Orquestación agentica con LangGraph

Asegúrate de ejecutar primero la celda para instalar las bibliotecas

• Construye una clase State para crear un historial de mensajes donde se vayan añadiendo nuevos mensajes y úsala para crear un estado de grafo.
• Define un LLM gpt-4o-mini usando la clase ChatOpenAI, y una función llamada llm_node() para invocarlo sobre los mensajes del estado y guardar el resultado.
• Construye y compila un grafo que enrute la entrada a un nodo LLM, que llame a llm_node, y devuelva el resultado.
• Ejecuta el código proporcionado para visualizar el grafo y hablar con tu agente.

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Nota: Si estás ejecutando DataLab en modo restringido (Restricted Mode), este ejercicio todavía no es compatible. Estamos trabajando activamente para que esté disponible en el futuro.

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