Multi-Agent-KI-Entwicklung mit LangGraph und CrewAI

Die nächste Evolution der künstlichen Intelligenz geht über einfache Chat-Anfragen hinaus und führt zu autonomen Agenten, die planen, Tools verwenden und in Teams arbeiten können.Dieser Kurs bietet einen klaren Weg für alle, die intelligente Systeme bauen möchten, die nicht nur Text generieren, sondern komplexe Workflows unabhängig ausführen. Sie werden vom Verständnis grundlegender LLM-Interaktionen zum Entwerfen anspruchsvoller Multi-Agent-Architekturen übergehen.Durch das Lesen konzeptioneller Zusammenbrüche und codebasierter Beispiele lernen Sie, wie Sie mehrere KI-Entitäten mit jeweils spezialisierten Rollen orchestrieren, um Probleme zu lösen, die ein einzelnes Modell nicht alleine bewältigen kann. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien des agentischen Designs und des autonomen Denkens - Erstellen Sie rollenbasierte Agententeams mit dem CrewAI-Framework - Entwerfen Sie komplexe, zustandsorientierte KI-Workflows und zyklische Graphen mit LangGraph - Implementieren Sie Multi-Agent-Konversationsmuster mit AutoGen (AG2) - Wenden Sie agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) an, um Agenten mit Live-Daten zu verbinden - Üben Sie Speicherverwaltungstechniken, um den Kontext über Agenteninteraktionen hinweg zu erhalten - Konfigurieren Sie Tools und Funktionen, mit denen Agenten mit der physischen Welt interagieren können Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und der grundsätzlichen Logik autonomer Agenten. Anschließend werden die spezifischen Syntax und Muster führender Branchen-Frameworks erläutert. Sie erfahren, wie Sie das richtige Tool für spezifische Orchestrierungsanforderungen auswählen und wie Sie Fehlerkorrekturen innerhalb von Agentenschleifen durchführen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger und Entwickler, die an der Spitze der KI-Entwicklung bleiben möchten, ohne dass Vorkenntnisse mit agentischen Frameworks erforderlich sind. Bauen Sie noch heute Ihre erste autonome KI-Arbeitskraft auf.