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 à l’aide de la classe ChatOpenAI, ainsi qu’une fonction llm_node() pour l’invoquer sur les messages de l’état et stocker le résultat.
• Construisez et compilez un graphe qui achemine l’entrée vers un nœud LLM, qui appelle llm_node, puis renvoie le résultat.
• Exécutez le code fourni pour visualiser le graphe et discuter avec votre agent !