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Guide pour construire des graphes d'agents avec état et de qualité production avec LangGraph : état, réducteurs, routage, persistance et modèles human-in-the-loop pour des systèmes multi-agents robustes.
LangGraph fournit des modèles et des exemples concrets pour construire des agents IA avec état et de qualité production en utilisant des flux de travail basés sur des graphes. Cette compétence enseigne la construction de graphes (StateGraph), la définition de nœuds et d'arêtes, les réducteurs d'état, le routage conditionnel, l'intégration d'outils, la persistance avec des checkpointers et les modèles pour les systèmes human-in-the-loop. Elle inclut des exemples Python exécutables montrant des agents de style ReAct, la fusion d'états basée sur des réducteurs et des stratégies de routage pour les flux de travail multi-agents.
Utilisez cette compétence lorsque vous avez besoin d'un agent qui maintient un état structuré à travers les étapes, coordonne plusieurs nœuds d'outils, ou nécessite de la persistance et de la récupération. C'est idéal pour les flux de travail où vous devez gérer un état partagé (pipelines de recherche, assistants multi-étapes), éviter les boucles infinies avec des conditions de sortie claires, ou router des requêtes vers différents sous-agents basés sur une classification.
Principalement les frameworks d'agents basés sur Python et les chaînes d'outils LLM (LangGraph, LangChain, liaisons d'outils de style Claude/Codex). Les exemples ciblent les environnements d'exécution Python (liaisons de type ChatOpenAI) et sont adaptés à Claude Code, aux intégrations de style Copilot ou aux environnements d'exécution d'agents Python personnalisés.
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
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