Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.
Inleiding tot LangGraph: Bouw een Deep Research Agent
Leer de fundamenten van Agentic AI door een multi-agent planner-executor systeem te bouwen om complexe onderzoekstaken te automatiseren.
-
💬
AI-instructeur
Stel vragen over elke les en krijg altijd meteen een duidelijk antwoord. -
🕐
Begin wanneer je wilt
Geen roosters of deadlines — leer in je eigen tempo, wanneer het jou uitkomt. -
🌐
In het Nederlands
Lessen, opdrachten en certificaat — alles volledig in jouw taal.
Over deze cursus
Naarmate kunstmatige intelligentie evolueert van het beantwoorden van eenvoudige vragen naar het uitvoeren van complexe workflows, wordt agentic AI een essentiële vaardigheid voor moderne ontwikkelaars. Begrijpen hoe je autonome systemen bouwt die taken plannen en uitvoeren, opent geheel nieuwe mogelijkheden voor automatisering en datasynthese.
In deze tekstgebaseerde cursus leer je de fundamentele concepten van multi-agent systemen en bouw je je eigen deep research agent. Beginnend met de basisterminologie en kerndefinities van AI, verken je de planner-executor architectuur en leer je hoe je LangGraph kunt gebruiken om intelligente workflows te orkestreren die autonoom informatie kunnen verzamelen, analyseren en samenvatten.
Wat je zult leren:
- Begrijp de kernterminologie en concepten achter agentic AI en multi-agent systemen.
- Ontwerp een planner-executor architectuur om complexe onderzoeksdoelen op te splitsen in beheersbare stappen.
- Pas LangGraph toe om stateful, multi-actor applicaties en autonome agenten te orkestreren.
- Integreer basis retrieval-augmented generation (RAG) patronen en vector databases voor efficiënte dataverwerking.
- Oefen prompt engineering technieken om de redenering van agenten te sturen en de betrouwbaarheid van de output te verbeteren.
- Bouw een volledige, tekstgebaseerde deep research workflow dat autonoom informatie synthetiseert.
De cursusopbouw begint met essentiële definities en fundamentele AI-concepten voordat we overgaan naar praktische, stapsgewijze schriftelijke oefeningen. Je bouwt stapsgewijs de logica van je agent op en leert onderweg hoe je de status beheert, workflows structureert en fouten afhandelt.
Deze basiscursus is ontworpen voor beginners en ontwikkelaars die nieuw zijn met AI-agenten; er is geen voorafgaande ervaring met LangGraph of multi-agent orkestratie vereist.
Begin vandaag nog met lezen om je eerste autonome research agent te bouwen en je AI-ontwikkelingsvaardigheden uit te breiden.
Wat je krijgt
-
📜
Voltooiingscertificaat
Voeg toe aan je LinkedIn-profiel -
💬
Persoonlijke AI-tutor
Vastgelopen bij een les? Vraag je ingebouwde tutor op elk moment van alles. -
🎧
Audioversie inbegrepen
Leer onderweg — geen scherm nodig -
♾️
Levenslange toegang
Kom altijd terug, geen einddatum -
📱
Telefoon of computer
Werkt overal, op elk apparaat -
💸
14 dagen retour
Geen vragen -
⚡
Kort en gericht
2 u 54 min praktische inhoud
Beoordelingen (12)
Construir el agente planner-executor con LangGraph paso a paso me ayudó a entender por fin cómo se coordinan varios agentes en una sola tarea de investigación. El ejemplo final, donde el agente busca, sintetiza y refina su respuesta, quedó sorprendentemente sólido.
LangGraph ile planlayıcı-yürütücü yapısını sıfırdan kurmak, çok ajanlı sistemlerin nasıl çalıştığını sonunda anlamamı sağladı.
Il modo in cui il corso spiega il flusso planner-executor con LangGraph è chiarissimo e passo dopo passo si arriva a un agente di ricerca funzionante. L'unica pecca è che la parte sui grafi ciclici avrebbe meritato qualche esempio in più.
Por fin entendí cómo encadenar varios agentes para automatizar una investigación completa.
Phần xây dựng agent lập kế hoạch và thực thi bằng LangGraph rất dễ hiểu, chỉ tiếc là đoạn về xử lý lỗi giữa các node hơi sơ sài.
Explicação ótima do fluxo planner-executor.
LangGraph로 플래너-이그제큐터 구조를 처음부터 끝까지 만들어보는 과정이 정말 체계적이었습니다. 그동안 멀티 에이전트라는 개념이 막연했는데, 리서치 에이전트를 직접 조립하면서 각 노드가 어떤 역할을 하는지 명확하게 이해됐어요. 특히 상태 관리 부분을 그래프로 시각화해서 설명해준 덕분에 코드를 볼 때 헷갈리지 않았습니다. 마지막 프로젝트에서 제가 만든 에이전트가 스스로 검색하고 요약하는 걸 보고 꽤 뿌듯했습니다. 에이전트 오케스트레이션을 제대로 배우고 싶은 단계에서 딱 필요한 강의였어요.
Construir un agente de investigación con el patrón planificador-ejecutor me dejó las ideas mucho más claras, sobre todo cómo se reparten las tareas entre varios agentes. Me hubiera gustado un poco más de profundidad en el manejo de errores cuando un paso falla, pero aun así lo recomiendo sin dudar para entrar en LangGraph.
La construction pas à pas de l'agent planner-executor avec LangGraph m'a enfin fait comprendre comment structurer un agent de recherche multi-étapes.
Le système planificateur-exécuteur est expliqué de façon limpide, j'ai monté mon premier agent de recherche sans galérer.
Kurs bardzo dobrze tłumaczy architekturę planner-executor w LangGraph, krok po kroku, bez zbędnego lania wody. Zbudowałem własnego agenta do głębokich researchów i faktycznie działa lepiej niż wszystko, co pisałem wcześniej sam.
Lerenden namen ook
⚡ Ideaal om te beginnen
🎓 Met certificaat
Agentic AI-ontwikkeling met LangGraph en LangChain
Certificaat
Praktijk
13,99 €
→
⚡ Ideaal om te beginnen
🎓 Met certificaat
No-Code AI Automation: Bouw chatbots en start een bureau
Certificaat
Praktijk
13,99 €
→
🎓 Met certificaat
RAG-systemen en AI-agenten bouwen met Python en OpenAI
Certificaat
Praktijk
13,99 €
→
🔥 Gevraagd
🎓 Met certificaat
Prompt-gestuurde ontwikkeling: bouw full-stack Next.js-apps met Cursor AI
Certificaat
Praktijk
13,99 €
→
Veelgestelde vragen
Wat heb ik nodig voor deze cursus? +
Alleen een telefoon of computer met internet. Geen installaties of speciale hardware.
Hoe betaal ik? +
Met kaart via Stripe. We bewaren geen kaartgegevens — Stripe handelt dit veilig af.
Kan ik een terugbetaling krijgen? +
Ja — volledige terugbetaling binnen 14 dagen, zonder vragen.
Hoe lang heb ik toegang? +
Voor altijd. Eenmaal gekocht is de cursus van jou en kun je hem altijd opnieuw bekijken.
Krijg ik een certificaat? +
Ja. Bij voltooiing ontvang je een certificaat dat je aan je LinkedIn-profiel kunt toevoegen.
Voor leerlingen in
Tech
Design
Financiën
Marketing
Gezondheidszorg
Onderwijs
Horeca
Productie