LangGraph Multi-Agent: Введение

От простого графа к интеллектуальным агентам

🤔 Что такое Multi-Agent система?

Multi-Agent система — это несколько автономных агентов, которые работают вместе для решения сложных задач.

Пример: Корпоративный ассистент

Представьте, что вам нужно создать ассистента для компании:

П ┌ │ │ └ о ─ ─ л ─ ─ ь ─ S К ─ з ─ u о ─ о ─ p о ─ в ─ e р ─ а ─ r д ─ т ─ v и ─ е ─ i н ─ л ─ s и ─ ь ─ o р ─ │ ├ │ │ ├ │ │ └ : ─ r у ─ ─ ─ ─ ─ е ─ ─ ─ ─ " ─ ( т ─ → → → П ─ С ─ р ─ у р ─ R И A А W С о ─ п а ─ e щ n н r о а ─ е б ─ s е a а i з н ─ р о ─ e т l л t д а ─ в т ─ a y и e а л ─ и у ─ r д s з r ё и ─ з ─ c а t и т з ─ о д ─ h н р A и ─ р р ─ н A у g ф р ─ ) у ─ A ы g е e и у ─ г ─ g е e т n н й ─ и ─ e n t а ─ х ─ n о t д л п ─ ─ t а ( ь р ─ а ─ п ( н П н о ─ г ─ ( р А н и ы д ─ е ─ И о н ы с й а ─ н ─ с д а е а ж ─ т ─ с а л , т о и ─ о ─ л ж и е т ─ в ─ е а т с л ч з ─ ─ д х и т ь ё а ─ ─ о к р ) т ─ ─ в ) о к ─ ─ а и в ─ ─ т т а ─ ─ е р ─ ─ л г т ─ ─ ь р а ─ ─ ) а л ─ ─ ф ─ ─ и и ─ ─ к ─ ─ и с ─ ─ о ─ ─ з ─ ─ д ─ ─ а ┐ │ │ ┘ й о т ч ё т "

Каждый агент — это специалист в своей области.

🎯 Зачем нужен LangGraph?

Проблема: Сложные задачи требуют планирования

Простой LLM вызов:

response = llm.invoke("Проанализируй продажи")
# ❌ Слишком сложно для одного вызова
# ❌ Нет структуры
# ❌ Нельзя переиспользовать части

Решение: Граф агентов

# ✅ Разбиваем на шаги
# ✅ Каждый шаг — отдельный агент
# ✅ Агенты работают последовательно или параллельно
# ✅ Можно добавлять циклы и условия

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("researcher", research_agent)
graph.add_node("analyst", analyst_agent)
graph.add_node("writer", writer_agent)
# ... связываем узлы

🏗️ Путь обучения: От графа к агентам

Неделя 1: Основы графов (Дни 1-5)

День 1-2: Понимаем, как работают графы

  • Узлы, рёбра, состояние
  • Условная маршрутизация
  • Циклы

День 3-5: Создаём базовые паттерны

  • Planner → Executor → Critic
  • Tool calling
  • Memory

Неделя 2: Multi-Agent системы (Дни 6-7)

День 6-7: Создаём иерархию агентов

  • Supervisor (координатор)
  • Специализированные агенты
  • Router (маршрутизатор)

Неделя 3: RAG и продакшн (Дни 8-10)

День 8-10: Добавляем знания

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Векторные базы
  • Корпоративный ассистент

🔑 Ключевая идея

Граф = Структура для агентов

У d d з e e е f f л r " # r a " # r в e " e n " e s " И t a " А t г e А щ u l А н u р a г е r y г а r а r е т n s е л n ф c н t н и е h т и u _ т з u _ - н p a - и p = a и ф d g а р d g с о a e н у a А e с р t n а е t г n л м e t л т e е t е а d ( и d н ( д ц _ s т д _ т s о и s t и а s t в ю t a к н t a а a t " н a t т t e " ы t e е e ) " е e ) л : : ь " " "

Граф — это способ организовать работу агентов:

  • Кто за что отвечает
  • В каком порядке работают
  • Как передают данные друг другу

📚 Что мы изучим

День 1: Минимальный граф

Цель: Понять основы

  • Как создать граф
  • Как передавать состояние
  • Как связывать узлы

Связь с агентами: Каждый узел — это будущий агент

День 2: Conditional Edges

Цель: Добавить логику

  • Условная маршрутизация
  • Циклы с защитой

Связь с агентами: Агенты принимают решения, куда идти дальше

День 3: Planner → Executor → Critic

Цель: Первый паттерн агентов

  • Planner — планирует задачу
  • Executor — выполняет
  • Critic — оценивает результат

Связь с агентами: Три специализированных агента работают вмест��

День 4-5: Tools и Memory

Цель: Агенты используют инструменты

  • Tool calling — вызов функций
  • Memory — запоминание контекста

Связь с агентами: Агенты становятся умнее

День 6-7: Multi-Agent

Цель: Иерархия агентов

  • Supervisor координирует
  • Специализированные агенты работают
  • Router выбирает нужного агента

Связь с агентами: Полноценная multi-agent система

День 8-10: RAG

Цель: Агенты с знаниями

  • Векторные базы
  • Поиск информации
  • Корпоративный ассистент

Связь с агентами: Агенты работают с документами компании

🎓 Почему начинаем с графов?

Аналогия: Строительство дома

  1. Фундамент (Дни 1-2) — графы, узлы, рёбра
  2. Стены (Дни 3-5) — паттерны, tools, memory
  3. Крыша (Дни 6-7) — multi-agent система
  4. Интерьер (Дни 8-10) — RAG, продакшн

Нельзя построить крышу без фундамента!

💡 Главное

Граф — это не цель, а инструмент

Ц И L ✅ ✅ ✅ ✅ е н a л с n О У Д М ь т g р п о а : р G г р б с у r а а а ш С м a н в в т о е p и л л а з н h з я я б д т о т т и а : п в ь ь р т о а о ь L м т п л в a о ь о о а у n г т г т м g а р о и ь н G е а к к ы r т б о у с х a : о м и p т и с а h у д т г а у е е а н с м н г н л у т е ы о о н х в в т и о я в

🚀 Готовы начать?

Шаг 1: Изучите основы графов

👉 День 1: Минимальный граф

Вы узнаете:

  • Как создать первый граф
  • Как передавать состояние между узлами
  • Как это связано с агентами

Шаг 2: Добавьте логику

👉 День 2: Conditional Edges

Вы узнаете:

  • Как агенты принимают решения
  • Как создавать циклы
  • Как защититься от ошибок

Шаг 3: Создайте первых агентов

👉 День 3: Planner → Executor → Critic (скоро)

Вы создадите:

  • Агента-планировщика
  • Агента-исполнителя
  • Агента-критика

🎯 Итого

Путь обучения:

Г р а ф ы → П а т т е р н ы → А г е н т ы → M u l t i - A g e n t → R A G

Каждый день:

  • Изучаем новую концепцию
  • Видим связь с агентами
  • Пишем рабочий код
  • Тестируем

Результат:

  • Понимание LangGraph
  • Умение создавать агентов
  • Готовая multi-agent система

Начнём с основ! 👉 День 1: Минимальный граф