Este é um exemplo de agente para implantar com LangGraph Cloud.
Dica
Se você preferir usar pyproject.toml para gerenciar dependências em seu projeto LangGraph Cloud, verifique este repositório.
LangGraph é uma biblioteca para construir aplicativos multiatores com estado com LLMs. Os principais casos de uso do LangGraph são agentes conversacionais e aplicativos LLM de longa execução e de várias etapas ou qualquer aplicativo LLM que se beneficiaria do suporte integrado para pontos de verificação persistentes, ciclos e interações humanas no circuito (ou seja, LLM e colaboração humana).
LangGraph reduz o tempo de lançamento no mercado para desenvolvedores que usam LangGraph, com um comando de uma linha para iniciar um microsserviço HTTP pronto para produção para seus aplicativos LangGraph, com persistência integrada. Isso permite que você se concentre na lógica do seu gráfico LangGraph e deixe o dimensionamento e o design da API conosco. A API é inspirada na API de assistentes OpenAI e foi projetada para se adequar aos seus serviços existentes.
Para implantar este agente no LangGraph Cloud, você primeiro desejará fazer um fork deste repositório. Depois disso, você pode seguir as instruções aqui para implantar no LangGraph Cloud.
