Por fin entendí cómo estructurar un grafo de estados con LangGraph en vez de encadenar prompts a lo loco.
LangChain и LangGraph: Создание AI-агентов с сохранением состояния
Перейдите от базовых цепочек AI к динамическим рабочим процессам, научившись проектировать и создавать приложения с агентами, сохраняющими состояние.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
По мере усложнения приложений AI простых цепочек промптов становится недостаточно. Разработчикам нужны способы создания интеллектуальных агентов, которые могут помнить прошлые взаимодействия, принимать решения и исправлять собственные ошибки. Этот курс проведет вас через эволюцию разработки AI, сокращая разрыв между традиционными концепциями LangChain и современными архитектурами LangGraph. Вы узнаете, как перейти от линейных цепочек к динамическим графам агентов с сохранением состояния, что позволит вам создавать приложения, способные обрабатывать сложные многоэтапные рассуждения.
Чему вы научитесь: • Понимать основные различия между архитектурами LangChain и LangGraph. • Изучать фундаментальные концепции агентного AI, включая вызов инструментов и динамическую маршрутизацию. • Проектировать рабочие процессы с сохранением состояния, которые поддерживают память на протяжении нескольких этапов диалога. • Применять современные паттерны генерации с дополненной выборкой (RAG) внутри структуры графа. • Создавать и структурировать собственный граф агентов с помощью письменных упражнений по кодированию. • Практиковать фундаментальные техники промпт-инжиниринга, адаптированные для автономных агентов.
Путешествие начинается с четкого разбора основной терминологии AI и фундаментальных концепций, прежде чем перейти к практической реализации кода. Вы будете систематически изучать, как определять состояние, создавать узлы и маршрутизировать логику для формирования полноценной агентной системы. Этот курс предназначен для начинающих и разработчиков, которые только знакомятся с агентным AI, и не требует предварительного опыта работы со сложными фреймворками AI. Начните читать сегодня, чтобы модернизировать свои навыки разработки AI и создавать более умные приложения с сохранением состояния.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы (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।
Студенты также прошли
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Разработка агентного ИИ с использованием LangGraph и LangChain
Сертификат
Практика
฿539
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Введение в Vibe coding: создание приложений без ручного написания кода
Сертификат
Практика
฿539
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-агенты для логистики: автоматизация отслеживания грузов
Сертификат
Практика
฿539
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Интеграции Claude MCP: подключите AI к вашему рабочему пространству
Сертификат
Практика
฿539
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство