LangChain và LangGraph: Xây dựng các AI Agent có trạng thái

Khi các ứng dụng AI trở nên phức tạp hơn, các chuỗi prompt đơn giản không còn đủ nữa. Các nhà phát triển cần những cách thức để xây dựng các agent thông minh có thể ghi nhớ các tương tác trong quá khứ, đưa ra quyết định và tự sửa lỗi. Khóa học này hướng dẫn bạn qua quá trình phát triển của AI, thu hẹp khoảng cách giữa các khái niệm LangChain truyền thống và kiến trúc LangGraph hiện đại. Bạn sẽ học cách chuyển đổi từ các chuỗi tuyến tính sang các đồ thị agent động, có trạng thái, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng xử lý các suy luận đa bước phức tạp. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu các khác biệt cốt lõi giữa kiến trúc LangChain và LangGraph. • Học các khái niệm agentic AI nền tảng, bao gồm tool calling và dynamic routing. • Thiết kế các quy trình làm việc có trạng thái duy trì bộ nhớ qua nhiều lượt hội thoại. • Áp dụng các mô hình retrieval-augmented generation (RAG) hiện đại trong cấu trúc đồ thị. • Xây dựng và cấu trúc đồ thị agent của riêng bạn bằng các bài tập lập trình. • Thực hành các kỹ thuật prompt engineering cơ bản được điều chỉnh cho các autonomous agents. Hành trình bắt đầu với việc phân tích rõ ràng các thuật ngữ AI thiết yếu và các khái niệm nền tảng trước khi chuyển sang các triển khai mã thực tế. Bạn sẽ khám phá một cách hệ thống cách xác định state, tạo các nodes và logic định tuyến để tạo thành một hệ thống agentic hoàn chỉnh. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển mới làm quen với agentic AI, không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với các framework AI phức tạp. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để hiện đại hóa các kỹ năng phát triển AI của bạn và xây dựng các ứng dụng thông minh hơn, có trạng thái.