Erstellen Sie einen Multi-Agent Research Assistant mit LangGraph

AI engineering wandelt sich rasant von Single-Prompt-Anwendungen hin zu komplexen, autonomen Multi-Agent-Systemen. Wenn Sie über grundlegende Python-Kenntnisse verfügen und intelligente Anwendungen erstellen möchten, die recherchieren, schlussfolgern und zusammenarbeiten können, ist dies Ihr Ausgangspunkt. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von agentic AI. Sie lernen, wie Sie einen Multi-Agent Research Assistant entwerfen, der komplexe Abfragen zerlegt, präzise Informationen abruft und Daten zu kohärenten Antworten synthetisiert. Durch das Lesen strukturierter Erklärungen und praktischer Code-Snippets vollziehen Sie den Übergang von der traditionellen Programmierung zur modernen AI orchestration. Was Sie lernen werden: • Verstehen der Kernterminologie, Definitionen und Architektur von Multi-Agent AI-Systemen. • Erstellen zustandsbehafteter, verteilter AI-Anwendungen mit LangGraph und Python. • Implementieren grundlegender Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster, um Agentenantworten auf faktischen Daten zu basieren. • Entwerfen spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten, um Informationen zu recherchieren, zusammenzufassen und zu formatieren. • Anwenden moderner Python-Praktiken wie Type Hints und Dataclasses für robustes AI engineering. • Effektives Verwalten von Agentenstatus, Routing und Konversationsgedächtnis. Die Reise beginnt mit einer klaren Aufschlüsselung der wichtigsten AI-Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor es an die praktische Umsetzung geht. Sie werden schrittweise schriftliche Übungen durchlaufen, die einzelne Agenten nach und nach zu einem leistungsstarken, kollaborativen Research-System kombinieren. Dieser Kurs wurde für Python-Entwickler und Anfänger konzipiert, die AI engineering erkunden möchten, und erfordert keine vorherige Machine Learning-Erfahrung. Beginnen Sie noch heute mit dem Bau Ihrer eigenen autonomen AI-Assistenten.