LangChain e LangGraph: Costruire Agenti AI Stateful

Man mano che le applicazioni AI diventano più complesse, le semplici catene di prompt non sono più sufficienti. Gli sviluppatori hanno bisogno di modi per costruire agenti intelligenti in grado di ricordare le interazioni passate, prendere decisioni e correggere i propri errori. Questo corso ti guida attraverso l'evoluzione dello sviluppo AI, colmando il divario tra i concetti tradizionali di LangChain e le moderne architetture LangGraph. Imparerai come passare da catene lineari a grafi di agenti dinamici e stateful, permettendoti di costruire applicazioni che gestiscono ragionamenti complessi e multi-step. Cosa imparerai: • Comprendere le differenze fondamentali tra le architetture LangChain e LangGraph. • Apprendere i concetti base dell'AI agentica, inclusi il tool calling e il routing dinamico. • Progettare workflow stateful che mantengano la memoria attraverso più turni di conversazione. • Applicare moderni pattern di retrieval-augmented generation (RAG) all'interno di una struttura a grafo. • Costruire e strutturare il tuo grafo di agenti utilizzando esercizi di codifica scritti. • Praticare tecniche fondamentali di prompt engineering su misura per agenti autonomi. Il viaggio inizia con una chiara analisi della terminologia AI essenziale e dei concetti fondamentali prima di passare alle implementazioni pratiche del codice. Esplorerai sistematicamente come definire lo stato, creare nodi e instradare la logica per formare un sistema agentico completo. Questo corso è progettato per principianti e sviluppatori che si avvicinano per la prima volta all'AI agentica, senza richiedere esperienza precedente con framework AI complessi. Inizia a leggere oggi per modernizzare le tue competenze di sviluppo AI e costruire applicazioni stateful più intelligenti.