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本練習屬於課程
動手打造智慧型 agentic 系統！探索 LangChain agent 的關鍵元件，以及提示、LLM 與工具如何協同完成推理與動作。你會用 OpenAI 的 API 建立一個 agent、定義自訂工具，並處理像是數學計算等真實世界任務。另外也會認識 LangChain 如何以圖形、節點與邊來組織資料。
使用 LangChain 與 LangGraph 建置動態、可使用工具的聊天機器人！你將學會透過定義狀態，並整合外部 API 以取得即時資訊，來建立可依使用者輸入自適應的聊天機器人。你會把這些元件串接成回應式的圖形結構，讓對話與工具輔助回應之間順暢切換。完成後，你將擁有具備可視化呈現的聊天機器人框架，包含更強的推理能力與多步驟工作流程。
當前練習
用動態工具與記憶擴充你的聊天機器人！定義並整合多個工具到彈性的工作流程中，撰寫可動態呼叫工具的函式，並設定聊天機器人以處理多工具情境。組織記憶與輸出，讓交錯的多輪對話成為可能。完成後，你將建立一個能進行複雜互動的進階聊天機器人。