Рассказал про архитектуру универсальных агентов на BTN. И показал нашу открытую реализацию, которую можно развернуть на виртуалке или локально.

Когда она может быть полезной? — Если нужен диалоговый агент с web-интерфейсом (как в ChatGPT), способный самостоятельно выполнять много шагов для решения задачи и писать код для достижения цели.

При этом можно:
- Добавить свои тулы и суб-агентов
- Изменить system prompt
- Использовать практически любую LLM, даже локальную, тем самым сделав решение полностью автономным

В видео показываю демо, как агент по запросу пользователя создаёт и обучает ml-модель для предсказания цен на квартиры в Москве (прямо внутри чата!) и потом можно в этом же диалоге спрашивать про разные квартиры, а агент будет их оценивать с помощью только что сделанной модели.

Видео выше. Также можно посмотреть на youtube и rutube.

А здесь подробная видеоинструкция от моего коллеги по разворачиванию агента на виртуалке в cloud.ru.

Агент сделан на LangGraph, лицензия MIT.