Orquestación agencial con LangGraph

Asegúrate de ejecutar primero la celda para instalar las bibliotecas.

• Construye una clase ` State ` para crear un historial de mensajes al que se añaden los mensajes nuevos, y utilízala para crear un estado gráfico.
• Define un LLM de « gpt-4o-mini » utilizando la clase « ChatOpenAI » y una función llamada « llm_node() » para invocarlo en mensajes de estado y almacenar el resultado.
• Construye y compila un gráfico que dirija la entrada a un nodo LLM, que llame a llm_node y devuelva el resultado.
• Ejecuta el código proporcionado para visualizar el gráfico y hablar con tu agente.