Агентские фреймворки в банке

Из чего собран агент

В этом примере ядро агента: модель и оркестрация

В этом примере ядро агента это модель и оркестрация: модель предлагает шаг, оркестрация решает, что делать дальше. Знания, действия и сервис подключают под задачу. Безопасность и контроль проходят через все части. Это схема примера, у других агентов части могут делиться иначе. Важнее, где проверяют права и как агент переживает сбой. Уберите любую часть ниже и посмотрите, что сломается и что придётся писать самим.

разбор автора, не замер

Когда хватит своего кода? ↓

Код или фреймворк

Пока шаги задаёт программа, хватает своего кода

Главный вопрос: кто выбирает следующий шаг, программа или модель. Если шаги заданы заранее, хватает прямых вызовов. Если процесс долгий и ждёт людей, LangGraph берёт на себя состояние и повторы. Без библиотеки управление шагами не исчезает: оно переходит в ваш код.

разбор автора, не замер

Чем LangChain отличается от LangGraph? ↓

LangChain и LangGraph

LangGraph можно поставить без LangChain

Агенты LangChain построены поверх LangGraph. LangChain даёт готовый цикл агента: модель, инструменты, инструкцию и промежуточные обработчики. LangGraph отвечает за граф шагов: держит состояние, сохраняет его и ставит процесс на паузу, пока человек не решит. Спорить, что лучше, незачем: это два этажа одной постройки, и нижний можно взять отдельно.

релизы проектов на 09.10.2026

Что будет с платежом после паузы? ↓

Пауза и повтор

Номер операции защищает от повтора, только когда исполнитель проверяет и сохраняет его

После паузы LangGraph запускает шаг заново с самого начала. Если шаг вызывает списание до паузы, этот вызов повторится. Снимок процесса сохранён, но одну операцию в банке он не обещает. Номер операции служит ключом повтора, когда исполнитель банка проверяет его и сохраняет вместе с результатом: повторный запрос находит прежнюю операцию и не создаёт новую. Если связь оборвалась после списания, исполнитель сверяет статус по тому же номеру.

1from langgraph.types import interrupt2 3def prepare(state: Transfer) -> dict:4    # A node of its own: its result is saved before the pause.5    return {"op_id": new_operation_id()}6 7def pay(state: Transfer) -> dict:8    draft = {"op_id": state["op_id"], "to": state["to"], "amount": state["amount"]}9    # Code above interrupt() runs again on resume: no side effects here.10    if interrupt({"confirm": draft}) != "confirmed":11        return {"status": "cancelled"}12    # The bank, not the graph, knows whether the operation happened.13    if bank.status(state["op_id"]) == "executed":14        return {"status": "already_executed"}15    # The client comes from the session, never from the model.16    bank.transfer(**draft, client_id=session.client_id)17    return {"status": "executed"}

• 2 разавыполняется код шага, который стоит до паузыдо остановки и ещё раз после возобновлениядокументация проектаLangGraph: пауза до решения человека и возобновление ↗
• 1.2.11версия, на которой воспроизвели повторный запуск дочерней задачизадача открыта на 09.10.2026задача в репозитории проектаПовторный запуск дочерней задачи при повторе родителя ↗

учебный пример, суммы условные

Кто проверяет сам вызов? ↓

Инструменты и MCP

Вызов от модели исполнитель банка проверяет по схеме, смыслу и правам

Модель возвращает имя функции и аргументы, а приложение исполняет вызов. Вызов перевода может пройти проверку схемы и всё равно уйти не тому получателю. Поэтому исполнитель проверяет ещё смысл и права, а номер клиента берёт из сессии, а не из ответа модели. MCP описывает инструменты, но прав не выдаёт: спецификация запрещает передавать токен клиента дальше.

• 373 таблицыза 3 дня получили проверки качества данныхагент читает метаданные через MCP-сервер, каждую проверку утверждает человектехнический блог крупного банкаАгент проверок качества данных через MCP-сервер метаданных ↗
• 1 задачав открытом репозитории вывела закрытые данные через инструмент агентавызовы инструментов были разрешены без просмотра человекомдемонстрация исследователей безопасностиИнструкция в публичной задаче выводит закрытые данные через MCP ↗

спецификация протокола

Почему запросы ждут, пока думает модель? ↓

FastAPI и asyncio

Синхронный вызов в async def держит запросы своего цикла

FastAPI сам уводит в пул потоков обычный def, но не синхронную функцию, которую вызвали внутри async def. Тогда, пока модель отвечает одному клиенту, ждут остальные запросы этого цикла. Сколько клиентов это заденет, зависит от числа процессов и потоков сервиса. asyncio не ускоряет модель, он помогает ждать многих сразу. А тайм-аут HTTP не отменяет платёж, который уже ушёл в банк.

• def → пулFastAPI уводит в пул обычные обработчики, но не функцию внутри async defдокументация проектаFastAPI: async def, def и пул потоков ↗
• отмена ≠ возвратотмена задачи asyncio не отзывает уже отправленный платёждокументация проектаasyncio: задачи, отмена и to_thread ↗

документация FastAPI и Python; время в лаборатории условное

Всегда ли агенту нужен RAG? ↓

Знания

Индекс нужен не каждому вопросу агента

RAG нужен, когда знаний больше, чем помещается в контекст. Факты о деньгах приходят из учётной системы, а не из индекса. Красивый ответ не спасёт плохую нарезку. В одном банке помощник стал отвечать лучше, когда искал по мелким кускам, а отдавал модели всю секцию. Найденный текст даёт агенту данные, а не права: RAG не защищает от инструкций внутри документов.

• 1 500+ сообщенийи 250 чатов за полгода у помощника по внутренней документацииузкая внутренняя аудитория; точность поиска не раскрытатехнический блог крупного банкаПомощник по внутренней документации банка: нарезка и целые секции ↗

разбор автора, не замер

Как понять, что агент прав? ↓

Трассы, оценки, аудит

Трасса, оценка и аудит отвечают на разные вопросы

Трасса показывает путь запроса. Оценка говорит, стала ли новая версия лучше на отложенных случаях. Аудит связывает: что собирались сделать, с какими правами, кто подтвердил и какую квитанцию выдал банк. Когда поставщик выпустил новое поколение модели, агент одного банка перестал запрашивать контекст клиента, и оценки это поймали.

• +37 п.п.tNPS и +29 п.п. самообслуживания у агента с процедурамипротив версии, которая только ищет и зовёт человека; менялись сразу процедуры, инструменты и инструкциинаучная статья команды цифрового банкаАгенты с действиями в цифровом банке: пять развёртываний ↗
• судьи + людиоценщики-модели сверены с разметкой людейсвоя библиотека оценок при смене модели и переносе документовблог британской банковской группыСвоя библиотека оценок: судьи, сверенные с людьми ↗
• состояниеоценки с инструментами, которые меняют статус картысказать «карта заблокирована» и заблокировать её это разные проверкиинженерный блог европейского цифрового банкаОперационный агент банка: процедуры и оценки с меняющимся состоянием ↗

научная статья команды цифрового банка

Где на самом деле живут трассы? ↓

Размещение

Свой сервер трасс ещё не значит, что данные клиентов остаются внутри банка

LangSmith на своей установке требует телеметрию для расчётов. Только с офлайн-лицензией он ничего не отправляет наружу. У Langfuse в открытой версии телеметрию можно отключить, в Enterprise нельзя. Трассы лишь одна точка: проверять надо весь маршрут данных, от модели и поиска до судьи и резервных копий.

• 07.05.2026облако трассировки отвечало с ошибками и задержкамипомог откат кэша; запись результата должна жить в контуре исполнениястатус-страница облака трассировкиСбой облака трассировки: ошибки и задержки API ↗

документация проекта

Кого под это ищут в вакансиях? ↓

Рынок

В изученных вакансиях с LangChain или LangGraph RAG просят в 5 раз чаще

Там, где фреймворк назван, RAG просят в 78 % вакансий против 15 % в остальных. Сам фреймворк называют неровно: 16 % вакансий у крупнейшего работодателя выборки и 7 % у остальных семи компаний, но разрыв по навыкам у обоих один. В этих вакансиях рядом с фреймворком просят то, что нужно для агента целиком: поиск, сервис, инструменты и оценки.

• 103 из 795ИИ-вакансий называют LangChain или LangGraph85 из них у крупнейшего работодателя выборкиподсчёт автора по открытым вакансиям

открытые ИИ-вакансии 8 крупных российских компаний, банков и технологических, срез одной недели; 534 из 795 у одного работодателя

С чего начать в банке? ↓

Старт

Свободу модели банк расширяет только по замеру

Сначала запускают один процесс с заданными шагами и честной оценкой. Потом добавляют поиск и узкие инструменты с проверкой прав. Свободу модели расширяют там, где она выигрывает по качеству, цене и управляемости. Проверяют это на случаях, которых не было в настройке. Ниже 15 вопросов, которые стоит задать команде до выпуска.

разбор автора, не замер

Как доверить агенту работу без проверки каждого шага? →