n8n AI Agent у 2026: продакшн-гайд з MCP, пам'яттю та structured output
Покроковий гайд з побудови продакшн-готового AI-агента в n8n 2.0: Postgres memory, Structured Output Parser, MCP Client Tool і queue mode.
Оркестрація ШІ-агентів
Статті про оркестрацію, інтеграцію та побудову мультиагентних ШІ-систем
LangGraph vs CrewAI vs AutoGen 2026: який мультиагентний фреймворк обрати
LangGraph, CrewAI та AutoGen 2026: коли який фреймворк обирати для продакшну, прототипу або дослідження. Робочі приклади з Claude API, чекпойнтами та підказками з власного досвіду.
Agentic RAG з LangGraph: будуємо самокоригувальну RAG-систему на Python
Покроковий гайд з побудови самокоригувальної RAG-системи на Python з LangGraph: маршрутизація запитів, оцінка документів, перевірка галюцинацій та метрики якості RAGAS. Робочий код включено.
Model Context Protocol (MCP): Практичний посібник з побудови серверів та інтеграції ШІ-агентів
Повний практичний посібник з Model Context Protocol — відкритого стандарту для інтеграції ШІ-агентів із зовнішніми інструментами. Побудова серверів на Python і TypeScript, налаштування Claude Desktop, мультиагентна оркестрація та безпека.