#langgraph — Public Fediverse posts

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

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

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

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.

https://habr.com/ru/articles/1038190/

#aiагенты #retrieval #llmагент #qdrant #rag #langgraph

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.

https://habr.com/ru/articles/1038190/

#aiагенты #retrieval #llmагент #qdrant #rag #langgraph

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.

https://habr.com/ru/articles/1038190/

#aiагенты #retrieval #llmагент #qdrant #rag #langgraph

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.

https://habr.com/ru/articles/1038190/

#aiагенты #retrieval #llmагент #qdrant #rag #langgraph

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

#Python Friday #331: Short-Term Memory in #LangGraph - #ai

https://pythonfriday.dev/2026/05/331-short-term-memory-in-langgraph/

DeerFlow 2.0 от ByteDance: развернул super-agent harness через Docker, прогнал на реальной задаче

В конце февраля ByteDance выложила DeerFlow 2.0 — open-source агентный фреймворк, который команда позиционирует как “super agent harness”. Релиз залетел в топ-1 GitHub Trending, набрал 61 тысячу звёзд за пару недель, попал во все технические телеграм-каналы. Развернул через Docker на своём VPS, прогнал на реальной задаче (ресёрч по рынку эспрессо-машин с генерацией отчёта), разобрался с архитектурой. Рассказываю, что внутри, чем отличается от Claude Code и OpenHands, и почему телеграм-маркетинг расходится с честным README в нескольких важных местах.

https://habr.com/ru/articles/1034900/

#LangGraph #AIагенты #multiagent #DeerFlow #ByteDance #superagent_harness #Docker #subagents

DeerFlow 2.0 от ByteDance: развернул super-agent harness через Docker, прогнал на реальной задаче

В конце февраля ByteDance выложила DeerFlow 2.0 — open-source агентный фреймворк, который команда позиционирует как “super agent harness”. Релиз залетел в топ-1 GitHub Trending, набрал 61 тысячу звёзд за пару недель, попал во все технические телеграм-каналы. Развернул через Docker на своём VPS, прогнал на реальной задаче (ресёрч по рынку эспрессо-машин с генерацией отчёта), разобрался с архитектурой. Рассказываю, что внутри, чем отличается от Claude Code и OpenHands, и почему телеграм-маркетинг расходится с честным README в нескольких важных местах.

https://habr.com/ru/articles/1034900/

#LangGraph #AIагенты #multiagent #DeerFlow #ByteDance #superagent_harness #Docker #subagents

DeerFlow 2.0 от ByteDance: развернул super-agent harness через Docker, прогнал на реальной задаче

В конце февраля ByteDance выложила DeerFlow 2.0 — open-source агентный фреймворк, который команда позиционирует как “super agent harness”. Релиз залетел в топ-1 GitHub Trending, набрал 61 тысячу звёзд за пару недель, попал во все технические телеграм-каналы. Развернул через Docker на своём VPS, прогнал на реальной задаче (ресёрч по рынку эспрессо-машин с генерацией отчёта), разобрался с архитектурой. Рассказываю, что внутри, чем отличается от Claude Code и OpenHands, и почему телеграм-маркетинг расходится с честным README в нескольких важных местах.

https://habr.com/ru/articles/1034900/

#LangGraph #AIагенты #multiagent #DeerFlow #ByteDance #superagent_harness #Docker #subagents

DeerFlow 2.0 от ByteDance: развернул super-agent harness через Docker, прогнал на реальной задаче

В конце февраля ByteDance выложила DeerFlow 2.0 — open-source агентный фреймворк, который команда позиционирует как “super agent harness”. Релиз залетел в топ-1 GitHub Trending, набрал 61 тысячу звёзд за пару недель, попал во все технические телеграм-каналы. Развернул через Docker на своём VPS, прогнал на реальной задаче (ресёрч по рынку эспрессо-машин с генерацией отчёта), разобрался с архитектурой. Рассказываю, что внутри, чем отличается от Claude Code и OpenHands, и почему телеграм-маркетинг расходится с честным README в нескольких важных местах.

https://habr.com/ru/articles/1034900/

#LangGraph #AIагенты #multiagent #DeerFlow #ByteDance #superagent_harness #Docker #subagents

@talkpython @mkennedy Thanks for this #podcast, actually I did put everything I could find about #langgraph and #llms on my queue and I'm looking forward to my next commutes

#Python Friday #330: Selective Approval With #LangGraph - #ai

https://pythonfriday.dev/2026/05/330-selective-approval-with-langgraph/

MCP в Cursor IDE: подключаем AI-агенту внешние данные без возни с API

Cursor IDE умеет генерировать код, рефакторить, объяснять и дебажить. Но по умолчанию он видит только файлы в вашем проекте. Если нужно, чтобы агент сходил в Google Trends, проверил задачи в Jira или прочитал что-то из Notion, приходится копировать данные руками и вставлять в чат. Агент получается не особо автономным, каждый шаг требует вашего участия. MCP даёт агенту инструменты — функции, которые тот вызывает сам, когда ему нужны внешние данные. Вместо «вот тебе CSV, проанализируй» вы пишете «проанализируй тренды по запросу X», и агент сам вызывает нужную функцию, получает данные и работает с ними. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031434/

#mcp #Cursor_IDE #ииагенты #LangGraph #Google_Trends #python #автономные_агенты

MCP в Cursor IDE: подключаем AI-агенту внешние данные без возни с API

Cursor IDE умеет генерировать код, рефакторить, объяснять и дебажить. Но по умолчанию он видит только файлы в вашем проекте. Если нужно, чтобы агент сходил в Google Trends, проверил задачи в Jira или прочитал что-то из Notion, приходится копировать данные руками и вставлять в чат. Агент получается не особо автономным, каждый шаг требует вашего участия. MCP даёт агенту инструменты — функции, которые тот вызывает сам, когда ему нужны внешние данные. Вместо «вот тебе CSV, проанализируй» вы пишете «проанализируй тренды по запросу X», и агент сам вызывает нужную функцию, получает данные и работает с ними. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031434/

#mcp #Cursor_IDE #ииагенты #LangGraph #Google_Trends #python #автономные_агенты

MCP в Cursor IDE: подключаем AI-агенту внешние данные без возни с API

Cursor IDE умеет генерировать код, рефакторить, объяснять и дебажить. Но по умолчанию он видит только файлы в вашем проекте. Если нужно, чтобы агент сходил в Google Trends, проверил задачи в Jira или прочитал что-то из Notion, приходится копировать данные руками и вставлять в чат. Агент получается не особо автономным, каждый шаг требует вашего участия. MCP даёт агенту инструменты — функции, которые тот вызывает сам, когда ему нужны внешние данные. Вместо «вот тебе CSV, проанализируй» вы пишете «проанализируй тренды по запросу X», и агент сам вызывает нужную функцию, получает данные и работает с ними. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031434/

#mcp #Cursor_IDE #ииагенты #LangGraph #Google_Trends #python #автономные_агенты

MCP в Cursor IDE: подключаем AI-агенту внешние данные без возни с API

Cursor IDE умеет генерировать код, рефакторить, объяснять и дебажить. Но по умолчанию он видит только файлы в вашем проекте. Если нужно, чтобы агент сходил в Google Trends, проверил задачи в Jira или прочитал что-то из Notion, приходится копировать данные руками и вставлять в чат. Агент получается не особо автономным, каждый шаг требует вашего участия. MCP даёт агенту инструменты — функции, которые тот вызывает сам, когда ему нужны внешние данные. Вместо «вот тебе CSV, проанализируй» вы пишете «проанализируй тренды по запросу X», и агент сам вызывает нужную функцию, получает данные и работает с ними. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031434/

#mcp #Cursor_IDE #ииагенты #LangGraph #Google_Trends #python #автономные_агенты

LangGraph and Microsoft Agent Framework look similar on features, but their real difference is how they handle workflow state. https://hackernoon.com/langgraph-vs-microsoft-agent-framework-the-real-difference-is-state #langgraph

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

https://habr.com/ru/articles/1031352/

#AIагенты #LangGraph #LangChain #кодревью #LLM #автоматизация #GPT4 #продакшен

AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

https://habr.com/ru/articles/1031352/

#AIагенты #LangGraph #LangChain #кодревью #LLM #автоматизация #GPT4 #продакшен

AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

https://habr.com/ru/articles/1031352/

#AIагенты #LangGraph #LangChain #кодревью #LLM #автоматизация #GPT4 #продакшен

AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

https://habr.com/ru/articles/1031352/

#AIагенты #LangGraph #LangChain #кодревью #LLM #автоматизация #GPT4 #продакшен

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

#Python Friday #329: Human in the Loop With #LangGraph - #ai

https://pythonfriday.dev/2026/05/329-human-in-the-loop-with-langgraph/

Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy

MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код

https://habr.com/ru/articles/1030302/

#MCP #OAuth2 #Keycloak #FastMCP #LangGraph #n8n #Telegramбот #peruser_авторизация #AIагент #Auth_Proxy

Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy

MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код

https://habr.com/ru/articles/1030302/

#MCP #OAuth2 #Keycloak #FastMCP #LangGraph #n8n #Telegramбот #peruser_авторизация #AIагент #Auth_Proxy

Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy

MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код

https://habr.com/ru/articles/1030302/

#MCP #OAuth2 #Keycloak #FastMCP #LangGraph #n8n #Telegramбот #peruser_авторизация #AIагент #Auth_Proxy

Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy

MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код

https://habr.com/ru/articles/1030302/

#MCP #OAuth2 #Keycloak #FastMCP #LangGraph #n8n #Telegramбот #peruser_авторизация #AIагент #Auth_Proxy

DataCopilot: строим мультиагентную архитектуру для работы с корпоративным хранилищем данных и документацией

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK. Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH). Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло. Почему рой, а не RAG

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1029088/

#llm #dwh #мультиагентные_системы #rag #swarm #langgraph

DataCopilot: строим мультиагентную архитектуру для работы с корпоративным хранилищем данных и документацией

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK. Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH). Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло. Почему рой, а не RAG

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1029088/

#llm #dwh #мультиагентные_системы #rag #swarm #langgraph

DataCopilot: строим мультиагентную архитектуру для работы с корпоративным хранилищем данных и документацией

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK. Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH). Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло. Почему рой, а не RAG

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1029088/

#llm #dwh #мультиагентные_системы #rag #swarm #langgraph

DataCopilot: строим мультиагентную архитектуру для работы с корпоративным хранилищем данных и документацией

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK. Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH). Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло. Почему рой, а не RAG

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1029088/

#llm #dwh #мультиагентные_системы #rag #swarm #langgraph

#Python Friday #328: Create Tools for #LangGraph - #ai

https://pythonfriday.dev/2026/04/328-create-tools-for-langgraph/

Как в СНГ выбирают людей для AI-внедрения — и почему это страшно. Кейс из жизни

Реальная история: компания внедряет AI, но оценивать экспертов назначила DevOps-инженера на n8n. Это не исключение — это норма для СНГ-рынка. И вот почему это проблема.

https://habr.com/ru/articles/1027410/

#искусственный_интеллект #langgraph #vllm #llamacpp #python #itрынок_снг #itрынок #itрынок_россии

Как в СНГ выбирают людей для AI-внедрения — и почему это страшно. Кейс из жизни

Реальная история: компания внедряет AI, но оценивать экспертов назначила DevOps-инженера на n8n. Это не исключение — это норма для СНГ-рынка. И вот почему это проблема.

https://habr.com/ru/articles/1027410/

#искусственный_интеллект #langgraph #vllm #llamacpp #python #itрынок_снг #itрынок #itрынок_россии