Это пример агента для развертывания с помощью LangGraph Cloud.
Кончик
Если вы предпочитаете использовать pyproject.toml для управления зависимостями в вашем проекте LangGraph Cloud, посетите этот репозиторий.
LangGraph — это библиотека для создания многоакторных приложений с отслеживанием состояния с помощью LLM. Основными вариантами использования LangGraph являются диалоговые агенты и долговременные, многоэтапные приложения LLM или любое приложение LLM, которое выиграет от встроенной поддержки постоянных контрольных точек, циклов и взаимодействия человека в цикле (т. е. LLM и человеческое сотрудничество).
LangGraph сокращает время выхода на рынок для разработчиков, использующих LangGraph, с помощью однострочной команды для запуска готового к работе микросервиса HTTP для ваших приложений LangGraph со встроенной функцией сохранения. Это позволит вам сосредоточиться на логике вашего графика LangGraph, оставив нам масштабирование и разработку API. API создан на основе API помощников OpenAI и предназначен для интеграции с существующими сервисами.
Чтобы развернуть этот агент в LangGraph Cloud, вам нужно сначала создать форк этого репозитория. После этого вы можете следовать инструкциям здесь для развертывания в LangGraph Cloud.
