Sariți la conținutul principal
AcasăPython

Curs

Multi-Agent Systems with LangGraph

AvansatNivel de competențe
Actualizat 11.2025
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Începe cursul gratuit
PythonArtificial Intelligence
2 oră 45 min
4 videoclipuri
13 Exerciții
1,100 XP
6,502
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Build AI Agents with LangGraph

Design and build your own agents with LangGraph! LangGraph is a core part of the LangChain ecosystem, and it's used to build production-ready AI agents with a high degree of customizability. LangGraph allows developers to build agents as graphs with nodes and edges, which allows information flow and decision pathways to be carefully mapped out, and reduces the room for unexpected errors to creep in.

Explore Emerging Multi-Agent Architectures

Since the rise of AI agents, a handful of agentic design patterns have emerged, and you'll learn about two of the most popular: network (or decentralized) multi-agents and supervisor multi-agents. Manage multiple agents effectively by designing a supervisor agent to delegate tasks and encourage collaboration between the worker agents.

Create Your Own Agentic Assistant

You'll use LangGraph to build an agentic assistant to gather information and stock performance data on Fortune 500 companies, and analyze it using visualizations!

You'll see this agent progress from a simple single-agent system to a three-agent supervisor multi-agent! Join the growing number of AI builders and learn to design and build AI agents today!

Cerințe prealabile

Designing Agentic Systems with LangChain
1

Agents as Graphs

Learn to build AI agents the LangGraph way! Build a toolbox of tools to help your agent interact with APIs, retrieve data from CSV files, and run Python code! Begin to build a single-agent system using nodes and edges to connect the LLM and tools in a controlled and methodical way.
Începe capitolul
2

LangGraph Multi-Agents

Since the rise of AI agents, a handful of agentic design patterns have emerged, and you'll learn about two of the most popular: swarm (or decentralized) multi-agents and supervisor multi-agents. You'll see that LangGraph provides a whole host of functionality to design multi-agents tailored to your specific use case.
Începe capitolul
Multi-Agent Systems with LangGraph
Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanță
Înscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Multi-Agent Systems with LangGraph astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau


Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.