Створення AI-агента з нуля: Patterns, ReAct та LangGraph

Системи ШІ більше не обмежуються відповідями на окремі запитання. Завдяки агентам ШІ модель може планувати послідовність дій, використовувати зовнішні інструменти, оцінювати отриману інформацію та виконувати завдання, які потребують кількох кроків для завершення.

Що робить щось агентом ШІ?

Стандартна модель ШІ реагує на один запит та формує одну відповідь. Агент ШІ діє більш активно. Він може:

• З’ясувати, чого насправді хоче користувач
• Розділити цю мету на послідовність дій
• Вибрати та використати відповідні інструменти
• Переглянути результати роботи цих інструментів
• Продовжувати роботу, поки завдання не буде повністю виконане

Уявіть собі віртуального планувальника подорожей, який складає дводенну поїздку до Канді. Йому потрібно збирати інформацію з кількох джерел, а потім об’єднувати її у дійсно корисний маршрут, а не просто описувати його у абстрактних термінах.

Як виглядає робочий процес агента

Багато реальних завдань є занадто складними для виконання за один прохід. Робочий процес агента вирішує цю проблему шляхом розділення завдання на окремі етапи.

Типові етапи включають:

1. Планування
2. Дослідження
3. Написання
4. Перегляд
5. Удосконалення

Така структура роботи дозволяє агенту будувати результат на основі вихідних даних попередніх етапів та постійно вдосконалювати свою кінцеву відповідь.

Повторювані шаблони у проектуванні агентів

При проектуванні ШІ-агентів використовуються кілька усталених шаблонів:

• Планування: розділення одного великого завдання на низку менших.
• Використання інструментів: звернення до зовнішніх ресурсів, таких як калькулятори, пошукові системи чи бази даних.
• Рефлексія: перевірка якості чернетки відповіді та її удосконалення.

Комунікація кількох агентів: можливість співпраці кількох агентів над однією проблемою.

Пам’ять: зберігання корисних деталей для подальших кроків або майбутніх сеансів.

Ці патерни надають агентам здатність вирішувати проблеми, які є складнішими за просту заміну запиту на відповідь.

Яке місце займають LangChain та LangGraph

LangChain забезпечує компоненти, необхідні для створення додатків на основі мовних моделей, включаючи шаблони запитів, інтеграцію інструментів та з’єднувачі до різних моделей.

LangGraph об’єднує окремі дії в послідовну ланцюгову структуру. Він особливо корисний, коли агенту потрібні цикли, постійна пам’ять, виклики інструментів або можливість втручання людини.

Щоб підсумувати різницю:

• LangChain забезпечує компоненти.

LangGraph координує процес їхньої роботи.

Розуміння патерну ReAct

Паттерн ReAct поєднує міркування з діями.

Агент, який дотримується цього патерну, проходить через наступні етапи:

1. Міркування щодо наступних дій
2. Виконання дії
3. Перевірка результату
4. Міркування щодо наступного кроку

Цей цикл триває, поки агент не буде впевнений, що може дати остаточну відповідь.

Цикл ReAct поєднує мислення, дії, спостереження та отримання кінцевого результату.

Створення базового агента вручну

Розгляньте можливість створення мінімального агента, оснащеного двома інструментами:

• Один для пошуку типової ваги породи собаки
• Інший для виконання додавання

Отримавши таке запитання, агент виконує коротку послідовність дій:

1. Шукає вагу Border Collie: 37 фунтів
2. Шукає вагу Scottish Terrier: 20 фунтів
3. Використовує калькулятор із формулою 37 + 20
4. Повідомляє загальну вагу: 57 фунтів

Цей приклад ілюструє, як агент поєднує кілька викликів інструментів замість того, щоб просто припускати відповідь.

Розподіл роботи між моделлю та часом виконання

Мовна модель та супутній Python-код виконують окремі частини завдання.

LLM відповідає за:

• Інтерпретацію поставленого запитання

Вирішення того, яка дія буде наступною

Вибір відповідного інструменту для цієї дії

Складання кінцевої відповіді

Середовище виконання Python бере на себе:

• Фактичне виконання обраних інструментів
• Ведення обліку результатів
• Керування циклом, який керує агентом
• Надсилання результатів роботи інструментів назад у модель

Коротко кажучи, модель вирішує, що потрібно зробити, а код на Python це виконує.

Перетворення циклу на автоматизований процес

Замість того, щоб вручну ініціювати кожен виклик інструменту, можна автоматизувати весь цикл агента. Система перевіряє, чи хоче модель викликати інструмент:

• Якщо так, цей інструмент виконується.
• Результат передається назад у модель.
• Як тільки більше інструментів не потрібні, агент повертає кінцеву відповідь.

Автоматизація циклу таким чином перетворює агента на щось, що можна використовувати для багатьох різних запитів користувачів, а не лише як одноразовий скрипт.

Основні моменти, які потрібно пам’ятати

• Агенти ШІ вирішують завдання, виконуючи послідовність кроків.
• Робочі процеси з агентами ґрунтуються на плануванні, викликах інструментів, спостереженні та постійній оптимізації.
• Поширені шаблони проектування охоплюють планування, використання інструментів, рефлексію, координацію кількох агентів та пам’ять.
• LangChain надає елементи для створення додатків ШІ.
• LangGraph керує тим, як ці елементи з’єднуються в функціональний процес.
• ReAct поєднує між собою міркування, дії та спостереження за результатами.
• Багатомовний модель приймає рішення, тоді як середовище виконання Python забезпечує його реалізацію.
• Автоматизований цикл агента продовжує викликати інструменти до завершення завдання.

Ці основи створюють підґрунтя для розробки більш складних агентів за допомогою LangGraph у майбутньому.

Наступний етап розвитку ШІ — це не просто отримання кращих відповідей, а створення систем, здатних самостійно вживати правильних дій.

Пов’язана література

• Що насправді автоматизує LangChain після створення циклу агента — пояснює, як LangChain, LangGraph та подібні SDK-и використовують той самий основний цикл агента, створений з нуля, та коли використання фреймворку допомагає чи шкодить.

Створення безпечних AI-агентів за допомогою LangChain Guardrails та Middleware — Дізнайтеся, як функціонують детерміновані та модельні механізми контролю в LangChain для виявлення витоків конфіденційної інформації, застосування бізнес-правил та додавання кроків людського схвалення до AI-агентів.

Створення готових до експлуатації запитів для LLM: семишарова структура — Ознайомтесь із структурованою, заснованою на API семишаровою моделлю запитів — інструкції, контекст, обмеження тощо — для створення надійних систем LLM промислового рівня.

Вибір фреймворку Python AI Agent у 2026 році: практичне порівняння — Порівнює п’ять фреймворків Python AI Agent з точки зору їхнього підходу до вирішення проблем та роботи з складністю, допомагаючи читачам підібрати відповідний інструмент для своєї робочої процедури.