GigaDev — разработка GigaChat: “😎 Знаете ли вы, что GigaChat идеально интегрируется с самыми популярн…”

😎 Знаете ли вы, что GigaChat идеально интегрируется с самыми популярными фреймворками для создания LLM-приложений и мультиагентных систем – LangChain и LangGraph? 🦜🔗

Всё благодаря GigaChain (GitVerse, GitHub) — набору решений для быстрой и удобной разработки LLM-приложений и агентов. Что в арсенале:

• langchain-gigachat — партнерский пакет для подключения Гиги к LangChain
• gigachat — клиентская библиотека для GigaChat API
• gpt2giga — прокси OpenAI → GigaChat ⚡️ n8n, Aider, RooCode, LangFlow и другие заработают с гигой из коробки

Полная совместимость с LangChain и LangGraph
👉 ReAct, function calling, RAG, memory — работает всё
👉 Python и JavaScript, Java — скоро

Быстрый старт:


# pip install langchain-gigachat
from langchain_gigachat import GigaChat

llm = GigaChat(credentials="GIGA_KEY", model="GigaChat-2-Max")
llm.invoke("Переведи: Hello, world!")

Пример 🤖ReAct-агента с поиском:


# pip install langgraph duckduckgo-search
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun

agent = create_react_agent(llm, tools=[DuckDuckGoSearchRun()])
agent.invoke(
    {"messages": [("user", "Какой курс биткоина в рублях?")]}
)

К такому агенту можно подключить готовые 🔗MCP-сервера. Например, подключим сервер, позволяющий агенту работать с диском:


# pip install langchain_mcp_adapters
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

async with MultiServerMCPClient(
    {
        "filesystem": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."],
        }
    }
) as client:
    agent = create_react_agent(llm, tools=[DuckDuckGoSearchRun()] + client.get_tools())
    await agent.ainvoke({"messages": [("user", "Сохрани курс биткоина в рублях в файл btc.txt")]})

Посмотрим, что получилось:


> cat btc.txt 
> 7 083 821.138 RUB

Агент справился, скомбинировав вызовы тулов из разных источников - сначала нашел информацию о курсе, а затем создал файл на диске с найденными данными.

⭐ Репозитарий (GitVerse, GitHub) и десятки других примеров: агенты, чат-боты, RAG, MCP-агент и другие

Попробуй запустить готовые примеры, чтобы начать погружаться в разработку LLM-приложений с Гигой. А ещё, каждому разработчику – миллион токенов в Freemium-тарифе при авторизации через Сбер ID для теста всех моделей GigaChat.