Multi-Agent KI-Systeme und Produktions-Workflows mit LangSmith

Da KI-Anwendungen von einfachen Chatbots zu autonomen Systemen übergehen, wird das Verständnis, wie mehrere KI-Agenten koordiniert und in der Produktion überwacht werden können, zu einer wesentlichen Fähigkeit. Dieser umfassende, reine Textkurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von Multi-Agent-Architekturen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Beobachtbarkeit auf Produktionsniveau. Sie lernen, wie Sie kollaborative KI-Workflows entwerfen und LangSmith verwenden, um Ihre Systeme zu verfolgen, zu bewerten und zu optimieren. Was Sie lernen: 1. Verstehen Sie die Grundprinzipien von agentischen Workflows und der Zusammenarbeit mit mehreren Agenten. 2. Erstellen Sie robuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systeme, um LLMs mit externen Daten zu verbinden. 3. Konfigurieren Sie LangSmith, um Ausführungsschritte zu verfolgen, die Latenz zu überwachen und komplexe Agenteninteraktionen zu debuggen. 4. Implementieren Sie Evaluierungsdatensätze, um die Leistung Ihrer KI-Anwendung systematisch zu testen und zu verbessern. 5. Entwerfen Sie strukturierte Eingabeaufforderungen und verwalten Sie den Status über mehrere kooperierende KI-Agenten hinweg. 6. Wenden Sie moderne Beobachtungspraktiken an, um Ihre KI-Prototypen in zuverlässige Produktionssysteme umzuwandeln. Wir beginnen mit der Schlüsselterminologie und den Kernmechaniken von LLM-Agenten, bevor wir zu Multi-Agent-Designmustern und praktischen Tracing-Techniken übergehen. Durch klare schriftliche Erläuterungen und strukturierte Code-Walkthroughs erlangen Sie eine starke konzeptionelle und praktische Beherrschung der Produktions-KI. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenenthusiasten und technische Lernende, die neu in agentischen Workflows sind. Es sind keine Vorkenntnisse mit LangSmith oder Multi-Agent-Design erforderlich. Lesen Sie weiter, um das Potenzial von Multi-Agent-KI und Monitoring auf Produktionsniveau zu erschließen.