Agenten-Orchestrierung mit LangGraph

Stelle sicher, dass du zuerst die Zelle zur Installation der Bibliotheken ausführst

• Erstelle eine State-Klasse, die eine Nachrichtenhistorie führt, zu der neue Nachrichten angehängt werden, und nutze sie, um einen Graph-Status zu erzeugen.
• Definiere ein gpt-4o-mini-LLM mit der Klasse ChatOpenAI und eine Funktion llm_node(), die es auf die Nachrichten im State anwendet und das Ergebnis speichert.
• Baue und kompiliere einen Graphen, der die Eingabe in einen LLM-Knoten leitet, llm_node aufruft und das Ergebnis zurückgibt.
• Führe den bereitgestellten Code aus, um den Graphen zu visualisieren und mit deinem Agenten zu sprechen!