План на курса

LangGraph и модели на агенти: Практичен ръководник

  • Графи срещу линейни вериги: кога и защо
  • Агенти, инструменти и цикъл планиране-изпълнение
  • Здравейте процес: минимален агентен граф

Състояние, памет и прехвърляне на контекст

  • Проектиране на състояние на графа и интерфейси на възли
  • Краткосрочна памет срещу запазена памет
  • Прозорци на контекст, резюмиране и рехидрация

Логика за разклонение и управление на потока

  • Условно маршрутизиране и многопътни решения
  • Повторения, изтичания на време и прекъсвачи
  • Резервни варианти, безизходни ситуации и възстановителни възли

Използване на инструменти и външни интеграции

  • Извикване на функции/инструменти от възли и агенти
  • Консумиране на REST API и бази данни от графа
  • Парсиране и валидиране на структуриран изход

Потокове на агенти с улеснено извличане

  • Стратегии за инжектиране и разделяне на документи
  • Вмъквания и векторни съхранища с ChromaDB
  • Обектни отговори с цитати и предпазни мерки

Оценка, отстраняване на грешки и наблюдаемост

  • Следене на пътища и инспекция на взаимодействия на възли
  • Златни набори, оценки и тестове за регресия
  • Качество, сигурност и мониторинг на разходи/закъснение

Опаковка и доставка

  • Обединяване на FastAPI и управление на зависимости
  • Версиониране на графи и стратегии за откачване
  • Оперативни ръководства и реагиране на инциденти

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Рабоща знание на Python
  • Опит в изграждането на приложения с LLM или вериги от подсказки
  • Знание на REST API и JSON

Целева аудитория

  • Инженери на ИИ
  • Мениджъри на продукти
  • Разработчици, изграждащи интерактивни системи, управлявани от LLM
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории