#LangGraph

Научитесь создавать полусамоуправляемые многоагентные системы с обратной связью в LangGraph.

Узнайте, как построить продвинутую систему агентного ИИ с помощью LangGraph и OpenAI.

Узнайте, как реализовать транзакционную систему AI с использованием LangGraph и двухфазного коммита.

'Руководство показывает, как использовать LangGraph с моделью Gemini и инструментом поиска по Википедии, чтобы добавлять шаги диалога, сохранять контрольные точки, воспроизводить историю и возобновлять разговор из прошлых состояний.'

Создайте продвинутый мультиагентный исследовательский пайплайн с LangGraph и Gemini AI для автоматизации исследований, анализа и создания профессиональных отчетов с глубокими инсайтами.

В этом руководстве показано, как создать модульный пайплайн анализа текста с LangGraph, включая классификацию, извлечение сущностей, суммаризацию, анализ тональности и динамическое управление потоками.

Подробное руководство по созданию агента ReAct, интегрирующего логику Prolog с Gemini и LangGraph, что позволяет выполнять сложные рассуждения и обрабатывать запросы на естественном языке.

Узнайте, как построить мультиагентную AI-команду с LangGraph и Google Gemini для автоматического сбора данных, анализа и создания отчетов.

Google выпустила открытую AI-систему, объединяющую Gemini 2.5 и LangGraph для автономного многошагового веб-поиска и генерации проверенных ответов с ссылками на источники.

Руководство по созданию универсального многофункционального AI-агента на базе LangGraph и Claude с настройкой, разработкой инструментов и интерактивным использованием.

Пошаговое руководство по созданию модульных AI-воркфлоу с интеграцией Anthropic Claude Sonnet 3.7 и LangGraph, включая примеры кода и визуализацию.

LangGraph Multi-Agent Swarm — это Python-библиотека, позволяющая создавать динамичные системы из специализированных AI-агентов с плавной передачей управления и сохранением контекста.

Подробное руководство по созданию автоматизированного конвейера графа знаний с использованием LangGraph и NetworkX, включающее этапы обработки данных и визуализации.

В этом руководстве показано, как создать чатбота с памятью, объединяющего модель Claude от Anthropic и mem0 для контекстных диалогов в Google Colab.

ByteDance представила DeerFlow — модульный мультиагентный фреймворк, объединяющий большие языковые модели и специализированные инструменты для автоматизации сложных исследовательских задач с участием человека.