คอร์ส
Agentic Systems with LangGraph
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง
กำลังฝึกอบรมทีม?
ลองใช้สำหรับธุรกิจคำอธิบายคอร์ส
ข้อกำหนดเบื้องต้น
LLM Application Fundamentals with LangChainLLM Application Evaluation with LangSmithLLM Tool Use with LangChainระบบเอเจนต์
เอเจนท์อิสระ
คุณจะได้เรียนรู้และทำความเข้าใจเกี่ยวกับ AI agents — ตั้งแต่คุณลักษณะเฉพาะ องค์ประกอบหลัก และรูปแบบการทำงาน — ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถระบุได้ว่าเมื่อใดที่ agentic systems เป็นแนวทางที่เหมาะสม และเข้าใจว่าระบบเหล่านี้มีความแตกต่างจาก chatbots แบบดั้งเดิมอย่างไร
ความเป็นผู้กระทำการ กับ ความน่าเชื่อถือ
คุณจะได้เรียนรู้การประเมิน tradeoff ระหว่างความเป็นอิสระของเอเจนต์ (agent autonomy) และความน่าเชื่อถือของระบบ (system reliability) — ทำความเข้าใจว่าทำไม pure ReAct agents ถึงล้มเหลวในงานที่ซับซ้อน วิธีที่การย่อยงาน (task decomposition) ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ และวิธีระบุจุดสมดุลที่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ
เวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการออกแบบและวางระบบ agentic workflows ที่เชื่อถือได้โดยใช้รูปแบบ task decomposition patterns — ตั้งแต่การทำ chaining, routing, parallelization, reflection และ code delegation — เพื่อสร้างระบบที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง (production-ready) ซึ่งสามารถรักษาสมดุลระหว่างความเป็นอิสระในการทำงานและประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้
รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณแชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที
ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Agentic Systems with LangGraph วันนี้!
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา