LangChain e LangGraph: Construindo Agentes de IA com Estado

À medida que as aplicações de IA se tornam mais complexas, simples cadeias de prompts não são mais suficientes. Os desenvolvedores precisam de maneiras de construir agentes inteligentes que possam lembrar interações passadas, tomar decisões e corrigir seus próprios erros. Este curso guia você através da evolução do desenvolvimento de IA, preenchendo a lacuna entre os conceitos tradicionais de LangChain e as arquiteturas modernas de LangGraph. Você aprenderá como fazer a transição de cadeias lineares para grafos de agentes dinâmicos e com estado, permitindo que você construa aplicações que lidam com raciocínio complexo de várias etapas. O que você aprenderá: • Compreender as principais diferenças entre as arquiteturas LangChain e LangGraph. • Aprender conceitos fundamentais de IA agêntica, incluindo tool calling e roteamento dinâmico. • Projetar fluxos de trabalho com estado que mantêm a memória em vários turnos de conversa. • Aplicar padrões modernos de retrieval-augmented generation (RAG) dentro de uma estrutura de grafo. • Construir e estruturar seu próprio grafo de agente usando exercícios de codificação escritos. • Praticar técnicas fundamentais de prompt engineering adaptadas para agentes autônomos. A jornada começa com uma análise clara da terminologia essencial de IA e conceitos fundamentais antes de passar para implementações práticas de código. Você explorará sistematicamente como definir o estado, criar nós e rotear a lógica para formar um sistema agêntico completo. Este curso foi projetado para iniciantes e desenvolvedores que são novos em IA agêntica, não exigindo experiência prévia com frameworks de IA complexos. Comece a ler hoje para modernizar suas habilidades de desenvolvimento de IA e construir aplicações mais inteligentes e com estado.