LangGraph ile Çok Ajanlı Yapay Zeka Sistemleri Geliştirme

Yapay zeka uygulamaları daha da karmaşık hale geldikçe, tek istemli modeller genellikle karmaşık ve çok adımlı iş akışlarını ele alırken yetersiz kalmaktadır. Birden fazla uzmanlaşmış yapay zeka ajanının iş birliği yaptığı, durumu paylaştığı ve birlikte sorunları çözdüğü sistemler tasarlamak, dayanıklı otomasyonlar oluşturmanın anahtarıdır. Bu yalnızca metin içeren kurs, LangGraph kullanarak çok ajanlı sistemlerin temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Temel istemler yazmaktan, ajanların iletişim kurduğu, harici araçları kullandığı ve karmaşık görevleri tamamlamak için birlikte çalıştığı durum bilgisi içeren, döngüsel grafikler yapılandırmaya geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: 1. Ajan tabanlı iş akışlarının ve çok ajanlı iş birliğinin temel ilkelerini anlamak; 2. Uygulama akışını kontrol etmek için durum bilgisi içeren grafikler, düğümler ve kenarlar tanımlamak; 3. Ajanların çözümler üzerinde yineleme yapmasına izin vermek için döngüsel yönlendirme uygulamak; 4. Ajanların harici veritabanları ve API'lerle etkileşime girebilmesi için araç çağrısını yapılandırmak; 5. Ajan yürütmesini güvenli bir şekilde kesintiye uğratmak ve yönlendirmek için insan müdahalesi modelleri uygulamak; 6. Karmaşık konuşmalar boyunca bağlamı korumak için kalıcılığı ve belleği yönetmek. Grafik tabanlı mimarilerin ve durum yönetiminin temel terminolojisinde ustalaşarak başlayacaksınız. Buradan itibaren, birden fazla uzmanlaşmış ajanın nasıl koordine edileceğini, paylaşılan durumların nasıl yönetileceğini ve sağlam hata işleme modellerinin nasıl uygulanacağını açıklayan yapılandırılmış metin tabanlı derslerden ilerleyeceksiniz. Bu kurs, yapılandırılmış ajan sistemleri oluşturmak isteyen geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır. LangGraph ile ilgili önceden deneyim gerekmemektedir, ancak Python hakkında temel bir anlayış önerilir. Daha akıllı, iş birliğine dayalı yapay zeka sistemleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.