Полное руководство (с кодом) AI агента с использованием LangGraph

→ Хабр

Статья демонстрирует пошаговый процесс создания AI агента для анализа текста с использованием LangGraph.

🔹 Что такое ИИ-агенты?
Координаторы различных ИИ-возможностей с целостным пониманием задачи
Отличаются от традиционных ИИ-моделей способностью адаптивно принимать решения
Основаны на управлении состоянием, принятии решений и использовании инструментов

🔸 Создание агента для анализа текста
LangGraph — фреймворк для построения ИИ-агентов на основе графов
Агент анализирует текст через три последовательных узла:
- Классификация типа текста
- Извлечение ключевых сущностей
- Создание краткого резюме

⭕️ Реализация
Настройка окружения: Python, виртуальное окружение, необходимые пакеты
Проектирование памяти агента через TypedDict
Создание узлов для каждой функции анализа
Объединение узлов в граф с определенными связями

🔹 Ограничения агента
Фиксированный путь выполнения задач
Работа только в рамках предоставленного текста
Проблема "черного ящика" при выводах
Необходимость человеческого надзора