LangGraph

Integra Firecrawl con LangGraph para crear flujos de trabajo de agentes

Esta guía explica cómo integrar Firecrawl con LangGraph para crear flujos de trabajo de agentes de IA que puedan rastrear y procesar contenido web.

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Configuración

npm install @langchain/langgraph @langchain/openai @mendable/firecrawl-js

Crea un archivo .env:

FIRECRAWL_API_KEY=tu_clave_firecrawl
OPENAI_API_KEY=tu_clave_openai

Nota: Si usas Node < 20, instala dotenv y añade import 'dotenv/config' a tu código.

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Flujo de trabajo básico

Este ejemplo muestra un flujo de trabajo básico de LangGraph que realiza scraping de un sitio web y analiza el contenido.

import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { StateGraph, MessagesAnnotation, START, END } from '@langchain/langgraph';

// Inicializar Firecrawl
const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });

// Inicializar LLM
const llm = new ChatOpenAI({
    model: "gpt-5-nano",
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

// Definir el nodo de scraping
async function scrapeNode(state: typeof MessagesAnnotation.State) {
    console.log('Scrapeando...');
    const result = await firecrawl.scrape('https://firecrawl.dev', { formats: ['markdown'] });
    return {
        messages: [{
            role: "system",
            content: `Contenido extraído: ${result.markdown}`
        }]
    };
}

// Definir el nodo de análisis
async function analyzeNode(state: typeof MessagesAnnotation.State) {
    console.log('Analizando...');
    const response = await llm.invoke(state.messages);
    return { messages: [response] };
}

// Construir el grafo
const graph = new StateGraph(MessagesAnnotation)
    .addNode("scrape", scrapeNode)
    .addNode("analyze", analyzeNode)
    .addEdge(START, "scrape")
    .addEdge("scrape", "analyze")
    .addEdge("analyze", END);

// Compilar el grafo
const app = graph.compile();

// Ejecutar el flujo de trabajo
const result = await app.invoke({
    messages: [{ role: "user", content: "Resume el sitio web" }]
});

console.log(JSON.stringify(result, null, 2));

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Flujo de trabajo de varios pasos

Este ejemplo muestra un flujo de trabajo más complejo que extrae datos de varias URL y las procesa.

import FirecrawlApp from '@mendable/firecrawl-js';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
import { StateGraph, Annotation, START, END } from '@langchain/langgraph';

const firecrawl = new FirecrawlApp({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });
const llm = new ChatOpenAI({ model: "gpt-5-nano", apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

// Definir estado personalizado
const WorkflowState = Annotation.Root({
    urls: Annotation<string[]>(),
    scrapedData: Annotation<Array<{ url: string; content: string }>>(),
    summary: Annotation<string>()
});

// Scrapear múltiples URLs
async function scrapeMultiple(state: typeof WorkflowState.State) {
    const scrapedData = [];
    for (const url of state.urls) {
        const result = await firecrawl.scrape(url, { formats: ['markdown'] });
        scrapedData.push({ url, content: result.markdown || '' });
    }
    return { scrapedData };
}

// Resumir todo el contenido scrapeado
async function summarizeAll(state: typeof WorkflowState.State) {
    const combinedContent = state.scrapedData
        .map(item => `Content from ${item.url}:\n${item.content}`)
        .join('\n\n');

    const response = await llm.invoke([
        { role: "user", content: `Resumir estos sitios web:\n${combinedContent}` }
    ]);

    return { summary: response.content as string };
}

// Construir el grafo del flujo de trabajo
const workflow = new StateGraph(WorkflowState)
    .addNode("scrape", scrapeMultiple)
    .addNode("summarize", summarizeAll)
    .addEdge(START, "scrape")
    .addEdge("scrape", "summarize")
    .addEdge("summarize", END);

const app = workflow.compile();

// Ejecutar flujo de trabajo
const result = await app.invoke({
    urls: ["https://firecrawl.dev", "https://firecrawl.dev/pricing"]
});

console.log(result.summary);

Para ver más ejemplos, consulta la documentación de LangGraph.