LangGraph
Библиотека для сложных stateful AI-приложений с графовой структурой и персистентностью.
Что это
LangGraph расширяет LangChain графами состояний для сложных workflows с циклами, условными переходами и человеком в петле (human-in-the-loop).
Идеален для AI-агентов, которым нужно принимать решения, возвращаться к предыдущим шагам и сохранять состояние между вызовами.
Ключевые возможности
Графы состояний
Циклы, ветвления, условные переходы — вся мощь конечных автоматов для AI.
Persistence
Состояние агента сохраняется между вызовами — можно продолжить с любого шага.
Human-in-the-loop
Агент может запросить подтверждение человека перед критическим действием.
Почему мы используем
LangGraph — для сложных AI-агентов, где LangChain chains недостаточно. Графы состояний, persistence, human-in-the-loop — всё для production-ready AI-систем.
Сильные стороны
Полный контроль над поведением агента — в отличие от «чёрного ящика» AutoGPT.
Визуализация и трассировка графа — видно каждый шаг агента.
Наш опыт
LangGraph используется в наших проектах, где AI-агент должен выполнять многошаговые задачи с ветвлением логики и взаимодействием с пользователем.
Для каких задач применяем
- Сложные AI-агенты с многошаговой логикой
- Workflow-автоматизация с ИИ
- Системы с подтверждением человеком
Проекты с использованием LangGraph
Director PoC
Многоагентный AI-помощник для подготовки заседаний Совета директоров с использованием LangGraph и семантического поиска.