3 скрытые функции, которые делают ИИ-агентов готовыми к внедрению в производство.

Описание: В этом видео я расскажу о 3 малоизвестных функциях, которые делают агентные приложения действительно готовыми к использованию в продакшене, используя реальный код из репозитория LangGraphJS.

📚 Что вы узнаете:
Отображение токенов рассуждений (блоков мышления/рассуждений) в пользовательском интерфейсе, чтобы пользователи могли следить за тем, как агент подходит к решению проблемы, выявлять ошибки на ранних стадиях и укреплять доверие к результатам.
Восстановление связи с запущенными потоками после обновления/сбоев в сети, чтобы не терять запущенный агент (лучший UX, меньше моментов «перестало работать»).

Создание ветвей в существующих диалогах + возможность редактирования подсказок в середине обсуждения, чтобы можно было корректировать курс без перезапуска всего чата (как «ветви git» для диалогов).

Если вы разрабатываете агентные продукты (а не демоверсии), эти шаблоны — быстрые и эффективные решения, которые существенно повышают доверие, отказоустойчивость и скорость итераций.

🔗 Репозиторий / пример приложения: https://github.com/langchain-ai/langg...
📖 Следите за обновлениями, чтобы узнать больше о шаблонах пользовательского интерфейса агентов: https://docs.langchain.com/oss/javasc...