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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-Loops
- Hello Workflow: Ein minimalistischer agentischer Graph
Zustand, Speicher und Kontextübergabe
- Gestaltung von Graphenzustand und Knotenschnittstellen
- Kurzzeit-Speicher vs. persistenter Speicher
- Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydration
Verzweigungslogik und Kontrollfluss
- Konditionales Routing und Mehrpfad-Entscheidungen
- Retries, Timeouts und Circuit Breakers
- Fallbacks, Sackgassen und Wiederherstellungsknoten
Tool-Nutzung und externe Integrationen
- Funktions-/Tool-Aufrufe aus Knoten und Agenten
- Verwendung von REST-APIs und Datenbanken aus dem Graphen
- Strukturiertes Ausgabeparsing und Validierung
Retrieval-augmented Agenten-Workflows
- Dokumenteneingabe und Chunking-Strategien
- Embeddings und Vektorspeicher mit ChromaDB
- Belegte Antworten mit Zitaten und Sicherheitsmassnahmen
Bewertung, Debugging und Beobachtbarkeit
- Pfade verfolgen und Knoteninteraktionen inspizieren
- Goldene Datensätze, Evaluierungen und Regressions-tests
- Monitoring von Qualität, Sicherheit und Kosten/Latenz
Paketierung und Bereitstellung
- FastAPI-Bereitstellung und Abhängigkeitsmanagement
- Versionierung von Graphen und Rollback-Strategien
- Operative Playbooks und Incident Response
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Praktische Kenntnisse in Python
- Erfahrung im Aufbau von LLM-Anwendungen oder Prompt-Ketten
- Vertrautheit mit REST-APIs und JSON
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Produktmanager
- Entwickler, die interaktive, LLM-gesteuerte Systeme erstellen
