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Agentes de IA no LangGraph

  • até 1 hora
  • Intermédio

Aprenda a construir e manter agentes de IA usando LangGraph, uma extensão do popular framework LangChain. Este curso cobre o desenvolvimento de agentes controláveis, busca agentic e gerenciamento de estado, proporcionando a você as habilidades para melhorar o desempenho dos agentes de IA.

  • Componentes do LangGraph
  • Busca agentic
  • Gerenciamento de estado
  • Sistemas com humano no loop
  • Aplicações baseadas em fluxo

Visão Geral

Neste curso, você aprenderá a construir um agente do zero usando Python e um LLM, e depois reconstruí-lo usando LangGraph. Você explorará os componentes do LangGraph e como combiná-los para construir aplicações baseadas em fluxo. Além disso, você aprenderá sobre busca agentic, que retorna múltiplas respostas em um formato amigável para agentes, aprimorando o conhecimento embutido do agente. O curso também cobre a implementação de persistência em agentes, permitindo o gerenciamento de estado em várias threads, troca de conversas e a capacidade de recarregar estados anteriores. Você incorporará o humano no loop em sistemas de agentes e desenvolverá um agente para redação de ensaios, replicando o fluxo de trabalho de um pesquisador trabalhando nesta tarefa.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Desenvolvedores Python Intermediários

Indivíduos com conhecimento intermediário de Python que desejam criar agentes mais controláveis usando o framework open source LangGraph.

Entusiastas de IA

Pessoas interessadas em aprender sobre os avanços mais recentes no desenvolvimento de agentes de IA e como implementá-los.

Desenvolvedores de Software

Profissionais que desejam aprimorar suas habilidades na construção e manutenção de agentes de IA usando LangGraph.

Este curso oferece benefícios chave, como aprender a construir e manter agentes de IA usando LangGraph, entender a busca agentic e implementar o gerenciamento de estado. É ideal para desenvolvedores Python intermediários, entusiastas de IA e desenvolvedores de software que desejam aprimorar suas habilidades no desenvolvimento de agentes de IA.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Conhecimento intermediário de Python

  • Compreensão básica de conceitos de IA e aprendizado de máquina

  • Familiaridade com frameworks open source

O que vai aprender?

Introdução ao LangGraph
Aprenda sobre os componentes do LangGraph e como eles permitem o desenvolvimento, depuração e manutenção de agentes de IA.
Construindo um Agente do Zero
Construa um agente do zero usando Python e um LLM, entendendo a divisão de tarefas entre o LLM e o código ao seu redor.
Implementando Agentes com LangGraph
Reconstrua o agente usando LangGraph, aprendendo sobre seus componentes e como combiná-los para construir aplicações baseadas em fluxo.
Busca Agentic
Aprenda como a busca agentic recupera múltiplas respostas em um formato previsível, ao contrário dos motores de busca tradicionais que retornam links.
Implementando Persistência em Agentes
Permita o gerenciamento de estado em várias threads, troca de conversas e a capacidade de recarregar estados anteriores.
Sistemas com Humano no Loop
Incorpore o humano no loop em sistemas de agentes para melhorar seu desempenho e confiabilidade.
Desenvolvendo um Agente para Redação de Ensaios
Desenvolva um agente para redação de ensaios, replicando o fluxo de trabalho de um pesquisador trabalhando nesta tarefa.

Conheça seus instrutores

  • Harrison Chase

    Co-Fundador e CEO da LangChain

  • Rotem Weiss

    Co-fundador e CEO da Tavily

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