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: Python
Самовосстанавливающаяся команда многих агентов в LangGraph: архитектор, тестер, отладчик
Создайте автомат состояний LangGraph на Python, в котором Архитектор, Разработчик, среда pytest sandbox, Отладчик и Рецензент сотрудничают друг с другом в цикле до тех пор, пока тесты не пройдут.
31 мин чтенияLangGraph в Python: состояния, параллельные узлы, точки сохранения и проверка человеком
Практическое знакомство с LangGraph на Python: состояния и редюсеры TypedDict, ребра, инструменты сохранения состояния, прерывания, а также рабочий процесс сортировки электронных писем с утверждением человека.
25 мин чтенияРабочий процесс локального агента LLM, созданный на основе папок и файлов Markdown
Создайте замкнутую многоэтапную систему работы с локальными агентами, при которой каждый этап представляет собой папку, промпты формируются в формате Markdown с возможностью редактирования, а человек проверяет результат перед выполнением дорогостоящего шага.
25 мин чтенияПрактическое применение инжиниринга контекста: исследовательский агент с использованием Claude Agent SDK
Создайте исследовательского агента на Python с использованием Claude Agent SDK, применив шаблоны записи, выбора, компрессии и изоляции, затем сравните его с простым базовым вариантом в проведенных тестах.
20 мин чтенияПлан развития инженерии ИИ на 2026 год: от Python до агентов и технологий LLMOps.
Поэтапный план обучения по инженерии ИИ на 2026 год, включающий изучение Python и математики, классического машинного обучения и глубокого обучения, а также технологий RAG, MCP, агентов, оценки и развертывания.
14 мин чтенияИнтеллект контрактов с OCR, гибридным RAG и LangGraph
Пайплайн извлечения данных из контрактов: очистка изображений, использование PaddleOCR с альтернативой в виде GPT-4o, поиск с применением FAISS и BM25, обработка нескольких запросов с использованием технологии RAG и генерация отчета в формате Excel с оценками.
27 мин чтенияАудит процесса поиска в RAG на наличие устаревших фрагментов, отклонений и шумного контекста.
Аудит использования Python для поиска в RAG: золотые запросы, критерии релевантности на основе косинуса, проверки отклонений по методу Колмогорова-Смирнова и эффективность использования контекста, а также способы анализа отчета.
12 мин чтенияLlamaIndex Plus LangGraph: чистая модель для агентов RAG
Как создать базу знаний с помощью LlamaIndex и сделать её доступной агенту LangGraph в качестве инструмента, с объяснением функций сохранения данных, использования Chroma и режима работы только с поисковиком.
14 мин чтенияСоздание агента планирования в LangGraph: планирование, выполнение, перепланирование, отчетность
Четырехузловой агент планирования LangGraph для финансовых исследований: структурированные планы, реестр инструментов с учетом пространства имён, ограничения на перепланирование и отслеживаемая запись выполнения примера.
16 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.