Что такое ИИ-оркестраторы и зачем они вам
Представьте себе систему, которая позволят собрать разных ИИ-агентов в команду и дать им задачу, над которой они будут работать вместе. Каждый агент будет делать то, в чем лучше всего разбирается. Это называется ИИ-оркестрацией.Сегодня мы поговорим о том, что такое ИИ-оркестратор. и чем он реально полезен.Ответим на главные вопросы:Чем оркестратор отличается от обычного агента?Как устроены мультиагентные системы?Где оркестраторы работают хорошо — и где не очень?С древности люди пришли к разделению труда
Один ИИ уже не справляется. Как работают ИИ‑оркестраторы
Представьте себе систему, которая позволят собрать разных ИИ‑агентов в команду и дать им задачу, над которой они будут работать вместе. Каждый агент будет делать то, в чем лучше всего разбирается. Это называется ИИ‑оркестрацией.Сегодня мы поговорим о том, что такое ИИ‑оркестратор. И чем он реально полезен.Ответим на главные вопросы:Чем оркестратор отличается от обычного агента?Как устроены мультиагентные системы?Где оркестраторы работают хорошо — и где не очень?С древности люди пришли к разделению труда
Как мы делали многоуровневую память для корпоративных AI-агентов в VK AI Space
Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Врулин, я Team Lead в команде агентов VK AI Space — корпоративной платформы для создания и запуска AI-агентов.В июле 2026 года VK AI Space
Deep Agents: open source-обвязка на LangGraph
Привет, на связи команда GigaChain! Мы занимаемся агентными системами и развиваем набор open source-решений для подключения агентов к GigaChat API.
От болтливых LLM-агентов к управляемым системам
Путеводитель по LLM-агентам и мультиагентным системам: от ReAct и команд из нескольких агентов до графов, durable execution, sandbox, памяти, evals и безопасности в production.Эта статья предназначена для разработчиков, которым нужно быстро составить цельную карту мира агентных систем: понять, чем агент отличается от обычного workflow, когда достаточно одного агента, когда оправдано несколько и какие инфраструктурные слои делают их работу управляемой в production.
Архитектурный паттерн «LangGraph, гибридный RAG + Сигнатурный движок»: универсальный граф для потоковых данных
В чем проблема?При обработке больших потоков неструктурированного текста разработчики обычно выбирают один из двух путей:Первый — использовать детерминированные методы. Регулярки, сигнатуры, и подобные инструменты работают быстро. Вот только никак не поймают новые, ранее не описанные паттерны. Путь второй — скармливать сырые данные в ЛЛМ напрямую. В реальности этот подход быстро умирает. Отправлять огромные объемы нефильтрованного текста в языковые модели слишком дорого и медленно.
Глубокие агенты (Deep Agents) — всё собрал? Но какой ценой?
Современные AI-агенты строятся достаточно разнообразно. Где-то берут готовые приложения, которые выросли в полноценные фреймворки с преднастроенными агентами. Где-то провайдеры предлагают настройку из готовых блоков через UI на веб-портале. Где-то хочется написать своё: дешевле, в своём контуре или просто иначе. Один из популярных фреймворков для этого - LangChain / LangGraph: удобные обёртки, пайплайны, графы, интеграции под типичные куски агента.В большинстве случаев агенты строятся вокруг базового цикла ReAct
Мой личный джуниор. Бонус: аутентификация в Gradio и пользователи в Langfuse
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это внеплановое продолжение цикла про локального MCP-агента. В первых частях мы собрали агента, научили его работать через LangGraph, добавили Gradio-интерфейс, чекпоинты и трассировку. Но как только агентом пришлось поделиться с коллегами, всплыл следующий бытовой вопрос: как понять, кто именно им пользуется, и как разнести историю, чекпоинты и трейсы по пользователям. Вычислять по IP не вышло (может не разобрался, но контейнер с приложением в Docker Desktop из-за связки Windows-WSL-Docker всегда показывал мой IP-адрес), и я решил прикрутить к Gradio аутентификацию.
