Por fin entendí cómo estructurar un grafo de estados con LangGraph en vez de encadenar prompts a lo loco.
LangChain e LangGraph: Costruire Agenti AI Stateful
Passa dalle catene AI di base a workflow dinamici imparando a progettare e costruire applicazioni con agenti stateful.
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Informazioni sul corso
Man mano che le applicazioni AI diventano più complesse, le semplici catene di prompt non sono più sufficienti. Gli sviluppatori hanno bisogno di modi per costruire agenti intelligenti in grado di ricordare le interazioni passate, prendere decisioni e correggere i propri errori. Questo corso ti guida attraverso l'evoluzione dello sviluppo AI, colmando il divario tra i concetti tradizionali di LangChain e le moderne architetture LangGraph. Imparerai come passare da catene lineari a grafi di agenti dinamici e stateful, permettendoti di costruire applicazioni che gestiscono ragionamenti complessi e multi-step.
Cosa imparerai:
• Comprendere le differenze fondamentali tra le architetture LangChain e LangGraph.
• Apprendere i concetti base dell'AI agentica, inclusi il tool calling e il routing dinamico.
• Progettare workflow stateful che mantengano la memoria attraverso più turni di conversazione.
• Applicare moderni pattern di retrieval-augmented generation (RAG) all'interno di una struttura a grafo.
• Costruire e strutturare il tuo grafo di agenti utilizzando esercizi di codifica scritti.
• Praticare tecniche fondamentali di prompt engineering su misura per agenti autonomi.
Il viaggio inizia con una chiara analisi della terminologia AI essenziale e dei concetti fondamentali prima di passare alle implementazioni pratiche del codice. Esplorerai sistematicamente come definire lo stato, creare nodi e instradare la logica per formare un sistema agentico completo. Questo corso è progettato per principianti e sviluppatori che si avvicinano per la prima volta all'AI agentica, senza richiedere esperienza precedente con framework AI complessi. Inizia a leggere oggi per modernizzare le tue competenze di sviluppo AI e costruire applicazioni stateful più intelligenti.
Cosa otterrai
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2 h 42 min di contenuto pratico
Recensioni (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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Domande frequenti
Cosa serve per seguire questo corso? +
Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.
Come si paga? +
Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.
Posso ottenere un rimborso? +
Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.
Per quanto tempo avrò accesso? +
Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.
Riceverò un certificato? +
Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.
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