Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.
LangGraph का परिचय: एक Deep Research Agent बनाएँ
एक multi-agent planner-executor सिस्टम बनाकर Agentic AI की बुनियादी बातें सीखें ताकि जटिल शोध कार्यों को स्वचालित किया जा सके।
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इस कोर्स के बारे में
जैसे-जैसे artificial intelligence सरल प्रश्नों के उत्तर देने से लेकर जटिल वर्कफ़्लो को निष्पादित करने तक विकसित हो रही है, agentic AI आधुनिक डेवलपर्स के लिए एक आवश्यक कौशल बनता जा रहा है। स्वायत्त सिस्टम (autonomous systems) बनाने के तरीके को समझना जो कार्यों की योजना बनाते हैं और उन्हें निष्पादित करते हैं, स्वचालन (automation) और डेटा संश्लेषण (data synthesis) के लिए पूरी तरह से नई संभावनाएं खोलता है।
इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप multi-agent systems की मूलभूत अवधारणाओं को सीखेंगे और अपना खुद का deep research agent बनाएंगे। बुनियादी शब्दावली और मुख्य AI परिभाषाओं के साथ शुरू करते हुए, आप planner-executor आर्किटेक्चर का पता लगाएंगे और सीखेंगे कि कैसे LangGraph का उपयोग करके उन बुद्धिमान वर्कफ़्लो को व्यवस्थित किया जाए जो स्वायत्त रूप से जानकारी एकत्र, विश्लेषण और सारांशित कर सकते हैं।
आप क्या सीखेंगे:
- agentic AI और multi-agent systems के पीछे की मुख्य शब्दावली और अवधारणाओं को समझें।
- जटिल शोध लक्ष्यों को प्रबंधनीय चरणों में विभाजित करने के लिए एक planner-executor आर्किटेक्चर डिज़ाइन करें।
- stateful, multi-actor एप्लिकेशन और स्वायत्त एजेंटों को व्यवस्थित करने के लिए LangGraph लागू करें।
- कुशल डेटा हैंडलिंग के लिए बुनियादी retrieval-augmented generation (RAG) पैटर्न और vector databases को एकीकृत करें।
- एजेंट के तर्क (reasoning) का मार्गदर्शन करने और आउटपुट विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए prompt engineering तकनीकों का अभ्यास करें।
- एक पूर्ण, टेक्स्ट-आधारित deep research वर्कफ़्लो बनाएं जो स्वायत्त रूप से जानकारी को संश्लेषित करता है।
कोर्स का प्रवाह व्यावहारिक, चरण-दर-चरण लिखित अभ्यासों में जाने से पहले आवश्यक परिभाषाओं और मूलभूत AI अवधारणाओं के साथ शुरू होता है। आप धीरे-धीरे अपने एजेंट के तर्क (logic) का निर्माण करेंगे, और इस दौरान स्टेट (state) को प्रबंधित करना, वर्कफ़्लो को संरचना देना और त्रुटियों को संभालना सीखेंगे।
यह मूलभूत कोर्स शुरुआती लोगों और AI एजेंटों के लिए नए डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है; LangGraph या multi-agent ऑर्केस्ट्रेशन के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
अपना पहला स्वायत्त शोध एजेंट बनाने और अपने AI विकास कौशल का विस्तार करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (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.
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