Agentic Systems with LangGraph

Nauczysz się rozumieć agentów AI — od ich cech charakterystycznych, kluczowych komponentów i wzorców operacyjnych — co pozwoli Ci rozpoznać, kiedy systemy agentowe są odpowiednim podejściem, oraz zrozumieć, czym różnią się one od tradycyjnych chatbotów.

Dowiesz się, jak oceniać kompromis między autonomią agenta a niezawodnością systemu — zrozumiesz, dlaczego czyste agenty ReAct zawodzą w przypadku złożonych zadań, w jaki sposób dekompozycja zadań poprawia niezawodność oraz jak wyznaczyć odpowiedni punkt równowagi dla Twojej aplikacji.

Nauczysz się projektować i wdrażać niezawodne agentic workflows przy użyciu wzorców dekompozycji zadań — opanowując chaining, routing, parallelization, reflection oraz delegowanie kodu — aby budować systemy production-ready, które równoważą autonomię z przewidywalną wydajnością.