Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.
LangGraph-এর পরিচিতি: একটি Deep Research Agent তৈরি করুন
জটিল গবেষণার কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে একটি multi-agent planner-executor সিস্টেম তৈরির মাধ্যমে Agentic AI-এর মৌলিক বিষয়গুলো শিখুন।
-
💬
এআই প্রশিক্ষক
যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান। -
🕐
যেকোনো সময় শুরু করুন
কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন। -
🌐
বাংলায়
পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।
এই কোর্স সম্পর্কে
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সাধারণ প্রশ্নের উত্তর দেওয়া থেকে শুরু করে জটিল ওয়ার্কফ্লো সম্পাদন করার দিকে ধাবিত হওয়ার সাথে সাথে, আধুনিক ডেভেলপারদের জন্য agentic AI একটি অপরিহার্য দক্ষতা হয়ে উঠছে। কীভাবে স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম তৈরি করতে হয় যা কাজগুলো পরিকল্পনা এবং সম্পাদন করে, তা অটোমেশন এবং ডেটা সিন্থেসিসের জন্য সম্পূর্ণ নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করে।
এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সে, আপনি multi-agent সিস্টেমের মৌলিক ধারণাগুলো শিখবেন এবং আপনার নিজস্ব deep research agent তৈরি করবেন। মৌলিক পরিভাষা এবং মূল AI সংজ্ঞা দিয়ে শুরু করে, আপনি planner-executor আর্কিটেকচার অন্বেষণ করবেন এবং শিখবেন কীভাবে LangGraph ব্যবহার করে বুদ্ধিমান ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করতে হয় যা স্বায়ত্তশাসিতভাবে তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং সংক্ষিপ্ত করতে পারে।
আপনি যা শিখবেন:
- agentic AI এবং multi-agent সিস্টেমের পিছনের মূল পরিভাষা এবং ধারণাগুলো বুঝুন।
- জটিল গবেষণার লক্ষ্যগুলোকে পরিচালনাযোগ্য ধাপে বিভক্ত করার জন্য একটি planner-executor আর্কিটেকচার ডিজাইন করুন।
- stateful, multi-actor অ্যাপ্লিকেশন এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টগুলো পরিচালনা করতে LangGraph প্রয়োগ করুন।
- দক্ষ ডেটা হ্যান্ডলিংয়ের জন্য মৌলিক retrieval-augmented generation (RAG) প্যাটার্ন এবং vector databases একীভূত করুন।
- এজেন্টের যুক্তি নির্দেশ করতে এবং আউটপুটের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে prompt engineering কৌশলগুলো অনুশীলন করুন।
- একটি সম্পূর্ণ, টেক্সট-ভিত্তিক deep research ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন যা স্বায়ত্তশাসিতভাবে তথ্য সংশ্লেষণ করে।
কোর্সের প্রবাহটি ব্যবহারিক, ধাপে ধাপে লিখিত অনুশীলনে যাওয়ার আগে প্রয়োজনীয় সংজ্ঞা এবং মৌলিক AI ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি ধীরে ধীরে আপনার এজেন্টের লজিক তৈরি করবেন, পথে কীভাবে state পরিচালনা করতে হয়, ওয়ার্কফ্লো গঠন করতে হয় এবং ত্রুটিগুলো মোকাবিলা করতে হয় তা শিখবেন।
এই মৌলিক কোর্সটি নতুনদের এবং AI এজেন্টদের ক্ষেত্রে নতুন ডেভেলপারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; LangGraph বা multi-agent অর্কেস্ট্রেশনের কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই।
আপনার প্রথম স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা এজেন্ট তৈরি করতে এবং আপনার AI ডেভেলপমেন্ট দক্ষতা বাড়াতে আজই পড়া শুরু করুন।
আপনি কী পাবেন
-
📜
সমাপ্তির সনদ
আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন -
💬
ব্যক্তিগত AI টিউটর
কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো। -
🎧
অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না -
♾️
আজীবন অ্যাক্সেস
যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই -
📱
ফোন বা কম্পিউটার
যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস -
💸
৩০-দিনের ফেরত
কোনো প্রশ্ন নয় -
⚡
সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
2 ঘ 54 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু
পর্যালোচনা (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.
শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন
⚡ শুরু করার জন্য সেরা
🎓 সার্টিফিকেটসহ
LangGraph এবং LangChain সহ এজেন্টিক AI ডেভেলপমেন্ট
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
1 200 ₽
→
🎓 সার্টিফিকেটসহ
Python এবং OpenAI ব্যবহার করে RAG সিস্টেম এবং AI এজেন্ট তৈরি করা
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
1 200 ₽
→
🔥 চাহিদাসম্পন্ন
🎓 সার্টিফিকেটসহ
প্রম্পট-চালিত ডেভেলপমেন্ট: Cursor AI ব্যবহার করে ফুল-স্ট্যাক Next.js অ্যাপ তৈরি করুন
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
1 200 ₽
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
Claude MCP Integrations: আপনার Workspace-এর সাথে AI কানেক্ট করুন
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
1 200 ₽
→
সাধারণ প্রশ্ন
এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +
শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।
কীভাবে পরিশোধ করব? +
Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।
আমি কি ফেরত পেতে পারি? +
হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।
কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +
চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।
আমি কি সনদ পাব? +
হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।
এই খাতের জন্য
টেক
ডিজাইন
অর্থ
মার্কেটিং
স্বাস্থ্য
শিক্ষা
আতিথেয়তা
উৎপাদন