AI Agents · Aula

Nós, arestas e estado

Defina um estado TypedDict, escreva funções de nó que o modifiquem e conecte-as com arestas direcionadas.

Aula 2 de 415 etapas

Nós, arestas e estado é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

O objeto de estado

Todo agente LangGraph tem um estado tipado — geralmente um TypedDict:

from typing import TypedDict
from typing_extensions import Annotated
import operator

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]   # appends instead of replaces
    plan: str
    answer: str

Como funcionam as atualizações de estado

Cada nó retorna um dicionário parcial. LangGraph:

  1. Lê o estado atual
  2. Chama o nó com esse estado
  3. Mescla o dicionário parcial retornado novamente

Para campos de lista com operator.add, os itens novos são acrescentados em vez de substituir os existentes.

Defining a Node

def planner(state: AgentState) -> dict:
    prompt = f'User wants: {state["messages"][-1].content}'
    plan = llm.invoke(prompt).content
    return {'plan': plan}

Registering the Node

from langgraph.graph import StateGraph, END

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node('planner', planner)

Definindo arestas

As arestas estáticas são ativadas incondicionalmente:

graph.set_entry_point('planner')
graph.add_edge('planner', 'researcher')
graph.add_edge('researcher', 'writer')
graph.add_edge('writer', END)

Arestas condicionais

Para criar ramificações, registre uma função que escolha o próximo nó:

def route(state: AgentState) -> str:
    if state['needs_research']:
        return 'researcher'
    return 'writer'

graph.add_conditional_edges(
    'planner',
    route,
    {'researcher': 'researcher', 'writer': 'writer'}
)

END é especial

END é o nó terminal. Qualquer aresta que leve a END encerra o grafo e retorna o estado atual.

Compiling the Graph

app = graph.compile()
result = app.invoke({'messages': [...]})
print(result['answer'])

Transmitindo atualizações de estado

Acompanhe a mudança de estado em tempo real:

for event in app.stream({'messages': [...]}):
    print(event)
# Each event is the state diff from the just-completed node.

Funções redutoras

Para mesclagens complexas de estado, use um redutor personalizado:

def merge_facts(old, new):
    return {**old, **new}

class State(TypedDict):
    facts: Annotated[dict, merge_facts]

Subgrafos

Um nó pode ser outro grafo compilado — útil para agentes hierárquicos:

subgraph = StateGraph(SubState).compile()
graph.add_node('subprocess', subgraph)

Nós assíncronos

Os nós podem ser funções assíncronas:

async def fetch_node(state):
    data = await fetch_async(state['url'])
    return {'data': data}

result = await app.ainvoke({...})

Erros nos nós

Se um nó gerar um erro, LangGraph o propaga e para. Capture o erro no nó se quiser um tratamento controlado:

def safe_search(state):
    try:
        return {'results': search(state['query'])}
    except Exception as e:
        return {'error': str(e), 'results': []}

Atualizações de estado

O que acontece quando um nó retorna {'plan': '...'} como dicionário?

Recapitulação

Defina um estado TypedDict, escreva funções que retornem atualizações parciais, adicione nós e arestas, compile e execute. Isso é LangGraph.

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Perguntas Frequentes

A aula “Nós, arestas e estado” é grátis?

Sim — o texto completo de “Nós, arestas e estado” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Nós, arestas e estado”?

Defina um estado TypedDict, escreva funções de nó que o modifiquem e conecte-as com arestas direcionadas. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?

Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Nós, arestas e estado”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?

Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Por que os grafos superam as cadeias lineares
  2. Nós, arestas e estado
  3. Roteamento condicional e ramificações
  4. Persistindo o estado do grafo (pontos de verificação)
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