AI-агент на GigaChat и LangGraph (от архитектуры до валидации) на примере Lean Canvas Команда GigaChain продолжает дел
AI-агент на GigaChat и LangGraph (от архитектуры до валидации) на примере Lean Canvas Команда GigaChain продолжает делиться гайдами о построении агентов. В этот раз техлид Константин Крестников показывает процесс построения агентной системы на примере заполнения Lean Canvas — шаблона проработки бизнес-идей для стартапов. Заполнение Lean Canvas — творческая, но рутинная задача, на которую уходит много времени и усилий команды. А что, если построить агента, который умеет заполнять шаблон по описанию идеи, анализировать конкурентов, учитывать обратную связь и давать хороший черновик — с которым уже можно работать, уточняя детали под специфику проекта. В статье ты узнаешь: — как собрать такого агента на GigaChat и LangGraph — как организовать проверку уникальности через веб-поиск — как встроить обратную связь от человека (human-in-the-loop), чтобы агент мог переписать отдельные блоки с учётом замечаний — и как подключить Arize Phoenix для трейсинга, оценки качества и отладки ➡️ Читайте статью на Хабре 📁 Код, разбираемый в статье, доступен на GitHub и GitVerse 📘 Пример с Lean Canvas также представлен в гайде "Разработка и применение мультиагентных систем в корпоративной среде"