¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Ir al canal en Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Mostrar más4 016
Suscriptores
-324 horas
-57 días
-530 días
Archivo de publicaciones
Задача: Реализовать Self-Correction (самоисправление)
Дано: LLM генерирует SQL-запрос. Часто он синтаксически неверен.
Решение на
LangGraph:
1. Узел Generate: пишет код.
2. Узел Execute: пытается выполнить.
3. Условное ребро:
— Если Error: возвращает в Generate с текстом ошибки;
— Если Ok: идёт дальше.
Это простейший граф. На курсе мы строим системы сложнее: с памятью, поиском и внешними инструментами.
Записаться на курс
Разбор логики работы графов: Смотрите вводный урок бесплатно.
Задача: Построить агента с рефлексией
Дано: LLM, которая иногда ошибается.
Задача: Реализовать цикл «Действие → Оценка → Исправление».
Решение через линейный
LangChain превратится в «макароны».
Решение через LangGraph — это красивый граф с управлением состоянием.
— управляемый поток (ветвления, возвраты);
— state как память процесса;
— безопасность.
Хотите научиться кодить такие системы? Курс уже идёт.
Записаться на курс
Бесплатная лекция по теме
Задача: создать систему, которая сама решает задачи. Решение: AI-агенты
Хватит писать простые скрипты для инференса моделей. Настало время проектировать сложные автономные системы, способные к планированию и использованию инструментов.
На курсе «Углубленные AI-агенты» вы пройдете путь от идеи до деплоя.
Практические этапы:
— разработка мультиагентных систем с нуля;
— работа в среде
LangGraph, CrewAI и AutoGen;
— внедрение механизмов планирования и использования Tools;
— создание сложного финального проекта для вашего портфолио.
Поток уже стартовал, успейте влететь.
🚀 Записаться на основной курс
Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.
Задача: спроектировать систему из 3-х агентов для анализа рынка. С чего начнёте?
Разберитесь в паттернах проектирования ИИ-агентов на нашем практическом курсе. Стартуем сегодня в 19:00 МСК.
Вас ждёт:
— практика на
CrewAI и LangGraph;
— 13 вебинаров с разбором задач;
— сквозной проект для портфолио;
— разбор архитектурных паттернов Plan-and-Execute.
Решить задачу обучения
Завтра стартуем: курс по разработке ИИ-агентов 📈
Перестаньте решать задачи вручную — проектируйте автономные системы. Мы научим создавать мультиагентные связки на
CrewAI, управлять состояниями в LangGraph и автоматизировать работу с API и базами данных.
👉 Успейте занять место до начала занятий