Агентный ИИ с LangChain и LangGraph

Современный ИИ выходит за рамки простых чат-интерфейсов и переходит к автономным агентам, которые могут рассуждать, планировать и выполнять задачи. Данный курс предоставляет четкий путь к пониманию и созданию этих сложных систем с использованием отраслевых стандартов LangChain и LangGraph. Вы приобретете навыки для создания готовых к производству агентных систем, которые используют внешние инструменты и управляют сложными рабочими процессами. К концу этого курса вы сможете разрабатывать архитектуры ИИ, которые автономно решают реальные проблемы. Что вы узнаете: - Понять основные принципы агентного ИИ и автономных систем - Создание многоагентных архитектур с использованием LangGraph и LangChain - Внедрение передовой технологии генерации дополненных результатов поиска (RAG) для агентов, работающих на основе данных - Настройка вызова инструмента и интеграции протокола контекста модели (MCP) - Разработка сложных рабочих процессов с цепью мыслей и подсказками ReAct - Разработка готовых к производству приложений ИИ с использованием Python Курс начинается с базовой терминологии и теории быстрого проектирования, а затем переходит к практическому внедрению. Вы изучите, как создавать агенты поиска и помощников документации, переходя от базовых концепций к интегрированным агентным системам. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения и специалистов по данным, желающих вступить в область инженерии ИИ. Хотя знакомство с Python полезно, предыдущий опыт работы с LangChain не требуется. Начните создавать автономный ИИ следующего поколения уже сегодня.