Создание ИИ-ревьюера кода на LangGraph | Состояние, циклы и условная маршрутизация

В этом видео мы создаём полноценный рабочий процесс проверки кода с помощью ИИ, используя LangGraph и Python. Вместо того чтобы изучать LangGraph только теоретически, мы используем практический пример с тремя специализированными ролями ИИ: Проверяющий — проверяет корректность и качество кода Проверяющий безопасности — проверяет наличие проблем безопасности, таких как SQL-инъекции Исправление — исправляет код на основе полученной обратной связи Интересно то, что это не простой рабочий процесс A → B → C. Мы используем общее состояние, условные рёбра, ветвление и циклы, чтобы код мог перемещаться между ролями «Проверяющий», «Безопасность» и «Исправление» в зависимости от текущего результата. В этом видео вы узнаете: Что означает состояние в LangGraph Как работают узлы Обычные ребра против условных ребер Как работают функции маршрутизации Как несколько узлов, использующих LLM, совместно используют состояние Как работают циклы/петли в LangGraph Почему мы компилируем LangGraph Как работают абстракции моделей LangChain внутри узлов LangGraph Как предотвратить бесконечные циклы, используя максимальное количество попыток исправления Пример рабочего процесса: Рецензент → Безопасность → Исправление → Рецензент → Безопасность → Окончательный ответ Это видео предназначено для инженеров-программистов, которые хотят понять LangGraph с самых основ, на практике создавая что-то полезное. Если вы не смотрели мое предыдущее видео о LangChain и LangGraph, вы можете посмотреть его сначала, чтобы понять концептуальную разницу между ними. Разделы: 00:00 - Рабочий процесс проверки кода с помощью ИИ (архитектура) 03:25 - Настройка проекта и требования 06:09 - Определение общего состояния (TypedDict) 08:18 - Структурированные выходные данные с помощью Pydantic 11:25 - Инициализация модели LLM 13:55 - Создание узла проверки 16:18 - Создание узла безопасности 16:35 - Создание узла исправления ошибок 17:44 - Функции условной маршрутизации 21:48 - Построение графа состояний 23:22 - Добавление ребер и петель 26:30 - Компиляция графа 27:32 - Тестирование графа с помощью уязвимого кода 29:16 - Запуск приложения (вывод в терминал) 31:15 - Итоговое резюме: основные концепции LangGraph #LangGraph #LangChain #AIEngineering #Python #AIAgents