LangChain → LangGraph: строим AI-агентов по уму

Линейные цепочки LangChain больше не вывозят сложный продакшен. Реальным агентам нужны циклы, память и рефлексия (план → действие → проверка).

LangGraph превращает магию LLM в инженерную систему:

— управляемый поток (ветвления, возвраты, итерации);
— state как долговременная память процесса;
— безопасность (лимиты шагов и валидация узлов).

Курс по архитектуре агентов уже стартовал, но вы ещё успеваете влететь в поток.

Записаться на курс

Сомневаетесь? Гляньте первую лекцию — там база про устройство современных агентов.

LangChain → LangGraph: смена парадигмы

Линейные цепочки остались в прошлом. Стандарт в продакшне — графовые системы с состоянием (state) и памятью.

LangGraph превращает «алхимию промптов» в инженерный процесс. Вы больше не надеетесь на удачу модели, а явно проектируете циклы: план → действие → валидация. Это переход от игрушек к автономным системам, которые реально работают.

Курс уже стартовал. Учим строить архитектуру, которая не падает.

Записаться на курс

Хотите оценить материал?

Смотрите вводный урок бесплатно (база современной разработки).