from langchain_core.agents import AgentExecutor
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# Agente que PIENSA, no solo ejecuta reglas
agent = create_react_agent(
    model=llm,
    tools=[search_docs, book_reservation, escalate_to_human],
    state_modifier="Eres un asistente que razona antes de actuar"
)

# RAG para consultar documentación
retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

# El agente decide cuándo usar cada tool
result = agent.invoke({
    "messages": [HumanMessage(content="Necesito mesa para 4")]
})