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Schulungsübersicht

LangGraph und Agentenmuster: Ein praktischer Einstieg

  • Graphen versus lineare Chains: Wann und warum
  • Agenten, Tools und Planner-Executor-Loops
  • Hello Workflow: Ein minimales agentic Graph

Zustand, Speicher und Kontextübergabe

  • Entwurf von Graph-Zuständen und Knotenschnittstellen
  • Kurzzeitgedächtnis versus persistiertes Gedächtnis
  • Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydration

Verzweigungslogik und Kontrollfluss

  • Konditionales Routing und Multi-Pfad-Entscheidungen
  • Wiederholungen, Zeitüberschreitungen und Circuit Breaker
  • Fallbacks, Sackgassen und Recovery-Knoten

Tool-Nutzung und externe Integrationen

  • Funktion/Tool-Calling von Knoten und Agenten
  • Nutzung von REST-APIs und Datenbanken aus dem Graphen
  • Parsing und Validierung strukturierter Ausgaben

Abrufgestützte Agent-Workflows

  • Dokumentenaufnahme und Chunking-Strategien
  • Embeddings und Vektorspeicher mit ChromaDB
  • Gefundene Antworten mit Zitaten und Schutzmaßnahmen

Evaluation, Debugging und Observability

  • Pfade verfolgen und Knoteninteraktionen untersuchen
  • Golden Sets, Evaluierungen und Regressionstests
  • Überwachung von Qualität, Sicherheit und Kosten/Latenz

Packaging und Lieferung

  • Serving mit FastAPI und Dependency-Management
  • Versionierung von Graphen und Rollback-Strategien
  • Operative Spielpläne und Incident Response

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Praktische Kenntnisse in Python
  • Erfahrung im Aufbau von LLM-Anwendungen oder Prompt-Chains
  • Vertrautheit mit REST-APIs und JSON

Zielgruppe

  • AI-Ingenieure
  • Produktmanager
  • Entwickler, die interaktive, LLM-gesteuerte Systeme aufbauen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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