Гайды по LangChain
LangChain: цепочки, агенты, RAG, memory, tools на Python. Практические гайды по созданию LLM-приложений с OpenAI, Claude и другими моделями.
Михаил Омельченко
10.10.2026
5,0
30
Долговременная память: хранилище между сессиями | Курс LangChain урок 13
Цель урока: подключить агенту хранилище, записи которого переживают и смену thread, и перезапуск программы. Решить, …
Михаил Омельченко
09.10.2026
5,0
46
Память сессии: threads, checkpoints и цена истории | Курс LangChain урок 12
Цель урока: включить агенту память диалога параметром checkpointer и ключом thread_id, читать checkpoints состояния thread, …
Михаил Омельченко
08.10.2026
5,0
55
Первый агент: цикл, состояние и рамка настройки | Курс LangChain урок 11
Цель урока: собрать агента функцией create_agent, разбирать его работу по шагам графа, добавлять свои поля …
Михаил Омельченко
08.10.2026
5,0
61
ToolRuntime и Runtime: окружение вызова в инструменте | Курс LangChain урок 10
Цель урока: передавать инструменту данные запуска, которых нет в схеме для модели и которые нельзя …
Михаил Омельченко
05.10.2026
5,0
81
Инструменты и цикл вызова | Курс LangChain урок 9
Цель урока: превращать обычную функцию Python в инструмент, который модель может попросить вызвать. Видеть по …
Михаил Омельченко
04.10.2026
5,0
70
Поток событий: stream_events версии v3 | Курс LangChain урок 8
Цель урока: читать прогон агента через stream_events(version="v3") и раскладывать его на проекции вместо ручного разбора …
Михаил Омельченко
03.10.2026
5,0
64
Стриминг: поток вместо ожидания | Курс LangChain урок 7
Цель урока: получать от модели и от агента ответ по частям вместо одного ответа в …
Михаил Омельченко
01.10.2026
5,0
101
Структурированный вывод | Курс LangChain урок 6
Цель урока: получать от агента не текст, а проверенный объект Python по заданной вами схеме. …
Гайды по LangChain
На этой странице собраны гайды по LangChain: от базовых цепочек (LLMChain, SequentialChain) до сложных агентных систем с инструментами. Разбираем LCEL (LangChain Expression Language) — современный декларативный способ описания пайплайнов.
Практические темы: построение RAG с LangChain и различными векторными хранилищами, управление историей диалога (ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory), создание агентов с инструментами поиска, работы с файлами и вызова API.
Разбираем LangSmith для отладки и мониторинга пайплайнов, LangGraph для создания графовых агентных систем с циклами и ветвлением.
Примеры кода проверены на актуальных версиях библиотеки. Подходит для Python-разработчиков, которые строят чат-боты, системы вопрос-ответ и автоматизированные рабочие процессы.