LangGraph para principiantes: Flujos de trabajo agénticos en pasos simples

Resumen

Are you ready to go beyond simple LLM apps and build powerful, stateful, and agentic workflows using LangGraph?

Programa

• Introducción a LangGraph
Visión general de las capacidades de LangGraph
Comprensión de los flujos de trabajo agénticos
Conceptos clave: estados, agentes e integración de LLM
• Configuración de su Entorno
Instalación de LangGraph
Herramientas y bibliotecas necesarias
Configuración de un entorno de desarrollo
• Fundamentos de LangGraph
Comprensión de nodos y bordes
Creación de un gráfico simple
Ejecución de flujos de trabajo básicos
• Diseño de Aplicaciones con Estado
Introducción a la gestión de estados
Implementación de funciones con estado en LangGraph
Mejores prácticas para la persistencia de estado
• Construcción de Flujos de Trabajo Agénticos
Definición y gestión de agentes
Comunicación entre agentes
Ejemplos prácticos de flujos de trabajo agénticos
• Integración de LLMs con LangGraph
Conexión de modelos de lenguaje a flujos de trabajo
Mejora de flujos de trabajo con procesamiento de lenguaje natural
Estudios de caso de integración de LLM
• Patrones Avanzados de Flujos de Trabajo
Flujos de trabajo condicionales
Flujos de trabajo recursivos y en bucle
Manejo de errores y registro de actividades
• Prueba y Depuración de Flujos de Trabajo de LangGraph
Herramientas para probar aplicaciones de LangGraph
Técnicas de depuración y errores comunes
• Optimización y Mejores Prácticas
Ajuste de rendimiento
Optimización de interacciones entre agentes
Consideraciones de seguridad
• Proyecto Final
Diseño de un flujo de trabajo completo con estado y agéntico
Sesiones de revisión por pares y retroalimentación
Presentación de proyectos
• Conclusión del Curso
Revisión de conceptos clave
Discusión sobre el futuro de los flujos de trabajo agénticos
Recursos adicionales y próximos pasos para el aprendizaje

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Impartido por

Bharath Thippireddy

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Materias

Computer Science