⚙️ Как правильно думать про agent-фреймворки
LangChain опубликовали важный текст про то, как устроены agentic-системы — и почему большинство фреймворков на рынке путают ключевые понятия.
Они раскритиковали недавний гайд от OpenAI: тот предлагает удобную, но упрощенную абстракцию агента, скрывающую главное — контроль над контекстом, который поступает в LLM. Без него невозможно построить надежную систему.
LangChain предлагает другое: LangGraph — фреймворк с четким разделением workflows и agents, declarative API для структуры и imperative/functional API внутри. Вместо черных ящиков — явные узлы и связи, нормальный код, доступ к памяти и встроенная поддержка human-in-the-loop.
Ключевая мысль: настоящие agentic-системы — это не один агент, а смесь workflow и агентов. И именно контроль над передачей контекста в LLM делает фреймворк пригодным для продакшена.
🔗 Source: https://blog.langchain.dev/how-to-think-about-agent-frameworks/
🔥 Bonus (Agent Framework comparison): https://docs.google.com/spreadsheets/d/1B37VxTBuGLeTSPVWtz7UMsCdtXrqV5hCjWkbHN8tfAo/edit?gid=0#gid=0
