Multi-agent AI-systemen en productieworkflows met LangSmith

Naarmate AI-toepassingen overgaan van eenvoudige chatbots naar autonome systemen, wordt het begrijpen van hoe meerdere AI-agenten te coördineren en te monitoren in productie een essentiële vaardigheid. Deze uitgebreide, alleen-tekst cursus leidt u door de fundamentele concepten van multi-agent architectuur, Retrieval-Augmented Generation (RAG) en observabiliteit op productieniveau. U leert hoe u collaboratieve AI-workflows ontwerpt en LangSmith gebruikt om uw systemen te traceren, evalueren en optimaliseren. Wat je leert: 1. Begrijp de basisprincipes van agentic workflows en samenwerking tussen meerdere agenten. 2. Bouw robuuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemen om LLM's te verbinden met externe gegevens. 3. Configureer LangSmith om uitvoeringsstappen te traceren, de latentie te bewaken en complexe agent-interacties te debuggen. 4. Implementeer evaluatie datasets om de prestaties van uw AI-toepassing systematisch te testen en te verbeteren. 5. Ontwerp gestructureerde prompts en beheer de status van meerdere samenwerkende AI-agenten. 6. Pas moderne observability-praktijken toe om uw AI-prototypes om te zetten in betrouwbare productiesystemen. We beginnen met de belangrijkste terminologie en de kernmechanica van LLM-agenten voordat we doorgaan naar multi-agent ontwerppatronen en praktische traceertechnieken. Door middel van duidelijke schriftelijke uitleg en gestructureerde code walkthroughs, krijg je een sterke conceptuele en praktische beheersing van productie AI. Deze cursus is bedoeld voor softwareontwikkelaars, data-enthousiastelingen en technische leerlingen die nieuw zijn in agentic workflows. Er is geen voorafgaande ervaring met LangSmith of multi-agent design vereist. Begin vandaag nog met lezen om het potentieel van multi-agent AI en monitoring op productieniveau te ontsluiten.