Kom i kontakt

Kursplan

LangGraph och Agent Patterns: En praktisk grund

  • Grafar mot linearer chains: när och varför
  • Agenter, verktyg och planner-executor loops
  • Hello workflow: en minimal agentic graph

State, Minne och Kontextpassning

  • Desinga graph state och node interfaces
  • Kortterm minne mot persistert minne
  • Kontextfönster, summering och rehydration

Grenlogik och Control Flow

  • Konditionell routing och multi-path decisions
  • Upprepningar, timeouts och circuit breakers
  • Backup, dead-ends och recovery nodes

Verktygsanvändning och External Integrations

  • Function/verktygs calling från nodes och agenter
  • Konsumerande REST APIs och databaser från graph
  • Strukturerad output parsing och validation

Retrieval-Augmented Agent Workflows

  • Document ingestion och chunking strategies
  • Embeddings och vector stores med ChromaDB
  • Grounded responses med citations och safeguards

Evaluation, Debugging och Observability

  • Tracing paths och inspecting node interactions
  • Golden sets, evaluations och regression tests
  • Quality, safety och cost/latency monitoring

Packaging och Delivery

  • FastAPI serving och dependency management
  • Versioning graphs och rollback strategies
  • Operational playbooks och incident response

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • Arbetsvana med Python
  • Upplevelse av att bygga LLM-applikationer eller prompt chains
  • Kännedom om REST APIs och JSON

Publik

  • AI-injenerer
  • Produkthanterare
  • Utvecklare som bygger interaktiva LLM-drivna system
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier