असली मॉडल के साथ Prebuilt Agents

उच्च-स्तर से शुरू करें, ज़रूरत पर नीचे जाएँ

मानक tool-calling agent के लिए आप prebuilt constructor उपयोग कर सकते हैं जो chat model और tools की सूची लेकर ऐसा compiled graph लौटाता है जिसमें loop, tool execution और message सँभाल पहले से जुड़े हों। सटीक function नाम और import paths releases के बीच बदले हैं, इसलिए अपने स्थापित संस्करण का दस्तावेज़ देखें। सरल मामलों के लिए prebuilt agent उपयोग करें; कस्टम routing, अनुमोदन चरण, अतिरिक्त nodes (guardrails, retrieval, planning) या विशिष्ट state चाहिए तो अपना graph बनाएँ। दोनों एक ही प्रकार का compiled app देते हैं, इसलिए streaming, checkpointing और interrupts एक जैसे चलते हैं।

Prebuilt agent (उदाहरण)

Provider package और API key चाहिए; constructor नाम संस्करण के अनुसार बदलते हैं, इसलिए इसे रेखाचित्र मानें। यहाँ चलाया नहीं गया।

from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI            # pip install langchain-openai
from langgraph.prebuilt import create_react_agent   # name/location may differ in your version

@tool
def get_order_status(order_id: str) -> str:
    """Look up the status of an order by its 6-digit id."""
    return "shipped"                                   # real code: query your system

model = ChatOpenAI(model="<model-name>", temperature=0)
agent = create_react_agent(model, [get_order_status])
result = agent.invoke({"messages": [("user", "Where is order 481516?")]},
                      {"recursion_limit": 10})
print(result["messages"][-1].content)

त्वरित जाँच: Prebuilt agent की जगह अपना graph कब बनाना चाहिए?

• जब कोई tools न हों
• कभी नहीं
• सिर्फ़ एक-पंक्ति scripts के लिए
• जब कस्टम routing, अनुमोदन या अतिरिक्त nodes चाहिए