Kurs
Agentische Systeme mit LangChain entwerfen
MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 10/2025
PythonArtificial Intelligence3 Std.11 Videos34 Übungen2,800 XP12,171Leistungsnachweis
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Beherrsche die Grundlagen der LangChain-Agenten
Du lernst, wie du mit dem Reasoning and Action (ReAct)-Framework Prompts, Sprachmodelle und Tools in Workflows integrieren kannst. Danach wirst du in der Lage sein, agentenbasierte Arbeitsabläufe einzurichten, Werkzeuge zu konfigurieren und die Grundprinzipien von LangChain-Agenten zu verstehen, während du diese Arbeitsabläufe mit LangGraph visualisierst. Du erstellst benutzerdefinierte Agenten, richtest Tools für den Zugriff auf externe Datenquellen wie die Wikipedia-API ein und verwaltest Agentenstatus. Du wirst durch die Definition von Knoten und Kanten, das Erstellen von bedingten Pfaden und das Zusammenstellen komplexer Workflows, die sich an unterschiedliche Bedingungen anpassen, geführt.Dynamische Chat-Agenten erstellen
Schließlich lernst du, Nachrichten zu überwachen, Knoten für flexible Funktionsaufrufe zu definieren und deinen Chatbot für den Umgang mit mehreren Werkzeugen zu konfigurieren. Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, intelligente Systeme zu entwickeln, die komplexe Aufgaben automatisieren, die Produktivität steigern und dynamische Lösungen anbieten, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.Voraussetzungen
Developing LLM Applications with LangChain1
Die Grundlagen von LangChain-Agents
Baue intelligente agentische Systeme! Entdecke die zentralen Komponenten von LangChain-Agents und wie Prompts, LLMs und Tools für Schlussfolgern und Handeln zusammenwirken. Du richtest einen Agent mit der OpenAI-API ein, definierst eigene Tools und löst praxisnahe Aufgaben wie Rechenoperationen. Außerdem erfährst du, wie LangChain Daten mithilfe von Graphen, Knoten und Kanten organisiert.
2
Chatbots mit LangGraph bauen
Baue dynamische, tool-gestützte Chatbots mit LangChain und LangGraph! Du lernst, wie du einen Chatbot erstellst, der sich basierend auf Nutzereingaben anpasst, indem du Zustände definierst und externe APIs für die Echtzeit-Informationsabfrage integrierst. Du verknüpfst diese Komponenten in einer reaktionsfähigen Graphstruktur und ermöglichst fließende Übergänge zwischen Konversation und toolgestützten Antworten. Am Ende besitzt du ein visuell dargestelltes Chatbot-Framework mit verbessertem Schlussfolgern und mehrstufigen Workflows.
3
Dynamische Chat-Agents entwickeln
Erweitere deinen Chatbot mit dynamischen Tools und Speicher! Definiere und integriere mehrere Tools in flexible Workflows, entwickle Funktionen für dynamisches Tool-Calling und konfiguriere deinen Chatbot für den Umgang mit mehreren Tools. Organisiere Speicher und Ausgaben, um verschachtelte, mehrstufige Unterhaltungen zu ermöglichen. Am Ende hast du einen ausgereiften Chatbot erstellt, der komplexe Interaktionen beherrscht.
Agentische Systeme mit LangChain entwerfen
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