- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости командой pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Настройте переменные окружения в файле .env (ключи API, настройки модели).
- Шаг 4: Определите или настройте узлы и пайплайны LangGraph в agent_graph.py.
- Шаг 5: Запустите сервер FastAPI командой uvicorn main:app --reload.
- Шаг 6: Проверьте REST API для чата, памяти и утилит.
- Шаг 7: Постройте и запустите Docker-контейнер с помощью docker build и docker run.
- Шаг 8: Разверните в облаке или на платформе оркестрации контейнеров.