Por fin entendí cómo estructurar un grafo de estados con LangGraph en vez de encadenar prompts a lo loco.
LangChain und LangGraph: Aufbau zustandsbehafteter AI-Agents
Wechseln Sie von einfachen AI-Chains zu dynamischen Workflows, indem Sie lernen, wie man zustandsbehaftete Agent-Anwendungen entwirft und erstellt.
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Über diesen Kurs
Da AI-Anwendungen immer komplexer werden, reichen einfache Prompt-Chains nicht mehr aus. Entwickler benötigen Möglichkeiten, intelligente Agents zu erstellen, die sich an vergangene Interaktionen erinnern, Entscheidungen treffen und ihre eigenen Fehler korrigieren können. Dieser Kurs führt Sie durch die Evolution der AI-Entwicklung und schließt die Lücke zwischen traditionellen LangChain-Konzepten und modernen LangGraph-Architekturen. Sie werden lernen, wie Sie von linearen Chains zu dynamischen, zustandsbehafteten Agent-Graphen übergehen, was es Ihnen ermöglicht, Anwendungen zu erstellen, die komplexe, mehrstufige Schlussfolgerungen verarbeiten.
Was Sie lernen werden:
• Verstehen Sie die Kernunterschiede zwischen LangChain- und LangGraph-Architekturen.
• Erlernen Sie grundlegende agentische AI-Konzepte, einschließlich Tool Calling und dynamischem Routing.
• Entwerfen Sie zustandsbehaftete Workflows, die das Gedächtnis über mehrere Gesprächsrunden hinweg bewahren.
• Wenden Sie moderne Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster innerhalb einer Graph-Struktur an.
• Erstellen und strukturieren Sie Ihren eigenen Agent-Graphen mithilfe von schriftlichen Programmierübungen.
• Üben Sie grundlegende Prompt Engineering-Techniken, die auf autonome Agents zugeschnitten sind.
Die Reise beginnt mit einer klaren Aufschlüsselung der wesentlichen AI-Terminologie und grundlegender Konzepte, bevor es zu praktischen Code-Implementierungen geht. Sie werden systematisch untersuchen, wie man den Zustand (State) definiert, Knoten (Nodes) erstellt und Logik routet, um ein vollständiges agentisches System zu bilden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Entwickler, die neu im Bereich agentische AI sind, und erfordert keine Vorerfahrung mit komplexen AI-Frameworks. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre AI-Entwicklungsfähigkeiten zu modernisieren und intelligentere, zustandsbehaftete Anwendungen zu erstellen.
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2 Std. 42 Min. praktische Inhalte
Bewertungen (9)
Explicação excelente sobre grafos de estado.
शुरुआत में LangChain की बेसिक चेन्स से LangGraph के डायनामिक वर्कफ़्लो में जाना थोड़ा मुश्किल लगा, लेकिन कोर्स ने हर स्टेप को अच्छे उदाहरणों से समझाया। स्टेट मैनेजमेंट वाला हिस्सा सबसे उपयोगी लगा। बस कुछ जगह वीडियो थोड़े लंबे खिंच गए।
Переход от простых цепочек к полноценным агентам с состоянием объясняется логично, и наконец стало понятно, как LangGraph хранит и обновляет состояние между шагами. Примеры рабочие, я собрал свой воркфлоу почти сразу. Хотелось бы чуть больше про обработку ошибок в графах, но в целом материал очень толковый.
คอร์สนี้อธิบายการเปลี่ยนจาก chain ธรรมดาไปเป็น workflow แบบ dynamic ได้เข้าใจง่ายมาก ตัวอย่างการสร้าง state graph ช่วยให้เห็นภาพชัดเจนกว่าที่เคยอ่านจากเอกสารเอง ลองทำตามแล้วเอเจนต์ของเราเริ่มมีความจำระหว่างขั้นตอนได้จริง
Llevaba meses tratando de entender cómo pasar de simples cadenas de prompts a algo más parecido a un agente real con memoria y decisiones, y este curso lo dejó todo mucho más claro. La parte donde explican cómo diseñar los nodos y las transiciones del grafo fue justo lo que necesitaba para dejar de improvisar con mi código. También me gustó que no se quedan solo en la teoría, sino que van construyendo un agente paso a paso hasta que realmente responde según el estado anterior. El ritmo es bueno, ni muy lento ni atropellado. Terminé el curso con un proyecto funcionando que antes no sabía ni por dónde empezar.
Хороший переход от простых цепочек LangChain к более сложным графам состояний в LangGraph, хотя пара примеров кода была устаревшей.
Khóa học giúp mình hiểu rõ cách chuyển từ chain đơn giản sang workflow linh hoạt hơn với LangGraph. Phần thiết kế state và các node chuyển tiếp được giải thích khá chi tiết, dễ áp dụng vào dự án thực tế. Chỉ tiếc là một số ví dụ code hơi cũ so với phiên bản thư viện hiện tại.
स्टेटफुल एजेंट्स का कॉन्सेप्ट पहले उलझन भरा लगता था, पर अब LangGraph से डायनामिक वर्कफ़्लो बनाना बिल्कुल साफ़ हो गया।
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