Структура проекта

Обновлено 9 июня 2026

GigaLab поддерживает разработку агентов на Python и TypeScript с помощью фреймворка LangGraph (Python , TypeScript ).

В этом разделе вы найдете примеры типовой структуры репозитория агента, описание основных переменных среди и возможностей GigaLab SDK для Python и TypeScript.

Структура проекта

Пример типовой структуры репозитория агента с обязательными файлами, которые нужны для создания Docker-образа:

agent-name/
├── Dockerfile             # Файл с параметрами сборки образа агента
├── .gitlab-ci.yml         # Конфигурация GitLab CI для сборки Docker-образа
├── .env                   # Переменные окружения, которые использует агент
└── agent_src/             # Код агента
    ├── langgraph.json     # Путь к графу агента
    └── agent_logic/       
        ├── graph.py       # Логика агента
        └── requirements.txt # Зависимости, которые нужны для работы агента

my-agent/
├── Dockerfile             # Файл с параметрами сборки образа агента
├── .gitlab-ci.yml         # Конфигурация GitLab CI для сборки Docker-образа
├── langgraph.json              # Путь к графу агента
├── .npmrc                      # Настройка npm-реестров
├── package.json                # Зависимости
├── .env                        # Переменные окружения, которые использует агент
└── agents/                     # Код агента
    └── test_graph_js/
        └── graph.ts            # Основной файл агента (экспортирует graph)

Файл .npmrc содержит адреса реестра для установки пакетов и нужен для сборки Docker-образа. Без него команда npm install не сможет обнаружить пакет @sberdevices/agent-lab-sdk-ts.

Пример файла:

registry=https://nexus.sberdevices.ru/repository/Npm/
@sberdevices:registry=https://nexus.sberdevices.ru/repository/npm-proxy/
legacy-peer-deps=true

Версии пакетов @langchain/core и @langchain/langgraph, заданные в package.json должны быть совместимы с версией в среде исполнения. Используйте диапазоны версий из примера:

{
  "name": "my-agent",
  "private": true,
  "dependencies": {
    "@langchain/core": ">=0.3.40 <0.4.0",
    "@langchain/langgraph": "^0.2.74",
    "@sberdevices/agent-lab-sdk-ts": "^0.1.1",
    "langchain-gigachat": "^0.0.14",
    "zod": "^4.3.6"
  }
}

Описание пакетов.

Пакет	Описание
@langchain/core	Базовые типы сообщений, инструменты
@langchain/langgraph	Классы StateGraph, MessagesAnnotation, ToolNode
@sberdevices/agent-lab-sdk-ts	TS-версия GigaLab SDK
langchain-gigachat	Пакет для интеграции GigaChat и Langchain
zod	Валидация схем инструментов

Файл langgraph.json содержит имя агента, которое отображается в веб-интерфейсе GigaLab, и относительный путь к файлу графу и имя экспортируемой переменной (graph):

{
    "dependencies": ["."],
    "graphs": {
        "agent-name": "./agents/test_graph_js/graph.ts:graph"
    }
}

Где:

• Ключ agent-name — название агента.
• Значение — путь к файлу и имя экспортируемой переменной (graph).

В файле .env содержатся переменные среды, которые агент использует в работе. В таблице — пример набора переменных в таблице.

Переменная	Обязательность	Описание
GIGACHAT_BASE_URL	Да	Базовый адрес GigaChat API. Обязательно указывайте при работе в регионе Advanced (USE_GIGACHAT_ADVANCED=true)
GIGACHAT_CREDENTIALS	Да	Ключ авторизации для получения токена доступа GigaChat API.
GIGACHAT_MODEL	Нет	Модель GigaChat (по умолчанию GigaChat-Max)
GIGACHAT_SCOPE	Нет	Версия API, к которой будут передаваться запросы (по умолчанию GIGACHAT_API_PERS)
USE_GIGACHAT_ADVANCED	Нет	Указывает на использование API в регионе Advanced (true/false)
USE_TOKEN_PROVIDER_AGS	Нет	Включает Agent Service для управления токенами GigaChat API (true/false)

Переменные, доступные агенту при работе на разных стендах GigaLab, задаются при публикации агента.

Агенты также могут использовать секреты для доступа к различным сторонним сервисам.

GigaLab SDK

Чтобы облегчить разработку агентов для GigaLab, используйте библиотеки:

• Python — agent-lab-sdk ;
• TypeScript — @sberdevices/agent-lab-sdk-ts.

С помощью библиотек вы сможете:

• автоматизировать обмен сообщениями с GigaChat API;
• получить набор инструментов для отслеживания производительности агента;
• использовать различную функциональность GigaLab (веб-интерфейс агентов, хранилище файлов, память).