LangGraph
Aufgabenautomatisierungs-Agent mit LangGraph
Erstellen Sie einen Aufgabenautomatisierungs-Agenten, der Aufgaben erstellt, zuweist und im Projektmanagement-Workflow verfolgt — mit LangGraph.
automationproject managementtasksworkflow
Funktionierender Code
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import toolfrom langgraph.prebuilt import create_react_agent
@tooldef create_task(title: str, description: str, assignee: str = "") -> str: """Create a new task in the project.""" task_id = project.create_task(title=title, description=description, assignee=assignee) return f"Task created: #{task_id} - {title}"
@tooldef list_tasks(status: str = "open") -> str: """List tasks filtered by status (open, in_progress, done).""" tasks = project.list_tasks(status=status) return "\n".join(f"#{t.id} [{t.status}] {t.title} -> {t.assignee}" for t in tasks)
@tooldef update_task(task_id: int, status: str) -> str: """Update task status.""" project.update_task(task_id, status=status) return f"Task #{task_id} updated to {status}"
agent = create_react_agent( ChatOpenAI(model="gpt-4o"), tools=[create_task, list_tasks, update_task], prompt="You are a project management assistant. Help organize tasks: create new ones, track progress, and update statuses. Be proactive about suggesting task breakdowns.",)
result = await agent.ainvoke({ "messages": [("user", "Break down 'Launch new website' into subtasks and assign them to the team")]})print(result["messages"][-1].content)Schritt für Schritt
1
Abhängigkeiten installieren
Installieren Sie LangGraph und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.
2
Tools definieren
Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.
3
Agent erstellen und ausführen
Initialisieren Sie den LangGraph-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.
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