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Agentische Orchestrierung mit LangGraph

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Multi-Agent Systems mit LangGraph</Kurs>
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Übungsanweisungen

Stelle sicher, dass du zuerst die Zelle ausführst, um die Bibliotheken zu installieren

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

Hinweis: Wenn du DataLab im Restricted Mode verwendest, wird diese Übung derzeit noch nicht unterstützt. Wir arbeiten aktiv daran, sie künftig verfügbar zu machen.

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