Bygg ekte AI-agenter med LangChain
AI-agenter er programmer som bruker store språkmodeller som en kjerne for resonnering – de planlegger, kaller verktøy, henter data og gjentar prosessen til en oppgave er fullført, uten at et menneske styrer hvert trinn. LangChain er rammeverket som brukes av flest til å koble disse komponentene sammen i Python. Dette sporet lærer Dem å bygge, feilsøke og sette i produksjon autonome arbeidsflyter som går langt utover én enkelt forespørsel og ett svar.
Dette lærer De
De starter med hvordan agenter resonnerer, og hvordan LangChain organiserer denne resonneringen. Deretter går De videre til promptutvikling og modellintegrasjon, slik at agentene produserer pålitelige resultater. Sentrale temaer er bygging av kjeder og sekvensielle arbeidsflyter, tilkobling av verktøy og verktøysett slik at agenter kan kalle API-er og kjøre kode, samt håndtering av minne slik at en agent beholder kontekst mellom trinnene. De lærer om datalasting og -henting for RAG-pipelines, observerbarhet og feilsøking for å forstå hva en agent faktisk gjorde, samt oppretting av egendefinerte verktøy slik at De kan koble til enhver ekstern tjeneste. De avanserte delene tar for seg arkitekturer med flere agenter og hierarkier, orkestrering av autonome arbeidsflyter og produksjonssetting med hensyn til skalering.
Læringsløpet
Tolv kurs dekker nivåene A1 til C1. Sporet åpner med Introduksjon til AI-agenter og grunnleggende LangChain (A1, gratis) og går videre gjennom promptutvikling, kjeder og laget for verktøy og agenter på B1. B2-delen går mer i dybden med minnehåndtering, henting, observerbarhet og egendefinerte integrasjoner. Sporet avsluttes på C1 med Avanserte agentarkitekturer, Orkestrering av autonome arbeidsflyter og Produksjonssetting og skalering – kursene der individuelle komponenter kombineres til systemer som kjører uten tilsyn i produksjon.
Slik fungerer det
Hvert kurs er delt inn i korte, fokuserte leksjoner som De fullfører i det innebygde koderedigeringsverktøyet, med tilbakemeldinger i sanntid. En AI-veileder er tilgjengelig når De står fast, og hver øvelse kjører ekte LangChain-kode slik at De ser faktisk agentatferd i stedet for forenklede eksempler.
