# Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов

DevFeed: [Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов](<https://devfeed.tech/articles/ai-24030.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/966628/>)

Author: Mentalitet (red\_mad\_robot)

Published: 2025-11-14T17:15:42Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>), [AI Development](<https://devfeed.tech/topics/ai-development.md>), [Natural language processing](<https://devfeed.tech/topics/nlp.md>), [Langgraph](<https://devfeed.tech/topics/langgraph.md>), [SDKs](<https://devfeed.tech/topics/sdks.md>), [OpenAI](<https://devfeed.tech/topics/openai.md>), [cursor](<https://devfeed.tech/topics/cursor.md>)

Tags: [agent](<https://devfeed.tech/tags/agent.md>), [agents](<https://devfeed.tech/tags/agents.md>), [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [cursor](<https://devfeed.tech/tags/cursor.md>), [development](<https://devfeed.tech/tags/development.md>), [development-kit](<https://devfeed.tech/tags/development-kit.md>), [langgraph](<https://devfeed.tech/tags/langgraph.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [llm-05dacf5e57d9](<https://devfeed.tech/tags/llm-05dacf5e57d9.md>), [llm-12323b29df45](<https://devfeed.tech/tags/llm-12323b29df45.md>), [nlp](<https://devfeed.tech/tags/nlp.md>), [openai](<https://devfeed.tech/tags/openai.md>), [red-mad-robot](<https://devfeed.tech/tags/red-mad-robot.md>), [sdk](<https://devfeed.tech/tags/sdk.md>), [software-development](<https://devfeed.tech/tags/software-development.md>), [tag-1605473766c5](<https://devfeed.tech/tags/tag-1605473766c5.md>), [tag-61cd5a476b1d](<https://devfeed.tech/tags/tag-61cd5a476b1d.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-93edcb27480f](<https://devfeed.tech/tags/tag-93edcb27480f.md>), [tag-b0a411324cb6](<https://devfeed.tech/tags/tag-b0a411324cb6.md>), [tag-dd24610a6838](<https://devfeed.tech/tags/tag-dd24610a6838.md>)

## AI overview

The article compares code-first and graph-first approaches to building multi-agent systems. It describes how LLMs coordinate tools and other agents, including ReAct, handoff, agent-as-tool, and group-chat patterns, drawing on the author's development experience and documentation from OpenAI and LangGraph.

## Source excerpt

Привет! Меня зовут Женя Орлов, я руковожу NLP-разработкой в red_mad_robot. Мы экспериментируем с мультиагентными системами и изучаем, как LLM ведут себя в разных архитектурах. В процессе накопилось много наблюдений и рабочих инсайтов -- хочу поделиться тем, что помогает нам при проектировании AI-агентов. В последнее время внимание инженеров и исследователей привлекают агентные архитектуры -- системы, где LLM координирует работу внутренних инструментов и других моделей. Разберём два основных подхода к построению агентных систем. Читать далее