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Schulungsübersicht

LangGraph und Agent-Patterns: Eine praxisnahe Einführung

  • Graphen versus lineare Ketten: wann und warum
  • Agents, Werkzeuge und Planer-Ausführenden-Schleifen
  • Hello Workflow: ein minimaler agentic Graph

Status, Speicher und Kontextübergabe

  • Entwurf des Graphstatuses und der Knotenschnittstellen
  • Kurzzeitspeicher versus persistenter Speicher
  • Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydratisierung

Verzweigungslogik und Steuerfluss

  • Konditionales Routing und Mehrpfad-Entscheidungen
  • Wiederholungsversuche, Timeouts und Circuit Breaker
  • Fallbacks, Sackgassen und Recovery-Knoten

Werkzeugnutzung und externe Integrationen

  • Funktions-/Werkzeugaufrufe von Knoten und Agents aus
  • Konsum von REST-APIs und Datenbanken innerhalb des Graphen
  • Strukturierte Ausgabe-Parsing und Validierung

Retrieval-Augmented Agent Workflows

  • Dokumenteninhaltierung und Chunking-Strategien
  • Embeddings und Vektor-Datenbanken mit ChromaDB
  • Geglaubte Antworten mit Zitaten und Schutzmassnahmen

Evaluation, Debugging und Beobachtbarkeit

  • Pfade nachverfolgen und Knoteninteraktionen inspizieren
  • Golden Sets, Evaluationen und Regressionstests
  • Überwachung von Qualität, Sicherheit sowie Kosten/Latenz

Paketierung und Bereitstellung

  • Serving mit FastAPI und Abhängigkeitsverwaltung
  • Versionsierung von Graphen und Rollback-Strategien
  • Operative Spielpläne und Incident Response

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Praktische Kenntnisse in Python
  • Erfahrung mit der Entwicklung von LLM-Anwendungen oder Prompt-Ketten
  • Vertrautheit mit REST-APIs und JSON

Zielgruppe

  • AI-Ingenieur:innen
  • Produktmanager:innen
  • Entwickler:innen, die interaktive LLM-gesteuerte Systeme erstellen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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