🤖 LangChain запускает свой Agent Builder — конструктор ИИ-агентов без кода
LangChain представил LangSmith Agent Builder в закрытом превью — платформу для создания ИИ-агентов без необходимости писать код. Теперь создавать автономных агентов смогут не только разработчики.
Что отличает от конкурентов:
🔹 Это не визуальный конструктор workflow, а именно агент-билдер
🔹 Агенты принимают решения динамически, а не следуют заранее заданному пути
🔹 Встроенная система памяти — агент запоминает исправления и применяет их в будущем
Ключевые возможности:
1️⃣ Разговорная настройка — описываете задачу простым языком, система задает уточняющие вопросы и автоматически генерирует промпты
2️⃣ Адаптивная память — агенты обновляют свои инструкции на основе ваших корректировок без ручного редактирования
3️⃣ Интеграция с сервисами — подключение к Gmail, Slack, Linear, LinkedIn через OAuth и MCP
4️⃣ Agent Inbox — мониторинг всех потоков агентов с индикаторами статуса и уведомлениями
Архитектура агента включает:
• Промпт — логика и описание задач агента
• Инструменты — подключение к внешним сервисам через MCP
• Триггеры — автоматический запуск по событиям или расписанию
• Субагенты — разделение сложных задач на специализированные модули
Платформа подходит для внутренних задач: email-ассистенты, чат-боты, интеграция с Salesforce. Например, агент может ежедневно присылать сводку встреч или создавать задачи в Linear на основе писем.
В целом, все это можно сделать и в том же manus.im через интеграционную связку "отправка задания по email" в manus, внутри которого предварительно настроены нужные mcp-серверы.
Но если вы хотите влиять на архитектуру agent flow и в дальнейшем мониторить его состояние, то LangSmith Agent Builder подойдет лучше, чем универсальная система вроде manus.im.
Получается, LangSmith Agent Builder - это что-то вроде lovable/replit для построения мульти-агентной системы.
Кстати, вот еще один вариант системы такого плана, но которую можно потестировать и без private preview (я ее использовал в третьем потоке курса по ИИ-прототипированию для быстрого создания мульти-агентных цепочек).
Источники:
📝 [Официальный блог LangChain]
🎥 [Демо на YouTube]
@llm_notes
#agents #langchain #automation #productivity #builder
LangChain представил LangSmith Agent Builder в закрытом превью — платформу для создания ИИ-агентов без необходимости писать код. Теперь создавать автономных агентов смогут не только разработчики.
Что отличает от конкурентов:
🔹 Это не визуальный конструктор workflow, а именно агент-билдер
🔹 Агенты принимают решения динамически, а не следуют заранее заданному пути
🔹 Встроенная система памяти — агент запоминает исправления и применяет их в будущем
Ключевые возможности:
1️⃣ Разговорная настройка — описываете задачу простым языком, система задает уточняющие вопросы и автоматически генерирует промпты
2️⃣ Адаптивная память — агенты обновляют свои инструкции на основе ваших корректировок без ручного редактирования
3️⃣ Интеграция с сервисами — подключение к Gmail, Slack, Linear, LinkedIn через OAuth и MCP
4️⃣ Agent Inbox — мониторинг всех потоков агентов с индикаторами статуса и уведомлениями
Архитектура агента включает:
• Промпт — логика и описание задач агента
• Инструменты — подключение к внешним сервисам через MCP
• Триггеры — автоматический запуск по событиям или расписанию
• Субагенты — разделение сложных задач на специализированные модули
Платформа подходит для внутренних задач: email-ассистенты, чат-боты, интеграция с Salesforce. Например, агент может ежедневно присылать сводку встреч или создавать задачи в Linear на основе писем.
В целом, все это можно сделать и в том же manus.im через интеграционную связку "отправка задания по email" в manus, внутри которого предварительно настроены нужные mcp-серверы.
Но если вы хотите влиять на архитектуру agent flow и в дальнейшем мониторить его состояние, то LangSmith Agent Builder подойдет лучше, чем универсальная система вроде manus.im.
Получается, LangSmith Agent Builder - это что-то вроде lovable/replit для построения мульти-агентной системы.
Кстати, вот еще один вариант системы такого плана, но которую можно потестировать и без private preview (я ее использовал в третьем потоке курса по ИИ-прототипированию для быстрого создания мульти-агентных цепочек).
Источники:
📝 [Официальный блог LangChain]
🎥 [Демо на YouTube]
@llm_notes
#agents #langchain #automation #productivity #builder
🔥3❤🔥2❤1