В первой части курса по созданию ИИ-агентов разбираем фундаментальные основы LangGraph: что такое графы состояний, как работают узлы и рёбра, зачем нужны условные переходы и циклы.Учимся строить архитектуру будущих AI-агентов без единой строчки ML-кода — только чистая логика и понятные примеры. От простого калькулятора возраста до сложных циклических процессов с визуализацией графов. Готовим фундамент для интеграции с нейросетями в следующих частях. Читать далее
Во второй части курса по созданию ИИ-агентов превращаем безжизненные схемы в настоящих цифровых собеседников: подключаем нейросети к LangGraph, учим их запоминать контекст на сотни сообщений и гарантированно получать валидный JSON вместо творческой "болтовни".Создаем умные системы,
В третьей части курса по созданию ИИ‑агентов совершаем революционный скачок: превращаем умных болтунов в настоящих цифровых исполнителей с «руками».Учим агентов самостоятельно работать с файлами, базами данных, API и внешними системами. Больше никаких просьб…
Привет, на связи команда GigaChain!ReAct — фундаментальный паттерн, с которого началась эра LLM-агентов. Но как его реализовать сегодня, используя всю мощь function-calling и графовую логику? Разбираем эволюцию концепции, проводим чёткую грань между LangChain и LangGraph и пошагово разбираем создание гибкого ReAct-агента на современном стеке. Никакой магии, только воспроизводимый код и понятная теория. Читать далее