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課程簡介

LangGraph 與 Agent 模式:實用入門

  • 圖與線性鏈的區別:適用場景與原因
  • Agent、工具和規劃者-執行者循環
  • Hello workflow:一個最小的 Agent 圖

狀態、記憶力與上下文傳遞

  • 設計圖狀態和節點接口
  • 短期記憶力與持久化記憶體
  • 上下文窗口、摘要與數據還原

分支邏輯與控制流

  • 條件路由與多路決策
  • 重試、超時與斷路器機制
  • 回退、死結與恢復節點

工具調用與外部集成

  • 從節點和 Agent 進行函數/工具調用
  • 從圖中消費 REST API 和數據庫
  • 結構化輸出解析與驗證

檢索增強型 Agent 工作流

  • 文檔錄入與分塊策略
  • 使用 ChromaDB 的嵌入向量與向量存儲
  • 帶引用和安全防範的地面真實響應

評估、除錯與可觀測性

  • 追蹤路徑與檢查節點交互
  • 黃金集、評估與回歸測試
  • 質量、安全性及成本/延遲監控

打包與交付

  • FastAPI 服務與依賴管理
  • 圖的版本控制與回滾策略
  • 運行手冊與事件響應

總結與下一步

最低要求

  • 具備 Python 實際工作知識
  • 擁有構建 LLM 應用程序或提示鏈的經驗
  • 熟悉 REST API 和 JSON

受眾

  • AI 工程師
  • 產品經理
  • 構建互動式 LLM 驅動系統的開發者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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