跳至内容

课程

使用 LangGraph 构建多智能体系统

高级2 小时 45 分钟

通过在 LangGraph 框架中应用新兴的 agentic 设计模式,构建强大的多智能体系统。

Python2 小时 45 分钟4 个视频13 个练习1,100 经验值7,319结业证明

创建您的免费账户

继续使用 Google
继续即表示您接受我们的 使用条款,我们的 隐私政策 并且您的数据存储在美国。

深受上千家公司学习者喜爱

要培训团队?

试用企业版

课程介绍

使用 LangGraph 构建 AI 智能体

使用 LangGraph 设计并构建你自己的智能体!LangGraph 是 LangChain 生态系统的核心组成部分,用于构建具有高度可定制性的生产级 AI 智能体。 LangGraph 允许开发者将智能体构建为由节点和边组成的图,从而可以精细地规划信息流和决策路径,并减少意外错误混入的空间。

探索新兴的多智能体架构

自 AI 智能体兴起以来,已经出现了少数几种智能体设计模式,您将学习其中最受欢迎的两种:网络(或去中心化)多智能体和监督者多智能体。 通过设计一个主管代理来分配任务并促进工作代理之间的协作,从而有效管理多个代理。

创建你自己的智能代理助手

您将使用 LangGraph 构建一个智能代理助手,收集财富 500 强公司的信息和股票表现数据,并通过可视化进行分析!

你将看到这个智能体从一个简单的单智能体系统逐步发展为一个三智能体监督多智能体系统!立即加入不断壮大的 AI 构建者行列,学习设计并构建 AI 智能体!

先修要求

课程大纲

课程大纲

1

将智能体建模为图

用 LangGraph 的方式学习构建 AI 智能体!为您的智能体打造一套工具箱,帮助其与 API 交互、从 CSV 文件检索数据,并运行 Python 代码!开始使用节点和边连接 LLM 与工具,循序渐进地构建单智能体系统。
开始本章
2

LangGraph 多智能体

随着 AI 智能体的发展,一些典型的智能体设计模式已经浮现。本章将介绍其中两种最流行的模式:群体(去中心化)多智能体与监督者多智能体。您将看到 LangGraph 提供了丰富的功能,可用于根据您的具体场景定制多智能体系统。
开始本章

使用 LangGraph 构建多智能体系统

课程完成

获取成就证书

立即报名

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战,随时随地取得进步。

使用 LangGraph 构建多智能体系统 | DataCamp