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Schulungsübersicht
LangGraph und Agentenmuster: Ein praktisches Einführungsbuch
- Graphen vs. lineare Ketten: wann und warum
- Agenten, Werkzeuge und Planer-Executor-Schleifen
- Hallo Workflow: ein minimaler agentenbasiertes Graph
Zustand, Speicher und Kontextübergabe
- Gestaltung von Graphzuständen und Knoteninterfaces
- Kurzdauer-Speicher vs. persistierender Speicher
- Kontextfenster, Zusammenfassung und Rehydratierung
Verzweigungslogik und Steuerfluß
- Bedingte Routing und Mehrpfadentscheidungen
- Neuausführung, Zeitüberschreitungen und Schaltkreisschutzschalter
- Fallbacks, Sackgassen und Wiederherstellungs-Knoten
Werkzeugnutzung und Externe Integrationen
- Aufrufen von Funktionen/Werkzeugen aus Knoten und Agenten
- Konsumieren von REST APIs und Datenbanken vom Graphen
- Strukturierte Ausgabeanalyse und Validierung
rufereichverstärkte Agentenworkflows
- Dokumenteneingabe und Chunk-Strategien
- Einbettungen und Vektorspeicher mit ChromaDB
- Erboste Antworten mit Zitaten und Schutzmaßnahmen
Auswertung, Debugging und Beobachtbarkeit
- Pfadverfolgung und Überprüfung von Knoteninteraktionen
- Goldene Sets, Auswertungen und Regressions-Tests
- Qualität, Sicherheit und Kosten/Latenz-Monitoring
Versand und Lieferung
- Serve FastAPI und Abhängigkeitsverwaltung
- Versionsierung von Graphen und Rollback-Strategien
- Operative Handbücher und Vorgänge zur Vorfallreaktion
Zusammenfassung und Nächster Schritte
Voraussetzungen
- Praxisbezogenes Wissen in Python
- Erfahrung bei der Erstellung von LLM-Anwendungen oder Promptketten
- Vertrautheit mit REST-APIs und JSON
Zielpublikum
- AU-Engineer
- Produktmanager
- Entwickler interaktiver LLM-gesteuerter Systeme
14 Stunden