LangGraph Studio: Erstellen und Debuggen von AI Agent Workflows

AI-Agenten verändern die Art und Weise, wie wir komplexe Aufgaben automatisieren, aber die Verwaltung ihrer Logik kann eine Herausforderung sein. LangGraph Studio bietet eine leistungsstarke Umgebung zum Erstellen, Testen und Verfeinern dieser zustandsabhängigen Workflows. In diesem textbasierten Kurs beginnen Sie mit grundlegenden AI-Konzepten und arbeiten sich Schritt für Schritt durch die Erstellung Ihrer ersten Multi-Actor-Agenten. Sie lernen, wie Sie den zugrunde liegenden Code schreiben, den Anwendungsstatus verwalten und die Funktionen von LangGraph Studio nutzen, um zuverlässige AI-Workflows zu debuggen und bereitzustellen. Was Sie lernen werden: • Verstehen Sie die Kernkonzepte von agentic AI und zustandsabhängigen LLM-Anwendungen • Konfigurieren Sie LangGraph Studio für die Verbindung mit Ihrer Entwicklungsumgebung • Entwerfen und schreiben Sie Code für Multi-Actor-Workflows und State Graphs • Implementieren Sie moderne Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster in Ihren Agenten • Debuggen Sie komplexe Agenten-Interaktionen durch die Analyse von Zustandsübergängen und Ausführungsprotokollen • Wenden Sie Grundlagen des Prompt Engineering an, um die Zuverlässigkeit Ihrer agentic Workflows zu verbessern • Bereiten Sie Ihre Agenten-Architekturen für den Produktionseinsatz vor und paketieren Sie diese Der Kurs beginnt mit der Definition von Schlüsselbegriffen und der Basisarchitektur von LLM-Agenten, bevor er zur praktischen Anwendung übergeht. Von dort aus arbeiten Sie sich durch schriftliche Übungen und Code-Snippets, die zeigen, wie man robuste Workflows strukturiert, testet und ausliefert. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger mit Interesse an AI. Es sind keine Vorkenntnisse in der agentic Entwicklung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlage in agentic AI aufzubauen.