Перейти к основному содержимому
ГлавнаяPython

Курс

Multi-Agent Systems with LangGraph

Продвинутый уровеньУровень навыков
Обновлено 11.2025
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Начать курс бесплатно
PythonArtificial Intelligence
2 ч 45 мин
4 видео
13 Упражнений
1,100 XP
6,502
Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

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!

Необходимые условия

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.
Начать главу
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.
Начать главу
Multi-Agent Systems with LangGraph
Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективности
Записаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Multi-Agent Systems with LangGraph уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


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.