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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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