Разработка AI-агентов на Python (LangGraph):

Сборник AI-агентов, созданных на Python с использованием фреймворка LangGraph — от простых графов состояний до полноценной системы RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая отвечает на вопросы на основе PDF-документа.

Что реализовано:
• Графы агентов с состоянием — узлы, ребра, условная маршрутизация и циклы
• Разговорные чат-боты с полной памятью и ведением журнала разговоров
• Агент ReAct — обоснования и вызовы инструментов в цикле think→act→think
• Ассистент документов — интерактивный агент, который создает, редактирует и сохраняет текстовые файлы через вызов инструментов
• Система RAG — загружает PDF, разбивает его на части, встраивает их с помощью HuggingFace, хранит векторы в ChromaDB и отвечает на вопросы, основываясь на источнике с цитатами (температура=0 для минимизации галлюцинаций)

Технический стек:
Python 3.12 · LangGraph · LangChain · Groq (LLaMA 3.3 70B, GPT-OSS 120B) · ChromaDB · HuggingFace Embeddings

Эти проекты демонстрируют практический опыт работы с агентными AI-рабочими процессами: вызов инструментов, многоступенчатое рассуждение, управление памятью и генерация с дополнением извлечений. Доступен для фриланс-работы над AI-агентами, чат-ботами и системами RAG.

#Python #AI #LangGraph #LangChain #RAG #Chatbot #LLM #AIAgents #MachineLearning #VectorDatabase #Automation