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Projetando sistemas agênticos com LangChain

Intermediário
Actualizado 02/2025
Conheça os componentes básicos dos agentes LangChain e crie agentes de bate-papo personalizados
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Descrição do curso

Os fluxos de trabalho agênticos que integram LLMs e ferramentas para realizar tarefas diferenciadas estão na vanguarda da transformação da IA. Neste curso, você aprenderá os princípios fundamentais dos agentes LangChain, incluindo a configuração de prompts, a integração de ferramentas e o gerenciamento de fluxos de trabalho complexos. Ao final deste curso, você será capaz de criar sistemas inteligentes que automatizam tarefas complexas, aumentam a produtividade e fornecem soluções dinâmicas adaptadas a necessidades comerciais específicas.

Domine os fundamentos dos agentes LangChain

Você aprenderá a integrar prompts, modelos de linguagem e ferramentas em fluxos de trabalho usando a estrutura Reasoning and Action (ReAct). Em seguida, você poderá definir fluxos de trabalho agênticos, configurar ferramentas e entender os princípios básicos dos agentes LangChain enquanto visualiza esses fluxos de trabalho com o LangGraph. Você criará agentes personalizados, configurará ferramentas para acessar fontes de dados externas, como a API da Wikipedia, e gerenciará os estados dos agentes. Você será orientado na definição de nós e bordas, na criação de caminhos condicionais e na montagem de fluxos de trabalho complexos que se adaptam a condições variáveis.

Crie agentes de chat dinâmicos

Por fim, você aprenderá a monitorar mensagens, definir nós para chamadas de funções flexíveis e configurar o chatbot para lidar com várias ferramentas. Ao final deste curso, você será capaz de criar sistemas inteligentes que automatizam tarefas complexas, aumentam a produtividade e fornecem soluções dinâmicas adaptadas a necessidades comerciais específicas.

Pré-requisitos

Developing LLM Applications with LangChain
1

Os fundamentos dos agentes LangChain

Iniciar capítulo
2

Criando chatbots com LangGraph

Iniciar capítulo
3

Crie agentes de chat dinâmicos

Iniciar capítulo
Projetando sistemas agênticos com LangChain
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