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
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
Привет, Хабр! Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает поиск информации с генерацией ответов, делая AI-системы более точными и осмысленными. В этой статье разберём практическую реализацию RAG с помощью LangGraph — гибкого инструмента для построения агентов и графов. Читать далее
При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph. Ниже мы рассмотрим, с какими сложностями сталкивается…