Гайды по LangChain

LangChain: цепочки, агенты, RAG, memory, tools на Python. Практические гайды по созданию LLM-приложений с OpenAI, Claude и другими моделями.

Search

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 134

Субагенты и Handoffs | Курс LangChain Agents урок 11

Цель урока: реализовать два паттерна из урока 10, Subagents и Handoffs, и собрать финального агента-аналитика …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 5,0
Views 137

Паттерны мультиагентных систем | Курс LangChain Agents урок 10

Цель урока: понять когда один агент перестаёт справляться, изучить пять архитектурных паттернов и выбрать подходящий …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 123

Guardrails в LangChain | Курс LangChain Agents урок 9

Цель урока: ограничить агента тематикой задачи и защитить персональные данные пользователей от утечки в логи …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 101

Human-in-the-loop в LangChain | Курс LangChain Agents урок 8

Цель урока: научиться ставить агента на паузу перед опасными действиями, проверять что он собирается сделать …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 83

Долгосрочная память в LangChain | Курс LangChain Agents урок 7

Цель урока: научить агента помнить данные между сессиями: сохранять результаты исследований в хранилище и использовать …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 123

Краткосрочная память и сессии | Курс LangChain Agents урок 6

Цель урока: научиться хранить историю диалога между вызовами агента, управлять несколькими независимыми сессиями и инспектировать …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 98

Встроенный middleware LangChain | Курс LangChain Agents урок 5

Цель урока: научиться использовать встроенный middleware для защиты агента от бесконечных циклов, сбоев инструментов и …

Михаил Омельченко Verified

23.03.2026

LangChain
Star 0,0
Views 89

Context engineering | Курс LangChain Agents урок 4

Цель урока: научиться управлять тем, что агент видит на каждом шаге, через динамический промпт и …

Гайды по LangChain

LangChain — один из самых популярных фреймворков для разработки приложений на основе языковых моделей. Он предоставляет унифицированный интерфейс для работы с разными LLM, инструменты для построения цепочек обработки данных, управления памятью и создания агентов.

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.