Курс
Designing Agentic Systems with LangChain
Средний уровеньУровень навыков
Обновлено 10.2025
PythonArtificial Intelligence3 ч11 видео34 Упражнения2,800 XP12,138Справка об успешном завершении
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание курса
Master the Essentials of LangChain Agents
You'll learn how to integrate prompts, language models, and tools into workflows using the Reasoning and Action (ReAct) framework. Following that, you'll be able to set up agentic workflows, configure tools, and understand the core principles of LangChain agents while visualizing these workflows with LangGraph. You'll build custom agents, set up tools for accessing external data sources like the Wikipedia API, and manage agent states. You'll be guided through defining nodes and edges, creating conditional pathways, and assembling complex workflows that adapt to varying conditions.Build Dynamic Chat Agents
Finally, you'll learn to monitor messages, define nodes for flexible function calling, and configure your chatbot for multiple-tool handling. By the end of this course, you'll be able to build intelligent systems that automate complex tasks, enhance productivity, and provide dynamic solutions tailored to specific business needs.Необходимые условия
Developing LLM Applications with LangChain1
The Essentials of LangChain agents
Build intelligent agentic systems! Discover the key components of LangChain agents, including how prompts, LLMs, and tools work together for reasoning and action. You'll set up an agent with OpenAI's API, define custom tools, and tackle real-world tasks like math calculations. Plus, explore how LangChain organizes data using graphs, nodes, and edges.
2
Building Chatbots with LangGraph
Build dynamic, tool-augmented chatbots with LangChain and LangGraph! You’ll explore how to create a chatbot that adapts based on user input by defining states and integrating external APIs for real-time information retrieval. You'll connect these components into a responsive graph structure, enabling smooth transitions between conversation and tool-assisted responses. By the end, you’ll have a visually represented chatbot framework with enhanced reasoning and multi-step workflows.
3
Build Dynamic Chat Agents
Expand your chatbot with dynamic tools and memory! Define and integrate multiple tools into flexible workflows, build functions for dynamic tool calling, and configure your chatbot for multiple-tool handling. Organize memory and outputs to enable interleaved, multi-turn conversations. By the end, you'll have created a sophisticated chatbot capable of complex interactions.
Designing Agentic Systems with LangChain
Курс завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Designing Agentic Systems with LangChain уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.