Einführung in LangGraph: Erstellen Sie einen Deep Research Agent

Da sich künstliche Intelligenz von der Beantwortung einfacher Anfragen zur Ausführung komplexer Workflows entwickelt, wird Agentic AI zu einer unverzichtbaren Fähigkeit für moderne Entwickler. Das Verständnis dafür, wie man autonome Systeme baut, die Aufgaben planen und ausführen, eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Automatisierung und Datensynthese. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte von Multi-Agent-Systemen kennen und bauen Ihren eigenen Deep Research Agent. Beginnend mit grundlegender Terminologie und Kern-AI-Definitionen werden Sie die Planner-Executor-Architektur erkunden und lernen, wie Sie LangGraph verwenden, um intelligente Workflows zu orchestrieren, die autonom Informationen sammeln, analysieren und zusammenfassen können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernterminologie und Konzepte hinter Agentic AI und Multi-Agent-Systemen. - Entwerfen Sie eine Planner-Executor-Architektur, um komplexe Forschungsziele in überschaubare Schritte zu unterteilen. - Wenden Sie LangGraph an, um zustandsbehaftete Multi-Akteur-Anwendungen und autonome Agenten zu orchestrieren. - Integrieren Sie grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster und Vektordatenbanken für eine effiziente Datenverarbeitung. - Üben Sie Prompt Engineering-Techniken, um das Denken der Agenten zu steuern und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu verbessern. - Bauen Sie einen vollständigen, textbasierten Deep Research-Workflow, der Informationen autonom synthetisiert. Der Kursablauf beginnt mit wesentlichen Definitionen und grundlegenden AI-Konzepten, bevor er zu praktischen, schrittweisen schriftlichen Übungen übergeht. Sie werden schrittweise die Logik Ihres Agenten aufbauen und dabei lernen, wie Sie den Zustand verwalten, Workflows strukturieren und Fehler behandeln. Dieser Grundlagenkurs richtet sich an Anfänger und Entwickler, die neu im Bereich AI-Agenten sind; es sind keine Vorkenntnisse mit LangGraph oder Multi-Agent-Orchestrierung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihren ersten autonomen Research Agent zu bauen und Ihre AI-Entwicklungsfähigkeiten zu erweitern.