Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: LangGraph
Самовідновлювана команда багатьох агентів у LangGraph: архітектор, тестувальник, дебагер
Створіть машину станів LangGraph на Python, у якій Архітектор, Розробник, сандбокс pytest, Дебагер та Оглядач співпрацюють та продовжують роботу до тих пір, поки тести не пройдуть.
31 хв читанняLangGraph у Python: стани, паралельні вузли, точки контролю та людський огляд
Практична екскурсія по LangGraph у Python: стани та редуктори TypedDict, ребра, інструменти для створення контрольних точок, механізми переривань, а також робочий процес сортування електронних листів із людським схваленням.
25 хв читанняСтворення циклу покращення агента за допомогою LangGraph та оцінок LangSmith.
Крок за кроком цикл LangGraph та LangSmith: збір слідів, три рівні оцінювання, кластерування невдач, набори даних для регресії офлайн та попередні оцінки перед випуском.
24 хв читанняAgentSRE: Композитні AI-агенти для автономного усунення інцидентів на AWS
Як платформа AWS перетворює інцидент, виявлений за допомогою сповіщень CloudWatch, на розв’язання за допомогою агента DevOps, агентів виправлення LangGraph, схвалення людини та заявок у ServiceNow.
14 хв читанняАгенти Harness, Loop та Graph: три шари, що лежать в основі надійних AI-агентів
Чому ненадійні агенти зазвичай не мають певного рівня: кріплення навколо моделі, цикл, заснований на даних, та чіткий граф, разом із шаблонами коду та чек-листом для виправлення помилок.
15 хв читанняЦикли проти графів: два підходи до проектування архітектури штучних інтелектуальних агентів.
Інженерія циклів проти інженерії графів для AI-агентів: як працює кожна архітектура, коли вибирати одну замість іншої, та перелік перевірок перед впровадженням у продакшн.
12 хв читанняІнтелект контрактів із OCR, гібридним RAG та LangGraph
Потік обробки контрактів: очищення зображень, PaddleOCR із альтернативою GPT-4o, пошук за допомогою FAISS та BM25, багатозапитний RAG та звіт у форматі Excel із оцінками.
27 хв читанняАгенти самовдосконалення: зцілення, навчання та контрольовані зміни
Агенти, які самовдосконалюються, без ризиків: автоматичне відновлення під час роботи, навчання під час кількох запусків, а також зміни, які впроваджуються лише після оцінки та тестування, у LangGraph.
15 хв читанняLlamaIndex Plus LangGraph: Чистий патерн для агентів RAG
Як створити базу знань за допомогою LlamaIndex та зробити її доступною для агента LangGraph як інструменту, з поясненням функцій зберігання даних, використання Chroma та режиму лише зворотного пошуку.
14 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.