KI-Agenten sind einfach endliche Automaten 🤖

LangGraph zwingt Sie, die Architektur von LLM-Anwendungen als gerichteten Graphen (Zustandsmaschine) zu betrachten.

Das Ganze läuft auf drei Dinge hinaus:
1️⃣ State – gemeinsamer Speicher. Ein einfacher TypedDict, der im Kreis herumgereicht wird. Es ist nur ein Wörterbuch.
2️⃣ Nodes (Knoten) – Funktionen. Ein Knoten ruft die LLM auf, ein anderer fragt die Datenbank ab, ein dritter schreibt ein Log.
3️⃣ Edges (Kanten) – Übergangslogik. Wenn der Code einen Fehler hat, gehen wir zum Refactoring-Knoten. Wenn OK, gehen wir zum Release-Knoten.

Das Wichtigste: Die LLM steuert das System nicht mehr. Die LLM gibt nur JSON oder einen String zurück, und wohin es als nächstes geht, entscheidet Ihr fest codierter Python-Code im Graph-Router.

Sie erhalten plötzlich das, was in der Entwicklung mit KI so gefehlt hat: Vorhersagbarkeit, Debugging-Möglichkeiten und ordentliches Logging jedes Schrittes.

🗓15. Mai um 18:00 Uhr Moskauer Zeit in Точка Сборки bauen wir ein solches Basissystem.

Der Stream und die Aufzeichnung sind für Teilnehmer verfügbar. Der Zugang erfolgt über den Bot: https://t.me/TScompiler_bot