Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Материалы о React, Node.js, TypeScript и AI. Переведённый текст показывается, если он есть. Если нет — вы видите английский текст и пометку об этом.
Тег: LangChain
Пересоздание агента в стиле Claude Code с использованием LangChain Deep Agents
Как работает система агента для программирования: от основного цикла до инструментов, планирования, памяти, подагентов и проверок в изолированной среде, пошагово пересозданная с использованием DeepAgents.
16 мин чтенияЗапуск агентов Running Deep в локальном бэкенде OpenSandbox
Как подключить OpenSandbox к Deep Agents через BaseSandbox, синхронизировать синхронный и асинхронный код, а также безопасно запустить агента для анализа данных в локальной среде Docker Sandbox.
15 мин чтенияВиртуальная файловая система на основе MongoDB для глубоких агентов LangChain
Виртуальная файловая система на основе MongoDB для LangChain Deep Agents: байты хранятся в облачном хранилище объектов, поиск осуществляется в Atlas с использованием гибридного grep, метода объединения рейтингов, разбиения на части и синхронизации.
8 мин чтенияАгент без защиты: что ломается, когда модель не защищена ничем.
Создайте тот же незащищенный агент-турагент в Claude Agent SDK и LangChain Deep Agents, затем наблюдайте за тремя сбоями, чтобы понять, какие механизмы контроля отсутствуют.
9 мин чтенияАгент QuickBooks Finance, работающий на локальном LLM с использованием Ollama и LangChain
Агент ReAct на модели Qwen 3.5 9B и видеокарте RTX 4070 считывает данные из QuickBooks в реальном времени с помощью LangChain и Ollama — локальной большой языковой модели без каких-либо затрат на облачные сервисы. Код, результаты работы и ограничения.
13 мин чтенияMCP для агентов LangGraph: пошагово — серверы, механизмы передачи данных и мост-адаптер
MCP для агентов LangGraph, пошагово: роли хоста, клиента и сервера, сервер FastMCP, способы передачи данных stdio против HTTP, адаптеры langchain-mcp и распространённые ошибки.
17 мин чтенияПочему агентам с долгосрочными целями нужен Harness: как глубокие агенты управляют состоянием и контекстом.
Почему агентам с длинным горизонтом времени нужен хомут: как LangChain Deep Agents борется с разрушением контекста с помощью четырех основополагающих элементов, промежуточного слоя, бэкендов файловой системы и изолированных подагентов.
12 мин чтенияNOVA: сортировка билетов с Jev, правила Python и агент LangChain
Ассистент поддержки первого уровня, который отвечает за анализ заявки вместе с Jev, настройку бизнес-правил на Python и составление черновика агентом LangChain.
10 мин чтенияПрактическое использование Bedrock AgentCore: Terraform, LangGraph и выявленные проблемы.
Что делают Runtime, Gateway, Memory и Identity в AgentCore, плюс шесть подводных камней при развертывании, примерная стоимость и сравнение с самостоятельным хостингом агента на AWS.
9 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.