LangGraph का परिचय: एक Deep Research Agent बनाएँ — LearnFlat

LangGraph का परिचय: एक Deep Research Agent बनाएँ

एक multi-agent planner-executor सिस्टम बनाकर Agentic AI की बुनियादी बातें सीखें ताकि जटिल शोध कार्यों को स्वचालित किया जा सके।

⏱ 1 घंटे 📚 11 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

जैसे-जैसे artificial intelligence सरल प्रश्नों के उत्तर देने से लेकर जटिल वर्कफ़्लो को निष्पादित करने तक विकसित हो रही है, agentic AI आधुनिक डेवलपर्स के लिए एक आवश्यक कौशल बनता जा रहा है। स्वायत्त सिस्टम (autonomous systems) बनाने के तरीके को समझना जो कार्यों की योजना बनाते हैं और उन्हें निष्पादित करते हैं, स्वचालन (automation) और डेटा संश्लेषण (data synthesis) के लिए पूरी तरह से नई संभावनाएं खोलता है। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप multi-agent systems की मूलभूत अवधारणाओं को सीखेंगे और अपना खुद का deep research agent बनाएंगे। बुनियादी शब्दावली और मुख्य AI परिभाषाओं के साथ शुरू करते हुए, आप planner-executor आर्किटेक्चर का पता लगाएंगे और सीखेंगे कि कैसे LangGraph का उपयोग करके उन बुद्धिमान वर्कफ़्लो को व्यवस्थित किया जाए जो स्वायत्त रूप से जानकारी एकत्र, विश्लेषण और सारांशित कर सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - agentic AI और multi-agent systems के पीछे की मुख्य शब्दावली और अवधारणाओं को समझें। - जटिल शोध लक्ष्यों को प्रबंधनीय चरणों में विभाजित करने के लिए एक planner-executor आर्किटेक्चर डिज़ाइन करें। - stateful, multi-actor एप्लिकेशन और स्वायत्त एजेंटों को व्यवस्थित करने के लिए LangGraph लागू करें। - कुशल डेटा हैंडलिंग के लिए बुनियादी retrieval-augmented generation (RAG) पैटर्न और vector databases को एकीकृत करें। - एजेंट के तर्क (reasoning) का मार्गदर्शन करने और आउटपुट विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए prompt engineering तकनीकों का अभ्यास करें। - एक पूर्ण, टेक्स्ट-आधारित deep research वर्कफ़्लो बनाएं जो स्वायत्त रूप से जानकारी को संश्लेषित करता है। कोर्स का प्रवाह व्यावहारिक, चरण-दर-चरण लिखित अभ्यासों में जाने से पहले आवश्यक परिभाषाओं और मूलभूत AI अवधारणाओं के साथ शुरू होता है। आप धीरे-धीरे अपने एजेंट के तर्क (logic) का निर्माण करेंगे, और इस दौरान स्टेट (state) को प्रबंधित करना, वर्कफ़्लो को संरचना देना और त्रुटियों को संभालना सीखेंगे। यह मूलभूत कोर्स शुरुआती लोगों और AI एजेंटों के लिए नए डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है; LangGraph या multi-agent ऑर्केस्ट्रेशन के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपना पहला स्वायत्त शोध एजेंट बनाने और अपने AI विकास कौशल का विस्तार करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 💬 व्यक्तिगत AI ट्यूटर
    किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो।
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 14-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    1 घंटे व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (3)

Léa Richard FR सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-08-18T10:00:19+00:00

Le système planificateur-exécuteur est expliqué de façon limpide, j'ai monté mon premier agent de recherche sans galérer.

Oliver Vidal CL सत्यापित शिक्षार्थी
★ 4 · 2025-07-09T20:12:01+00:00

Construir un agente de investigación con el patrón planificador-ejecutor me dejó las ideas mucho más claras, sobre todo cómo se reparten las tareas entre varios agentes. Me hubiera gustado un poco más de profundidad en el manejo de errores cuando un paso falla, pero aun así lo recomiendo sin dudar para entrar en LangGraph.

Alejandro Valverde CR सत्यापित शिक्षार्थी
★ 5 · 2025-05-27T06:48:20+00:00

Por fin entendí cómo encadenar varios agentes para automatizar una investigación completa.

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

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