video1.0<iframe src="https://www.loom.com/embed/d407e80d11a04f27a956c26cd54d207f" frameborder="0" width="1728" height="1296" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>12961728Loomhttps://www.loom.com12961728https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/d407e80d11a04f27a956c26cd54d207f-3f47c4bd44f321d9.gif1171.026В этом видео я покажу работу с Sequential Agents (последовательными агентами) в Flowise — визуальной оболочке для LangChain, позволяющей выстраивать сложные рабочие процессы с языковыми моделями без написания кода. Будем собирать небольшую группу агентов, задача которых — генерировать промпты. Максимально сжато, с демонстрацией. В этом выпуске: - Краткое повторение концепции Multi Agents (предыдущий ролик о «креативной команде» с супервайзером и воркерами). - Разбор Sequential Agents — как создавать линейные рабочие процессы с чётко заданной последовательностью действий. - Практический пример: создание интеллектуального помощника для генерации промптов с уточняющими вопросами. - Использование Agent Memory и State для хранения переменных и состояний между вызовами агентов. - Интеграция с голосовым вводом (Speech-to-Text) через OpenAI. - Использование LangSmith. Материалы из демонстрации: Папка со всеми материалами: https://disk.yandex.ru/d/vw7YFA32MFxDyQ Flowise: https://github.com/FlowiseAI/Flowise LangSmith: https://www.langchain.com/langsmith LangDock: https://langdock.com Курс n8n: https://automatica.io/n8n-automation Канал автора в TG: https://t.me/aiwizards