Los agentes de inteligencia artificial están cada vez más cerca de aplicaciones reales y prácticas, pero construir uno puede seguir siendo complejo para muchos desarrolladores. En este artículo explicamos de forma práctica cómo crear dos agentes fullstack: un Post Generator que redacta contenido para LinkedIn y X apoyado en búsquedas web en tiempo real, y un Stack Analyzer que inspecciona repositorios públicos de GitHub y genera informes estructurados. Verás la arquitectura, los conceptos clave, los prompts, las herramientas usadas y los flujos de trabajo necesarios para montar la solución.

Resumen de los agentes: Post Generator genera posts basados en resultados de búsqueda en vivo y emite logs de herramientas en streaming para la UI. Stack Analyzer recoge metadatos de un repositorio, README, ficheros raíz y manifiestos, y devuelve un análisis estructurado del stack tecnológico con salida JSON validada.

Tecnologías principales usadas: Next.js 15 en el frontend con TypeScript, FastAPI y Uvicorn en el backend, CopilotKit para integrar la experiencia del agente con la UI, LangGraph para modelar los workflows como state graphs, Google Gemini como modelo generativo mediante el SDK google-genai y el adaptador de LangChain, y Pydantic para esquemas y validación de salidas estructuradas. Esta combinación permite streaming de estados, binding de herramientas y salida válida para consumir desde componentes de UI.

Arquitectura y estructura del proyecto: el frontend aloja las rutas de la aplicación y un endpoint proxy que redirige las llamadas GraphQL/REST hacia el backend con el fin de evitar problemas de CORS y centralizar autenticación y enrutado. El backend expone un único endpoint copilotkit que registra agentes LangGraph y gestiona la ejecución de los nodos. El diseño separa responsabilidades: la interfaz y experiencia de usuario en Next.js, la lógica de agentes y orquestación en Python con LangGraph, y los modelos y herramientas externas conectadas mediante adapters.

Frontend: la UI utiliza el componente CopilotChat de CopilotKit para ofrecer un chat conversacional donde el usuario puede escribir o elegir sugerencias. Un provider global envía el agente activo y la URL del runtime. Se renderizan logs de herramientas en tiempo real, tarjetas de análisis y vistas previas de posts generados. Además se definen acciones custom que aceptan parámetros estructurados para que el agente devuelva objetos JSON que el frontend convierte en vistas de LinkedIn y X.

Backend y agentes: cada agente es un StateGraph de LangGraph compuesto por nodos asíncronos. Post Generator incluye nodos para procesar la consulta, ejecutar búsquedas web con la herramienta de Google y generar los posts finales. Stack Analyzer contiene nodos para parsear la URL de GitHub, recopilar contexto mediante la API de GitHub, construir un prompt consolidado y pedir a Gemini que llame a una herramienta estructurada que valida la salida según un modelo Pydantic StructuredStackAnalysis. Ambos agentes emiten tool_logs durante la ejecución para que la UI muestre el progreso paso a paso.

Prompts y herramientas: separar los templates de sistema en archivos dedicados facilita iterar en la personalidad y reglas del agente. Por ejemplo, forzar el uso de la herramienta de búsqueda cuando se solicita información actualizada o definir instrucciones explícitas para formatear posts en estilo LinkedIn y X. Para análisis estructurado se usa un tool binding que obliga a Gemini a devolver JSON con campos concretos como objetivo del proyecto, stack frontend y backend, base de datos, infra, CI CD y notas de ejecución.

Flujo completo: el usuario envía un prompt desde la UI, la petición pasa por un proxy Next.js hacia el FastAPI donde el agente LangGraph evalúa el estado, ejecuta nodos, invoca herramientas externas como Google Gemini y APIs de terceros, actualiza estados mediante copilotkit emit state y finalmente devuelve la respuesta estructurada para que el frontend la renderice. Este patrón de stateful graphs con binding de herramientas y salidas validadas acelera el desarrollo y mejora la fiabilidad en producción.

Ejecutando la demo localmente: configurar variables de entorno con la clave de Gemini, arrancar el backend con Poetry y uvicorn y lanzar el frontend con pnpm dev. En la UI se podrá ver la generación de posts con investigaciones en vivo y el análisis detallado de repositorios públicos con tarjetas y JSON estructurado.

Aplicaciones reales y oportunidades de negocio: los agentes descritos ilustran casos de uso directos para empresas que necesitan automatizar creación de contenidos, auditoría de código, evaluación de riesgos o generación de documentación técnica. Los patrones son fácilmente extensibles para incorporar conectores a servicios cloud, pipelines de CI CD o herramientas internas.

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Conclusión y siguientes pasos: crear agentes prácticos con Gemini, CopilotKit y LangGraph es una forma efectiva de llevar capacidades de IA al corazón de aplicaciones empresariales. La arquitectura fullstack presentada aquí es replicable y ampliable: desde asistentes de contenido hasta análisis automático de repositorios y pipelines de gobernanza. Si quieres que te acompañemos en el diseño o desarrollo de una solución a medida, contacta con nuestro equipo y exploraremos la mejor ruta técnica y de negocio para tu caso.

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