Собираем AI-агента нового поколения: Python, RAG и внешние инструменты через MCP (Model Context Protocol)
Введение: от простых цепочек к агентам, которые действуютЕщё пару лет назад типичное LLM-приложение выглядело как последовательная цепочка вызовов: взяли промпт, добавили контекст из векторной базы, отправили в модель, получили ответ. LangChain популяризировал эту парадигму — chains, retrievers, memory — и это работало для простых сценариев вроде «ответь на вопрос по документации».Но бизнес-задачи редко укладываются в линейный пайплайн. Пользователь хочет не просто получить ответ, а чтобы система совершила действие
Как создать MCP-сервер и научить ИИ работать с любым кодом и инструментами через LangGraph
Всё стремительнее на глазах формируется новый виток в развитии инструментов для работы с искусственным интеллектом: если ещё недавно внимание разработчиков было приковано к no-code/low-code платформам вроде n8n и Make, то сегодня в центр внимания выходят ИИ-агенты, MCP-серверы и собственные тулзы, с помощью которых нейросети не просто генерируют текст, но и учатся действовать. Это не просто тренд — это новая парадигма: от “что мне сделать?” к “вот как я это сделаю сам”.Вместе с этим появляется множество вопросов:
