Este es un agente de ejemplo para implementar con LangGraph Cloud.
Consejo
Si prefiere utilizar pyproject.toml para administrar dependencias en su proyecto LangGraph Cloud, consulte este repositorio.
LangGraph es una biblioteca para crear aplicaciones multiactor con estado con LLM. Los principales casos de uso de LangGraph son agentes conversacionales y aplicaciones LLM de varios pasos y de larga duración o cualquier aplicación LLM que se beneficiaría del soporte integrado para puntos de control persistentes, ciclos e interacciones humanas en el circuito (es decir, LLM y colaboración humana).
LangGraph acorta el tiempo de comercialización para los desarrolladores que utilizan LangGraph, con un comando de una sola línea para iniciar un microservicio HTTP listo para producción para sus aplicaciones LangGraph, con persistencia incorporada. Esto le permite centrarse en la lógica de su gráfico LangGraph y dejarnos el escalado y el diseño de API a nosotros. La API está inspirada en la API de asistentes de OpenAI y está diseñada para integrarse con sus servicios existentes.
Para implementar este agente en LangGraph Cloud, primero deberá bifurcar este repositorio. Después de eso, puede seguir las instrucciones aquí para implementar en LangGraph Cloud.
