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Crea el flujo de trabajo gráfico para varias herramientas

¡Tus bloques de construcción para crear el gráfico de tu chatbot ya están listos! Juntarás todos tus nodos en un único flujo de trabajo utilizando aristas para gestionar las conexiones entre ellos. Para empezar, tu flujo de trabajo gráfico ya se ha configurado para ti con MessagesState y el StateGraph() para seguir las actualizaciones de los mensajes del chatbot. También se ha configurado la función display() para representar tu gráfico como un diagrama LangGraph y se ha importado para ti la dirección MemorySaver.

from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

workflow = StateGraph(MessagesState)

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de Sistemas Agenéticos con LangChain

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Instrucciones del ejercicio

  • Añade call_model como nodo utilizando la etiqueta "chatbot" y añade tool_node con la etiqueta "tools".
  • Define una arista que conecte el nodo START con el nodo "chatbot".
  • Añade aristas condicionales desde el nodo "chatbot" a los nodos "tools" y END utilizando should_continue, antes de volver a conectar el nodo "tools" con el nodo "chatbot".
  • Crea una instancia de MemorySaver() y compila el flujo de trabajo en una aplicación con la memoria checkpointer.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("____", ____)
workflow.add_node("____", ____)

# Define an edge connecting START to the chatbot
workflow.add_edge(____, "____")

# Define conditional edges and route "tools" back to "chatbot"
workflow.add_conditional_edges("____", ____, ["____", ____])
workflow.add_edge("____", "____")

# Set up memory and compile the workflow
memory = ____()
app = workflow.____(checkpointer=____)

display(Image(app.get_graph().draw_mermaid_png()))
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