Ontwikkelen van AI Agents met LangGraph, RAG en FastAPI

Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door het ontwerpen, testen en implementeren van productieklare AI-agenten en multi-agent workflows, en leert u hoe u deze kunt gebruiken om complexe taken te automatiseren. Je gaat van het schrijven van basisscripts naar het ontwerpen van geavanceerde AI-systemen die de staat beheren, meerdere gespecialiseerde agenten coördineren en efficiënt contextuele kennis ophalen.Door middel van schriftelijke uitleg en praktische codefragmenten, krijg je de vaardigheden om veerkrachtige AI-services te bouwen die echte werklasten kunnen aan. Wat je leert: - Begrijp de kernconcepten van agentic workflows, state machines en Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Bouw stateful, multi-agent systemen met voorwaardelijke routing en human-in-the-loop patronen met behulp van LangGraph. - Implementeer geavanceerde RAG-pijpleidingen met behulp van vectordatabases zoals Chroma, hybride zoeken en contextuele compressie. - Ontwikkel veilige, asynchrone API's met FastAPI om uw AI-agenten te bedienen aan externe applicaties. - Pas moderne Python-praktijken toe, waaronder type-hints, Pydantic-gegevensvalidatie en geautomatiseerd testen met pytest. - Configureer applicatiemonitoring met LangSmith-tracering en containeriseer uw installatie met Docker. De cursus begint met fundamentele AI-agentconcepten, Python-type hints en basisketenconstructie.Je gaat vervolgens verder met complexe multi-agent-orchestration, geavanceerde ophaalpatronen en robuuste implementatieworkflows.Deze cursus is bedoeld voor Python-ontwikkelaars en aspirant-AI-ingenieurs die echte AI-systemen willen bouwen. Er is geen eerdere ervaring met LangChain of LangGraph vereist, hoewel een basiskennis van Python wordt aanbevolen.Start vandaag met lezen om uw eigen AI-agenten van productiekwaliteit te bouwen en te implementeren.