LangGraph e LangChain: Seu Primeiro Chatbot Com Memória em Python (Aula 3)

Nesta terceira aula da nossa playlist "LangChain e LangGraph com Python: O Guia Definitivo", vamos unir tudo o que aprendemos até agora! Juntaremos o poder do LangChain com a estrutura do LangGraph para construir, do zero, uma aplicação de chat que realmente se lembra da conversa. Vamos explorar passo a passo como gerenciar o estado da conversa, começando com uma abordagem manual para entender o fluxo de dados e depois evoluindo para a solução automática e elegante que o LangGraph oferece com `Checkpointers`. Você aprenderá a resolver o clássico problema da "amnésia" dos chatbots, garantindo que seu agente de IA mantenha o contexto entre as interações. Abordaremos conceitos essenciais como: - Definição do `AgentState` para armazenar o histórico. - O uso do reducer `add_messages` para construir a conversa. - A criação de um grafo simples com um nó que invoca o LLM (usando Gemini e Ollama). - A implementação de um `InMemorySaver` para persistir o estado da conversa em memória. - A importância do `thread_id` para gerenciar múltiplas sessões de chat. Ao final desta aula, você terá um chatbot funcional com memória e a base sólida necessária para construir agentes de IA ainda mais complexos e com ferramentas (`tools`). --- Conteúdo desta aula: Junção entre LangChain e LangGraph (Aula 3) Número desta aula: 3 Link do repositório: https://github.com/luizomf/react_agent_langgraph_course Link da Playlist completa: https://www.youtube.com/playlist?list=PLbIBj8vQhvm09IqqLYIwLF5dGrcbJzFZc Meus Cursos: https://www.otaviomiranda.com.br/ Newsletter: https://luizomf.substack.com/ --- Capítulos 00:00:00 - Unindo LangChain e LangGraph 00:01:25 - Começando do Zero a Estrutura do Projeto 00:01:36 - Definindo o Estado do Agente (AgentState) 00:03:51 - Criando o Nó para Chamar a LLM (call_llm) 00:04:13 - Construindo o Grafo com StateGraph 00:06:32 - Compilando e Executando o Grafo 00:07:35 - Entendendo o Reducer add_messages 00:10:36 - O Fluxo de Mensagens e a Atualização do Estado 00:17:39 - Integrando e Invocando uma LLM (Gemini e Ollama) 00:23:50 - Corrigindo o LLM Perdendo o Contexto da Conversa 00:27:20 - Solução Manual para Manter o Histórico de Conversa 00:34:45 - Checkpointer com InMemorySaver é mais elegante 00:37:07 - Configurando o thread_id para Sessões de Chat 00:40:11 - Conclusão e Próximos Passos --- #LangChain #LangGraph #Python #InteligenciaArtificial #Chatbot