Урок 2 из 8
Когда LangGraph нужен, а когда перебор
Цель урока: глядя на идею продукта, определять - нужен тут LangGraph или хватит решения попроще. Это самый денежный навык курса: он экономит недели разработки.
Лестница сложности
У любой ИИ-задачи есть четыре ступени решения. Правило простое: бери самую низкую ступень, которая решает задачу (это же советует и официальная документация).
- Один вызов модели. Хороший промпт решает больше задач, чем кажется: написать текст, разобрать документ, придумать идеи.
- Цепочка (workflow). Несколько шагов в заранее известном порядке: «переведи → сократи → оформи». Маршрут жёсткий, сюрпризов нет.
- Агент. Модель сама решает, какие инструменты вызывать и в каком порядке. Гибко, но менее предсказуемо.
- LangGraph. Всё вышеперечисленное плюс: общая память процесса, ветвления и циклы, паузы на согласование, устойчивость к сбоям, несколько агентов в одной схеме.
Четыре признака, что нужен LangGraph
Если в задаче есть хотя бы два из четырёх - LangGraph оправдан:
- Процесс живёт дольше одной сессии. Заявка обрабатывается днями, диалог продолжается неделями, процесс нельзя потерять при сбое.
- Есть развилки и циклы. «Если клиент VIP - одно, иначе - другое», «переделывай, пока проверка не пройдёт».
- Нужен человек в контуре. Скидку выше 20% согласует руководитель, письмо уходит только после твоего «ок».
- Работает команда из нескольких агентов, и им нужны общие данные и координатор.
Главная ошибка новичка - строить граф там, где хватит одного хорошего промпта. Если задача решается в один вызов Claude - LangGraph только добавит расходов и мест для поломки. Сложная архитектура - это цена, которую платят за сложную задачу, а не признак «серьёзного проекта».
Примеры из твоей жизни
| Задача | Ступень | Почему |
|---|---|---|
| Написать пост для телеграм-канала школы | 1. Один вызов | Нет шагов, нет памяти - только хороший промпт |
| Утренняя сводка: собрать почту, выжать главное, прислать в Telegram | 2. Цепочка | Шаги известны заранее, ветвлений нет |
| «Найди, почему упали продажи» - надо смотреть в разные отчёты по ситуации | 3. Агент | Заранее неизвестно, куда смотреть - пусть модель решает |
| Бот-куратор школы: ведёт ученика неделями, помнит прогресс, сложные вопросы передаёт живому куратору | 4. LangGraph | Долгая память, ветвления, человек в контуре |
| Обработка заявок: квалификация → предложение → согласование скидки → отправка | 4. LangGraph | Многодневный процесс с паузой на согласование |
А почему не CrewAI или OpenAI SDK?
Коротко о конкурентах (подробнее - в шпаргалке):
| Фреймворк | Силён в | Плати за это |
|---|---|---|
| LangGraph | Контроль, устойчивость, человек в контуре, продакшен-зрелость | Круче кривая обучения |
| CrewAI | Быстрый прототип «команды ролей» (исследователь, писатель, критик) | Меньше контроля над процессом |
| OpenAI Agents SDK | Простота, старт за час | Привязка к OpenAI, слабее с устойчивостью |
Для твоих задач (продукты, которые живут в проде и работают с клиентами) LangGraph - самый надёжный выбор по оценкам 2026 года. А главное - его знает Claude Code, так что кривая обучения ложится на него, а не на тебя.
Проверь себя
1. Клиент просит: «Сделай бота, который отвечает на 20 типовых вопросов о доставке». Что выбрать?
2. Какой из этих признаков сильнее всего говорит «здесь нужен LangGraph»?
3. Чем цепочка (workflow) отличается от агента?
Возьми любую свою идею продукта и спроси: «Вот задача: [описание]. По лестнице из урока 2 курса LangGraph - какая ступень нужна и почему?» Сверь его ответ с четырьмя признаками из урока.