LangGraph: строим мультиагентные системы с LLM | Полный разбор

📌 Как построить гибкие и эффективные мультиагентные системы с помощью фреймворка LangGraph? В этом видео разберём мощный инструмент LangGraph от команды LangChain, который позволяет строить сложные сценарии взаимодействия ИИ-агентов с использованием графовой структуры. Мы подробно объясним архитектуру, ключевые возможности и покажем примеры практической реализации на Python. 📲 Больше полезных материалов в Telegram: https://t.me/devclubspb 💡 Что вы узнаете из видео? - Чем отличается LangGraph от LangChain и в каких задачах он эффективнее. - Как работает графовая архитектура: узлы, рёбра и состояния. - Параллельное и последовательное выполнение задач: как и когда использовать. - Что такое краткосрочная и долгосрочная память агентов и как с ними работать. - Как реализовать Structured Output и Tool Calling на локальных моделях. - Отладка и мониторинг агентов с помощью платформы LangSmith. 🔥 Почему это важно? Мультиагентные системы позволяют решать сложные задачи, разбивая их на подзадачи и организуя взаимодействие агентов. Правильная архитектура и инструменты дают возможность гибко управлять поведением, снижать вероятность ошибок и повышать эффективность приложений на основе LLM. ⚡ Ключевые моменты: ✔️ Графы вместо цепочек: архитектурные преимущества LangGraph. ✔️ Как агенты принимают самостоятельные решения в процессе работы. ✔️ MAP-Reduce и параллелизация задач: реальный пример. ✔️ Использование краткосрочной и долгосрочной памяти агентов. ✔️ Tool Calling и Structured Output на локальных LLM-моделях. 💬 Обсудим в комментариях: Используете ли вы LangGraph или другие фреймворки для мультиагентных систем? Сталкивались ли с трудностями при реализации параллельных сценариев или структурированных ответов от LLM? Делитесь опытом и задавайте вопросы! 📩 Хотите внедрить ИИ-агентов в свой бизнес? Напишите нам: https://t.me/smirnoff_ai #AI #LLM #LangGraph #LangChain #MultiAgent #ToolCalling #PromptEngineering