LangChain at LangGraph: Pagbuo ng Stateful AI Agents

Habang nagiging mas kumplikado ang mga AI application, hindi na sapat ang mga simpleng prompt chains. Kailangan ng mga developer ng mga paraan upang bumuo ng mga intelligent agent na kayang makaalala ng mga nakaraang interaction, gumawa ng mga desisyon, at itama ang sarili nilang mga pagkakamali. Ang kursong ito ay gagabay sa iyo sa ebolusyon ng AI development, na nag-uugnay sa agwat sa pagitan ng mga tradisyonal na konsepto ng LangChain at mga modernong LangGraph architecture. Matututuhan mo kung paano lumipat mula sa mga linear chain patungo sa mga dynamic at stateful agent graph, na nagbibigay-daan sa iyo na bumuo ng mga application na humahawak ng kumplikado at multi-step na reasoning. Ang iyong matututuhan: • Unawain ang mga pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga LangChain at LangGraph architecture. • Matutuhan ang mga foundational agentic AI concept, kabilang ang tool calling at dynamic routing. • Mag-design ng mga stateful workflow na nagpapanatili ng memory sa maraming conversational turns. • I-apply ang mga modernong retrieval-augmented generation (RAG) pattern sa loob ng isang graph structure. • Bumuo at i-structure ang iyong sariling agent graph gamit ang mga written coding exercise. • Mag-practice ng mga fundamental prompt engineering technique na iniakma para sa mga autonomous agent. Magsisimula ang paglalakbay sa isang malinaw na breakdown ng mahahalagang AI terminology at foundational concepts bago lumipat sa mga praktikal na code implementation. Sistematiko mong ie-explore kung paano i-define ang state, gumawa ng mga node, at i-route ang logic upang bumuo ng isang kumpletong agentic system. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga beginner at developer na bago sa agentic AI, at hindi nangangailangan ng paunang karanasan sa mga kumplikadong AI framework. Simulan ang pagbabasa ngayon upang i-modernize ang iyong mga AI development skill at bumuo ng mas matatalino at stateful na application.