LangGraph ve LangChain ile Agentic AI Geliştirme

Geleneksel yapay zeka modelleri sabit yollar izler, ancak yeni nesil yazılım, mantıklı düşünebilen, araçlar kullanabilen ve işbirliği yapabilen ajanlara dayanır.Bu kurs, basit talimatların ötesine geçip düşünebilen ve hareket edebilen özerk sistemler inşa edebileceğiniz ajansal yapay zeka dünyasına açık bir yol sağlar. Temel dil modeli etkileşimlerini anlamaktan karmaşık ajan uygulamalarının mimarisine geçiş yapacaksınız. LangGraph ve LangChain çerçevelerini ustalıkla kullanarak, yapay zekaya kendi durumunu yönetme, dış araçları kullanma ve yazılı mantık ve yapısal iş akışlarıyla hedefleri gerçekleştirmek için takımlarda çalışma yeteneğini nasıl vereceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Mantık döngüleri ve araç kullanımı örnekleri de dahil olmak üzere agentic AI'nin temel ilkelerini anlamak. - Karmaşık karar verme süreçlerini yönetmek için LangGraph kullanarak durumlu yapay zeka çalışma akışlarını oluşturun. - Ajanların bağlamı korumasına ve geçmiş etkileşimlerden öğrenmesine izin veren hafıza sistemleri uygulayın. - Uzmanlaşmış yapay zeka varlıkları büyük ölçekli sorunları çözmek için işbirliği yaptığı çoklu ajan sistemleri tasarla. - Veri odaklı yanıtlar için ajan çerçeveleri içinde geri alma-arttırılmış nesil (RAG) uygulayın. - Güçlü ajan performansı için async / wait ve type ipuçlarını kullanarak temiz, modern Python kodu yazmayı pratik edin. Müfredat, pratik uygulama mantığına geçmeden önce ajanların ve durum yönetiminin temel tanımlarıyla başlar. Tek görev ajanları hakkında okuyarak ilerleyecek ve endüstri standardı kütüphanelerini kullanarak karmaşık çoklu ajan ortamlarını düzenlemeye doğru ilerleyeceksiniz. Bu kurs yapay zeka geliştirmenin geleceğiyle ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; agentic çerçeveleriyle önceden bir deneyim gerekmez, çünkü tüm kavramlar açık yazılı metin ve kod örnekleri ile açıklanır. İlk özerk yapay zeka ajanını bugün oluşturmaya başla.