📺 [Youtube] Создаем AI-агентов на LangChain/LangGraph от идеи до MVP за 20 минут!

В данном видео автор делает агента, который предлагает темы для ресерча на ArXiv, делает по ним саммэри и готовый отчет. Что изучается авторами, какие проблемы в исследованиях и на чем можно сфоркусироваться.

Агент работает как граф: каждая функция - это узел (нода), а данные переходят по рёбрам.

🤔 Логика такая: 1️⃣ Генерация подтем

2️⃣ Утверждение от пользователя (принимаем или нет)

3️⃣ Поиск релевантных документов

4️⃣ Анализ пробелов в знаниях

5️⃣ Формирование отчёта

💻 В процессе используются LangChain, LangGraph и LangSmith - для построения цепочек, логики переходов и визуализации.

💙 Делитесь постом, если он был полезен!

📺 [Youtube] Создаем AI-агентов на LangChain/LangGraph от идеи до MVP за 20 минут!
В данном видео автор делает агента, который предлагает темы для ресерча на ArXiv, делает по ним саммэри и готовый отче... | Сетка — социальная сеть от hh.ru