Давно хотите создать агента для своих задач, но не знаете как? У команды GigaChain есть решение. Разработчики опубликовали пошаговый гайд по созданию ReAct-агентов с помощью фреймворка LangGraph.
Что такое ReAct
ReAct — это паттерн поведения LLM-агентов, при котором пошаговые рассуждения чередуются с наблюдениями и действиями. Это позволяет агенту работать автономно. Для этого современные агенты подключают внешние инструменты. Модель выдаёт запрос в виде JSON-объекта. А фреймворк в основе агента вызывает соответствующую функцию в коде.
«Академическая работа ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models создавалась, когда LLM были сильно глупее и не умели вызывать тулзы. Реализация подхода в оригинальной статье и в актуальных фреймворках для разработки агентов существенно различается. И этот момент особо не подсвечивается в материалах ни на русском, ни на английском языке», — пишет Сергей Тращенков из команды GigaChain
Чем примечателен LangGraph
LangGraph позволяет создавать сложных агентов с памятью и восприятием контекста, а также мультиагентные системы. Он собирает процессы с параллельными ветками задач в граф с циклами. Получается интерпретируемая схема. В отличие от агентов, построенных на базе другой популярной библиотеки — LangChain, такую структуру легко настраивать и расширять.
Из гайда вы узнаете:
🔘 как ReAct-агенты перешли от парсинга текста к tool calling
🔘 чем отличаются LangGraph и LangChain и для каких задач они подходят
🔘 как собрать агента с нуля
🔘 как настроить вызов инструментов, память и поиск — в гайде есть пример готового кода
Читайте материал по этой ссылке и быстрее пробуйте!