Graph design
State schema, nodes, edges, interrupt points.
LangGraph
LangGraph orchestration
Исполнитель: Павел Стасиньский
Stateful agents с checkpoints, ветвлениями и human approval — production-grade, не prototype chain.
LangGraph — framework для stateful multi-actor applications с LLM. Bober AI Systems использует его как standard orchestration layer для sales agents, document approval bots и support copilots.
Graph nodes: classify → retrieve → propose action → human approve → execute tool → verify. Checkpoints позволяют resume после рестарта или overnight wait.
Integrations via MCP tools and custom APIs. Same graphs power text and voice channels.
Observability: LangSmith or OpenTelemetry traces per node — видно где agent fails.
Projects — 3–6 weeks for first graph in production. Part of llm-development and ai-agent offerings.
We train client teams on graph extension patterns — add node, not rewrite system.
Limits of simple chains
- Linear LangChain chains не переживают retry и resume
- Long-running workflows теряют state при сбое
- Нет explicit human approval nodes
- Debugging multi-step LLM — black box
Deliverables
- LangGraph graph design и implementation
- PostgreSQL checkpoints для durable state
- Human-in-the-loop UI или Telegram approve
- Tracing, eval, production deployment
Подход
Implementation
Python TS, tests per node, mock tools.
Persistence
Checkpointer, thread IDs, concurrency.
Production
API expose, scaling, monitoring.
LangGraph runtime
- Graph definition (Python) + compiled app
- PostgreSQL checkpointer
- Tool/MCP execution layer
- FastAPI endpoint / worker queue
- Eval harness per graph path
Эффект
resume
long workflows after failure
−40%
debug time vs ad-hoc chains
3–6 нед.
first production graph
Цена и условия
| Цена | от 500 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 28 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | LangGraph для сложных сценариев с контролем и аудитом. |
Связанные кейсы
Автоматизация коммерческих предложений
45 мин → 2–5 мин на КП
По данным пилотного процесса заказчика на типовых запросах из PDF
Типовое КП собирается за 2–5 минут вместо ~45. Цены и артикулы только из каталога — без выдуманных позиций. Таблица, НДС, условия и скачивание DOCX/PDF.
Yandex Telemost Agent — ИИ для встреч и продаж
Автоматические итоги встреч в CRM
Команда экономит время, быстрее обрабатывает итоги встреч, не забывает договорённости и повышает качество сопровождения клиентов и продаж.
Доверие
Отзывы на Яндексе
Публичные отзывы с Яндекс Услуг — тот же профиль исполнителя, что в фиде.
“Невероятный специалист. Откликнулся сразу, на протяжении всего процесса был на связи, работа выполнена качественно в минимальные сроки.”
“Павел — ас своего дела! Всё на высшем уровне, всегда на связи, оперативно отвечал на вопросы. Чувствовалось, что ему важен результат.”
“Объёмно проконсультировал по кластеризации данных. Вопросов не осталось.”
“Отличный исполнитель, всё в срок, чётко и правильно. Всегда на связи, рекомендую!”
FAQ
- LangGraph vs Temporal?
- LangGraph LLM-native. Temporal — broader workflows, can combine.
- JS or Python?
- Python primarily for LLM ecosystem.
- Streaming?
- Node-level streaming to UI.
- Versioning graphs?
- Feature flags, parallel graph versions.
- Cost?
- Included in agent/LLM project quotes.
- Training?
- Workshop on graph patterns for client devs.
Контакт
Или оставьте заявку
Stateful agents с checkpoints, ветвлениями и human approval — production-grade, не prototype chain.