Продвинутая разработка на LangGraph: Human-in-the-Loop и реальные кейсы

📌 Продвинутая разработка на LangGraph, мультиагентные системы и паттерн Human-in-the-Loop — в этом видео вы узнаете, как строить гибкие LLM-системы с помощью LangGraph с различными подходами к маршрутизации в графе, правильно реализовывать прерывания и интегрировать человека в цикл работы LLM. 💡🤖 🔥 Освоить AI-driven подход на ближайшем интенсиве -
📲 Больше полезных материалов, разборы практик и статей по LLM и агентам — в нашем Telegram-канале:
В этом докладе Феоктистова Станислава , инженера AIRnD и победителя AI-хакатонов, разбираются ключевые архитектурные паттерны и подводные камни при создании сложных агентских систем на базе LangGraph — современного фреймворка для построения мультиагентных LLM-решений. 🎯 В видео подробно рассматривается: ⦁ Архитектура LangGraph: структура графа, управление состоянием, преимущества для мультиагентных систем, сравнение с LangChain. ⦁ Статическая и динамическая маршрутизация: как реализовать workflow с фиксированными и динамическими переходами между узлами, на что влияет выбор подхода. ⦁ Реализация паттерна Human-in-the-Loop: как встроить обратную связь пользователя в цикл. ⦁ Механика прерываний (interrupt): как корректно останавливать и возобновлять выполнение графа, типовые ошибки и best practices. ⦁ Практические кейсы: генерация экзаменационных материалов с помощью LLM, интеграция с Telegram-ботом, обработка пользовательского фидбэка. ⦁ Техники prompt engineering: использование ключевых слов и XML-тегов для повышения качества генерации, структурированный вывод (Structured Output), эмпирические подходы к улучшению промптов. ⦁ Особенности работы с современными LLM: опыт применения Claude 4 Sonnet, OpenAI GPT-o3, Gemini 2.5 Pro, проблемы с обучающей выборкой и документацией по LangGraph. ⦁ Авторские правила и Cursor Rules для разработки на LangGraph: как избежать типовых ошибок, повысить стабильность и ускорить AI-driven разработку. 🔥 В конце видео — разбор типовых ошибок при проектировании узлов, нюансы работы с прерываниями, советы по интеграции LangGraph в реальные приложения и эксклюзивные материалы: Google Colab с кодом и набор правил для Cursor/AI-ассистентов. ⚡️ Это видео будет полезно разработчикам LLM-агентов, AI-инженерам, практикам prompt engineering, а также тем, кто строит собственные мультиагентные системы или хочет повысить качество и надежность своих AI-решений. ❓ А вы уже пробовали реализовывать Human-in-the-Loop в своих LLM-агентах? Какие сложности возникали? Делитесь опытом и вопросами в комментариях! ⏰ Таймкоды: 00:00 — Введение: тема, зачем нужен LangGraph 00:37 — Обзор доклада: архитектура, паттерны, подводные камни 01:11 — Что такое LangGraph: особенности, отличие от LangChain 01:46 — Архитектурные различия LangGraph и LangChain 02:19 — Управление состоянием, масштабируемость, мультиагентность 03:07 — Функционал: tool calling, параллельность, координация агентов 03:37 — Навигация и маршрутизация: статическая vs динамическая 05:03 — Применимость подходов, плюсы и минусы 05:50 — Примеры кода: реализация статической и динамической навигации 06:54 — Прерывания (interrupt): механизм, обработка, resume 08:28 — Human-in-the-Loop: паттерн, схема работы, итерации, обратная связь 12:00 — Практика: генерация экзаменационных материалов, pet-проект 13:10 — Техники prompt engineering: ключевые слова, XML-теги, structured output 17:42 — Динамическая навигация: параллельное выполнение, аннотации, визуализация графа 18:49 — Асинхронное выполнение, upstream, трекинг событий 19:57 — Статическая навигация: ограничения, примеры, сложные workflow 22:26 — Как работает interrupt под капотом, scratchpad, чекпоинтеры 24:53 — Human-in-the-Loop: уточнения, finalize, итерации, обработка feedback 29:17 — Особенности динамической навигации, обновление состояния, баги 34:59 — Типовые ошибки, рекомендации по архитектуре 36:41 — Ошибки при проектировании узлов, синхронизация interrupt 40:09 — Корректная реализация паттернов, best practices 42:29 — Базовые классы для Human-in-the-Loop, абстракция, переиспользование кода 43:54 — Cursor Rules: зачем нужны, проблемы документации 46:18 — Вопросы и обсуждение: интеграция с Telegram-ботом, pet-проект 50:47 — Техники prompt engineering: эмпирика vs исследования 54:25 — Опыт с разными LLM: Claude, GPT-o3, Gemini, проблемы с обучением 58:00 — AI-driven подход к разработке, интенсивная программа, приглашение 59:12 — Telegram-канал: анонсы, разборы, обсуждения — подписывайтесь! 📩 Хотите внедрить LLM-решения или заказать разработку под ключ? Пишите:
#LangGraph #LLM #AI #Agents #HumanInTheLoop #PromptEngineering #multiagentsystems