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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
LangGraph und Agenten-Muster: Ein praktischer Einstieg
- Graphen vs. lineare Ketten: Wann und warum
- Agenten, Tools und Planner-Executor-Schleifen
- Hello workflow: Ein minimaler agentischer Graph
Zustand, Speicher und Kontextübergabe
- Gestaltung von Graphenzustand und Node-Schnittstellen
- Kurzzeit-Speicher vs. persistenter Speicher
- Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydratation
Verzweigungslogik und Kontrollfluss
- Konditionales Routing und Mehrpfad-Entscheidungen
- Wiederholungsversuche, Timeouts und Circuit Breakers
- Fallbacks, Sackgassen und Wiederherstellungs-Knoten
Nutzung von Tools und externe Integrationen
- Funktions-/Tool-Aufrufe aus Nodes und Agenten
- Nutzung von REST-APIs und Datenbanken aus dem Graphen
- Parsen und Validieren strukturierter Ausgaben
Rückholgestützte Agenten-Workflows
- Dokumentenaufnahme und Chunking-Strategien
- Embeddings und Vektorspeicher mit ChromaDB
- Begründete Antworten mit Zitaten und Schutzmaßnahmen
Bewertung, Fehlersuche und Beobachtbarkeit
- Verfolgung von Pfaden und Inspektion von Node-Interaktionen
- Golden-Sets, Bewertungen und Regressionstests
- Überwachung von Qualität, Sicherheit und Kosten/Latenz
Packaging und Bereitstellung
- Bereitstellung mit FastAPI und Abhängigkeitsmanagement
- Versionsverwaltung von Graphen und Rollback-Strategien
- Operative Playbooks und Incident-Response
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Arbeitssicheres Wissen in Python
- Erfahrung im Aufbau von LLM-Anwendungen oder Prompt-Ketten
- Vertrautheit mit REST-APIs und JSON
Zielgruppe
- AI-Ingenieure
- Produktmanager
- Entwickler, die interaktive, LLM-gesteuerte Systeme bauen