Как приземлить форк LangFlow на банковский Энтерпрайз: от инструмента ai автоматизации для сотрудников до масштабируемого ассистента на миллион клиентов

Архитектура и масштабируемость

Фреймворки
Python
Отказоустойчивость
Разработка библиотек, включая open source библиотеки
Масштабирование с нуля
Оптимизация

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Python-разработчики, бэкенд-разработчики и AI-инженеры

Тезисы

Расскажу опыт приземления форка LangFlow в ИТ-ландшафт банка: от чистки кодовой базы и разделения бэкенда с фронтендом до масштабирования на большие объемы запросов. Покажу, как мы проводили оптимизацию на уровне кода, внедрили MongoDB и Redis и превратили Low-Code платформу в ключевой компонент архитектуры AI-ассистента на миллионы пользователей.

Бэкенд-разработчик, технический руководитель платформы Alfagen Flow в Альфа-Банке. Развиваю внутренний форк LangFlow — как для сотрудников, так и для внешних клиентов банка. Ex-Сбер, где занимался микросервисной архитектурой и разработкой AI-агентов. Вне работы увлекаюсь мотокроссом.

Видео

Другие доклады секции

Архитектура и масштабируемость