นี่คือเอเจนต์ตัวอย่างที่จะปรับใช้กับ LangGraph Cloud
เคล็ดลับ
หากคุณต้องการใช้ pyproject.toml ในการจัดการการขึ้นต่อกันในโปรเจ็กต์ LangGraph Cloud ของคุณ โปรดตรวจสอบพื้นที่เก็บข้อมูลนี้
LangGraph เป็นไลบรารีสำหรับสร้างแอปพลิเคชัน stateful และ multi-actor ด้วย LLM กรณีการใช้งานหลักสำหรับ LangGraph คือตัวแทนการสนทนา และแอปพลิเคชัน LLM แบบหลายขั้นตอนที่ทำงานระยะยาว หรือแอปพลิเคชัน LLM ใดๆ ที่จะได้รับประโยชน์จากการสนับสนุนในตัวสำหรับจุดตรวจสอบแบบถาวร วงจร และการโต้ตอบของมนุษย์ในวง (เช่น LLM และความร่วมมือของมนุษย์)
LangGraph ช่วยลดระยะเวลาในการออกสู่ตลาดสำหรับนักพัฒนาที่ใช้ LangGraph ด้วยคำสั่งแบบบรรทัดเดียวเพื่อเริ่มไมโครเซอร์วิส HTTP ที่พร้อมใช้งานจริงสำหรับแอปพลิเคชัน LangGraph ของคุณด้วยความคงอยู่ในตัว ซึ่งช่วยให้คุณมุ่งความสนใจไปที่ตรรกะของกราฟ LangGraph ของคุณ และปล่อยให้การปรับขนาดและการออกแบบ API เป็นหน้าที่ของเรา API ได้รับแรงบันดาลใจจาก OpenAI Assistants API และได้รับการออกแบบให้สอดคล้องกับบริการที่มีอยู่ของคุณ
ในการปรับใช้เอเจนต์นี้กับ LangGraph Cloud คุณจะต้องแยก repo นี้ก่อน หลังจากนั้น คุณสามารถทำตามคำแนะนำที่นี่เพื่อปรับใช้กับ LangGraph Cloud
