Orchestration agentique avec LangGraph

Assurez-vous d'abord d'exécuter la cellule pour installer les bibliothèques

• Construisez une classe State pour créer un historique de messages où de nouveaux messages sont ajoutés, et utilisez-la pour créer un état de graphe.
• Définissez un LLM gpt-4o-mini avec la classe ChatOpenAI, ainsi qu'une fonction appelée llm_node() pour l'invoquer sur les messages de l'état et enregistrer le résultat.
• Construisez et compilez un graphe qui achemine l'entrée vers un nœud LLM, qui appelle llm_node, puis retourne le résultat.
• Exécutez le code fourni pour visualiser le graphe et clavarder avec votre agent!

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Note : Si vous exécutez DataLab en mode restreint, cet exercice n'est pas encore pris en charge. Nous travaillons activement à le rendre disponible bientôt.

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