एआई एजेंट्स ट्यूटोरियल्स

तीन प्रोजेक्ट बनाकर जानें कि Claude Agent SDK कैसे काम करता है—वन‑शॉट से लेकर कस्टम‑टूल एजेंट्स तक।

जानें कि Auto-GPT, AgentGPT और BabyAGI जैसे AI एजेंट्स स्वायत्त AI प्रणालियों में कैसे क्रांति ला रहे हैं। उनके उपयोग, सीमाएँ और अधिक के बारे में जानें।

जानें कि Jan-v1 की एजेंटिक रीजनिंग क्षमताओं का उपयोग करके Deep Research Assistant कैसे बनाएं—जिसमें लोकल डिप्लॉयमेंट, Streamlit ऐप डेवलपमेंट, और अधिक शामिल हैं।

हैंड्स-ऑन प्रयोगों के जरिए शेड्यूलिंग, स्किल्स, और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के साथ AI वर्कफ़्लो बनाने के लिए Kimi Claw का उपयोग करना सीखें।

जानें कि Moonshot का Kimi K2.5 क्या है, Agent Swarm कैसे काम करता है, और चार हाथ-से-हाथ, वास्तविक-world प्रयोगों के जरिए इसे कार्रवाई में देखें।

जानें कि कैसे एक सरल LangChain4j एजेंट बनाएं जो बातचीतों में महत्वपूर्ण नोट्स याद रख सके।

जानें कि LangChain v1 के साथ ऐसा ऑटो मीटिंग रिकैप असिस्टेंट कैसे बनाएं जो मीटिंग्स को समरीज़ करे, एक्शन आइटम्स निकाले, और create_agent व कंटेंट ब्लॉक्स जैसी नवीनतम सुविधाओं का उपयोग करके अनुमोदित रिकैप्स को Google Doc में भेज दे।

LangChain, LangGraph, LangSmith, और LangFlow की तुलना करें। उनकी भूमिकाएँ, खूबियाँ, और प्रोडक्शन-रेडी AI एप्लीकेशंस बनाने में किसे कब उपयोग करें, जानें।

जानें Langflow क्या है, इसे कैसे इंस्टॉल करें, और Python की मदद से साधारण और कस्टम AI एजेंट वर्कफ़्लो कैसे बनाएं।

LangGraph की बुनियाद—state, nodes, edges, memory—में महारत हासिल करें और ReAct पैटर्न, कस्टम टूल्स, व पर्सिस्टेंट स्टेट मैनेजमेंट के साथ स्केलेबल AI एजेंट्स बनाएं।

LangGraph, LangChain इकोसिस्टम के भीतर एक लाइब्रेरी है जो कई LLM एजेंट्स (या चेन्स) को परिभाषित करने, समन्वयित करने और सुव्यवस्थित तथा कुशल तरीके से निष्पादित करने का फ्रेमवर्क प्रदान करती है।

जाने कि कैसे LangManus का उपयोग करके एक मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाएं जो किसी ट्रेंडिंग GitHub रेपोज़िटरी का विश्लेषण करे, उसकी कमिट हिस्ट्री स्क्रैप करे, गतिविधि रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन करे, और एक markdown रिपोर्ट तैयार करे।