Что такое Langgrapg и как им пользоваться. Видеоурок на 50 минут

Записал видеоурок про LangGraph - введение в графы рассуждений для ИИ-агентов

В мире искусственного интеллекта и генеративных моделей (LLM) всё чаще встаёт вопрос: как сделать ИИ не просто ответчиком на запросы, а умным агентом, способным думать, планировать, исправлять ошибки и действовать последовательно?

На помощь приходит LangGraph — мощная библиотека, расширяющая возможности LLM, которая позволяет строить графы рассуждений и создавать сложные ИИ-системы с памятью, циклами и условной логикой.

Ссылка на код из урока https://github.com/mlnavigator/langgraph_demo/blob/main/demo_recursive_rag_langgraph.ipynb

🔗 Что такое LangGraph?

LangGraph — это фреймворк, разработанный командой LangChain, предназначенный для построения графов состояний (state graphs), управляющих поведением ИИ-агентов.

В отличие от линейных цепочек обработки (как в классическом LangChain), LangGraph позволяет:

• Организовать нелинейные процессы (ветвления, циклы, повторные попытки),
• Добавить память и состояние, сохраняющееся между шагами,
• Реализовать агентов с обратной связью, которые могут анализировать свои действия и корректировать поведение.

Проще говоря, LangGraph превращает ИИ из "консультанта" в автономного исполнителя задач.

🧠 Почему графы важны для ИИ?

Большие языковые модели (LLM) отлично генерируют текст, но сами по себе не обладают памятью, не планируют и не исправляют ошибки. Чтобы ИИ мог решать сложные задачи — например, составить план, выполнить несколько действий, проверить результат и перепланировать при неудаче — нужна архитектура с управлением потоком выполнения.

Именно это и делает LangGraph: он позволяет описать логику поведения агента в виде графа, где:

• Узлы (nodes) — это шаги (например: "сформулируй план", "выполни действие", "проанализируй результат"),
• Рёбра (edges) — определяют, какой шаг будет следующим,
• Состояние (state) — хранит данные, которые передаются между шагами (контекст, результаты, память).

🔧 Пример: Агент, который может передумать

Представьте агента, который решает задачу, но после проверки результата понимает, что ошибся. С помощью LangGraph вы можете построить граф, в котором:

1. Агент генерирует ответ,
2. Другой узел проверяет его корректность,
3. Если ошибка найдена — управление возвращается к первому узлу,
4. Процесс повторяется до успеха.

Такой цикл рефлексии невозможен в линейной цепочке, но легко реализуется в LangGraph.

🛠️ Для кого LangGraph?

LangGraph — это инструмент для:

• Разработчиков ИИ-агентов, которым нужно больше контроля над логикой,
• ML-инженеров, создающих системы с многошаговым рассуждением,
• Автоматизаторов бизнес-процессов, где важна надёжность и повторяемость,
• Исследователей, изучающих архитектуры автономных агентов.

📦 Как начать?

LangGraph интегрируется с экосистемой LangChain и работает с любыми LLM (GigaChat, OpenAI, Anthropic, Hugging Face и др.). Установка проста:

pip install langgraph

Затем вы можете определить в Python скрипте граф, задать узлы и правила перехода — и уже через несколько строк кода запустить агента с памятью и циклами.

🌟 Зачем изучать LangGraph уже сегодня?

Мир ИИ движется от простых чат-ботов к автономным агентам, способным решать сложные задачи: от автоматизации поддержки до анализа данных и управления процессами. LangGraph — один из ключевых инструментов на этом пути.

Освоив его, вы получаете возможность:

• Создавать более умных и надёжных агентов,
• Строить системы с обратной связью и самокоррекцией,
• Готовиться к будущему, где ИИ будет не просто отвечать, а действовать.

LangGraph — это не просто библиотека. Это шаг к следующему поколению ИИ: агентам, которые не просто говорят, а думают и действуют.
Начните сегодня — и постройте своего первого умного агента уже на этой неделе.