🏗 Визуальный конструктор ИИ-агентов (LangGraph Studio)
LangGraph Studio — визуальная IDE для создания и отладки LLM-агентов. Рабочий процесс описывается графом узлов: запросы к модели, RAG-шаги, вызовы внешних инструментов. Всё состояние агента — в едином объекте «state», что упрощает циклы и ветвления.
Ключевые возможности
• drag-and-drop редактор графов
• пошаговое трассирование с просмотром промптов, токенов и логов
• вмешательство в любом шаге (human-in-the-loop)
• готовые шаблоны ReAct, RAG, multi-agent
• экспорт графа в Python + тесная связь с LangChain / LangSmith
• запуск локально или в облаке LangGraph Platform
Сравнение с n8n (см. мой проект новостного бота)
Схожее
— визуальный редактор, узлы, условные ветки
— кастомные скриптовые узлы
— можно работать локально или в облаке - SaaS (Software as a Service, «программное обеспечение как услуга»)
Ключевые отличия
— LangGraph заточен под LLM-логику и память агента; n8n — под интеграции SaaS и автоматизацию API
— у LangGraph один объект состояния, у n8n через pipeline идёт массив «items» без долговременной памяти
— LangGraph показывает токены и промпты; n8n — только вход/выход узлов
— LangGraph Platform (если используется) автоматически распределяет вычислительную нагрузку LLM-агентов по масштабируемой облачной инфраструктуре; в n8n рабочие процессы выполняются в обычных контейнерах без специальной оптимизации под большие языковые модели
Ограничения LangGraph
• продукт на ранней стадии, API меняется
• сложные кейсы всё ещё требуют Python-кода
• длинные/ресурсоёмкие графы лучше гонять в облаке
• нет маркетплейса готовых интеграций, как у n8n
Когда целесообразно применять LangGraph
✓ Если требуется полный и детальный контроль над логикой рассуждения (reasoning) агента, включая циклические итерации и хранение долговременного состояния.
✓ Если нужна точная настройка и пошаговая отладка промптов, а также контроль объёма токенов и стоимости вызовов LLM.
✓ Типовая интеграция:
– n8n принимает входящий Webhook и подготавливает данные;
– отправляет их по HTTP в рабочий процесс LangGraph;
– LangGraph формирует ответ с помощью LLM;
– n8n получает результат и выполняет дальнейшие действия (рассылка, запись в CRM, запуск процессов CI/CD).
⚠️ LangGraph не предназначен для широкомасштабных интеграций множества SaaS-сервисов. В таких сценариях основную автоматизацию лучше строить в n8n, а к LangGraph обращаться только для ресурсоёмких языковых задач.
#ai_agent #langchain #langgraph #n8n
LangGraph Studio — визуальная IDE для создания и отладки LLM-агентов. Рабочий процесс описывается графом узлов: запросы к модели, RAG-шаги, вызовы внешних инструментов. Всё состояние агента — в едином объекте «state», что упрощает циклы и ветвления.
Ключевые возможности
• drag-and-drop редактор графов
• пошаговое трассирование с просмотром промптов, токенов и логов
• вмешательство в любом шаге (human-in-the-loop)
• готовые шаблоны ReAct, RAG, multi-agent
• экспорт графа в Python + тесная связь с LangChain / LangSmith
• запуск локально или в облаке LangGraph Platform
Сравнение с n8n (см. мой проект новостного бота)
Схожее
— визуальный редактор, узлы, условные ветки
— кастомные скриптовые узлы
— можно работать локально или в облаке - SaaS (Software as a Service, «программное обеспечение как услуга»)
Ключевые отличия
— LangGraph заточен под LLM-логику и память агента; n8n — под интеграции SaaS и автоматизацию API
— у LangGraph один объект состояния, у n8n через pipeline идёт массив «items» без долговременной памяти
— LangGraph показывает токены и промпты; n8n — только вход/выход узлов
— LangGraph Platform (если используется) автоматически распределяет вычислительную нагрузку LLM-агентов по масштабируемой облачной инфраструктуре; в n8n рабочие процессы выполняются в обычных контейнерах без специальной оптимизации под большие языковые модели
Ограничения LangGraph
• продукт на ранней стадии, API меняется
• сложные кейсы всё ещё требуют Python-кода
• длинные/ресурсоёмкие графы лучше гонять в облаке
• нет маркетплейса готовых интеграций, как у n8n
Когда целесообразно применять LangGraph
✓ Если требуется полный и детальный контроль над логикой рассуждения (reasoning) агента, включая циклические итерации и хранение долговременного состояния.
✓ Если нужна точная настройка и пошаговая отладка промптов, а также контроль объёма токенов и стоимости вызовов LLM.
✓ Типовая интеграция:
– n8n принимает входящий Webhook и подготавливает данные;
– отправляет их по HTTP в рабочий процесс LangGraph;
– LangGraph формирует ответ с помощью LLM;
– n8n получает результат и выполняет дальнейшие действия (рассылка, запись в CRM, запуск процессов CI/CD).
⚠️ LangGraph не предназначен для широкомасштабных интеграций множества SaaS-сервисов. В таких сценариях основную автоматизацию лучше строить в n8n, а к LangGraph обращаться только для ресурсоёмких языковых задач.
#ai_agent #langchain #langgraph #n8n
langchain-ai.github.io
Overview
Build reliable, stateful AI systems, without giving up control
⚡1🔥1
👨🍳 ИИ агенты: полезные рецепты
Полезная статья по разработке ИИ-агентов, которые чего-то могут в реальном мире. На опыте своего новостного канала могу подтвердить, начиная уже с самых первых пунктов (использование внешнего по отношению к агенту хранилища для статуса / результатов работы): без учета этих аспектов результатом будет, скорее, головная боль, чем рабочий продукт.
1. Храните статус снаружи агента
Данные о состоянии агента, задачах и прогрессе должны храниться вне самого агента — в отдельной БД или файле. Это обеспечивает восстановление после сбоев, воспроизводимость, масштабирование и параллельную работу.
2. Создайте внешнюю базу знаний
Не полагайтесь на память LLM — используйте внешние базы знаний, чтобы хранить и извлекать историю, документы и структурированные факты за пределами контекста модели.
3. Сделайте модель сменяемой
Архитектура должна позволять быстро подменять одну LLM на другую: используйте параметр model_id, абстракции, адаптеры. Смена моделей — быстрая и не ломающая остальной код операция.
4. Один агент — много каналов
Разделяйте ядро агента и канальные адаптеры. Ваш агент должен работать через любой интерфейс: UI, API, мессенджер, CLI — все через единый контракт входных данных.
5. Используйте инструменты
Вместо простого текстового ввода/вывода стремитесь к структурированному взаимодействию: модель возвращает JSON/структуру, в которой указывает, какой инструмент вызвать и с какими параметрами, а не просто текст.
6. Вынесите управляющую логику в код
Управляющие структуры — FSM, DAG, planner-executor — реализуются в вашем коде. LLM помогает, но центром управления остается ваш фреймворк, а не сама модель.
7. Участие человека в цикле
Для критичных решений и действий обязательно предусмотреть подтверждение человеком: approval gates, эскалации, интерактивное редактирование, обратная связь для RLHF, override.
8. Добавляйте ошибки в контекст
Ошибки не игнорируются, а осмысленно сохраняются и используются в дальнейшем: для попыток самокоррекции, адаптации поведения, обучения на собственных ошибках.
9. Сложные задачи и оркестрация
Сложные задачи разносите между несколькими маленькими агентами, каждый из которых отвечает за одну функцию и легко тестируется в изоляции. Оркестрация — на верхнем уровне.
10. Обращайтесь с промптами как с кодом
Промпты должны выноситься из кода в отдельные файлы, версионироваться, проходить тестирование, ревьюироваться как обычный продакшн-код.
11. Правильно конструируйте контекст
Важно не только хранить историю сообщений, но и осмысленно собирать контекст для запроса: включать только нужные данные в правильном порядке и структуре, защищать его от лишней и опасной информации.
12. Добавьте слои безопасности
Проверяйте входные данные, чтобы не пропускать ошибки или опасные запросы. Перед публикацией ответа тоже проверяйте его на наличие рискованной или нежелательной информации. Защищайте систему от попыток ввести её в заблуждение. Давайте агентам только минимально необходимые права для работы.
13. Прослеживайте путь выполнения
Ведите полные детальные логи каждого шага процесса: от входа до принятого решения и вызова инструмента. Это облегчает отладку, аналитику, аудит и восстановимость.
14. Тестируйте каждое изменение
Проверяйте работу системы на всех уровнях: используйте unit-тесты для проверки отдельных функций и частей кода, regression-тесты чтобы убедиться, что новые изменения не сломали старую логику, и end-to-end тесты для проверки всей цепочки целиком. Внедряйте автоматизацию CI/CD, сравнивайте результаты с заранее подготовленными правильными ответами, чтобы быть уверенными в надёжности работы агента.
15. Владейте всем стеком
Используйте готовые решения там, где это удобно, но также могут потребоваться свои собственные элементы, если это нужно для гибкости, безопасности и контроля над проектом. Не усложняйте систему лишними слоями и абстракциями. Важно хорошо разбираться в том, как всё устроено, чтобы при необходимости вы могли управлять процессом и принимать обоснованные решения (концепция white-box).
#ai_agent #хозяйке_на_заметку
Полезная статья по разработке ИИ-агентов, которые чего-то могут в реальном мире. На опыте своего новостного канала могу подтвердить, начиная уже с самых первых пунктов (использование внешнего по отношению к агенту хранилища для статуса / результатов работы): без учета этих аспектов результатом будет, скорее, головная боль, чем рабочий продукт.
1. Храните статус снаружи агента
Данные о состоянии агента, задачах и прогрессе должны храниться вне самого агента — в отдельной БД или файле. Это обеспечивает восстановление после сбоев, воспроизводимость, масштабирование и параллельную работу.
2. Создайте внешнюю базу знаний
Не полагайтесь на память LLM — используйте внешние базы знаний, чтобы хранить и извлекать историю, документы и структурированные факты за пределами контекста модели.
3. Сделайте модель сменяемой
Архитектура должна позволять быстро подменять одну LLM на другую: используйте параметр model_id, абстракции, адаптеры. Смена моделей — быстрая и не ломающая остальной код операция.
4. Один агент — много каналов
Разделяйте ядро агента и канальные адаптеры. Ваш агент должен работать через любой интерфейс: UI, API, мессенджер, CLI — все через единый контракт входных данных.
5. Используйте инструменты
Вместо простого текстового ввода/вывода стремитесь к структурированному взаимодействию: модель возвращает JSON/структуру, в которой указывает, какой инструмент вызвать и с какими параметрами, а не просто текст.
6. Вынесите управляющую логику в код
Управляющие структуры — FSM, DAG, planner-executor — реализуются в вашем коде. LLM помогает, но центром управления остается ваш фреймворк, а не сама модель.
7. Участие человека в цикле
Для критичных решений и действий обязательно предусмотреть подтверждение человеком: approval gates, эскалации, интерактивное редактирование, обратная связь для RLHF, override.
8. Добавляйте ошибки в контекст
Ошибки не игнорируются, а осмысленно сохраняются и используются в дальнейшем: для попыток самокоррекции, адаптации поведения, обучения на собственных ошибках.
9. Сложные задачи и оркестрация
Сложные задачи разносите между несколькими маленькими агентами, каждый из которых отвечает за одну функцию и легко тестируется в изоляции. Оркестрация — на верхнем уровне.
10. Обращайтесь с промптами как с кодом
Промпты должны выноситься из кода в отдельные файлы, версионироваться, проходить тестирование, ревьюироваться как обычный продакшн-код.
11. Правильно конструируйте контекст
Важно не только хранить историю сообщений, но и осмысленно собирать контекст для запроса: включать только нужные данные в правильном порядке и структуре, защищать его от лишней и опасной информации.
12. Добавьте слои безопасности
Проверяйте входные данные, чтобы не пропускать ошибки или опасные запросы. Перед публикацией ответа тоже проверяйте его на наличие рискованной или нежелательной информации. Защищайте систему от попыток ввести её в заблуждение. Давайте агентам только минимально необходимые права для работы.
13. Прослеживайте путь выполнения
Ведите полные детальные логи каждого шага процесса: от входа до принятого решения и вызова инструмента. Это облегчает отладку, аналитику, аудит и восстановимость.
14. Тестируйте каждое изменение
Проверяйте работу системы на всех уровнях: используйте unit-тесты для проверки отдельных функций и частей кода, regression-тесты чтобы убедиться, что новые изменения не сломали старую логику, и end-to-end тесты для проверки всей цепочки целиком. Внедряйте автоматизацию CI/CD, сравнивайте результаты с заранее подготовленными правильными ответами, чтобы быть уверенными в надёжности работы агента.
15. Владейте всем стеком
Используйте готовые решения там, где это удобно, но также могут потребоваться свои собственные элементы, если это нужно для гибкости, безопасности и контроля над проектом. Не усложняйте систему лишними слоями и абстракциями. Важно хорошо разбираться в том, как всё устроено, чтобы при необходимости вы могли управлять процессом и принимать обоснованные решения (концепция white-box).
#ai_agent #хозяйке_на_заметку
Hackernoon
Beyond the Prototype: 15 Hard-Earned Lessons to Ship Production-Ready AI Agents
A practical guide for AI engineers and builders on shipping production-grade AI agents—based on lessons learned in the field.
🔥2