LangChain → LangGraph: смена парадигмы

Линейные цепочки остались в прошлом. Стандарт в продакшне — графовые системы с состоянием (state) и памятью.

LangGraph превращает «алхимию промптов» в инженерный процесс. Вы больше не надеетесь на удачу модели, а явно проектируете циклы: план → действие → валидация. Это переход от игрушек к автономным системам, которые реально работают.

Курс уже стартовал. Учим строить архитектуру, которая не падает.

Записаться на курс

Хотите оценить материал?

Смотрите вводный урок бесплатно (база современной разработки).

Курс «Разработка ИИ-агентов»: группа стартовала

Набор ещё открыт. Если сомневаетесь, потянет ли ваш стек или насколько актуальна программа — посмотрите первое занятие. Оно в свободном доступе.

Это не обучение промпт-инжинирингу. Это полноценный технический трек по созданию автономных систем на Python. Мы разбираем архитектуру, а не магию.

Что внутри:

— работа с фреймворками LangFlow, LangGraph, AutoGen;
— реализация мультиагентных паттернов и протоколов MCP / A2A;
— настройка RAG и интеграция векторных баз данных;
— AgentOps: мониторинг, оптимизация и безопасность решений.

Для прохождения нужны знания Python (классы, асинхронность), опыт работы с REST API и понимание того, как работают эмбеддинги.

Записаться на курс

Смотреть первую лекцию

Когда обучение решает реальные задачи, а не «Hello World»

На недавнем вебинаре по AI-агентам мы отошли от сухой теории. Студенты принесли свои реальные рабочие задачи, а преподаватель помог спроектировать архитектуру и найти узкие места.

Мы не просто даём базу, а лично включаемся в ваши проекты, помогая внедрять агентов в продакшн прямо во время обучения.

Что под капотом курса:

👉 архитектура LLM и паттерны ReAct;
👉 современные инструменты: LangChain, LangGraph, AutoGen;
👉 интеграция RAG и векторных баз данных;
👉 дипломы, которые котируются на рынке.

Записаться на курс и прокачать свой проект