Bygg riktiga AI-agenter med LangChain
AI-agenter är program som använder stora språkmodeller som kärna för resonemang – de planerar, anropar verktyg, hämtar data och upprepar processen tills en uppgift är slutförd, utan att en människa behöver styra varje steg. LangChain är det mest använda ramverket för att koppla ihop dessa komponenter i Python. Det här spåret lär dig att bygga, felsöka och leverera autonoma arbetsflöden som går långt utöver ett enda anrop med fråga och svar.
Det här lär du dig
Du börjar med hur agenter resonerar och hur LangChain organiserar detta resonemang och går sedan vidare till prompt engineering och modellintegration, så att dina agenter ger tillförlitliga resultat. Centrala ämnen är att bygga kedjor och sekventiella arbetsflöden, koppla till verktyg och verktygspaket så att agenter kan anropa API:er och köra kod samt hantera minne så att en agent behåller kontext mellan stegen. Du går igenom dataladdning och hämtning för RAG-pipelines, observerbarhet och felsökning för att förstå vad en agent faktiskt gjorde samt hur du skapar egna verktyg för att ansluta valfri extern tjänst. De avancerade delarna behandlar arkitekturer med flera agenter och hierarkier, orkestrering av autonoma arbetsflöden samt driftsättning i produktion med hänsyn till skalning.
Lärandespåret
Tolv kurser sträcker sig från A1 till C1. Spåret börjar med Introduktion till AI-agenter och grunderna i LangChain (A1, kostnadsfri) och går vidare genom prompt engineering, kedjor samt lagret med verktyg och agenter på B1. B2-blocket fördjupar förståelsen med minneshantering, hämtning, observerbarhet och anpassade integrationer. Spåret avslutas på C1 med Avancerade agentarkitekturer, Orkestrering av autonoma arbetsflöden och Driftsättning och skalning i produktion – kurserna där enskilda komponenter kombineras till system som körs utan tillsyn i produktion.
Så fungerar det
Varje kurs är uppdelad i korta, fokuserade lektioner som du genomför i den inbyggda kodeditorn med feedback i realtid. En AI-handledare finns tillgänglig när du fastnar, och varje övning körs mot riktig LangChain-kod så att du ser faktiskt agentbeteende i stället för förenklade exempel.