Entwicklung von KI-Agenten mit LangGraph, RAG und FastAPI

Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch das Entwerfen, Testen und Bereitstellen von produktionsfähigen KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows, die auf der Grundlage von LLM-Anweisungen entwickelt wurden, um komplexe Aufgaben zu lösen. Sie werden vom Schreiben von einfachen Skripten zum Entwickeln von anspruchsvollen KI-Systemen übergehen, die den Zustand verwalten, mehrere spezialisierte Agenten koordinieren und kontextbezogenes Wissen effizient abrufen.Durch schriftliche Erklärungen und praktische Code-Snippets erwerben Sie die Fähigkeiten, um robuste KI-Services zu erstellen, die reale Workloads verarbeiten können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von agentischen Workflows, Zustandsmaschinen und Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Erstellen Sie zustandsfähige Multi-Agent-Systeme mit bedingtem Routing und Human-in-the-Loop-Mustern mit LangGraph. - Implementieren Sie erweiterte RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken wie Chroma, Hybridsuche und kontextueller Komprimierung. - Entwickeln Sie sichere, asynchrone APIs mit FastAPI, um Ihre KI-Agenten externen Anwendungen zur Verfügung zu stellen. - Wenden Sie moderne Python-Praktiken an, einschließlich Typhinweise, Pydantic-Datenvalidierung und automatisiertes Testen mit Pytest. - Konfigurieren Sie die Anwendungsüberwachung mit LangSmith-Ablaufverfolgung und containerisieren Sie Ihr Setup mit Docker. Der Kurs beginnt mit grundlegenden KI-Agent-Konzepten, Python-Typhinweisen und grundlegender Kettenkonstruktion.Sie werden dann zu komplexer Multi-Agenten-Orchestrierung, erweiterten Abrufmustern und robusten Bereitstellungs-Workflows übergehen.Dieser Kurs richtet sich an Python-Entwickler und aufstrebende KI-Ingenieure, die reale KI-Systeme erstellen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit LangChain oder LangGraph erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python wird empfohlen.Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre eigenen KI-Agenten in Produktionsqualität zu erstellen und bereitzustellen.