LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложенийОткрытые материалыАгент LangChain на Python: создание и tools

Агент LangChain на Python: создание и tools

Уроки курсаАгент LangChain на Python: создание и tools

Продакшен-ограничения

Framework не отменяет правила безопасности. Передавайте агенту только нужные tools. Проверяйте права пользователя внутри функции, а не в system prompt. На сетевые вызовы ставьте timeout; операции с побочным эффектом делайте идемпотентными и запрашивайте подтверждение.

Добавьте лимит шагов и тесты маршрутизации. Отдельно проверяйте запросы, где инструмент не нужен: агент не должен вызывать API ради приветствия. Для нестабильных внешних сервисов возвращайте контролируемую ошибку, которую модель сможет объяснить пользователю.

Наблюдаемость должна отвечать на вопросы: какой prompt и модель использовались, почему был выбран tool, сколько занял каждый шаг, сколько токенов потрачено и чем закончился цикл. Без трассировки сложный агент выглядит как один медленный запрос, а причину ошибки найти невозможно.

Начинайте с одного агента и небольшого набора инструментов. Несколько агентов нужны только тогда, когда роли действительно требуют разных состояний, прав или контекстов.