Задача: Построить агента с рефлексией

Дано: LLM, которая иногда ошибается.

Задача: Реализовать цикл «Действие → Оценка → Исправление».

Решение через линейный LangChain превратится в «макароны».

Решение через LangGraph — это красивый граф с управлением состоянием.

— управляемый поток (ветвления, возвраты);
— state как память процесса;
— безопасность.

Хотите научиться кодить такие системы? Курс уже идёт.

Записаться на курс

Бесплатная лекция по теме

Задача: Реализовать Self-Correction (самоисправление)

Дано: LLM генерирует SQL-запрос. Часто он синтаксически неверен.

Решение на LangGraph:

1. Узел Generate: пишет код.
2. Узел Execute: пытается выполнить.
3. Условное ребро:

— Если Error: возвращает в Generate с текстом ошибки;
— Если Ok: идёт дальше.

Это простейший граф. На курсе мы строим системы сложнее: с памятью, поиском и внешними инструментами.

Записаться на курс

Разбор логики работы графов: Смотрите вводный урок бесплатно.

Задача: создать систему, где LLM сама пишет и проверяет код

Это не фантастика, а стандартный кейс мультиагентной системы. На курсе «Разработка ИИ-агентов» мы разбираем такие паттерны на практике. Группа уже стартовала.

Стек курса:

— Python (основа);
— LangChain / LangGraph (оркестрация);
— векторные БД (память);
— AgentOps (мониторинг).

Посмотрите вводное занятие, чтобы понять, как строятся human-in-the-loop системы и иерархические команды агентов.

Смотреть первую лекцию

Записаться на курс