Мой личный джун. Часть 1. Учим агента писать код и пользоваться git
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и я стал немного более GPU-rich. А это значит, что пора сдуть пыль со старого проекта) В этой части статьи мы создадим необходимую инфраструктуру, напишем простого агента, а также добавим нашему агенту MCP-инструменты.
LangGraph is gaining real adoption for agentic AI workflows. But for most teams evaluating it, the question is not how to build a pipeline -- it is whether LangGraph is the right architecture for their problem, and what it actually takes to run in production.
LangGraph is gaining real adoption for agentic AI workflows. But for most teams evaluating it, the question is not how to build a pipeline -- it is whether LangGraph is the right architecture for their problem, and what it actually takes to run in production.
Building a LangGraph pipeline for production data engineering
https://labyrinthanalyticsconsulting.com/blog/building-first-langgraph-pipeline
#HackerNews #LangGraph #DataEngineering #ProductionPipeline #TechTrends #Analytics
LangGraph is gaining real adoption for agentic AI workflows. But for most teams evaluating it, the question is not how to build a pipeline -- it is whether LangGraph is the right architecture for their problem, and what it actually takes to run in production.
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».
https://habr.com/ru/articles/1041274/
#LLMагенты #LangChain #LangGraph #AutoGen #MCP #RAG #агентные_системы #AI_в_продакшене #LlamaIndex
#Python Friday #333: Inspect and Rerun Workflows in #LangGraph - #ai
https://pythonfriday.dev/2026/05/333-inspect-and-rerun-workflows-in-langgraph/
Most developers overcomplicate AI agents.
My production stack 👇
🔀 LangGraph — agent flow control
🔍 RAG + Pinecone — searches your docs
🐍 FastMCP — runs Python code live
🧠 PostgreSQL — persistent memory
✅ Open source | Starting $20
🔗 github.com/Pokemon455/langgraph-multi-agent
Need a custom AI Agent? DM me 💼
Облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 2: LangGraph Server, LangSmith и SDK
Друзья, привет! Возвращаюсь с продолжением. В первой части мы разобрались, как поднять локальную LLM и пробросить к ней внешний доступ. Но до настоящей интеграции в продукт так и не добрались — модель работает, а что с ней делать дальше, непонятно. Сегодня исправляем это. Поговорим про графовую инфраструктуру на базе локальных моделей — и не только локальных. Любых, поддерживающих OpenAI-совместимый протокол. А теперь вопрос: что, если вам достаточно хорошо научиться писать граф — и вокруг него автоматически поднимется REST API, появится интерфейс для тестирования, трейсинг и мониторинг?
#langgraph #selectel #itинфраструктура #llm #ai #cloud #rest_api #интерфейс #трейсинг #мониторинг
Облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 2: LangGraph Server, LangSmith и SDK
Друзья, привет! Возвращаюсь с продолжением. В первой части мы разобрались, как поднять локальную LLM и пробросить к ней внешний доступ. Но до настоящей интеграции в продукт так и не добрались — модель работает, а что с ней делать дальше, непонятно. Сегодня исправляем это. Поговорим про графовую инфраструктуру на базе локальных моделей — и не только локальных. Любых, поддерживающих OpenAI-совместимый протокол. А теперь вопрос: что, если вам достаточно хорошо научиться писать граф — и вокруг него автоматически поднимется REST API, появится интерфейс для тестирования, трейсинг и мониторинг?
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1034720/
#langgraph #selectel #itинфраструктура #llm #ai #cloud #rest_api #интерфейс #трейсинг #мониторинг
Практический ИИ-агент Python: LangGraph + Qdrant
При разработке ИИ-агента для базы знаний, мне казалось, что задача почти типовая: складываем информацию в Qdrant, находим информацию через векторный поиск и поиск в интернете и формируем красивый ответ через LLM. На деле ИИ-агент начал уверенно галлюцинировать, приносить не только нерелевантные ответы, но и тупить с короткими пользовательскими запросами. И самое неприятное, при всем при этом метрика «похожести» similarity выглядела достаточно высокой, что сильно вводило в заблуждение. После серии экспериментов и улучшений пришло понимание, что промышленный ИИ-агент — это не столько про LLM, сколько про качество извлечения информации и гибкую оркестрацию компонентов ИИ-агента. Что в итоге полностью поменяло архитектуру моей системы. В статье расскажу, как я пришла от «просто добавь LLM» к промышленному графовому ИИ-агенту на LangGraph + Qdrant.
Habr
GripNews
N-gated Hacker News
Hacker News
Johnny Graber
Arbaz | AI Agent Developer
Habr 25+
