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Estados do grafo e do agente

Você foi contratado para criar um chatbot básico que responda perguntas em um app de ensino médio. A escola quer que você use uma versão do ChatGPT da OpenAI como LLM. Você decidiu que pode gerenciar essa tarefa com eficiência usando LangGraph para construir um agente de chatbot com nós. Primeiro, você vai definir um State() do agente para armazenar os dados do agente e configurar um objeto StateGraph() para gerenciar o fluxo de trabalho do agente.

Os módulos necessários já foram importados para este exercício e para os próximos:

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 exercício faz parte do curso

Projetando Sistemas Agentes com LangChain

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Instruções do exercício

  • Configure o llm usando ChatOpenAI() e o modelo "gpt-4o-mini".
  • Defina a classe State usando TypedDict para gerenciar os dados do chatbot.
  • Especifique messages como uma list Annotated usando add_messages.
  • Inicialize uma instância de StateGraph com State para estruturar o fluxo de trabalho do chatbot.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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 e executar o código