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

Crea agenti AI con stato e flussi di lavoro agenti con LangGraph in Python. Copre gli agenti che utilizzano strumenti con cicli di strumenti LLM, flussi di lavoro ramificati, memoria di conversazione, supervisione umana nel ciclo e monitoraggio della produzione. Da utilizzare quando: (1) creare agenti che utilizzano strumenti ed eseguire il ciclo fino al completamento dell'attività, (2) creare flussi di lavoro in più fasi con rami condizionali, (3) aggiungere persistenza/memoria tra i turni con checkpointer, (4) implementare l'approvazione umana con interrupt(), (5) eseguire il debug tramite viaggio nel tempo o LangSmith. Copre StateGraph, nodi, bordi, add_conditional_edges, MessagesState, thread_id, oggetti Command e gestione ToolMessage. Gli esempi includono chatbot, agenti di calcolo e flussi di lavoro strutturati. Fonte: spillwavesolutions/mastering-langgraph-agent-skill.