Graph design
State schema, nodes, edges, interrupt points.
Stateful agents с checkpoints, ветвлениями и human approval — production-grade, не prototype chain.
LangGraph — framework для stateful multi-actor applications с LLM. Bober AI Systems использует его как standard orchestration layer для sales agents, document approval bots и support copilots.
Graph nodes: classify → retrieve → propose action → human approve → execute tool → verify. Checkpoints позволяют resume после рестарта или overnight wait.
Integrations via MCP tools and custom APIs. Same graphs power text and voice channels.
Observability: LangSmith or OpenTelemetry traces per node — видно где agent fails.
Projects — 3–6 weeks for first graph in production. Part of llm-development and ai-agent offerings.
We train client teams on graph extension patterns — add node, not rewrite system.
State schema, nodes, edges, interrupt points.
Python TS, tests per node, mock tools.
Checkpointer, thread IDs, concurrency.
API expose, scaling, monitoring.
resume
long workflows after failure
−40%
debug time vs ad-hoc chains
3–6 нед.
first production graph

45 мин → 2 мин на КП
Один диалог вместо ручного прайса и Word. Цены и артикулы только из каталога — без выдуманных позиций. Таблица, НДС, условия и скачивание DOCX/PDF.
Подробнее о проекте →
Автоматические итоги встреч в CRM
Команда экономит время, быстрее обрабатывает итоги встреч, не забывает договорённости и повышает качество сопровождения клиентов и продаж.
Подробнее о проекте →Stateful agents с checkpoints, ветвлениями и human approval — production-grade, не prototype chain.