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Estados del grafo y del agente

Te han encargado crear un chatbot básico que responda preguntas dentro de una app educativa de secundaria. El centro quiere que uses una versión de ChatGPT de OpenAI como su LLM. Has decidido que puedes gestionar esta tarea de forma eficiente con LangGraph para construir un agente chatbot usando nodos. Primero, definirás un State() del agente para almacenar sus datos y configurarás un objeto StateGraph() para gestionar el flujo de trabajo del agente.

Los módulos necesarios ya se han importado para este ejercicio y los siguientes:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de sistemas agénticos con LangChain

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Configura el llm usando ChatOpenAI() y el modelo "gpt-4o-mini".
  • Define la clase State usando TypedDict para gestionar los datos del chatbot.
  • Especifica messages como una list Annotated usando add_messages.
  • Inicializa una instancia de StateGraph con State para estructurar el flujo de trabajo del chatbot.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Define the llm
llm = ____(model="____", api_key="OPENAI_API_KEY")

# Define the State
class State(____):
    
    # Define messages with metadata
    messages: ____[____, ____]

# Initialize StateGraph
graph_builder = ____(____)
Editar y ejecutar código