Фреймворки для агентов и RAG

Полезно знать с Middle

LangChain, LangGraph, LlamaIndex и SDK провайдеров — когда помогают, а когда мешают.

Фреймворки дают готовые блоки: загрузчики документов, интеграции с векторными базами, цепочки, агентные циклы, память.

инструмент	сильная сторона
LangChain	множество интеграций
LangGraph	агенты как граф состояний, контроль шагов
LlamaIndex	индексация и RAG
SDK провайдеров (OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK)	агенты на одной платформе

Фреймворк ускоряет прототип, но добавляет абстракции, за которыми прячутся промпты и вызовы, — отладка и тонкая настройка усложняются.
Многие команды в продакшене пишут тонкий собственный слой над SDK провайдера.
Понимать, что фреймворк делает под капотом, обязательно: на собеседовании спросят про устройство, а не про название класса.

Критерии освоения

Собирает агента или RAG на одном из фреймворков и объясняет, что он делает под капотом
Решает, когда фреймворк помогает, а когда лучше тонкий слой над SDK

Практика. Реализовать один и тот же RAG на LangGraph или LlamaIndex и на чистом SDK, сравнить объём кода, прозрачность и качество.

Закрытая бета

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.