В этой части перейдём от теории к практике: соберём агента, который пишет сказки. В графе будут задействованы инструменты, условные переходы и циклы обратной связи.
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Наблюдаемость LLM-агентов: Часть 1. Трассировка LangGraph и версионирование промптов с LangFuse | 0 | 9.64 | 11-03-2026 |
| 2 | Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 2. Durable state: approvals, session context и background jobs | 0 | 18.82 | 09-05-2026 |
| 3 | Базовый минимум. Часть 4: ИИ-агенты | 0 | 13.1 | 27-03-2026 |
| 4 | Мой личный джун. Часть 1. Учим агента писать код и пользоваться git | 0 | 13.41 | 07-06-2026 |
| 5 | graphlens: превращаем репозиторий в типизированный граф — Python, TypeScript, Go и Rust в одной модели | 0 | 7.26 | 26-06-2026 |
| 6 | Как конечные автоматы помогают сделать агента надежнее и при чем тут pydantic-graph? | 0 | 8.61 | 07-06-2026 |
| 7 | Реализация MCP в Open WebUI. Часть 2 — Агентское поведение | 0 | 6.57 | 28-03-2026 |
| 8 | Память для LLM-чата на Python. Часть 3: добавляем историю сообщений и контекст | 0 | 10.41 | 05-04-2026 |
| 9 | Как я проектировал очередь задач для работы с AI-агентом | 0 | 9.93 | 09-06-2026 |
| 10 | Как дообучить LLM. Рассказываю шаг за шагом | 0 | 8.7 | 08-06-2026 |