mastering-langgraph

Build stateful AI agents and workflows by defining graphs of nodes (steps) connected by edges (transitions).

Simple Chatbot / Q&A The Quick Start above covers this. Add more nodes for preprocessing or postprocessing as needed.

Tool-Using Agent Agent that calls external tools (APIs, calculators, search) in a loop until task complete. → See references/tool-agent-pattern.md

Erstellen Sie zustandsbehaftete KI-Agenten und Agenten-Workflows mit LangGraph in Python. Deckt Tool-verwendende Agenten mit LLM-Tool-Schleifen, verzweigten Arbeitsabläufen, Konversationsspeicher, Human-in-the-Loop-Überwachung und Produktionsüberwachung ab. Verwenden Sie, wenn – (1) Agenten erstellt werden, die Tools verwenden und in einer Schleife arbeiten, bis die Aufgabe abgeschlossen ist, (2) mehrstufige Arbeitsabläufe mit bedingten Verzweigungen erstellen, (3) Persistenz/Speicher über Runden hinweg mit Checkpointern hinzugefügt werden, (4) menschliche Genehmigung mit interrupt() implementiert wird, (5) Debugging über Zeitreisen oder LangSmith. Behandelt StateGraph, Knoten, Kanten, add_conditional_edges, MessagesState, thread_id, Befehlsobjekte und ToolMessage-Behandlung. Beispiele hierfür sind Chatbots, Rechneragenten und strukturierte Arbeitsabläufe. Quelle: spillwavesolutions/mastering-langgraph-agent-skill.