AI-агенты — это просто конечные автоматы 🤖

LangGraph заставляет вас смотреть на архитектуру LLM-приложений как на ориентированный граф (State Machine).

Вся суть сводится к трем вещам:
1️⃣ State — разделяемая память. Обычный TypedDict, который передается по кругу. Это просто словарь.
2️⃣ Nodes (Узлы) — функции. Один узел дергает LLM, другой делает запрос в базу, третий пишет лог.
3️⃣ Edges (Рёбра) — логика переходов. Если код с багом — идем в узел рефакторинга. Если ОК — идем в узел релиза.

Самое главное: LLM больше не управляет системой. LLM просто возвращает JSON или строку, а куда идти дальше — решает ваш жестко написанный Python-код в роутере графа.

Вы внезапно получаете то, чего так не хватало в разработке с AI: предсказуемость, возможность дебага и нормальное логирование каждого шага.

🗓15 мая в 18:00 по мск в Точке Сборки построим такую базовую систему.

Трансляция и запись будут доступны участникам. Оформление доступа происходит через бота: https://t.me/TScompiler_bot