Разработка автономных агентов ИИ с LangGraph

Современный ИИ выходит за рамки простых подсказок в чате и переходит к автономным агентам, которые могут планировать, запоминать и выполнять сложные рабочие процессы. Если вы хотите создавать приложения, в которых языковые модели взаимодействуют, управляют состоянием и принимают решения, LangGraph — это стандартная в отрасли платформа, которую необходимо освоить. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные принципы агентных рабочих процессов и построить полностью функциональную автономную многоагентную систему. Вы узнаете, как разрабатывать машины состояний, управлять постоянной памятью и обрабатывать сложную маршрутизацию для создания надёжных помощников с искусственным интеллектом. Что вы узнаете: - Понять основные понятия агентного ИИ, машин состояний и направленных ациклических графов. - Создание одноагентных и многоагентских систем с использованием библиотеки LangGraph. - Настройка постоянной памяти и управления состоянием, чтобы помочь агентам сохранять контекст во время взаимодействий. - Внедрение моделей «человек в цепи» для безопасного просмотра и утверждения действий агентов перед исполнением. - Примените методы вызова инструментов для подключения агентов к внешним API и базам данных. - Разработка надежных механизмов обработки ошибок и резервных механизмах для обеспечения надежности агента. Курс начинается с основных терминов и базовой архитектуры графовых агентов, затем продвигается через практические, поэтапные письменные учебники по многоагентному сотрудничеству и управлению состоянием. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов искусственного интеллекта и технических специалистов, которые хотят создавать агентные приложения. Предыдущий опыт работы с LangGraph не требуется, хотя рекомендуется базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы создать автономные системы ИИ следующего поколения.