Những cái giảm (tiếp tục)
LangGraph có một vài cái giảm tích hợp, và chúng ta cũng sẽ minh họa làm cách nào bạn có thể thực thi
bản thân bạn. Một trong những cái quan trọng là add_messages, cái cho phép chúng ta hợp nhất các thông
điệp. Nhiều trong số nodes của bạn sẽ là LLM agents, và LLM điển hình làm việc với các thông điệp. Vì
vậy, tùy theo mô hình lập trình trao đổi trò chuyện chúng ta sẽ nói về chi tiết hơn trong các học phần
sau, bạn điển hình cần theo dấu các thông điệp này:
from langchain_core.messages import AnyMessage
from langgraph.graph.message import add_messages
class JobApplicationState(TypedDict):…
messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]
Vì đây là một cái giảm quan trọng như vậy, có một state tích hợp cái bạn có thể kế thừa từ:
from langgraph.graph import MessagesState
class JobApplicationState(MessagesState):…
Bây giờ, khi chúng ta vừa thảo luận về những cái giảm, hãy nói về khái niệm quan trọng khác cho bất cứ
nhà phát triển nào – làm cách nào viết các dòng làm việc mô đun sử dụng lại bằng cách truyền các cấu
hình tới chúng.