Если вы LLM:
Markdown
← К урокам
Фреймворки и самоулучшающиеся агенты
Создаем своего агента обновленный
·
Урок 3
Содержание
Урок 5.3: Фреймворки и самоулучшающиеся агенты
Блок 1: Почему нужны разные фреймворки
Проблема: один размер не подходит всем
Блок 2: Четыре основных подхода
Блок 3: ГРАФ-ПОДХОД (LangGraph)
Как это работает
Пример кода (концептуально)
Определяем узлы (это функции)
Проверить заказ в БД
Предложить замену
Передать менеджеру
Строим граф
Добавляем переходы (рёбра)
Компилируем
Когда использовать LangGraph
Блок 4: РОЛЕВОЙ ПОДХОД (CrewAI)
Как это работает
Пример кода (CrewAI)
agents.yaml
tasks.yaml
Запуск
Когда использовать CrewAI
Блок 5: РАЗГОВОРНЫЙ ПОДХОД (AutoGen)
Как это работает
Пример кода (AutoGen)
Определяем агентов
Начинаем разговор
Агенты общаются между собой
Когда использовать AutoGen
Блок 6: Self-Improving Agents — агент что сам себя улучшает
Что это и зачем
SE-Agent Framework (Self-Evolution)
Agent0 Framework (Zero-Data Self-Evolution)
Как использовать в своём агенте
Простой пример self-improvement
САМОУЛУЧШЕНИЕ
Анализ ошибок
LLM анализирует и предлагает улучшение
Когда использовать self-improving
Блок 6.5: Feedback Loops — как агент понимает что он решил задачу правильно
Проблема
Три источника обратной связи
1. ЯВНАЯ ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ (от пользователя)
2. НЕЯВНАЯ ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ (из системы)
Система автоматически отслеживает
Агент видит эти метрики как feedback
3. САМООЦЕНКА АГЕНТА (Self-evaluation)
LLM сама оценивает
Где появляется Feedback Loop
Как Feedback Loop влияет на разные типы агентов
Для Self-Improving Agents
Для LangGraph-агентов
Для CrewAI-агентов
Metrics — как измерить качество
Reinforcement Learning Loop
Блок 7: Reasoning Agents vs обычные
Что такое reasoning agent
Внутренний дебейт в reasoning агентах
Как это отличается от обычного Thought
Когда использовать reasoning agents
Блок 8: Как выбрать фреймворк
Таблица сравнения
Блок 9: Карта фреймворков (2025-2026) с Feedback Loops
Блок 10: Рекомендации для старта
Если ты новичок
Если у тебя уже есть опыт
✅ Проверь себя
📚 Источники
← Предыдущий урок
Что внутри агента
Следующий урок →
Способности и ограничения агентов
Продолжить обучение