Перейти к содержимому
← Все кейсыAgent InfrastructureAI

AI Agent Platform

Инфраструктурный слой под агентные системы: LangGraph (stateful-графы) + LiteLLM (единый шлюз к провайдерам) + A2A protocol (agent-to-agent interop)

Кратко
LangGraph + LiteLLM + A2A protocol

Founder, архитектор и разработчик (solo)

solo · solo

  • Python
  • LangGraph
  • LiteLLM
  • A2A
  • FastAPI

Развернуть разбор ↓

Проблема

Что не работает

Собирать агентные системы каждый раз с нуля — дорого: свой стейт-менеджмент, свои вызовы к каждому провайдеру, свой межагентный протокол. Нет переиспользуемого слоя.

Решение

Архитектурный подход

Платформа-подложка: LangGraph даёт stateful-графы для многошаговых агентов; LiteLLM унифицирует вызовы к Claude/GPT/DeepSeek/Gemini за одним интерфейсом; A2A-protocol стандартизирует межагентное взаимодействие. Сверху — gateway с роутингом, трейсингом и cost-контролем.

Моя роль и вклад

Founder, архитектор и разработчик (solo)

Спроектировал и построил платформу для сборки и запуска LLM-агентов: LangGraph для stateful multi-step графов, LiteLLM как единый шлюз ко всем провайдерам, Google A2A protocol для agent-to-agent взаимодействия. Gateway + UI, per-agent роутинг, трейсинг и cost-control.

Готовы обсудить?

Если вам нужен архитектор, который строит автономные AI-системы — напишите.

Сербия (Белград) · CET/CEST · рабочие часы совпадают с EU · Опыт международных контрактов