Echte AI-Agenten mit LangChain bauen
AI-Agenten sind Programme, die große Sprachmodelle als Reasoning-Kern nutzen — sie planen, rufen Tools auf, rufen Daten ab und iterieren, bis eine Aufgabe erledigt ist, ohne dass ein Mensch jeden Schritt lenkt. LangChain ist das am weitesten verbreitete Framework zum Verbinden dieser Komponenten in Python. Dieser Track vermittelt dir, wie du autonome Workflows buildest, debuggst und auslieferst, die weit über einen einzelnen Prompt-Response-Aufruf hinausgehen.
Was du lernen wirst
Du beginnst damit, wie Agenten reasoning und wie LangChain dieses Reasoning organisiert, dann geht es zu Prompt Engineering und Model Integration, damit deine Agenten zuverlässige Ausgaben liefern. Kernthemen sind das Bauen von Chains und sequenziellen Workflows, das Anhängen von Tools und Toolkits, damit Agenten APIs aufrufen und Code ausführen können, und Memory Management, damit ein Agent seinen Kontext über mehrere Schritte hinweg behält. Du wirst Daten laden und Retrieval für RAG Pipelines abdecken, Observability und Debugging, um zu verstehen, was ein Agent wirklich getan hat, und Custom Tool Creation, damit du jeden externen Service verbinden kannst. Fortgeschrittene Abschnitte behandeln Multi-Agent und hierarchische Architekturen, Orchestrierung autonomer Workflows und Production Deployment mit Scaling-Überlegungen.
Der Lernpfad
Zwölf Kurse span A1 bis C1. Der Track beginnt mit Introduction to AI Agents & LangChain Fundamentals (A1, kostenlos) und bewegt sich durch Prompt Engineering, Chains und die Tools-and-Agents Layer bei B1. Der B2-Block vertieft das Bild mit Memory Management, Retrieval, Observability und Custom Integrations. Der Track endet bei C1 mit Advanced Agent Architectures, Autonomous Workflow Orchestration und Production Deployment & Scaling — die Kurse, in denen einzelne Komponenten zu Systemen kombiniert werden, die unbeaufsichtigt in Production laufen.
Wie es funktioniert
Jeder Kurs ist in kurze, fokussierte Lektionen unterteilt, die du im eingebauten Code-Editor mit Echtzeit-Feedback absolvierst. Ein AI-Tutor ist verfügbar, wenn du steckenbleibst, und jede Übung läuft gegen echten LangChain-Code, sodass du echtes Agent-Verhalten siehst, statt Spielzeug-Beispiele.