LangChain и LangGraph: Создание AI-агентов с сохранением состояния

По мере усложнения приложений AI простых цепочек промптов становится недостаточно. Разработчикам нужны способы создания интеллектуальных агентов, которые могут помнить прошлые взаимодействия, принимать решения и исправлять собственные ошибки. Этот курс проведет вас через эволюцию разработки AI, сокращая разрыв между традиционными концепциями LangChain и современными архитектурами LangGraph. Вы узнаете, как перейти от линейных цепочек к динамическим графам агентов с сохранением состояния, что позволит вам создавать приложения, способные обрабатывать сложные многоэтапные рассуждения. Чему вы научитесь: • Понимать основные различия между архитектурами LangChain и LangGraph. • Изучать фундаментальные концепции агентного AI, включая вызов инструментов и динамическую маршрутизацию. • Проектировать рабочие процессы с сохранением состояния, которые поддерживают память на протяжении нескольких этапов диалога. • Применять современные паттерны генерации с дополненной выборкой (RAG) внутри структуры графа. • Создавать и структурировать собственный граф агентов с помощью письменных упражнений по кодированию. • Практиковать фундаментальные техники промпт-инжиниринга, адаптированные для автономных агентов. Путешествие начинается с четкого разбора основной терминологии AI и фундаментальных концепций, прежде чем перейти к практической реализации кода. Вы будете систематически изучать, как определять состояние, создавать узлы и маршрутизировать логику для формирования полноценной агентной системы. Этот курс предназначен для начинающих и разработчиков, которые только знакомятся с агентным AI, и не требует предварительного опыта работы со сложными фреймворками AI. Начните читать сегодня, чтобы модернизировать свои навыки разработки AI и создавать более умные приложения с сохранением состояния.