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

Créez des agents IA avec état et des workflows agents avec LangGraph en Python. Couvre les agents utilisant des outils avec des boucles d'outils LLM, des flux de travail de branchement, la mémoire de conversation, la surveillance humaine dans la boucle et la surveillance de la production. À utiliser lorsque - (1) créez des agents qui utilisent des outils et bouclent jusqu'à ce que la tâche soit terminée, (2) créez des flux de travail en plusieurs étapes avec des branches conditionnelles, (3) ajoutez de la persistance/de la mémoire à travers les tours avec des points de contrôle, (4) implémentez l'approbation humaine avec interruption (), (5) débogage via un voyage dans le temps ou LangSmith. Couvre StateGraph, les nœuds, les bords, add_conditional_edges, MessagesState, thread_id, les objets Command et la gestion de ToolMessage. Les exemples incluent les chatbots, les agents calculateurs et les flux de travail structurés. Source : spillwavesolutions/mastering-langgraph-agent-skill.