Nós, arestas e estado
Defina um estado TypedDict, escreva funções de nó que o modifiquem e conecte-as com arestas direcionadas.
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: strComo funcionam as atualizações de estado
Cada nó retorna um dicionário parcial. LangGraph:
- Lê o estado atual
- Chama o nó com esse estado
- 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
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