Что делает AI агента умнее обычного LLM? AI агенты помогают преодолеть фрагментарность традиционных подходов, сохраняют контекст между операциями и адаптируются к задачам на лету.Узнайте, как создать своего первого AI агента с помощью LangGraph, не погружаясь в сложности. Репозиторий автора с примерами AI агентов собрал уже более 6000 звезд на GitHub! Читать далее
Надоели чат-боты, которые только болтают? Создаём настоящего ИИ-помощника: читает файлы, ищет в сети, запоминает всё. LangGraph + MCP — пошаговый гайд для Python-разработчиков. Меньше теории, больше работающего кода.- Два готовых агента: классификатор вакансий + файловый помощник-…
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
ИИ-агенты становятся всё более востребованными для автоматизации задач и улучшения взаимодействия с пользователем. В этой статье вы узнаете, как создать собственного агента с помощью CopilotKit и LangGraph. Пошаговое руководство, примеры с исходным кодом и разбор ключевых компонентов помогут вам быстро освоить процесс и запустить своего первого ИИ-ассистента за 30 минут. Читать далее