LangChain und LangGraph: Aufbau zustandsbehafteter AI-Agents

Da AI-Anwendungen immer komplexer werden, reichen einfache Prompt-Chains nicht mehr aus. Entwickler benötigen Möglichkeiten, intelligente Agents zu erstellen, die sich an vergangene Interaktionen erinnern, Entscheidungen treffen und ihre eigenen Fehler korrigieren können. Dieser Kurs führt Sie durch die Evolution der AI-Entwicklung und schließt die Lücke zwischen traditionellen LangChain-Konzepten und modernen LangGraph-Architekturen. Sie werden lernen, wie Sie von linearen Chains zu dynamischen, zustandsbehafteten Agent-Graphen übergehen, was es Ihnen ermöglicht, Anwendungen zu erstellen, die komplexe, mehrstufige Schlussfolgerungen verarbeiten. Was Sie lernen werden: • Verstehen Sie die Kernunterschiede zwischen LangChain- und LangGraph-Architekturen. • Erlernen Sie grundlegende agentische AI-Konzepte, einschließlich Tool Calling und dynamischem Routing. • Entwerfen Sie zustandsbehaftete Workflows, die das Gedächtnis über mehrere Gesprächsrunden hinweg bewahren. • Wenden Sie moderne Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster innerhalb einer Graph-Struktur an. • Erstellen und strukturieren Sie Ihren eigenen Agent-Graphen mithilfe von schriftlichen Programmierübungen. • Üben Sie grundlegende Prompt Engineering-Techniken, die auf autonome Agents zugeschnitten sind. Die Reise beginnt mit einer klaren Aufschlüsselung der wesentlichen AI-Terminologie und grundlegender Konzepte, bevor es zu praktischen Code-Implementierungen geht. Sie werden systematisch untersuchen, wie man den Zustand (State) definiert, Knoten (Nodes) erstellt und Logik routet, um ein vollständiges agentisches System zu bilden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Entwickler, die neu im Bereich agentische AI sind, und erfordert keine Vorerfahrung mit komplexen AI-Frameworks. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre AI-Entwicklungsfähigkeiten zu modernisieren und intelligentere, zustandsbehaftete Anwendungen zu erstellen.