Building reliable multi-agent AI systems require the right orchestration framework. LangGraph brings graph-based state management, CrewAI uses role-based team modeling, Pydantic AI offers type-safe production agents, and Google ADK provides enterprise integration. These frameworks handle agent coordination, tool usage, and task delegation for production AI systems. https://www.kdnuggets.com/top-7-ai-agent-orchestration-frameworks #AIagent #AI #GenAI #Frameworks #LangGraph
Top 7 AI Agent Orchestration Frameworks

Looking to build autonomous AI agent systems? Here are the frameworks that will help you orchestrate agents effectively.

KDnuggets

Наблюдаемость LLM-агентов: Часть 2. Разработка и отладка графа

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и это вторая часть материала о трассировке LLM-агентов. В первой части мы настроили инфраструктуру: подняли LangFuse, организовали трассировку и научились управлять промптами как кодом. Если вы ещё не читали — рекомендую начать с неё. В этой части перейдём от теории к практике: соберём агента, который пишет сказки. В графе будут задействованы инструменты, условные переходы и циклы обратной связи.

https://habr.com/ru/articles/1008402/

#langgraph #langfuse

Наблюдаемость LLM-агентов: Часть 2. Разработка и отладка графа

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и это вторая часть материала о трассировке LLM-агентов. В первой части мы настроили инфраструктуру: подняли LangFuse, организовали трассировку и научились управлять...

Хабр

LangChain 스킬 공개, Claude Code 통과율 25%에서 95%로 끌어올린 방법

LangChain이 Claude Code 등 AI 코딩 에이전트용 스킬을 공개했습니다. LangChain/LangSmith 전문 스킬로 Claude Code 통과율이 최대 95%까지 향상됩니다.

https://aisparkup.com/posts/9881

Наблюдаемость LLM-агентов: Часть 1. Трассировка LangGraph и версионирование промптов с LangFuse

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и в последнее время я занимаюсь разработкой агентов на LangGraph. Отладка LangGraph-агента - это отдельная боль: когда граф начинает жить своей жизнью, а LLM уходит в бесконечные циклы, понять, что случилось, становится сложно. В этой статье я покажу, как связать LangGraph с LangFuse для трассировки и покажу как управлять промптами как кодом (версионирование и миграция).

https://habr.com/ru/articles/1008300/

#langfuse #langgraph

Наблюдаемость LLM-агентов: Часть 1. Трассировка LangGraph и версионирование промптов с LangFuse

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и в последнее время я занимаюсь разработкой агентов на LangGraph. Отладка LangGraph-агента - это отдельная боль: когда граф начинает жить своей жизнью, а LLM уходит в...

Хабр

Собственная облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 1: базовая сборка, tools и MCP

Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM. Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно перестали быть «чатами для развлечения». Это сложные системы, которые перед тем как выдать ответ, тратят десятки тысяч токенов на внутренние рассуждения, вызывают внешние функции, взаимодействуют с MCP-серверами и даже работают напрямую с интерфейсом ОС. В продакшене — особенно при использовании нескольких агентов, собственных инструментов и фоновых задач — потребление токенов растет лавинообразно. При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться. В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается в 16 ГБ видеопамяти , поддерживает инструменты и вызов функций, интегрируется с MCP-серверами и может использоваться как полноценный API-сервис для бэкенд-задач.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1005504/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1005504

#langchain #langgraph #python #vllm #qwen3 #localai #selectel #MCP #ииагенты #APIсервис

Собственная облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 1: базовая сборка, tools и MCP

Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM. Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно...

Хабр

Собственная облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 1: базовая сборка, tools и MCP

Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM. Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно перестали быть «чатами для развлечения». Это сложные системы, которые перед тем как выдать ответ, тратят десятки тысяч токенов на внутренние рассуждения, вызывают внешние функции, взаимодействуют с MCP-серверами и даже работают напрямую с интерфейсом ОС. В продакшене — особенно при использовании нескольких агентов, собственных инструментов и фоновых задач — потребление токенов растет лавинообразно. При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться. В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1005504/

#langchain #langgraph #python #vllm #qwen3 #localai #selectel #MCP #ииагенты #APIсервис

Собственная облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 1: базовая сборка, tools и MCP

Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM. Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно...

Хабр

Explore how LangGraph leverages JSON schemas and shared state to orchestrate multi‑agent AI. Learn the design patterns that let agents coordinate, sync data, and run in parallel—making complex workflows reliable and open‑source ready. #LangGraph #AIAgents #SharedState #ParallelProcessing

🔗 https://aidailypost.com/news/design-patterns-use-json-shared-state-coordinate-agentic-ai

Exploring IBM Docling: the new open-source toolkit for turning complex documents into structured data ready for #RAG and AI workflows. 📝⚡
Forget messy OCR—preserve tables, lists, formulas & layout, feeding #LangChain, #LangGraph, and other vector pipelines.
#AI #DocumentUnderstanding #OpenSource #VectorDB #DataEngineering #MachineLearning #LLM
Un assistant qui transforme un cahier des charges en configs d’agent prêtes à exécuter (WayFlow, LangGraph, etc.) https://medium.com/oracledevs/create-an-agent-that-generates-agent-spec-turning-business-requirements-into-open-agent-spec-7a94254df3bc #agent #langgraph #wayflow
Create an Agent That Generates Agent Spec: Turning Business Requirements into Open Agent Spec…

Translating plain English into portable agent and workflow configurations for WayFlow or LangGraph

Medium

🧠 Tra i framework che ho provato, #LangGraph è quello che mi ha convinto di più per flessibilità, scalabilità e semplicità. 
👉 Alcune considerazioni: https://www.linkedin.com/posts/alessiopomaro_llm-langgraph-ai-activity-7429778764105945088-EiwO

___ 
✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://bit.ly/newsletter-alessiopomaro

#AI #GenAI #GenerativeAI #IntelligenzaArtificiale #LLM