Оркестрация агентов с помощью LangGraph

Сначала запустите ячейку для установки библиотек

• Создайте класс State, который формирует историю сообщений с добавлением новых сообщений в конец, и используйте его для создания состояния графа.
• Определите языковую модель gpt-4o-mini с помощью класса ChatOpenAI, а также функцию llm_node(), которая вызывает модель на сообщениях из состояния и сохраняет результат.
• Постройте и скомпилируйте граф, который направляет входные данные в узел LLM, вызывающий llm_node, и возвращает результат.
• Запустите предоставленный код, чтобы визуализировать граф и пообщаться со своим агентом!

---

Примечание: если вы работаете в DataLab в режиме ограниченного доступа, это упражнение пока недоступно. Мы активно работаем над тем, чтобы сделать его доступным в будущем.

---