LangChain: статьи, новости и разборы

Колонки//31.08.2026//5 мин чтения

AI-агенты с LLM: когда автоматизация упирается в контекстное окно

Рост популярности AI-агентов на базе LLM сталкивается с узким местом — контекстным окном. Разбираем, почему долгие сессии и сложные цепочки вызовов ломают логику агентов и что с этим делают разработчики инструментов и провайдеры моделей.

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//28.08.2026//4 мин чтения

Google Agent2Agent (A2A): архитектура, сравнение с MCP и что это значит для разработчиков агентов

Разбираем протокол Agent2Agent от Google: как он устроен, чем отличается от Anthropic MCP, в каких сценариях пригодится и какие ограничения стоит учитывать при проектировании...

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//26.08.2026//3 мин чтения

Как запустить агента на базе LLM локально: минимальная конфигурация для разработчика

Собираем рабочего агента на локальной LLM без облачных API. Инструкция для разработчика: выбор модели, фреймворк, инструменты и ограничения, о которых стоит знать заранее.

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//22.08.2026//4 мин чтения

Локальные ИИ-агенты на Llama 3.2: как запустить автономного ассистента на своём железе

Разбираемся, как развернуть локального AI-агента на базе Llama 3.2 с помощью Ollama, LangChain и открытых инструментов. Реальные сценарии, ограничения и минимальные требования к железу.

Открыть материал →

Колонки//15.08.2026//4 мин чтения

Агентный код: почему программисты переходят на асинхронные цепочки LLM-вызовов

Рефакторинг агентной архитектуры — от жёстких цепочек к асинхронным графам. Разбор изменений в подходах LangChain, Vercel AI SDK и Dify, которые стоит внедрить уже...

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//09.08.2026//5 мин чтения

Как локальные LLM меняют разработку: обзор инструментов и фреймворков для автономных агентов

Разбор актуальных фреймворков, локальных моделей и инструментов автоматизации для разработчиков, внедряющих ИИ-агентов в рабочие процессы без передачи данных сторонним вендорам.

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//06.08.2026//3 мин чтения

Что такое RAG: как работает генерация с поиском по базе знаний

Что такое RAG: объясняем, как система находит нужные фрагменты в базе знаний и формулирует ответ, где такой подход работает, а где создаёт лишь иллюзию...

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//04.08.2026//4 мин чтения

Что такое RAG: как работает retrieval-augmented generation

Что такое RAG: разбираем принцип работы retrieval-augmented generation, сравниваем с дообучением и длинным контекстом и объясняем, когда внедрять систему поиска по документам.

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//30.07.2026//3 мин чтения

Как строить эффективных AI-агентов: выбор инструментов, промпты и подводные камни

Разбираем практические подходы к созданию агентов на основе LLM: от выбора фреймворка до настройки промптов и обработки ошибок. Сравнение популярных решений и реальные кейсы.

Открыть материал →

Агенты, Инструменты//29.07.2026//3 мин чтения

Как выбрать AI-агента для автоматизации задач: сравнение инструментов 2025

Разбираемся, чем отличаются AutoGPT, BabyAGI, CrewAI и LangChain, по каким критериям их сравнивать и какой инструмент подойдёт для автоматизации рутинных задач.

Открыть материал →