Агент LangGraph объединяет LLM с памятью в виде графа для создания автономных агентов, которые могут запоминать факты, рассуждать о связях и вызывать внешние функции или инструменты по необходимости. Разработчики определяют схемы памяти как узлы и ребра графа, подключают пользовательские инструменты или API и управляют рабочими процессами агента с помощью настраиваемых планировщиков и исполнителей. Этот подход улучшает удержание контекста, позволяет принимать решения на основе знаний и поддерживает динамический вызов инструментов в различных приложениях.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.