Структура проекта и примеры

Обновлено 23 апреля 2026

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

Здесь вы найдете требования к коду, руководства по разработке агентов и настройке Docker-образа.

Пример разработки агента на TypeScript.

Примеры агентов

Агент	Описание	Репозиторий
sample	Python-агент с инструментами, памятью и подсказками	sample
sample-ts	TypeScript-агент с инструментами, памятью и подсказками	sample-ts
ai-disrupt	Простой валидатор с structured output	ai-disrupt

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     # Конфигурация графа LangGraph
    └── agent_logic/       
        ├── graph.py       # Логика агента
        └── requirements.txt # Зависимости, которые нужны для работы агента

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).