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LangGraph 实际应用：利用 LLM 开发高级 AI Agents

使用 LangGraph 掌握 AI Agents的基础知识

讲师：Markus Lang

您将学到什么

• 了解 LangGraph 的核心功能和概念，包括节点、边和检查点
• 使用 LangGraph 开发一个可以有效利用短期和长期记忆的 AI Agents
• 实施先进的多智能体工作流和子图来处理复杂的现实场景
• 使用 FastAPI、Docker 和单元测试构建可用于生产的 AI Agents，以实现可维护的工作流程

探索相关主题

• 语言图谱
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 中级 Python 技能（OOP、数据类型、函数、模块等）
• LangChain 基础知识
• 基本终端和 Docker 知识

描述

本课程的预期内容
欢迎来到LangGraph in Action，这是您使用 LangGraph 掌握高级 AI Agents的设计和部署的终极指南。在本课程中，您将通过实践方式探索构建模块化、可扩展和可用于生产的代理的基础知识。从了解 LangGraph 基于状态的设计的基础知识到创建全栈应用程序，您将获得将 AI Agents变为现实所需的技能。

课程亮点

• 基于状态的设计：深入研究 LangGraph 的节点和边的核心理念，以创建结构化、可维护的Agents。
• 内存管理：使用检查点探索短期记忆，使用 Store 对象探索长期记忆，以使代理能够适应和学习。
• 高级工作流程：构建人机交互系统、实现并行执行并掌握多智能体模式。
• 生产就绪开发：学习异步操作、子图，并使用 FastAPI 和 Docker 创建全栈应用程序。

课程结束后，您不仅会拥有扎实的理论知识，还会掌握使用开源工具在任何地方部署 AI Agents的实践技能。无论您是想保持领先地位的开发人员，还是想扩展 AI 工具包的经验丰富的工程师，本课程都能让您为快速发展的 AI Agents领域做好准备。

随着人工智能代理在实际应用中的采用日益广泛，本课程可确保您已准备好设计、构建和部署可解决实际挑战的高级系统。让我们一起开始构建和塑造人工智能的未来吧！

本课程适合哪些人：

• 具有 LangChain 经验并希望深入 AI Agents世界的软件工程师