Агентські додатки вже тут, але традиційна інфраструктура не була створена для їх підтримки. Пробіжки агентів вимагають часу та потребують збереження контексту, очікування зворотного зв'язку від людини та поглинання вибухового трафіку. У нашій останній публікації в блозі ми розбираємо, чому інфраструктура агентів важлива для роботи надійних агентів у масштабі. Усередині допису: ✅ Чому довготривалі агенти зі збереженням стану порушують норми безсерверності ✅ Що передбачає хороша агентська інфраструктура ✅ Як платформа LangGraph допомагає розгортати агентів у продакшн

⚡️Приходьте вчитися з нами в LangChain Academy Live в Сан-Франциско! ⚡️ Насолоджуйтесь практичним навчанням з інструктором LangChain Academy Ленсом Мартіном разом із іншими розробниками 19 серпня, починаючи з 16:00. Ми зануримося в курс Ambient Agents, співпрацюватимемо над створенням email-агента, відповідатимемо на ваші запитання в режимі реального часу та завершимо щасливою годиною, коли ви зможете зв'язатися з іншими розробниками штучного інтелекту. 🤝 Забронюйте місце за $149:

🤖 🛡️ Оцінка довіри Cleanlab Потужна система оцінки довіри Cleanlab запобігає галюцинаціям штучного інтелекту в службі підтримки клієнтів, легко інтегруючись з LangGraph для виявлення та блокування проблемних відповідей до того, як вони досягнуть користувачів. Ознайомтеся з технічною реалізацією тут:

Приєднуйтесь до @Redisinc та @LangChainAI 23 липня на вебінарі, щоб дізнатися, як LangGraph + Redis полегшують створення AI-агентів із реальною пам'яттю. На вебінарі в прямому ефірі ви отримаєте демонстраційні версії, поради щодо продуктивності та почуєте від інженерів, які стоять за інтеграцією. 👉 Відповіді на запрошення тут:

🤖 Приєднуйтесь до нас на AI Agents Meetup з контекстної інженерії для агентів! @RLanceMartin LangChain розіб'є загальні стратегії контекстної інженерії, розгляне, як деякі популярні агенти реалізують ці підходи, і пояснить, як LangGraph розроблений для їх підтримки. Відповіді на запитання:

🚀 LangSmith і LangGraph Platform тепер доступні на AWS Marketplace! Тепер ви можете здійснювати самостійне розміщення: • Платформа LangGraph – розгортайте та керуйте довготривалими агентами зі збереженням стану за допомогою розгортання в 1 клік, користувацьких кінцевих точок API та вбудованої пам'яті. • LangSmith – платформа спостережливості та evals для налагодження, тестування та моніторингу будь-якого додатка LLM. Ми раді поглибити нашу співпрацю з AWS, щоб спростити створення та розгортання надійних агентів штучного інтелекту в масштабі.

Open Deep Research вже тут 🔍 Ми створили відкритий вихідний код одного з найпотужніших варіантів використання агентів. Побудовано на LangGraph, відкритому глибокому дослідженні: • Використовує архітектуру супервізора для координації дослідницьких субагентів • Підтримує власні LLM, інструменти та MCP-сервери • Створює високоякісні звіти з масштабними, ітеративними глибокими дослідженнями Незалежно від того, порівнюєте ви продукти чи заглиблюєтеся в тему — Open Deep Research адаптується до цього завдання. 📹 Дивіться огляд на Youtube: 📖 Дізнайтеся більше в нашому блозі: 👋 Спробуйте це на платформі Open Agent: 👩 💻 Ознайомтеся з кодом:

📣 Приєднуйтесь до нас у Сан-Франциско на LangChain Academy Live! 📣 Приєднуйтесь до інструктора LangChain Academy Ленса Мартіна та інших учнів на особистому семінарі 19 серпня о 16:00. Ми пройдемо курс Ambient Agents, разом створимо email-агента, відповімо на ваші запитання в прямому ефірі та завершимо щасливою годиною, щоб поспілкуватися з іншими учасниками 🤝 Квитки коштують $149 — забезпечте собі місце вже сьогодні ➡️

🔍🗃️ Підручник з чат-бота GraphRAG Створіть потужний чат-бот GenAI, що поєднує векторний пошук і знання графіків з SurrealDB і LangChain. Ця демонстрація симптомів здоров'я показує, як GraphRAG забезпечує більш контекстуальні відповіді штучного інтелекту. Навчіться створювати власний чат-бот 🚀 на GraphRAG

🤖💼 Агент Мисливця за головами зі штучним інтелектом Створіть потужного агента з підбору персоналу в LinkedIn, який автоматизує пошук кандидатів за допомогою LangGraph. Має керування станом, паралельну обробку та оновлення в режимі реального часу завдяки інтеграції Davia. Переглянути повний урок можна тут 📺