Глубокий практический курс для Python-разработчиков с базовым опытом LLM/API: StateGraph, reducers, persistence, tool-calling узлы, supervisor/router/swarm, human-in-the-loop, streaming и API. Через LangFuse вы настроите traces, sessions, scores, datasets, prompt management и eval loops. Итог — небольшой multi-agent граф с воспроизводимой оценкой.
Отделяем полезную декомпозицию от дорогой и хрупкой имитации команды.
Узлы меняют состояние, рёбра определяют следующий шаг, а checkpoint сохраняет ход работы.
Проектируем каналы состояния и правила слияния, чтобы параллельные ветви не теряли данные.
Собираем минимальный граф с TypedDict, узлом, ребром и проверяемым результатом.
Ограничиваем набор действий, валидируем аргументы и возвращаем наблюдаемый результат.
Строим контролируемый диспетчер, а не ещё одну модель с неясной ответственностью.
Различаем детерминированный router, supervisor и handoff между равными агентами.
Ищем источники и риски параллельно, затем объединяем результаты без гонок и потерь.
Выносим повторяемые части графа, не превращая оркестрацию в непрозрачную вложенность.
Останавливаем граф перед рискованным действием и корректно возобновляем его после решения человека.
Разделяем thread state, долгую память и знания, чтобы агенты не путали пользователя и контекст.
Отдаём пользователю полезный прогресс, не раскрывая внутреннее состояние и секреты.
Связываем работу графа в одну трассу и видим стоимость, задержку и маршрут каждого агента.
Превращаем оценку качества в сравнимый сигнал, а не в один субъективный комментарий.
Версионируем тестовые случаи и prompts, чтобы изменение агента можно было сравнить честно.
Сравниваем версии графа на одном наборе, прежде чем менять production-маршрут.
Находим проблемы в production-трассах и превращаем их в тесты, не обучаясь на шуме.
Считаем критический путь, ставим бюджеты и убираем ненужные модельные вызовы.
Не считаем вывод одного агента доверенной инструкцией для другого.
Фиксируем задачу, роли, state, маршруты, риски и LangFuse-план до написания кода.
Реализуем один рабочий маршрут, тестируем узлы и сохраняем доказательства выполнения.
Сравниваем версию, разбираем trace и защищаем решение с честными ограничениями.
Войдите и запишитесь, чтобы открывать уроки и сохранять прогресс.
Запишитесь на созвон с ментором: разбор кода, проекта, карьерного плана или практики с материалами платформы. Это часть консультационной услуги, не массовый онлайн-курс.