LangGraph Урок №3 | Создание сложного рабочего процесса AI-агента 🤖

Изучите рабочие процессы LangGraph, ИИ-агентов и многошаговые приложения LLM в этом простом для начинающих руководстве по LangGraph! 🚀 Узнайте, как создавать сложные рабочие процессы ИИ с использованием узлов, ребер, условной маршрутизации и общего состояния с помощью Python. В этом эпизоде ​​мы соединим несколько узлов, объединим обычные и условные ребра и передадим информацию через состояние графа, чтобы создать практический многошаговый рабочий процесс ИИ. Это третья часть нашей серии руководств по LangGraph для начинающих, которая поможет вам понять основы агентного ИИ, оркестровки рабочих процессов и создания более гибких приложений ИИ с помощью LangGraph. 🔗 Ссылка на репозиторий - https://github.com/Pranshu021/IT-Help... #langgraph #langgraphtutorial #agenticai #aiagents #generativeai #aitutorial #python #llm #langchain #workflowautomation #conditionaledges #machinelearning #aidevelopment ✨ Если вам понравилось это видео, не забудьте поставить лайк 👍, поделиться им с другими разработчиками и энтузиастами технологий, а также подписаться, чтобы стать частью сообщества Stingularity Tech. На этом канале вы найдете практические уроки, концепции ИИ и GenAI, разработку программного обеспечения, облачные технологии, программирование и последние технологические инновации — все это объясняется на реальных примерах и практических проектах. 🔔 Подпишитесь, чтобы получать: 🤖 Искусственный интеллект и генеративный ИИ 🧠 Агенты ИИ и агентные рабочие процессы 🔗 Протокол контекста модели (MCP) 📚 Базы данных RAG и Vector 💻 Разработка программного обеспечения ☁️ Облачные технологии и DevOps ⚡ Уроки программирования 🚀 Реальные проекты и технологические идеи