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-…
В этой статье разбираемся с MCP-серверами от А до Я: что это такое, зачем нужны и как создать свой. Научимся писать инструменты для ИИ-агентов, подключать готовые MCP-серверы через LangGraph, и создадим полноценный математический сервер с нуля. В конце задеплоим его в облако и подключим к нейросети. Много практики, рабочий код и никакой воды — только то, что действительно работает. Читать далее
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
Последние месяцы Model Context Protocol (MCP) — буквально из каждого утюга. YouTube, Twitter, конференции, доки — все жужжат:MCP — это прорыв, новый стандарт дебага, интеграция AI в тесты нового поколения и прочее.Звучит круто. Но, как это часто бывает, — всё сложно, перегружено и на птичьем языке.В этой статье — простой, честный взгляд на MCP: без зауми, с примерами и аналогиями, которые реально помогают врубиться в тему. Читать далее