos estructura

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