Migrar um agente LangGraph existente

Adicione as dependências do SDK ao seu projeto.

Navegue até o arquivo pyproject.toml e execute o seguinte comando a partir da raiz do projeto para adicionar as dependências do SDK:

uv add agent-engine-runner-shared agent-engine-sdk-langgraph

Envolva seu agente com a classeApp .

Atualize o módulo de entrada do seu agente para usar o SDK da plataforma fazendo as seguintes alterações:

• Importe App de agent_engine_sdk_langgraph e crie uma instância App no nível do módulo.

• Registre cada ferramenta utilizando o instalador @app.tool().

• Adicione o instalador @app.entrypoint à sua função de compilação de agente .

• Envolva seu LLM com o método app.llm() para rotear chamadas LLM pelo caminho de execução auditada da plataforma.

• Substitua seu checkpointer por app.checkpointer() para usar o checkpointer apoiado MongoDB da plataforma.

• Chame o método app.run() na parte inferior do módulo.

O exemplo a seguir mostra um módulo de agente migrado completo:

from agent_engine_sdk_langgraph import App
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langchain_openai import ChatOpenAI
app = App(app_name="my-agent")
@app.tool()
def lookup(query: str) -> str:
    """Search the knowledge base."""
    return f"result for {query}"
@app.entrypoint
def build_agent():
    llm = app.llm(ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"))
    tools = app.get_tools()
    def call_model(state: MessagesState):
        return {"messages": [llm.invoke(state["messages"])]}
    graph = StateGraph(MessagesState)
    graph.add_node("agent", call_model)
    graph.add_node("tools", ToolNode(tools))
    graph.set_entry_point("agent")
    graph.add_edge("tools", "agent")
    return graph.compile(checkpointer=app.checkpointer())
app.run()

Crie um arquivo agent.yaml.

Na raiz do projeto , crie um arquivo agent.yaml que contenha o campo entrypoint e uma política de saída de rede para a sandbox do agente , conforme mostrado no código a seguir:

entrypoint: my_agent.main:app
name: my-agent
framework: langgraph
sandboxes:
  agent:
    network:
      egress_mode: deny_all

O campo entrypoint deve ponto para a instância App no formato module.path:attribute.

O campo sandboxes.agent.network.egress_mode declara a política de acesso de saída da sandbox do agente . O exemplo anterior bloqueia todo o tráfego de saída que não seja a política base da plataforma. Para saber como habilitar o acesso de saída a destinos específicos, consulte Gerenciar políticas de saída de rede.

Crie um arquivo .env.

Na raiz do projeto , crie um arquivo .env que especifica a string de conexão do MongoDB e a chave de API do fornecedor LLM, conforme mostrado no código a seguir:

MONGODB_URI=<your-mongodb-connection-string>
<PROVIDER>_API_KEY=<your-api-key>

Registre seu projeto na plataforma.

Na raiz do projeto , execute o seguinte comando para registrar seu projeto e gerar arquivos de desenvolvimento local:

agentengine init

A CLI orienta você na seleção ou criação de uma organização e projeto e, em seguida, gera arquivos de desenvolvimento local.

Execute o agente localmente.

Para confirmar se o agente migrado está sendo executado corretamente, inicie o ambiente de desenvolvimento local executando o seguinte comando:

agentengine dev up

Quando a pilha estiver pronta, abra o http://localhost:3000 no seu navegador para interagir com seu agente.