Разработка многоагентных систем искусственного интеллекта с LangGraph

По мере того как приложения ИИ становятся все более сложными, модели с одним подсказкой часто не справляются с обработкой сложных многоэтапных рабочих процессов. Разработка систем, в которых множество специализированных агентов ИИ сотрудничают, обмениваются состоянием и решают проблемы вместе, является ключом к созданию устойчивой автоматизации. Этот курс поможет вам освоить основные концепции многоагентных систем с использованием LangGraph. Вы перейдете от написания простых подсказок к структурированию циклических графов с состояниями, в которых агенты взаимодействуют, используют внешние инструменты и работают вместе для выполнения сложных задач. Что вы узнаете: 1. Понять основные принципы агентных рабочих процессов и многоагентного сотрудничества; 2. Определение графов, узлов и рёбер с состояниями для управления потоком приложений; 3. Реализация циклической маршрутизации, чтобы позволить агентам итерировать решения; 4. Настройка вызова инструмента, чтобы агенты могли взаимодействовать с внешними базами данных и API; 5. Применять модели «человек в цикле» для безопасного прерывания и направления выполнения агента; 6. Управление постоянством и памятью для сохранения контекста в сложных разговорах. Вы начнете с овладения основной терминологией графовых архитектур и управления состоянием. Далее вы пройдете структурированные текстовые уроки, в которых объясняется, как координировать работу нескольких специализированных агентов, управлять общими состояниями и внедрять надежные модели обработки ошибок. Этот курс предназначен для разработчиков, инженеров программного обеспечения и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят создавать структурированные агентные системы. Не требуется предыдущего опыта работы с LangGraph, хотя рекомендуется базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы создавать более умные, совместные системы ИИ.